核工程中人工智能技術(shù)的應用與進展

葛寶英 蔣浩然

上海核工程研究設(shè)計院有限公司 上海 200000

核工程中人工智能的應用主要分為八類，其中包括核電站設(shè)備的研究和開發(fā)，控制反應堆和運行自動化，運營和維修支援的系統(tǒng)，智能報警以及對其的顯示，智能機器人和事故故障管理等系統(tǒng)以及系統(tǒng)的故障診斷等。近些年來，通過人類的不斷研究，通過系統(tǒng)完全性的分析，人工智能技術(shù)在正確評估核電站概率和審視核電站等領(lǐng)域已經(jīng)取得勝利，并以此為基點創(chuàng)造出了更多的專家系統(tǒng)[1]。

1 人工智能理論以及控制技術(shù)的優(yōu)點

在設(shè)計之前我們首先需要對準備控制的對象設(shè)計出一定的模型結(jié)構(gòu)，由于目前階段我們無法確定整個模型的具體參數(shù)，由于具體的數(shù)據(jù)是由一些具體的實際情況和不確定的因素共同組成的，這些非線性的信息都是不確定的，這使得人工智能技術(shù)能夠很好地控制每個環(huán)節(jié)，從而能夠使人工智能控制器可以很好地解決一些具體的實際情況和精確地掌握控制對象；通常情況下，人工智能控制器的設(shè)定往往可以根據(jù)具體的實際情況而決定，根據(jù)具體的響應時間、下降時間等重要因素，因為這些數(shù)據(jù)都不是固定不變的，有的時候可以通過適當?shù)恼{(diào)整來有效地提升自身的綜合性能；相比傳統(tǒng)的技術(shù)而言，人工智能控制器對于傳統(tǒng)的控制器的調(diào)節(jié)而言會更加的容易，這個人工控制器在熟悉和了解的過程中不需要進行周期性的培訓，因此在沒有經(jīng)過詳細的技術(shù)培訓時，在一定程度上也能夠通過實際的數(shù)據(jù)信息等進行設(shè)計和了解，在操作起來也是十分簡捷的。

2 核工程中人工智能技術(shù)的發(fā)展與應用

2.1 故障維修系統(tǒng)

在核電站故障處理的領(lǐng)域里研究以及使用的人工智能的專家系統(tǒng)分為兩種，一種是在應急期間操控室的操作人員核電站的支護設(shè)備；其二是在操控室外領(lǐng)導并且聯(lián)合機構(gòu)的援助設(shè)備。專家系統(tǒng)智能區(qū)分核電站的工作情況，可以處理包括多個故障的繁瑣化突發(fā)狀況，在美國印地安角開始突發(fā)演練期間做出了關(guān)聯(lián)的功效測試。專家系統(tǒng)，以問答的方式操作。它可以區(qū)分核電站的突發(fā)操作的情況，還可以編輯某些突發(fā)行動的清單，聯(lián)合起來作為突發(fā)機構(gòu)采取措施的工作目標。在核反應堆安全評估專家系統(tǒng)中，運營中心操作人員評估修理診斷核電站的嚴重設(shè)備工作故障，可以向評審人員提供與重要安全事件有的診斷。比如說冷卻劑丟失、堆芯損壞、或者其導熱不完全充分等指標。專家系統(tǒng)將會由突發(fā)運營程序?qū)t與熱工水力的狀況來判斷會診其狀態(tài)。

2.2 模型

人工智能技術(shù)的使用首先是需要建立一個模型，然后通過對這個模型的各種實驗來測算出相應的標準參數(shù)值，以此來了解在實際運用過程中遇到問題能夠迎刃而解。然而模型的建立自然是離不開計算機技術(shù)的應用，這就好比是一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡，眾所周知的我們身體當中的每個部位都有著神經(jīng)，一旦哪個部位出現(xiàn)了問題都會第一時間反饋給大腦，然而人工智能系統(tǒng)也是有一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡，并且有大規(guī)模的信息處理能力，還具有搞笑的學習方式，能夠模仿人的動作行為和思想模式，針對不同的狀況給予不同的應答。這都是由科學家將特定的程序輸入到系統(tǒng)中去，然后經(jīng)過大量的訓練讓其形成一種條件反射，這樣就能利用相關(guān)的數(shù)據(jù)對故障信息進行一定的診斷，最終達到人工智能的效果[2]。

2.3 運行與維修支援系統(tǒng)

在核電站的正常運行中，為了保證反應堆運行和維修質(zhì)量，對于運行和維修支援系統(tǒng)的研究是刻不容緩的。運行和維修支援系統(tǒng)的出現(xiàn)，不僅可以提高反應堆運行和維修質(zhì)量，也可以幫助進行裁減反應堆的運行和檢修人員。運行和維修支援系統(tǒng)的主要依據(jù)為多年來核電站運行維修的專家對于核電站運行中出現(xiàn)故障的會診經(jīng)歷和檢查并修理核電站運營的技術(shù)，由此來開始編訂程序，憑借于來來回回向前或者向后的推斷，在核電站事故故障中尋找到故障的原因，由為何產(chǎn)生的故障和產(chǎn)生故障前的現(xiàn)象的因果關(guān)聯(lián)為其開端來正確引導出應采用的修理過程中的措施以及改正舉措，核電站運行和維修支援系統(tǒng)也由此而來。在進行大量的調(diào)查研究之后，我們發(fā)現(xiàn)日本多個單位都在開始進行運行與維修支援的系統(tǒng)的研究和開發(fā)。對其開發(fā)的運行與維修支援的系統(tǒng)不僅能夠?qū)τ诋惓Ｇ闆r進行檢測，還可以對于故障排除進行操作[3]。

3 結(jié)語

隨著我國科學技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，人工智能技術(shù)也逐漸被大多數(shù)人所熟知，并且目前階段已經(jīng)廣泛應用于我們生活中的各個領(lǐng)域。目前階段隨著人工智能技術(shù)的不斷開發(fā)和研究，對于核工程領(lǐng)域的應用已經(jīng)取得了顯著的成效，但是人工智能技術(shù)在核工程領(lǐng)域中的應用范圍存在極大的局限性，大部分集中在設(shè)備的故障診斷、設(shè)備的操作以及機器的維修等方面。對于研究核反應堆故障的診斷技能，噪帝試驗是用來判斷會診核電站設(shè)備其中某一故障的凸顯有力的技能器械，它能在早期診斷核反應堆40%的計劃外停堆事故。它的干擾試驗技能能夠充分表現(xiàn)75%的故障停堆事件。若在核過程中引進判斷會診專家系統(tǒng)，那就一定能降低計劃外的停堆次數(shù)。顯然在運營以及維修援助的系統(tǒng)、運營自動化和核反應堆研制等專家系統(tǒng)的不斷研究和取得成績下，不久未來，必然能夠提高核電站的安全性。