大数据人工智能助力核电远程运维
发布日期：2019-06-11 来源：中国工业新闻网
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大数据、人工智能等先进技术在核电领域的应用正逐步落地。近日，数博会 “十佳大数据案例”评选结果在2019中国国际大数据产业博览会上揭晓。由中核集团研发的反应堆远程智能诊断平台——PRID，入选2019年 “十佳大数据案例”，成为国内首个获此殊荣的核电关键设备智能运维平台。
“PRID反应堆远程智能诊断平台，是人工智能技术在核电行业的落地和发展。”中核集团中国核动力研究设计院 （以下简称核动力院）党委书记周定文在接受记者采访时表示。
惟一入选实体工业
成为十家入选企业中惟一一家实体工业，PRID的入选让周定文颇感意外。 “荣获 ‘十佳大数据案例’我们感到非常惊喜和意外。这意味着大数据、人工智能、远程实时诊断等技术在工业领域尤其是核电关键设备领域，走出了很好的一步。”周定文说，“对下一步其他技术的研发应用，也具有一定推动意义。”
2019年初，工业和信息化部面向全国范围广泛征集大数据优秀产品和应用解决方案，总计征集1706个案例，经过严格筛选，94个优秀案例形成 《大数据优秀产品和优秀解决方案案例集 （2019）》。而在不久前94个优秀案例组织的答辩评选活动上，PRID团队申报的 《基于大数据和互联网的反应堆远程智能诊断平台》再次顺利晋级，成为 “十佳大数据案例”。
资料显示，PRID起源于核动力院二所自2013年起开展的核电站KIR报警事件远程专家分析平台项目。先后经历了包括三类关键设备监测系统研制、三类智能诊断算法自主开发、远程智能诊断平台和现场数据传输系统开发等一系列核心技术攻关，历时六年完成。
自2013年起，核动力院二所依托在反应堆关键设备监测、诊断和运维等方面的资源与经验，完成了第一代互联网远程诊断平台，实现了数据网上传输和远程专家诊断的运维模式。2016年起，依托中核集团 “龙腾2020”和四川省智能制造专项，核动力院又在一代平台的基础上，融合了大数据与人工智能技术，完成了第二代远程智能诊断平台的开发。PRID平台的应用主要解决了四方面问题。即通过关键设备状态数据实时传输系统，实现核电站内各类关键设备的数据汇集和实时传输，提升故障诊断分析服务的及时性和准确性；通过大数据管理方案，完成电站关键设备数据的大数据集中管理，实现数据安全高效存储和快速查询计算；将人工智能技术应用于核电站关键设备的故障诊断与预测，实现群堆 （指我国几十台核电机组）状态下的反应堆关键设备智能诊断；通过大数据、工业互联网等，探索数字化、网络化、智能化、一体化的远程监测与智能诊断新模式，实现核电站反应堆设备运维的创新应用。
大数据、人工智能等首次应用
将大数据技术应用于核电关键设备诊断领域，尚属首次。据核动力院二所一室副主任杨泰波介绍，PRID首次将大数据技术应用于核电关键设备诊断领域，采用大数据加关系型数据相结合的数据管理方案，完成了对多种格式类型数据的接入和管理，能够实现数据的安全高效存储和快速查询与计算，并有助于数据管理能力和利用效率的提升。
与此同时，将人工智能技术应用于核电站关键设备的故障诊断与预测，所有诊断算法自主可控，可实现群堆状态下的反应堆关键设备智能诊断的可视化展示。
而利用大数据和人工智能技术，PRID还能实现 “专家系统+人工智能自动识别+专家审核”的分析方式，以及应用自主开发的核心诊断算法，对于关键设备诊断分析的质量和效率具有显著提高作用。
以松脱部件监测为例，每月数据的识别时间已由120小时缩短到4小时。与此同时，由于数据识别效率的提升，综合的事件诊断分析时间仅相当于过去的三分之一。
“应看到，大数据分析最重要的是贴标签，特别是在工业领域。核电站具有先天优势，早在建设之时，就建立了很多监测系统，这有利于实现数据化。而核电数据的质量要求非常高，这要求我们现在的当务之急是给上百条的数据慢慢贴标签。通过不断迭代，提高数据的准确性。” 杨泰波说。
事实上，从2015年5月我国借鉴德国工业4.0计划，加强制造强国建设开始，核电领域对于信息化、智能化、大数据等新技术的应用便提上日程。
2018年5月，国家发改委、国家能源局、生态环境部、国防科工局联合发布 《关于进一步加强核电运行安全管理的指导意见》，要求推进信息化、智能化、大数据等新技术在核电运行安全管理中的应用，其中第五条更是明确提到要加强关键设备运行状态监测和建立关键设备管理平台。
“PRID平台的建立是对国家和各部委政策的积极响应，在核电运行安全管理的信息化和智能化方面起到了示范作用。”周定文坦言， “数据如何使用是PRID系统的重中之重。怎么监控数据，数据传输后如何处理、归类，既需要大数据理论技术，也需要核电技术人员的实践经验。数据积累越多，判断就会越准确，这是不断完善的过程。”
开创核电运维新模式
PRID平台的发布，或将开创我国核电运维新模式。
当前，国内核电站在关键设备运维上主要以事后维修和计划性维修为主，核电站运维经济性差。与此同时，关键设备状态数据未得到应用，数据价值尚有待开发。此外，科研单位的专家知识、设备运维服务商的经验、先进的智能诊断技术没有实现有机融合，使得核电站对关键设备的故障诊断和运维，有着急切的需求。
PRID平台基于互联网、大数据、云计算、智能化的故障远程监视与远程智能诊断的技术服务新模式的应用，弥补了邀请专家到核电现场进行会诊的传统模式的一些问题，包括时效性差、专家聚集难、专家经验难收集形成专家知识库共享等，可以达到提升核电运维技术服务技术水平，并示范带动核电行业其他运维服务业务的新模式应用。
资料显示，核动力院长期为红沿河核电、阳江核电、宁德核电、秦山核电、福清核电、防城港核电等9个核电基地，共计30台机组提供松脱部件和堆内构件的远程诊断分析，覆盖国内二代 （二代加）、AP1000和VVER等堆型，并累计为核电站提供约1100次远程诊断。
PRID平台不仅能直接应用在新建的核电站上，经过简单的改造，也可应用于已建成的国内外二代核电站。与此同时，平台应用还能有效降低核电站的运维成本，使得平台运营单位取得技术和经济的双丰收。而在核电出口问题上，PRID平台的开发和应用，也将解决出口受限这一 “卡脖子”难题。
“相比使用国外企业针对核电站关键设备的诊断服务，PRID的服务费用仅是国外企业价格的几十分之一，经济性上具备大规模推广的可能性。与此同时，自主创新的PRID平台，对于我国核电软件、设备进一步研发创新，也具有重要意义。” 周定文说， “也应看到，PRID可节省经济效益仅是一小部分，核电站的稳定运行还涉及到国家安全问题，这是更重要的意义所在。”
值得一提的是，由于核电体量大，加之所有运行核电站在几十年运行期都持续需要运维诊断服务，且现有的平台基于模块化理念，可扩展到控制棒驱动机构、关键管系、汽轮机、发电机、主蒸汽阀等关键设备，在全球核电市场，PRID或将具有巨大的市场潜力。
