反应堆冷却剂系统异常运行事件智能诊断与监测方法研究

来源：核动力工程杂志2025年第2期北京时间：

作者：姚源涛, 者娜, 雍诺, 夏冬琴, 戈道川, 郁杰

单位：1.中国科学院合肥物质科学研究院核能安全技术研究所，合肥，230031；2.中国核动力研究设计院，成都，610213；

摘要：为解决传统基于深度学习（DL）的智能故障诊断模型无法监测系统未知异常运行事件的问题。本研究基于变分推断的概率深度神经网络（VI-PDNN）构建反应堆冷却剂系统智能诊断框架，对未知异常运行事件类别实现诊断，同时量化评估输出结果的不确定性。该框架能够有效利用已知与未知运行事件的不确定性差异实现对未知异常运行事件的有效监测预警。最后，基于已建立反应堆模拟机仿真数据对本文提出方法进行验证。研究结果表明，提出的方法不仅能够针对系统已知事件获取较高的诊断精度，同时能有效监测预警未知异常运行事件，为实际环境下反应堆系统运行实时智能诊断与监测提供一种有效技术手段。

关键词：反应堆冷却剂系统, 未知异常运行事件, 智能故障诊断与监测, 不确定性评估

基金资助：中国博士后科学基金面上项目（2022M713186）；国家自然科学基金（72204246）