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公开(公告)号：CN119942165A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411751910.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种超临界水冷堆外部冷却沸腾识别方法及系统，涉及超临界水冷堆冷却技术领域，该方法包括：获取超临界水冷堆外部的图像，以及根据图像识别得到下封头边界；图像包括下封头以及下封头外部的冷却水；对图像进行预处理；对预处理后的图像进行气膜检测与重构，得到重构后的气膜界面；根据下封头边界与重构后的气膜界面确定沸腾模式。本发明实施例基于超临界水冷堆外部的图像确定下封头边界及气膜界面，以及根据气膜界面的空间特征以及气膜界面与下封头边界的时间上是否接触具体确定当前的沸腾模式，从而准确评估冷却能力。
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公开(公告)号：CN114758801B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210174667.8
申请日：2022-02-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G21C17/00 , G21C17/017 , G21C17/025
Abstract: 蒸汽发生器的传热管破裂的实验装置及实验方法，本发明涉及铅基堆技术领域，具体而言，涉及一种蒸汽发生器的传热管破裂的模拟装置及模拟方法。模拟装置包括反应容器和注水管；反应容器用于容纳液态铅或液态铅铋，反应容器的顶部开设有安装孔，注水管与安装孔密封配合，注水管的内端用于伸入反应容器内的液面以下，且注水管的靠近内端的部位开设有注水口，注水管用于将高压过冷水导向注水口。模拟方法包括：往反应容器内注入液态铅或液态铅铋；将高压过冷水由上而下注入反应容器的液面以下。本发明提供的蒸汽发生器的传热管破裂的模拟装置及模拟方法，可模拟出更加真实的铅基堆SGTR事故的物理过程，有助于准确地揭示铅基堆SGTR事故工况下液态铅或液态铅铋与水的反应机理。
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公开(公告)号：CN118964975A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410968712.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种计及预测误差的数字孪生核电厂时序数据预测方法和设备，方法包括如下步骤：步骤S1，获取核电厂测量数据并作为预训练好的Transformer网络的输入，得到下一时刻的预测结果；步骤S2，将所述预测结果作为预训练好的多层感知器的输入，得到误差补偿；步骤S3，将所述预测结果与所述误差补偿叠加，得到最终的预测结果。本发明在Transformer预测模型基础上添加以多层感知器为核心的校正器，并利用新数据与TPE算法对校正器进行超参数优化，进而获得精度更高的预测模型。通过对校正前后的预测精度进行对比，说明了所提出校正算法的有效性。
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公开(公告)号：CN118779601A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410765751.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06F123/02
Abstract: 一种核电厂数字孪生多参数长期在线预测和不确定性分析方法，在离线阶段确定多输入多输出的系统参数，经数据采集和预处理后生成训练集后，先通过贝叶斯优化算法进行网络超参数优化，再对优化后的预测网络进行训练；在在线阶段，采用训练后的预测网络进行实时长期在线预测的同时，对预测网络进行迁移学习，从时间长度和误差阈值两个角度设置模型在线更新的判据，并在更新过程中加入置信区间的计算，从区间预测的角度判断模型的预测性能，实现模型的在线更新。本发明实现多参数、多步长的长期预测；从核电厂运行系统考虑，进行系统性的预测；结合迁移学习和在线更新，证明了模型的泛化能力；考虑了不确定性问题；形成了一套完整的时序预测体系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118734211A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410713827.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 一种核电厂数字孪生控制与预测耦合方法，在离线阶段通过构造基于异常工况转变过程中传感器测量值的运行数据集和基于核电站异常运行时系统保护措施的控制操作数据集，将两个数据集同时输入神经网络进行训练，得到针对异常工况核电厂运行数据的时序预测模型，在在线阶段通过训练后的时序预测模型进行实时工况数据判断。本发明基于实际的反应堆控制要求，对异常工况下的控制操作措施进行数学量化，着重考虑人机融合在预测模型中的体现，能够确保预测时间足够超前的情况下实现对运行数据的精确预测。
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公开(公告)号：CN118709527A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410713823.2
申请日：2024-06-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于物理‑数据混合驱动的核电站数字孪生模型实现方法，在离线阶段构建前馈‑反向传播全连接神经网络，对该网络的损失函数嵌入物理知识构建DPNN神经网络后，将残差连接引入DPNN神经网络，进而构建得到ResDPNN神经网络，采用预处理方法得到目标数据集对超参数优化后的ResDPNN神经网络进行训练；在在线阶段，采用训练后的ResDPNN神经网络构建核电站数字孪生体。本发明能够有效对核反应堆一回路冷却剂温度进行映射。该方法可运用于核电站数字孪生系统的基础模型构建中，适用于构建任何工况。该模型可以实现真实物理系统向虚拟空间中数字化模型的映射，同时达到降低计算难度、减少计算量、节省计算时间的目的，能够实现真实核电站在虚拟空间的高保真实时映射，为未来核电站数字孪生的基础模型的构建提供参考。
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公开(公告)号：CN118569049A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311201961.4
申请日：2023-09-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/25 , G06F17/16 , G06F16/22 , G06F111/10 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供了一种反应堆的堆芯输运燃耗耦合计算方法及装置，该方法包括：获取堆芯中各组件对应的裂变矩阵数据库和修正比例数据库；基于堆芯中各组件在当前燃耗步下的燃耗深度从裂变矩阵数据库中获取对应的目标裂变矩阵，对目标裂变矩阵进行拼接，得到拼接裂变矩阵；基于堆芯中各组件在当前燃耗步下的燃耗深度从修正比例数据库获取对应的目标修正比例，计算堆芯中各组件之间引起的材料修正比例；基于拼接裂变矩阵和材料修正比例计算下一燃耗步中各组件对应的新的燃耗深度，直至到达最后一个燃耗步；计算最后一个燃耗步的系统裂变矩阵对应的特征值和特征向量，得到有效增值因子及裂变率分布。本发明节约了堆芯燃耗计算时间，提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN118429227A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410663773.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于时序图像的边缘两相界面补全方法，将待处理时序图像转换为三维矩阵后，识别三维矩阵任一帧图像流动出口边界的残缺离散相并基于其前一帧图像进行拓展补全后更新当前帧的数据，基于更新后的三维矩阵，再识别三维矩阵任一帧图像流动出口边界的残缺离散相并基于其后一帧图像进行二次拓展补全后再次更新当前帧的数据，实现边缘两相界面补全。本发明针对两相流动的时间序列图像，对其位于图像边缘的不完整相界面进行补全，不依赖神经网络的拓展补全算法，避免提前准备大批量训练数据带来的不便。
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公开(公告)号：CN118410834A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410443000.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N7/01 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供了一种核电厂神经网络故障诊断方法及系统，涉及核电厂故障诊断领域，该方法包括：获取核电厂正常运行数据以及对正常运行数据进行预处理；根据预处理后的正常运行数据训练神经网络；使用预设优化方法寻找训练后的神经网络的最优超参数，得到更新后的神经网络模型；将待诊断的运行数据输入更新后的神经网络模型进行故障诊断。本发明实施例采用核电厂实际运行过程中的正常数据进行建模，解决了电厂实际运行过程中缺少故障数据的问题，模型的可信度高，且能够给出电厂偏离正常状态的程度估计；采用优化方法寻找网络的超参数，减少了人工调参的复杂度，并且提高了网络故障诊断的准确率。
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