核电站反应堆一回路系统故障诊断策略探讨

【摘 要】核电站反应堆一回路系统故障诊断对核电站运行安全性与经济性具有重要意义。通过对核电站反应堆一回路系统的基本结构介绍阐述故障诊断的基本研究方向。简单介绍了目前国内故障诊断的情况。最后基于国内实际情况提出了“两步走”核电站反应堆一回路系统故障诊断策略，首先基于工程使用大力发展针对一回路系统单个设备的故障诊断技术，积累大量数据知识，待技术基础稳固后集成开发核反应堆一回路系统综合故障诊断技术。

【关键词】核电站 一回路系统 故障诊断

1引言

机械设备的结构以及故障产生的机理日益复杂使得故障诊断技术应用于保护国民经济支柱产业的关键设备成为工业发展的必然趋势，核电工业尤其如此。作为安全、清洁、经济的能源，核电己被越来越多的国家政府和人们所认同。在我国，在核电机组的陆续建设和运行缓解我国现在的能源需求的同时，也对核电设备的安全性、可靠性提出了越来越高的要求。另一方面，系统和设备出现故障而造成的反应堆停堆会给核电站造成巨大的经济损失。所以无论是核电站安全性还是经济性的角度考虑，加强核电站系统设备状态监测与故障诊断技术的研发都具有重大意义。

2 诊断对象

压水堆核电厂主要是由反应堆、一回路系统、二回路系统及其它辅助系统和设备组成。压水堆核电厂中具有放射性的一回路与不带放射性的二回路系统是分开的，通常把压水堆核电厂分为核岛和常规岛两大部分。核岛是指核的系统和设备部分；常规岛是指那些和常规火电厂相似的系统—和设备部分。

反应堆将堆芯核裂变放出的热能通过一回路冷却剂的循环带出反应堆并传递给二回路工质以产生蒸汽。现代商用压水堆核电厂反应堆一回路一般有二至四条并联在反应堆压力容器上的封闭环路。每一条环路由一台蒸汽发生器、一台或两台反应堆冷却剂泵及相应的管道组成，其中一个环路的热管段上通过波动管与一台稳压器相连。一回路内的高温高压含硼水，由反应堆冷却剂泵输送，流经反应堆堆芯，吸收了堆芯核裂变放出的热能，再进入蒸汽发生器，通传蒸汽发生器传热管壁降热量传给蒸汽发生器二次侧给水，然后再由反应堆冷却剂泵唧送回反应堆。如此循环往复，构成封闭回路。整个一回路系统设有一台稳压器。一回路系统的压力靠稳压器调节，且保持稳定。

核能安全利用的目标是放射性释放的潜在风险可控，其前提是保证核电站一回路系统各关键设备的安全运行。反应堆压力容器与管道对放射源有保存、封闭的作用，所以保障压力边界的完整性很重要。主泵是一回路系统能量传递的唯一动力源，其正常运行对反应堆安全运行意义重大。控制反应堆启、停的控制棒提升和插入顺畅。反应堆堆内部件繁多，需要及时发现并合理的处置可能的松动或脱落。在尽量提高核电站自身的固有可靠性的同时开展故障诊断研究，开展核电站一回路系统的故障诊断研究，及时发现故障，防止故障的恶化，保障核电站运行安全。

3 研究现状

我国核电站故障诊断起步较晚，1988年清华大学核研院开始跟踪故障诊断专家系统学术动态，并于1993年利用故障树分析技术开发了核电站二回路故障诊断专家系统（FBOLES），并通过了模拟机验证。同年清华大学工程物理系开发了基于规则知识库的压水堆核电站运行故障诊断及处理专家系统ESPWR。90年代末期国内核电站及反应堆故障系统的研究逐步转向包括人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法等的新型方法。清华大学核研院在其研究中加入了基于人工神经网络的快速预测，采用遗传算法的综合评价。重庆大学进行了使用因果图方法的核电站二回路故障诊断系统研究。尽管投入了大量的研究，但是具有其特殊性，目前能够面向核电站一回路系统的综合故障诊断系统非常少。国内上尚没有具有自主知识产权的并投入运行的核电站一回路系统综合故障诊断系统。

目前也有很多针对一回路系统某个设备的故障诊断系统，这是较接近工程实用的诊断研发方向。中国原子能研究院使用人工神经网络、小波分析、主成分分析等多种方法进行了针对试验快堆钠泵的故障诊断系统研究与开发。各大高校针对单个设备单一故障的特征提取、诊断方法研究进行了大量理论研究，但缺乏工程实用背景。总体看核电站一回路系统故障诊断研究和应用现状呈现出理论研究强，工程应用研究不够的问题。

4 故障诊断策略

故障监测与诊断一般可分为信号采集、特征量提取、诊断知识获取与诊断决策四个主要步骤。选择合适的运行参数作为监测信号，信号处理提取数据特征量数据，利用人工智能获取诊断知识，最后利用诊断知识、模型等对在线或离线监测获得的运作状态数据进行诊断，并提出诊断决策建议。

核电站反应堆一回路系统是一个庞大而复杂的系统，其运行中涉及的监测参数很多，包括按照阵列排布的温度、压力参数、各设备的振动测量获得的大量振动特征参量……这些数据具有时变性、多尺度性、非线性以及维度大等特征，不同的监测和诊断目标下选择合理的监测参数和特征量需要进行反复地分析和斟酌。主要考虑那些对核反应堆的安全运行有着重要影响的参数作为监测参数，并考虑某些参数间的关系。面对到不同的设备的不同监测要求肯定会有不同的监测参数组合，我们的选择标准是：（1）可用性，容易采集表达；（2）完整性，能够充分描述对应设备的动态行为；（3）最小化，尽可能使参数数目最少；（4）敏感性，对设备的某些故障比较敏感。

