基于多层流模型的核电厂一回路系统智能警报分析研究

周玲 简一帆 王官勇 陈明虎

【摘 要】针对核电厂一回路系统发生故障时报警信息量大、处理时限紧迫等特点，提出了基于多层流模型的智能警报分析方法，并对报警之间的因果关系进行了分析。以双环路压水堆核电厂一回路主冷却剂系统为研究对象，构建了主冷却剂系统的多层流模型，并建立了警报分析专家知识库。仿真结果表明，基于多层流模型的报警分析方法能够快速准确地识别原因性警报，以达到压缩警报数量、辅助运行人员决策的目的，从而有效提高核电厂的智能化运行水平。

【关键词】核电厂;多层流模型;警报分析;专家知识库

中图分类号： TM623 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）03-0018-004

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.03.005

Intelligent Alarm Analysis of Primary Loop of Nuclear Power Plant Based on Multi-level Flow Model

ZHOU Ling JIAN Yi-Fan WANG Guan-Yong CHENG Ming-Hu

（NUCLEAR POWER INSTITUTE OF CHINA，Chengdu Sichuan 610213，China）

【Abstract】In view of the large amount of alarm information and the urgency of dealing with the time limit in the fault of the primary loop system of nuclear power plant， an intelligent alarm analysis method based on multi-level flow model is proposed， and the causality between the alarm is analyzed. Taking primary coolant system of two-loop pressurized water reactor nuclear power plant as the object， establishing the multi-level flow models of nuclear power plant primary coolant system， and building the alarm analysis expert knowledge bases. The simulation results show that the alarm analysis system based on multi-level flow model can quickly and accurately identify the cause alarm， in order to achieve the number of compressed alarms and assist the operator to make decision， so as to effectively improve the intelligent operation level of the nuclear power plant.

【Key words】Nuclear power plant; Multi-level flow model; Alarm analysis; Expert knowledge base

核电厂结构庞大，系统复杂，在故障发生时具有报警信息量大、处理时限紧迫等特点，同时由于监测参数之间的耦合关系，使得报警具有传递性和混杂性[1]。通常，核电厂的报警分析和故障诊断工作的可靠性取决于运行人员对大量系统信息进行有效处理的技能和经验。然而，三哩岛和切尔诺贝利核电站事故的惨痛教训提醒人们：人的信息处理能力是有限的，人因差错往往是引发核事故的主要原因。因此，开发一套智能化的核电厂警报分析系统，对于辅助操纵员在发生故障时迅速识别引发系统异常的原因性警报，从而确定故障位置并执行相应事故规程具有重要意义。

目前，大量计算机辅助支持系统被引入核电厂用以减少运行人员的工作負荷和人因失误概率。传统基于专家经验知识的报警分析方法已运用于相关的研究中，利用专家经验知识构建报警分析专家知识库，其中典型的方法为因果有向图（CDG）和符号有向图（SDG）等[2-4]。但是，基于专家经验知识的报警分析方法不足之处在于：经验反馈和专家知识积累较少且不易获取。在专家知识不完备的情况下，报警分析只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理，无法处理新遇到的情况，具有一定局限性。

针对上述问题，本文研究采用一种新的系统功能模型建模方法——多层流模型（Multi-level Flow Model， MFM）。该方法运用符号化的建模语言描述核动力系统在物质、能量和信息方面的交互作用，模型具有易于建立和理解的特点，可快速获取核电厂的系统知识。多层流模型符号化的语言也蕴含了系统功能之间的因果关系，应用于报警之的间因果关系推理， 并输出图形化的报警因果链对推理结果进行详细解释，运行人员可据此进行判断和决策。

1 多层流模型原理

MFM最初由丹麦学者Morten Lind教授提出的一种系统功能模型建模方法[5]。MFM从目标（Gold）、功能（Function）、物理部件（Physical Component）三个角度将目标系统的生产过程抽象成“流”来描述系统在物质、能量和信息三个层次上的关系。相邻层次由“手段—目的”关系连接，对于任意两个相邻层次而言，高一层次明确了功能的实现目的，低一层次明确了实现功能的手段或方法。根据“手段—目的”关系，采用自上而下的形式，操纵员可以聚焦于需要关注的目标和功能，用于支持基于目标的问题求解和信息搜索，运行人员可从系统局部看到整体，因此非常适合于包括核电厂在内的复杂系统监测、报警分析、诊断和预测。MFM的常用图形化符号如图1所示，基本概念如下。

1.1 目标

目标（Objective）是系统的预期实现状态或意图。它是多层流模型中最重要的元素，在系统建模的初期阶段就应该确定下来。目标通过“手段—目的”关系与功能结构连接。

1.2 功能

MFM将功能（Function）抽象为核电厂物质、能量和信息的产生、传输、存储和消耗等基本功能，包括：

（1）源（Source）：描述物理系统向外提供物质、能量和信息的能力。（2）阱（Sink）：描述物理系统接收物质、能量以及信息的能力。

（3）存储（Storage）：描述物理系统积聚物质、能量或信息的能力。

（4）平衡（Balance）：描述系统输入和输出在总量上保持平衡的能力。

（5）传输（Transport）：描述系统将物质、能量或信息从一个功能元件输送到另一位置功能元件能力。

（6）阻碍（Barrier）：描述物理系统阻止物质、能量或信息输送的能力。

1.3 关系

多层流模型功能之间利用关系（Relation）连接，表示功能之间的因果关系，包括：

1.3.1 影响关系（Influence）

（1）影响者（Influencer）：当利用影响者关系将功能（源、阱、存储或平衡）连接在传输功能的上游或下游时，表示功能具有主动影响传输功能的作用，此时功能的状态将影响传输的状态。

