成果名称

基于大数据的核电站典型关键设备（SPV）健康管理系统

提名等级

科技进步二等奖

提名书

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主要完成人

三门核电有限公司

1 俞建明 高工

2 马仕洪 高工

3 翟小飞 高工

4 范福平 研高

5吕元亮 高工

6田禾 高工

主要完成单位

1.单位名称：三门核电有限公司

2.单位名称：杭州安脉盛智能技术有限公司

提名单位

三门县人民政府

提名意见

该项目以三门AP1000核电机组设备为研究对象，结合国际先进的工业大数据技术、设备故障预测与健康管理技术及人工智能技术等新兴数字化技术，融合DCS系统监督数据、新增的非介入式传感在线监测数据、设备故障模型数据等，建立先进的全方位核电设备在线监督技术方案；基于核电关键设备故障机理、失效模式分析，对关键重要设备建立了基于多维时空关联的高精度性能评判模型，开发积累了数百种核电领域可借鉴、可复制的成熟算法和监测模型，能够实现关键参数的自动趋势分析与故障预警，设备性能的早期衰退预判，早期预警误报率2.8%，漏报率0%；结合行业经验、专家知识和机理模型分析，建立关键设备的故障诊断专家系统，开发了全球范围内第一个AP1000核电机组的可控的分布式、模块化、可重构的基于大数据的核电站典型关键设备（SPV）健康管理系统，实现基于核电设备实际运行状态的维护，对减少非计划停堆，提高机组运行稳定性，降低运维运维成本具有重要的经济价值和社会意义。目前该系统已在三门核电、山东海阳核电等核电厂进行应用，应用情况良好。推荐申报2022年浙江省科技进步二等奖。