一種核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置的制造方法
【技術領域】
[0001 ]本發(fā)明涉及核工程領域，更具體地，涉及一種核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置，是一種基于非線性動力學理論及其在核反應堆運行與安全中的應用的研究所建立的具有自學習功能的智能核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置。
【背景技術】
[0002]核能已成為我國乃至世界上能源的重要組成部分之一，因此確保核電站安全運行十分關鍵。核反應堆燃料包殼是核反應堆安全的第一道屏障，如果包殼發(fā)生破裂，核燃料的放射性裂變產物就會釋放到一回路的冷卻劑中。根據(jù)核電站運行規(guī)程，一回路冷卻劑的當量碘的放射性活度超過一定限值后，機組必須停止負荷追隨運行，超過更高的限值后，反應堆必須在規(guī)定時間內停堆。所以，燃料組件破損會給核電站造成經濟損失。隨著技術提高，核電站燃料元件破損率越來越小，但破損仍然存在。破損燃料泄漏出的放射性裂變產物使一回路水中的活度增加，并通過一回路冷卻劑的微泄漏給公眾健康造成不良影響。所以，元件破損問題不可忽視。傳統(tǒng)的核電站燃料破損探測多數(shù)采用人工化學取樣的分析方法。由于取樣時間間隔長，不能及時發(fā)現(xiàn)破損。發(fā)展核燃料破損在線探測系統(tǒng)則能夠克服傳統(tǒng)化學取樣方法的不足，連續(xù)監(jiān)測燃料元件的完整性，盡早為運行人員提供堆內元件的破損情況以及破損的嚴重程度，從而采取必要的措施，將經濟損失降低到最低限度。
[0003]于是，核反應堆燃料破損在線監(jiān)測技術研發(fā)備受國內外核能工作者的關注。陳彭等研制了核電站燃料棒破損在線探測系統(tǒng)roDS-1(陳彭等.核電站燃料棒破損在線探測系統(tǒng)研制.《原子能科學技術》.2005，第39卷(增刊)，第131-135頁.)。但是由于核電站系統(tǒng)運行工況十分復雜，致使該系統(tǒng)的測量誤差較大，難以滿足工程需要。
[0004]另外，目前大部分核反應堆燃料破損監(jiān)測裝置都采用固定閾值的方法設置報警值。但實際核反應堆運行經驗表明，這種方法不能反映反應堆核功率變化等的影響，且人為因素影響較大，容易產生誤報警和漏報警。袁彬等利用數(shù)理統(tǒng)計與概率分析理論提出浮動報警閾值的概念，對浮動報警閾值的設置進行了初步探討，并提出了采用浮動閾值方法降低燃料元件包殼破損監(jiān)測的誤報警和漏報警的問題(袁彬等.基于浮動報警閾值的燃料元件包殼破損監(jiān)測方法的分析與研究.《核動力工程》.2010，第31卷(第I期)，第102-106頁.)。但是，對核燃料破損閾值的研究，涉及核反應堆工程、工程熱物理、安全工程、非線性動力系統(tǒng)、非平衡態(tài)熱力學等多個學科領域，因此有必要圍繞核反應堆系統(tǒng)非線性特征，揭示事故發(fā)生的規(guī)律，然后利用人工智能技術，綜合多種相關因素，形成其破損狀態(tài)的有關在線監(jiān)測預報的方法。
[0005]鑒于此，有必要開發(fā)一種核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置，實時準確測量反應堆放射性活度水平，在線計算分析核燃料破損狀態(tài)，適時給出預警，及時采取措施，預防事故發(fā)生，確保核反應堆安全。

【發(fā)明內容】

[0006]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足與缺點，提供一種出錯率低、反應速度快、預報及時的核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置。
[0007]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術方案為:一種核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置，包括探測設備、信號傳輸裝置、人工輸入接口、中央處理器、燃料破損報警控制器和報警設備，所述探測設備通過信號傳輸裝置將所采集的信號傳輸給中央處理器，所述中央處理器對信號進行處理，再通過信號傳輸裝置與燃料破損報警控制器連接，所述燃料破損報警控制器控制報警設備，具備自動監(jiān)測、智能判斷和自動報警的功能。