（2）参与者（Participant）：当利用参与者关系将功能（源、阱、存储或平衡）连接在传输功能的上游或下游时，表示功能具有被动提供或者接收功能的传输物质，此时功能的状态对传输的状态没有影响。

（3）连接（Connection）：当连接关系连接两个功能时，表示这两个功能与同一个目标相关联，或者这两个功能分享对象（他们改变同一对象或物质的属性）。具有连接关系的两个功能的状态相互影响。

1.3.2 “手段—目的”关系

“手段—目的”关系用于表征连接目标和一个功能结构，功能结构中包含一个或多个对目标有作用的功能。主要包括：产生关系（Produce）、维持关系（Maintain）、消除关系（Destroy）、抑制关系（Suppress）、斡旋关系（Mediate）。

1.4 多层流模型的推理规则

进行推理之前需要先将功能状态离散化，确定报警事件。通常将功能状态离散为高、正常和低状态，对应（高、正常、低）水位、流量、压力、温度等报警，可根据实际情况，将功能离散为更加细致的报警状态，例如包括高高、低低等报警状态。

根据功能的数学表达公式，基于能量守恒、物质守恒原理，确定两个功能连接时的功能状态依存关系（即报警事件因果关系）。多层流模型常用的功能状态因果依存关系如表1所示。在建模过程中如表中所示因果关系与实际不符时（通常是因为系统控制影响了功能的因果关系），可自定义功能的因果关系。需要强调的是，对于位于传输功能下游的功能，如果该功能是被动的（通过参与者关系连接），则对传输功能状态没有影响;如果是主动的（通过影响者关系连接），则对上游功能存在影响。

2 核电厂主冷却剂系统多层流模型建模

根据多层流模型的概念介绍，本小节以环路压水堆核电厂一回路主冷却系统作为研究对象，通过分析该系统的工艺流程等内容[6]，构建了稳态功率运行条件下核电厂一回路主冷却剂系统能量流、物质流的多层流模型，如图2所示。

在模型中，G1表示左环路SG蒸汽产量，G2表示右环路SG蒸汽产量，G3表示喷淋流量。能量流和物质流各功能模块的含义如表2、表3所示。

针对上述一回路系统建立的多层流模型，依据该系统要实现的目标，可以推导元素之间的因果关系，并形成核电厂目标系统能量和物质因果传递关系。

3 警报分析系统仿真验证

本文基于C#开发平台实现了相关图形化界面的开发以及事故分析算法的推理。为了验证所建立的核电厂一回路多层流模型的有效性，选取Relap5事故数据对模型进行仿真验证。当核电厂发生左环路小破口事故时，采集警报列表如表4所示。

根据产生警报及其位置，在多层流模型建模界面可以将产生的警报位置用图形化的界面显示出来，可根据警报分布情况迅速确定主要警报的位置，如图3所示。需要强调的是，基于多层流模型的警报分析技术认为警报的推理策略为纵向优先，即在能量流中产生的警报要先向其下方物质流推理，然后再沿着同一流结构横向推理。

根据警报分析监测界面显示结果，可快速确定根原因警报出现在了物质流上，再根据警报分析结果，可以识别引发系统异常的根原因警报，如图4所示。

警报分析的因果链可以发现，引发事故的原因性警报为稳压器水位低（M-RCP-F8-L），警报传播因果路径为：稳压器水位低（M-RCP-F8-L）→稳压器压力低（E-RCP-F6-L）、左环路冷却剂流量升高（M-RCP-F13-H）以及目标一回路主冷却剂装量降低（G1-L）→反应堆平均温度升高（E-RCP-F3-H）→反应堆功率降低（E-RCP-F1-L）、左环路冷却剂出口温度高（E-RCP-F4-H）、左环路冷却剂入口温度高（E-RCP-F17-H）、右环路冷却剂出口温度升高（E-RCP-F13-H）和右环路冷却剂入口温度升高（E-RCP-F18-H），左环路冷却剂流量升高（M-RCP-F13-H）和左环路冷却剂出口温度高（E-RCP-F4-H）→左环路蒸汽产量上升（G2-H）、左环路蒸汽压力上升（E-RCP-F10-H）。

从上述的仿真实例可以看出，当核电厂一回路系统发生故障时，基于多层流模型所建立的智能报警分析模型能够快速准确的找到引发事故的原因性报警，避免了海量报警信息的产生，大幅提高了报警分析的智能化水平，有效避免了人因失误。

4 结论

本文介绍了一种基于MFM的智能报警分析方法，并将其应用于核电厂一回路的报警分析中，建立了核电厂一回路主冷却剂系统的MFM，并进行了算法分析。从仿真结果可以看出，基于MFM的报警分析系统可有助于运行人员压缩报警数量，确定原因性警报，辅助运行人员决策。

【参考文献】

[1]朱华.核电与核能[M].北京：原子能出版社， 2000： 1-4.

[2]E.  Zio，  G.  Gola.  Neuro-fuzzy  patten  classification  for  fault  diagnosis  in   nuclear components[J]. Annals of Nuclear Energy， 2006， 33：415-426.

[3]喻海涛.200MW 核供热站故障诊断系统研究与开发[D].清華大学博士学位论文，2000.

[4]Z.Ke.An integrated approach to performance monitoring and fault diagnosis of nuclear power   systems[D].Doctor  of  Philosophy  Degree， The  University  of  Tennessee，Knoxville，2005.

[5]LIND，M.Representing Goals and Functions of Complex Systems，Technical University of Earmark：Department of Automation，1990.

[6]苏林森，杨辉玉.900MW压水堆核电站系统与设备[M].原子能出版社.2004：74-120.