基于深度学习的蒸汽发生器三维稳态温度场快速预测研究

来源：核动力工程杂志2025年第5期北京时间：

作者：叶伊博, 何少鹏, 王明军, 田文喜, 秋穗正, 苏光辉

单位：1.西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室，西安，710049；2.西安交通大学核反应堆热工水力研究室，西安，710049；

摘要：为建立蒸汽发生器三维稳态温度场快速预测方法，以快速计算核反应堆关键设备在不同工况下的稳态响应，本研究采用卷积神经网络算法及Transformer算法，对立式自然循环U型管蒸汽发生器的三维稳态温度场进行预测。通过计算流体动力学（CFD）仿真计算得到不同边界条件下的蒸汽发生器多平面的稳态温度场分布，经过插值方法得到可以用于深度学习算法训练、测试的训练集和测试集数据库，采用上述两种深度学习算法对训练集数据库进行训练，再使用测试集数据库对算法的效果进行评价。结果表明：深度学习算法在预测蒸汽发生器三维稳态温度场时，可以将预测时间缩短到0.3 s，温度场预测误差不大于1 K，可以对三维稳态温度场进行实时预测。

关键词：卷积神经网络算法, Transformer算法, 蒸汽发生器, 快速预测, 三维温度场