[0008]所述探測設備包括γ探測器、壓力探測器、質量流量探測器和溫度探測器。
[0009]所述信號傳輸裝置包括模數(shù)轉換器、數(shù)模轉換器及信號傳輸系統(tǒng)，用于探測設備與中央處理器以及燃料破損報警控制器間的信號過程傳輸。
[0010]所述信號傳輸裝置包括第一信號傳輸裝置和第二信號傳輸裝置，所述探測設備通過第一信號傳輸裝置將所采集的信號傳輸給中央處理器，中央處理器通過第二信號傳輸裝置與燃料破損報警控制器連接;所述第一信號傳輸裝置包括模數(shù)轉換器和信號傳輸系統(tǒng)；所述第二信號傳輸裝置包括數(shù)模轉換器和信號傳輸系統(tǒng)。
[0011]所述中央處理器包括數(shù)據(jù)預處理模塊、數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊、自學習模塊、放射性活度分析模塊及輸出模塊;所述數(shù)據(jù)預處理模塊用于對探測設備實時探測的數(shù)據(jù)信號進行篩選，剔除一些錯誤的數(shù)據(jù)后，將其有序地存入數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊中；所述數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊用于存儲有熱物理性質查詢表的數(shù)據(jù)、運行時系統(tǒng)的測量數(shù)據(jù)、放射性活度計算數(shù)據(jù)和自學習獲得的數(shù)據(jù);所述自學習模塊是中央處理器根據(jù)最新的數(shù)據(jù)自我學習、完善與修正的過程，同時，由放射性活度分析模塊根據(jù)預處理篩選出來的數(shù)據(jù)經放射性活度計算模型實時計算出相應的放射性活度值，判斷燃料破損是否發(fā)生，并由輸出模塊顯示出來;所述輸出模塊用于數(shù)據(jù)庫查詢、數(shù)據(jù)文本導出、放射性活度、燃料破損動態(tài)云圖顯示。
[0012]所述人工輸入接口結合核電站定期人工化學取樣分析，即定期抽取一回路的冷卻劑測量冷卻劑中放射性裂變產物的放射性活度，通過人工輸入接口將定期人工化學取樣分析結果不斷存入中央處理器的數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊中，以便豐富監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，使得中央處理器的自學習模塊不斷根據(jù)最新的準確數(shù)據(jù)自我學習、完善與修正，得到更為準確的智能計算模型。
[0013]所述自學習模塊用于數(shù)據(jù)分析、知識評價和知識發(fā)現(xiàn)，將每一次燃料破損報警控制器所做出的判斷和預警準確率反饋回數(shù)據(jù)庫，并基于人工神經網(wǎng)絡技術對反饋的數(shù)據(jù)進行自學習，不斷修正樣本集和放射性活度計算模型，反饋回來的數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)庫中，作為以后判別的數(shù)據(jù)基礎。
[0014]所述放射性活度計算模型的構建方式為:運用人工神經網(wǎng)絡技術將放射性活度分布變化趨勢引入計算規(guī)則中，訓練得到放射性活度計算模型。
[0015]所述燃料破損報警控制器為智能型報警器，同時設置有用于手動觸發(fā)和/或智能觸發(fā)報警設備的手動報警按鈕，且報警閾值與實時測量參數(shù)之間的非線性關系通過人工神經網(wǎng)絡技術進行建模，已建的數(shù)學模型能夠根據(jù)實測數(shù)據(jù)實時設置報警閾值。
[0016]所述報警設備包括報警聯(lián)動反應堆控制防護系統(tǒng)、燃料破損事故廣播、報警電話、聲光警報和燃料破損報警記錄裝置。
[0017]本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，具有如下優(yōu)點與有益效果:
[0018]1、本發(fā)明首次應用人工神經網(wǎng)絡技術，針對燃料破損在線監(jiān)測方法進行了基礎理論研究，構建了描述放射性活度的非線性計算模型。該方法反應時間短，有利于實現(xiàn)準確、及時的反應堆核燃料破損狀態(tài)預警。
[0019]2、本發(fā)明建立了基于人工神經網(wǎng)絡技術的核反應堆燃料破損監(jiān)測閾值與運行狀態(tài)參數(shù)之間的非線性關系模型，根據(jù)可測的系統(tǒng)參數(shù)動態(tài)設置實時的燃料破損報警閾值，準確的給出燃料破損狀態(tài)。
[0020]3、本裝置所建立的數(shù)據(jù)庫及其計算單元，采用模糊判斷，又具較好的自學習能力，根據(jù)堆芯探測壓力、質量流量、溫度等信號對放射性活度的復雜性和不確定性進行定量計算，分析當前堆芯燃料破損狀況以及放射性活度發(fā)展趨勢，為事故預防和事故救援工作提供強有力的理論基礎，大大增強預警系統(tǒng)的可靠性和科學性。
[0021]4、本裝置設置人工輸入接口，可結合較為精確的核電站定期人工化學取樣分析結果，即核電站定期抽取一回路的冷卻劑測量冷卻劑中放射性裂變產物的放射性活度，通過人工輸入接口將定期人工化學取樣分析結果不斷存入數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊中，以便豐富監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，使得所述自學習模塊不斷根據(jù)最新的準確數(shù)據(jù)自我學習、完善與修正，得到更為準確的智能計算模型。這樣，可同時滿足在線實時測量，也可以滿足測量的精度，在線實時監(jiān)測核燃料破損狀態(tài)。
【附圖說明】
[0022]圖1為本發(fā)明的核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置的原理框圖。
[0023]圖2為本發(fā)明的自學習模塊結構框圖。
【具體實施方式】
[0024]下面結合兩個具體實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0025]實施例1
[0026]本實施例所述的核反應堆燃料破損在線監(jiān)測報警裝置，包括:探測設備、信號傳輸裝置、中央處理器、核燃料破損報警控制器和報警設備，其中探測設備通過信號傳輸裝置將所采集的信號傳輸給中央處理器，中央處理器對信號進行處理，再通過信號傳輸裝置與核燃料破損報警控制器連接，核燃料破損報警控制器控制報警設備。
[0027]所述中央處理器包括數(shù)據(jù)預處理模塊、數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊、自學習模塊、放射性活度分析模塊及輸出模塊。如圖1所示，探測設備通過信號傳輸裝置將所采集的信號傳輸給數(shù)據(jù)預處理模塊，數(shù)據(jù)預處理模塊對收集的信號進行篩選，剔除一些錯誤的數(shù)據(jù)后，再將其有序地存入數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊中。同時，由放射性活度分析模塊根據(jù)預處理篩選來得數(shù)據(jù)經放射性活度計算模型實時計算出相應的放射性活度值，判斷核燃料破損是否發(fā)生的，并由輸出模塊顯示出來，在本實施例中輸出模塊的顯示方式是用戶界面。
[0028]所述探測設備包括各種傳感器和探測器，具體為γ探測器、壓力探測器、質量流量探測器和溫度探測器;實時采集現(xiàn)場的核反應堆運行參數(shù)，并將其作為堆芯燃料狀態(tài)的預測參數(shù)，經信號傳輸裝置輸送到中央處理器中。
[0029]所述中央處理器再將這些數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)預處理模塊進行預處理，剔除一些錯誤的數(shù)據(jù)后，有序地存入數(shù)據(jù)庫存儲管理模塊內。
[0030]在此同時，放射性活度分析模塊對預處理篩選而來的數(shù)據(jù)進行計算，而且運用人工神經網(wǎng)絡技術將放射性活度分布變化趨勢引入計算規(guī)則中，訓練得到放射性活度計算模型，實時計算出相應的放射性活度值，做出核燃料破損是否發(fā)生的判斷。一旦發(fā)現(xiàn)核燃料破損可能發(fā)生，馬上進行堆芯定位，并由輸出模塊顯示出來。