[发明专利]核电厂应急状态判断专家系统及方法

说明书

技术领域

本发明属于人工智能领域，更具体地说，本发明涉及一种核电厂应急状态判断专家系统及方法。

背景技术

人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科。从20世纪60年代开始，专家系统就作为一种研究工具而被开发，作为人工智能的一个特定部分。CLIPS(C Language Integrated Production System，C语言集成产生式系统)是一个通用的专家系统工具，最早用于美国航空航天控制领域，具有很高的可靠性，目前已扩展到医疗、电力、机械制造等行业。国外对于CLIPS已经应用到核电站运行管理，相对而言，国内对于CLIPS的研究运用起步较晚，尤其在核电运行支持专家系统方面仍然处于可行性、开发分析阶段。

另一方面，核电厂尽管从设计到运行已经采取了多重冗余安全设计、纵深防御原则，具有多道安全屏障、制定了严格的运行规范体系，并且受到核安全监督部门的严格监管，但从历史经验看，不可能完全避免核事故的发生，因此要做好核事故的应急准备和响应。为了有效地实施事故应急响应，必须评估每一种应急状态并进行分级，以便确定应急响应行动的范围和程度。不同等级的应急状态要求不同程度的响应。

我国规定核电厂应急状态分为应急待命、厂房应急、场区应急和场外应急四个等级。为了迅速且恰当地确定应急状态等级，需要在分级技术准则的原则指导下，结合电厂设计和电厂厂址条件，进一步确定用于决定应急状态等级的应急初始条件(IC，Initiating condition)和应急行动水平(EAL，Emergency Action Levels)。IC是指预先确定的由于核电厂发生或可能发生辐射应急情况而应进入某一级应急状态的电厂条件称之为应急初始条件。它可以是超出技术规范书限值得现象，如过高的一回路温度；也可以是某个事件，如火灾；也可以是包容放射性屏障的失效，如一回路破口。EAL是指对应于某个应急初始条件的预先确定的并可观察或测得某个核电厂特有的阈值或判据。它可以是仪表的读数、某个设备的状态、场内外可以测量的参数、个别可确认的事件、分析的结果、应急运行程序的启用和其他应进入应急状态的情况。目前，我国各电厂均以IC&EAL矩阵表的形式给出应急状态分级实例。在启动应急时，应急人员基于电厂的IC&EAL矩阵表，快速对当前应急状态等级进行人工判断，国内有些电厂或者研究单位将该手动判断过程计算机化，开发了应急状态辅助判断系统，但只是作为辅助判断，还需要专家进行人工确认，没有充分利用专家知识。

现有的基于应急行动水平的核电厂应急状态辅助判断系统如图1所示。该系统包括EAL模型，其根据核电厂特定设备、仪器或系统系统状态变化以及特定时间的严重程度预先建立的数据模型；实时数据采集模块，其与核电厂数字化控制系统、核电厂环境监测系统相连接用于采集相应的实时数据；人工数据采集模块，其用于通过数据输入界面由用户直接输入核电厂特定设备或系统的状态变化或特定事件等数据；EAL实时数据库，其用于存储所述的实时数据采集模块以及人工数据采集模块输出的数据；逻辑控制模块，其与所述的EAL模型以及EAL实时数据库进行数据交互，所述的逻辑控制模块用于从所述的EAL实时数据库中获取所有EAL涉及的参数并同步入所述的EAL模型中，并判断各个参数是否满足触发EAL条件以完成判断；可视化用户界面，其与所述的逻辑控制模块相控制连接，所述的逻辑控制模块的判断结果通过所述的可视化用于界面进行显示。优化地，所述的核电厂应急状态辅助判断系统采用富客户端技术的B/S架构。优化地，所述的实时数据采集模块、EAL实时数据库和人工数据采集模分布于服务器端，所述的逻辑控制模块、可视化用户界面依托于客户端。

现有的基于应急行动水平的核电厂应急状态辅助判断方法，包括如下步骤:

(1)自动获取核电厂所有EAL参数步骤，所述的所有EAL参数包括实时数据和人工数据，所述的实时数据来源于核电厂数字化控制系统(DCS)、核电厂环境监测系统等的实时数据，所述的人工数据来源于通过人工输入的特定设备或系统的状态变化或特定事件的数据，所述的实时数据及人工数据分别存储在EAL实时数据库中；

(2)EAL逻辑判断步骤，所述的逻辑控制模块实时监控EAL相关参数的变化情况，按一定频率从所述EAL实时数据库中获取所有EAL参数的数据并同步入EAL模型中，所述的逻辑控制模块判断各个参数是否满足触发EAL的条件，如果满足则由触发器完成其触发并进入逻辑判断过程从而逐级完成判断并导出最终判断结果；

(3)应急状态建议及发布步骤，所述的EAL逻辑判断结构通过所述的可视化用户界面同步显示，并将最终的应急状态对外发布。