核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法及系统技术方案

本公开涉及核电安全监测技术领域，提出了一种核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法及系统，监测方法包括：基于物理一致性对核电安全壳空气过滤系统内的部件进行异常检测，得到每个部件的检测结果；根据每个部件的检测结果，以及设定的阈值，确定每个部件异常程度的警示等级；针对系统的所有部件，按照异常程度的警示等级、警示时长以及警示权重进行加权计算，得到系统机组的健康度指数，用来监控机组总体健康状况。基于物理一致性构建异常检测算法，算法可靠，通用性强；根据异常判断结果得到不同的警示等级，根据警示等级获得健康度指数，能够直观反映到机组整体健康状况，可以根据系统健康状况变化趋势开展预测性维护。据系统健康状况变化趋势开展预测性维护。据系统健康状况变化趋势开展预测性维护。

【技术实现步骤摘要】
核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法及系统


[0001]本公开涉及核电安全监测相关
，具体地说，是涉及一种核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，并不必然构成在先技术。
[0003]安全壳过滤排放系统是核电站应对严重事故的措施之一。安全壳过滤排放系统能够通过主动卸压使安全売内的压力不超过其承载限值防止安全壳失效。安全壳空气过滤系统(VFS)在设计基准事故时关闭贯穿安全壳管线上的安全壳隔离阀和安全壳真空卸压隔离阀，以保证安全壳压力边界的完整性。在设计基准事故后，上述阀门关闭防止放射性物质泄漏。
[0004]在冬季电厂失AC电源时，若安全壳内真空度过高(接近安全壳设计压力)安全壳空气过滤系统(VFS)执行安全壳真空卸压功能，打开安全壳内外侧的真空卸压阀门组，缓解壳内真空度，保护安全壳。正常运行时，VFS系统间断性地为安全壳送、排风，以维持安全壳压力在设计压力范围之内，并清洗安全壳大气中的放射性污染物，使运行人员进入前放射性剂量在允许范围之内。冷停堆时，VFS系统清洗安全壳，以减少潜在气溶胶污染物而保护运行人员。VFS系统净化安全壳排风以保证正常厂外气态放射性排放在安全范围内。
[0005]安全壳空气过滤系统作为核电厂的重要设备，多样复杂，重要性高，一旦出现故障将影响电厂发电的可靠性。安全壳空气过滤系统的故障会造成安全壳内压力边界破坏，放射性物质泄漏，安全壳内放射性污染物超标等严重安全问题。因此需要确保系统的安全可靠，运行过程中应能实时了解系统运行状态，及时发现系统问题，避免系统的重大故障而造成系统不可用。为了保证系统的可靠性和可用，确保系统能够正确执行其功能，需要对安全壳空气过滤系统进行可视化智能监测，并对系统故障作出有效诊断，以及提供有效的健康管理。

