[发明专利]核电厂事故在线诊断及状态跟踪预测方法

说明书

本发明涉及核安全与核应急技术领域，具体涉及核电厂事故在线诊断及状态跟踪预测方法。现有的核电站诊断、评估、预测系统存在严重依赖样本库，诊断结果不够精准，对事故进展预测不够等缺点。本发明包括如下步骤：步骤一：电厂状态识别；步骤二：事故类型/序列识别；步骤三：任意初始化；步骤四：热工水力分析程序；步骤五：比较处理。本发明对事故诊断信息全面，反应迅速，判断准确，能够同时预测出三种干预方案，效率高。

技术领域

本发明涉及核安全与核应急技术领域，具体涉及核电厂事故在线诊断及状态跟踪预测方法。

背景技术

在核电站事故期间，特别是严重事故条件下，电厂操纵员及应急响应技术人员将处在相当大的压力之下。而严重事故往往伴随着电源的丧失或者电厂仪表的大面积损坏，此时核电厂基本处于一个黑匣子的状态，可以获取的电厂状态信息十分有限。在这种情况下需要根据有限的数据，判断电厂事故的根本原因及所处的状态，并在很短的时间内给出正确的干预措施来缓解事故的进程，使得电厂恢复到可控的状态，对于核应急响应人员来说是极大的挑战。亟需相关的支持系统提供可靠的分析，诊断出事故的根本原因，跟踪获得机组的事故状态，为核事故的处置提供有力支持。

在现有系统中，也出现了一些对核电厂事故进行诊断、评估、预测的系统，大致包括如下几种系统：

1)公布号为CN104915768A的一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法及系统，该系统提出一种核电厂严重事故根本原因诊断的方法，主要是通过在事先建立的严重事故序列样本库中匹配相关的特征参数，一旦特征参数与样本库的中某个事故或几个事故序列匹配上，则输出该事故序列或多个事故序列的可能的概率作为诊断结果，并利用该事故作为预测模块的输入，来预测事故的发展及干预措施的效果。

但是，该系统存在一些严重的不足，具体地：

1、诊断结果严重依赖样本库，严重事故是多重事故的叠加，与初因事故、叠加事故的出现时间都有关系，样本库很难枚举所有的事故序列；

2、对于事故根本原因的判断基于特征参数与样本库的匹配，对于严重事故后期现象基本一致都是堆芯升温熔化，这种特征参数匹配的方式可能给出的事故根本原因有多种，很难给出精准诊断结果，对于应急响应的支持的有限；

3、基于这种根本原因的诊断，作为预测计算模块的输入，很难准确预测事故的进展，因为严重事故的预测不仅跟事故序列有关，还跟多种事故出现的时刻相关，因此仅基于事故序列的预测并不能正确反应核电事故状态的真实演进。

发明内容

一、目的：提供一种核电厂事故在线诊断与状态跟踪预测的工具，帮助核应急响应人员快速获取事故机组的完整状态及事故发生的根本原因，并基于获取的机组事故状态及根本原因初始化预测计算模块，快速预测事故的发展及干预方案的效果，为核应急响应提供技术支持，最大限度降低事故后果。

二、技术方案：

核电厂事故在线诊断及状态跟踪预测方法，包括：步骤一：电厂状态识别；步骤二：事故类型/序列识别；步骤三：任意初始化；步骤四：热工水力分析程序；步骤五：比较处理；步骤六：核事故快速预测及干预措施评估。

所述的步骤一：电厂状态识别，具体包括：

(1)读取和处理电厂数据，对从电厂采集的少量信号进行处理，包括：读入电厂粗数据、检查电厂信号是否在合理的范围内、检查电厂多重信号通道的一致性并完成参数信号取均值的方式进行合并处理、识别破损蒸汽发生器回路、合并高低压安注数据、完成与底层分析程序相匹配的信号单位转换；

(2)整体状态识别：识别电厂状态，根据输入的电厂信号，判断事故的状态，主要要包括堆芯淹没、堆芯部分裸露、堆芯完全裸露、堆芯损毁。