特征量的提取是故障诊断过程中的一个关键步骤，需从监测的信号中分析提取出具有能代表故障特征的值的过程。准确的故障诊断依赖于良好的特征信息的提取，并直接的决定了故障诊断的效果。从时域分析、频域分析、小波分析、分形维度和经验模态等多中方法入手，找到最好的表征故障信息的特征参量是很有必要的。这些方法特征提取过程的共同依据是能量保持。在特征提取中要尽可能多的提取多的特征参量以免信息遗漏。特征量的提取只是初始数据集预备与转换过程中的第一步，它并不是进行诊断知识提取的最佳数据集，要对其进行许多转换得到更有用的特征量组合。为得到更好的特征量组合需对原始特征数据进行处理和分析，异常点分析、合适的样本容量，比率，标准化等都是最基本的，大型的数据集的简化、归约也是很有必要的，可以通过特征归约，熵度量，主成分分析，值归约，特征离散化技术等技术来实现。这些技术会帮助我们从纷繁的数据集中找到合适的用于故障诊断知识获取的特征量或其组合。

由于人工智能在处理复杂动态系统故障诊断中兼具有理论意和应用价值，所以将人工智能用于核电站的故障诊断系统成为越来越普遍的选择。基于人工智能的诊断知识的获取方法很多，以单一设备故障诊断为例，需要根据已有的异常状态信息对新监测数据的故障与否、故障类型、故障程度等做出判断，其实质可以看作是分类问题。可以采用的分类方法有如下一些：决策树分类法、基于规则分类法、最近邻分类法、朴素贝叶斯分类、神经网络分类法、支持向量机和粗糙集分类方法等等。无论采用哪种方法，基于人工智能的诊断知识的获取都是训练算法从样本特征数据中找到对故障类别进行良好分类准确度、并对新的数据具有好的泛化能力的诊断模型，也就是获取诊断知识的载体。在一回路压力边界完整性诊断知识获取中，可以基于声发射信号衰减和传感器阵列布置建立一个压力边界泄漏定位、定量解析模型，也就是泄漏诊断知识；在主泵故障诊断中可以基于支持向量建立各故障分类模型知识。

当对象从单一设备扩展到一回路这样一个复杂系统的综合故障诊断时，首先需要考虑系统各设备之间的关联关系对特征的提取与简化的影响，诊断知识的归纳与知识库的建立往往需要一个很长的积累过程，海量数据下如何提高诊断效率的问题也会凸显。

最后使用训练好的诊断模型对新的监测运行状态做出诊断，诊断结果一般包括故障类别置（或位）和故障程度，诊断结果可以指导运行操作人员结合管理流程，做出维修保障行动或决策。

针对核电站一回路系统的综合故障诊断技术研发成熟后，一般以一种操作人员的支持系统的方式服务于核电站一回路系统故障诊断，使得核电站一回路系统的运行中的故障诊断更容易、更准确，降低事故时的人因失误，并减轻事故给操作人员带来的压力，提高系统的可靠性和有效性。随着技术研发的进步，除单纯的故障诊断外，支持系统还可能扩展状态监测、故障预测、故障隔离、故障定位、规程指导等功能，所使用的方法也随着人工智能技术的广泛应用而越来越趋向于智能化。

按照上面的研发思路，中国核动力研究院在核电站反应堆一回路系统关键设备故障诊断进行深入的研发，包括松脱部件与堆内构件振动监测和诊断系统，压力管道缺陷与泄漏定位、定量诊断系统，主泵运行状态振动监测与故障诊断等设备级的故障诊断技术研发，紧密结合工程实用需求是其诊断研究的特点。2008年10月开始反应堆松脱部件与振动监测系统（KIR系统）向秦山核电站供货，目前该系统已经成功供货28套，并成功实现14个核电机组的商用。KIR系统由松脱部件监测系统（LPMS）和堆内振动监测系统（VMS）两个部分，其主要功能是在线监测核反应堆压力容器和蒸汽发生器内可能出现的松动件、脱落件和外来件，周期性监测反应堆压力容器和堆内构件的振动。当监测系统报警后启动诊断服务，报警数据通过远程等方式发送到诊断服务中心，诊断结论以报告形式返回，为核电站安全运行提供技术支持。此外针对压力管道缺陷和泄漏定量、定位诊断技术的研发目前已逐步趋于成熟，即将实现供货；针对主泵振动状态监测和故障诊断的技术已完成技术攻关。在不久的将来针对核电站一回路系统各关键设备的故障诊断技术都会投入商用，并积累大量一回路系统运行数据，这会大大促进核电站一回路系统综合故障诊断系统的研发。

作者简介：艾琼（1983—），女，汉族，湖北天门人，博士，助理研究员，反应堆运行状态监测与故障诊断；刘才学（1967—），男，汉族，四川大英人，硕士，研究员，反应堆运行状态监测与故障诊断；何攀（1979—），男，硕士，汉族，四川渠县人，副研究员，反应堆运行状态监测与故障诊断；王瑶（1982—），女，硕士，汉族，重庆涪陵人，副研究员，反应堆运行状态监测与故障诊断；彭翠云（1982—），女，硕士，汉族，安徽合肥人，助理研究员，反应堆运行状态监测与故障诊断。

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