數字孿生技術在核電站的應用分析

潘保林,鄒金強,毛志新,吳 航

(1.核動力運行研究所，湖北 武漢 430070；2.江蘇核電有限公司，江蘇 連云港 222042)

互聯網、大數據、人工智能等新技術在核電運行控制與管理、核裝備制造與燃料加工等領域的應用，將會極大促進核電的技術、管理和安全水平。對于核電系統來說，設計、制造、試驗、運行、維護等過程中環境復雜，并具有獨特的安全性和可靠性等要求。利用數字孿生技術，可以優化核電設備的設計、生產制造、運維流程，提升系統和設備的運行維護效率，未來一段時間，數字孿生將深刻影響核電站相關技術發展。

1 數字孿生技術

數字孿生這一概念最早出現在2003年,由GRIEVES在美國密歇根大學的產品全生命周期管理課程中提出，定義數字孿生是2個空間之間的映射[1-2]。他認為，通過利用物理設備的數據，人們可以在虛擬(信息)空間構建一個可以表征該物理設備的虛擬主體和子系統，并且這種聯系不是單向和靜態的，而是貫穿整個產品的生命周期。后來，美國國防部將數字孿生技術引入航天飛行器的健康維護中，并在美國國家航空航天局(NASA)的阿波羅計劃中應用。

數字孿生技術是以數字化方式創建物理實體的虛擬模型，借助數據模擬物理實體在現實環境中的行為，通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優化等手段，為物理實體增加或擴展新的功能，數字模型就像現實實體的孿生兄弟一樣。作為一種充分利用模型、數據、智能并集成多學科的技術，數字孿生面向產品全生命周期過程，發揮連接物理世界和信息世界的橋梁和紐帶作用，數字孿生通過多維度的信息感知與現實物體的交互融合、通過智能算法等工具，實現為現實物體的智能認知、迭代優化等功能[3-5]。

2 數字孿生核電站的關鍵技術研究

2.1 孿生核電站特征分析

隨著核電站運行管理的信息化水平越來越高，在核電站的運行過程中產生大量的數據，具有明顯大數據的特征。這些數據既包括核電設備運行實時產生的數據，也包括設備的內在特性。傳統開展核電設備管理對于設備自身的內在特性沒有充分關注和重視，而核電設備的內在特性實際上隱藏著復雜的邏輯關系和算法模型，很難通過物理手段直接獲取。現有核電運行數據不完整會導致各種基于數據的決策的可信度和可行性不足。

在數字技術的驅動下，核電站可通過傳感器實時感知核電站運行過程中產生的各種狀態數據，數字孿生模型通過虛實映射分析解析各種狀態，結合智能算法或策略對設備及系統運行狀態進行實時監測、數據處理、性能分析，并在出現異常情況時，具有更好的異常解決能力。

數字孿生核電站目前在學術和應用領域依然處于發展階段，數字孿生核電關鍵開發技術、產品生命周期開發各階段存在一定的技術挑戰。目前國內部分核電站已經建立了一體化的生產運行管理管理系統、數字化平臺、三維可視化平臺、虛擬現實系統等，積累了良好的基礎，具備了一定的數字孿生的基礎。因此可以在前期技術的積累上，借鑒數字孿生相關技術成果重點，圍繞核電站關鍵設備及系統建模開展工作，通過數據及信息融合處理、開發基礎數字核電應用平臺，形成基于數字孿生的核電站模型。

2.2 孿生核電站的數字建模技術

核電設備及系統的數字模型是實現孿生核電站的基礎。將來自現實核電站的不同設備、系統對應不同的數字模型，這就導致數字建模需要具備設備多樣、參數多樣、屬性多樣的復雜關系屬性。建立孿生核電站首先要對各種復雜設備性能、參數、特征、設備關系的進行數字表達，滿足靜態以及動態的設備及系統建模需要(如設備約束關系、設備上下游關系、設備參數動態定義、設備參數關聯性等)，以適應不同設備、系統、機組的定義需要[6-7]。圖1列舉了部分數字孿生核電站的建模對象。

圖1 孿生核電站建模對象Fig.1 DT-NPP modeling objects

通過構建孿生核電站完全模擬核電站存在較大難度。目前可以采取自頂向下進行構建分類數字孿生模型的方式。可以通過梳理核電站運行中所涉及的主要設備、系統、信息等約束條件，進行分級研究，對這些基本設備開展數字化模型(功能模型和性能模型)的分布建模，最后進行集中整合。