技术实现思路

[0006]本公开为了解决上述问题，提出了核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法及系统，可以直观地检测到机组整体健康状况，可实现运维人员了解整个系统健康情况变化，实现开展预测性维护。
[0007]为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
[0008]一个或多个实施例提供了核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，包括如下步骤：
[0009]基于物理一致性对核电安全壳空气过滤系统内的部件进行异常检测，得到每个部件的检测结果；
[0010]根据每个部件的检测结果，以及设定的阈值，确定每个部件异常程度的警示等级；
[0011]针对系统的所有部件，按照异常程度的警示等级、警示时长以及警示权重进行加权计算，得到系统机组的健康度指数，用来监控机组总体健康状况。
[0012]一个或多个实施例提供了核电安全壳空气过滤系统智能健康监测系统，包括数据采集器以及处理器；
[0013]数据采集器，用于采集系统中各个部件的性能监测数据、运行时长数据以及传感数据；
[0014]处理器被配置执行上述的核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法。
[0015]与现有技术相比，本公开的有益效果为：
[0016]本公开中，基于物理一致性构建异常检测算法，算法简单可靠，通用性强；检测算法不采用复杂的机器学习模型，算法需要的计算资源少，方便在本地和线上部署，不受硬件限制。根据安全壳空气过滤系统一用一备配置特点，比较同工况下互为备用的两套系统的性能，可准确检测出性能异常并快速定位。
[0017]根据异常判断结果得到不同的警示等级，根据警示等级获得健康度指数，能够直观反映到机组整体健康状况，指导运维人员了解整个系统健康情况变化，可以根据系统健康状况变化趋势开展预测性维护。
[0018]本公开的优点以及附加方面的优点将在下面的具体实施例中进行详细说明。
附图说明
[0019]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的限定。
[0020]图1是本公开实施例1的健康监测方法的流程图；
[0021]图2是本公开实施例1的健康检测对象示意图；
[0022]图3是本公开实施例1的监测界面的健康度指数计算示意图；
[0023]其中：1、送风机组，2、备用送风机组，3、排风机组，4、备用排风机组，5、送风机组初效过滤器，6、送风机组高效过滤器，7、送风机组热水盘管，8、送风机组冷水盘管，9、送风机组风机，10、排风机组电加热器，11、排风机组初效过滤器，12、排风机组前置高效过滤器，13、排风机组碳吸附器，14、排风机组后置高效过滤器，15、排风机组排风机。
具体实施方式
[0024]下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0025]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0026]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的各个实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将结合附图对实施例进行详细描述。
[0027]实施例1
[0028]在一个或多个实施方式公开的技术方案中，如图1至图3所示，核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，包括如下步骤：
[0029]步骤1、基于物理一致性对核电安全壳空气过滤系统内的部件进行异常检测，得到每个部件的检测结果；
[0030]步骤2、根据每个部件的检测结果，以及设定的阈值，确定每个部件异常程度的警示等级；
[0031]步骤3、针对系统的所有部件，按照异常程度的警示等级、警示时长以及警示权重进行加权计算，得到系统机组的健康度指数，用来监控机组总体健康状况。
[0032]本实施例中，基于物理一致性构建异常检测算法，算法可靠，通用性强；根据异常判断结果得到不同的警示等级，根据警示等级获得健康度指数，能够直观反映到机组整体健康状况，指导运维人员了解整个系统健康情况变化，可以根据系统健康状况变化趋势开展预测性维护。
[0033]步骤1中，核电安全壳空气过滤系统内的部件，包括传感器、加热器、过滤器、通风机组等安全壳空气过滤系统内运行的设备。
[0034]基于物理一致性对核电安全壳空气过滤系统内的部件进行异常检测，具体的，基于上下游一致性原则进行判断：判断上下游部件的同类检测数据是否一致，当不一致则判断可能出现了异常。
[0035]上下游一致或物理一致是指，比如，相邻的地方有两个温度计，如果两个温度计指示一致，说明正常，如果不一致，说明其中一个一定坏了。还比如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，其特征在于，包括如下步骤：基于物理一致性对核电安全壳空气过滤系统内的部件进行异常检测，得到每个部件的检测结果；根据每个部件的检测结果，以及设定的阈值，确定每个部件异常程度的警示等级；针对系统的所有部件，按照异常程度的警示等级、警示时长以及警示权重进行加权计算，得到系统机组的健康度指数，用来监控机组总体健康状况。2.如权利要求1所述的核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，其特征在于：安全壳空气过滤系统内运行设备或部件包括传感器、加热器、过滤器或/和通风机组。3.如权利要求1所述的核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，其特征在于：判断上下游部件的同类检测数据是否一致，不一致则判断可能出现了异常。4.如权利要求1所述的核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，其特征在于：对于检测类传感器的异常检测，物理一致性为考察上游与下游的同类检测传感器监测的数据一致。5.如权利要求4所述的核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，其特征在于：同类检测传感器监测的数据一致为大致相等，或者符合一定的变化规律。6.如权利要求1所述的核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方法，其特征在于：对于过滤器，通过入口及出口的压差判断上下游是否一致，压差过大则判定为过滤器故障。7.如权利要求1所述的核电安全壳空气过滤系统智能健康监测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵丹，卢洪早，王勇，顾明伟，陈宝元，林宇清，叶剑云，吕胡人，罗伟涛，曹熔泉，沈翔，曾东升，
申请(专利权)人：上海核工程研究设计院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：