數字孿生的建模方法包括三維動態仿真以及數字特征建模，目前核電設備三維動態仿真建模技術逐步成熟，數字特征建模處于研究階段，本文嘗試提供耦合參數特征關聯的方式對設備進行建模。譬如對蒸汽發生器進行數字特征建模時，分析蒸汽發生器基本工作原理，蒸汽發生器的參數有一回路水進、出口溫度、一回路水流量、一回路水壓力等。可以將蒸汽發生器流程以及工質狀態將蒸汽發生器分為若干個控制體,根據蒸汽發生器的物理構造和運行機理、相互運行參數之間的關聯,對蒸汽發生器工作運行時的水循環特性以及影響蒸汽發生器水位變化的諸多因素進行分析，打通參數之間關聯性。建模時數學模型遵循三大方程質量守恒、動量守恒和能量守恒方程，通過建立工質熱力狀態參數方程，形成模型參數之間的關聯性。在數字模型建立后，可以進一步模擬仿真熱力狀態。數字孿生的難點在于建立蒸汽發起器的參數方程時需要編制相應的熱力參數關系函數，然后關聯SIMLINK等仿真軟件進行數學模型和仿真模塊聯系，實現蒸汽發生器的數字孿生。

在多個設備建立數字孿生模型后，同樣可以通過設備之間系列參數的關聯性，建立系統級別的數字孿生模型。系統級建模將是數字孿生建模研究的重難點，是未來進一步研究的方向。

2.3 數字孿生的信息處理技術

實現核電系統的信息傳感交互與協同處理[3]。數字孿生核電站面臨的系統和設備的數量是海量數據，組成一個典型核電站的系統大大小小有400多個，其中的設備數以萬計。需要實現現實核電站與虛擬世界的交互與協同，涉及將核電系統的狀態信息通過數據管理平臺和中心數據庫實現，通過信息傳感交互與協同技術，建立中心數據庫和各離散數據庫的信息協同，實現數字孿生核電站設備之間數據的匹配。同時需進行核電設備狀態的并行數字處理。為更好服務于孿生核電站物理實體的性能監測及優化，需要保證數字孿生核電站可以準確、隨需向多個核電設備實體提供被動或主動反饋信息。這就要求數字孿生核電站使用高效的數據分析計算技術，譬如利用分布式并行計算技術、多線程技術等，將各類核電設備和系統的性能參數、運行狀態、影響因素和運行流程實時反饋在孿生核電站模型中，繼而實現針對系統和設備運行過程的真實映射和數據處理[12]。

2.4 數字孿生核電站的可視化運維技術

在數字孿生核電站模型、信息處理的基礎上，進行孿生核電站的仿真運維研究[8]。孿生核電站可通過核電沉浸式交互仿真，實現數據交融迭代、實現數字孿生核電站可視化、設備可視化[3]。尤其隨著感知和仿真技術的進步，數字孿生核電站將帶來對現實核電站的更全面的沉浸式體驗，可以實現通過和孿生核電站設備的運行狀態模擬、設備檢測模擬、維修模擬、運行狀態模擬、設備改造、整體性能優化模擬等。通過沉浸式的仿真技術，將孿生核電站的數據信息更加真實的體現對實體核電站的運維預測。孿生核電站結合現有的核電應用軟件，能夠更加有效、直接、高效地體現對核電站的運維效果[10]。

3 數字孿生核電站的應用方向

數字孿生核電站支撐核電工程從設計到建造、運行、維護的業務全貫通，隨著數字孿生核電站技術在模型建立、信息處理、交互仿真等領域的應用，建立起連接現有核電站和數據的虛擬空間。在數字空間中，建立與核電站需求分析、概念設計、詳細設計、工藝設計、仿真分析、工程建設、試驗驗證、運行管理和運維保障相適應的業務模型，改變傳統流程分工帶來的數據割裂等諸多問題，實現全生命周期數據協同。應用的主要方面有：

3.1 核電設備設計

基于數字化孿生的核電系統設備設計，在總體論證和設計階段，實現數字化全專業協同設計成果的信息關聯、構建核電設備設計規則庫，實現基于數字孿生設計成果的智能組包。孿生核電模型支持在總體級、系統級和設備級建立數字樣機，從功能、性能、行為等方面全面真實地模擬核電系統及裝備，通過建立數字化孿生核電系統為基礎，實現基于多學科數字樣機的協同仿真與優化，實現對核電設備功能性能的各類仿真，支撐總體設計，縮短設計改進周期。

3.2 核電設備制造

通過開發涵蓋核電制造系統、設備資源以及模擬設備制造環境的數字孿生模型。通過核電設備模型中的工藝分析、參數的優化、集成的優化，分析核電設備可優化制造流程、合理配置制造資源，可以減少核電關鍵返工、提升核電關鍵設備制造效率，縮短設備制造時間，進而提高核電生產資源利用率、降低核電建設生產成本。

3.3 核電設備性能監測與健康管理

利用數字孿生技術開發孿生核電站的設備及系統模型，建立基于數字孿生的核電機組故障預測機制。核電站實體設備和孿生核電設備的狀態可進行實時動態比較和分析。實體設備在實時運行的同時，虛擬設備也與實體設備同步運行，產生各種評估和分析數據。可以通過相關監測設備獲得實時的設備信息、運行信息和重要結構應力狀態信息，結合核電站系統相關模型進行信息融合處理，從而提供核電運行時的設備實時狀態和疲勞壽命狀態信息，有助于運行單位掌握核電設備健康狀態。還可利用智能算法(如神經網絡算法、隨機森林算法等)預測系統及設備在正常工作條件下的性能趨勢等，進而制定優化維修進度、減少核電站設備計劃外停機，大幅提高核電站運營業績。

3.4 核電運行保障

將建立的孿生核電站與核電日常運維、維修管理等深度融合，形成維修狀態管理模型和核電站運行信息深度融合系統，為日常維修的人、機、料管理和安排提供準確依據。同時基于數字化模型，孿生核電站可以樹立全壽命期技術保障體系，孿生核電站的模型注重設備設計數據、制造工藝數據、運行數據、維修保障數據收集、保存工作，貫穿設備壽命期的每一個環節，包括立項論證、方案設計、技術設計、施工設計和建造、使用與保障以及退役等各個階段等，均可建立各專項數據管理數據庫，對全壽命期數據進行管理，通過對孿生核電站對象設備資料規格、設計圖、檢查結果、檢查計劃等進行統一存儲整理，實現對核電站系統化的管理。并可進行孿生運維方法仿真模擬，建立智能化的運維保障體系及方法。

3.5 核電人因管理

建立數字化孿生核電站，運用現有的防人因失誤模型，可提升人員認知行為的各個方面以及大腦的工作機理。防人因失誤的關鍵是識別技術人員在高風險條件下需要快速做出復雜決策時的人員績效的本質，利用虛擬現實(VR)、混合現實(MR)、增強現實(AR)等，孿生核電站提供系統與設備的沉浸式模式和靶向目標系統，實現面向訓練的個人提供個性化智能防人因失誤服務技術。

3.6 核電虛擬培訓

通過建立數字孿生核電站，利用虛擬現實中的視點跟蹤、數字檢測、逆運動學、物體拾取、數據實時反饋等關鍵技術和算法等實現對設備的交互操作。結合事故模擬專業軟件，利用圖形處理技術實現設備的拆卸與安裝、設備維修、防泄漏操作、斷電處理、火災處理等極端事故的數值模擬和三維可視化。在數字孿生核電站中建立可交互的仿真操作系統，數字孿生可以根據客體不同(如人、設備和系統)，將培訓關鍵需求推送到客體本身或指定中間環節，最終再形成滿足客體需要的個性化服務，提供虛擬培訓技術。

3.7 核電性能優化

通過建立孿生核電站模型，在虛擬核電站中形成端到端的數據歸集、匯聚和流動機制，建立貫穿各核電系統及設備穩定的信息流，利用知識自動化、專業分析算法等技術，快速掌握核電機組運行的內在規律，并通過機器學習等手段，實現自主學習和模型的自我進化，提升核電機組基于數據的設備參數的優化及調整，推動核電系統性能指標優化。逐步構建起體驗化的，數據與模型驅動的沉浸式應用形態和氛圍，推動智慧運行、智慧維修、智慧管理和智慧優化的核電運行生產模式。

4 結論及研究展望

本文初步探索研究數字孿生核電站的應用模式和架構，并闡述了實現數字孿生核電站需要突破的一些關鍵技術，對部分關鍵技術進行了初步的探索和實踐。孿生核電站是結合動力學、機械學、建模技術、仿真技術、數據處理、智能算法、優化迭代等多種技術的系統結合體，是面向復雜系統及設備的建模與仿真。孿生核電站可以結合數字空間和物理空間信息的雙向傳感交互和信息追溯，建立智能化的數據處理仿真模型，實現對系統或者關鍵設備的運行監測、同生異長，優化迭代，可廣泛應用在關鍵復雜核電設備的設計、制造、運行維護、性能優化等全生命周期業務過程。

數字孿生技術將廣泛應用在核工業領域的智慧電站、智慧院所應用過程中。在數字孿生核電站建設過程中，應堅持“統一平臺、分布式協同設計、模塊推進”的思路來推進數字孿生核電站的落地。要選擇適應長期、可持續建設要求的技術、建設模式和運作模式，最終建立起符合數字孿生技術要求的核電數字孿生，支撐現代化核電站的運行管理，支撐核電企業數字化轉型發展。在新一代信息技術與人工智能技術背景下，將推動數字孿生技術在核電站設備設計、制造、運維等全過程獲得更大范圍、更高層級的應用，使核電站的管理創新、效率優化、可靠性水平提升到新的高度。