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user: 3. 深度神经网络在我国核领域中的应用 3.1. 反应堆运行状态预测 核电厂有数百个系统、专业，设备众多，传统运行维护及检修需要耗费大量人力、物力。随着智能仪表广泛应用，大量设备状态信号被监测，形成核电运行大数据，运用深度神经网络，能够对设备状态进行快速预测和诊断，具体应用有以下几个方面： 3.1.1. 压水堆堆芯关键参数预测 核电厂在正常运行和运行瞬变中，堆芯的运行工况处于经常变化的状态，这些变化导致实际运行中的堆芯状态与装料方案中的计算结果发生偏离，操纵员需及时准确地了解堆芯功率因子等参数状况。因此，研制一种能快速判断压水堆堆芯参数的计算机实时预测程序是十分必要的。王端等人基于自适应BP网络，对秦山二期压水堆堆芯3个堆芯关键参数(有效增殖因数k eff 、组件功率峰因子R PF 、棒功率峰因子F △ H )进行预测 [ 25 ]，流程如图4。 图4. BP神经网络算法堆芯关键参数预测流程 从表1发现，每个参数的平均相对误差均小于2%，均方误差均小于0.003，最大相对误差在5%附近，说明预测误差小、精度较高。 Table 1 Prediction error analysis of core key parameter 测试参数 最小相对误差/% 最大相对误差/% 平均相对误差/% 均方误差 k eff 0.052 4.015 0.424 0.000049 R PF 0.130 5.126 1.516 0.002664 F △ H 0.072 4.725 1.597 0.002211 平均 0.085 4.622 1.179 0.001641 表1. 堆芯关键参数预测误差分析 3.1.2. 快堆热工参数预测 反应堆堆芯的热工参数是否超出限值是评价反应堆安全运行的标准。针对燃料包壳最高温度预测问题，通过堆芯子通道分析程序COBRA生成数据样本后，王东东、杨红义等开发出基于BP神经网络的智能预测程序，对于特定的单盒组件，仅需给出堆芯进口功率和流量，就可实现燃料包壳最高温度的快速准确预测，部分程序运行结果如图5、图6。与COBRA相比，在大规模重复性计算的场景下，能够节约大量计算时间和算力，提高燃料棒包壳设计和CEFR堆运行时的操作效率。实验分析得出BP神经网络方法的最大相对误差不超过6%，平均预测相对误差不超过3%，计算效率缩短至原先程序的300倍 [ 26 ]。 图5. 神经元数目对应误差的曲线 图6. 不同优化器对应的误差收敛曲线 3.1.3. 反应堆堆芯功率场的预测 堆芯三维功率分布的实时监测对核电厂的安全高效运行和控制系统优化均有重大意义，堆芯功率分布包含了堆芯内的大量信息，由于在反应堆运行过程中无法直接测量堆芯内所有位置的功率，因此需通过其他方法得到堆芯三维功率分布的情况。蔡宛睿等人文以秦山一期工程为对象，利用堆外中子探测器在不同棒位和不同功率下的计数及BP神经网络对堆芯三维功率分布进行重构计算，图7展示了堆芯功率重构BP神经网络模型结构 [ 27 ]。 在此研究的基础上，夏虹等人开展了基于RBF神经网络的压水堆堆芯三维功率分布方法研究 [ 28 ]，提出利用RBF神经网络对堆外核测量系统与堆芯功率三维分布间的非线性对应关系进行合理建模，实现对堆芯功率三维分布的实时监测，图8展示了基于RBF神经网络模拟堆芯三维功率分布。 3.2. 反应堆故障诊断 核电厂控制中心的运行人员经常面临大量的信息，要求运行人员在短时间内做出决策。由于报警信 图7. 堆芯功率重构BP神经网络模型结构示意图 图8. 基于RBF神经网络模拟堆芯三维功率分布 号模式与系统故障之间并不是单值对应关系，当核电运行方式不同时，同一故障还可能表现出不同的报警信号，并且可能含有噪声。这些因素都给报警信号分析增加了更大的难度。目前大多数常规技术的主要缺陷是无法对含有噪声的报警模式精确分类。根据信号判别系统故障的过程可看作是一个模式识别的过程。神经网络一个很成功的应用领域就是模式识别，与其他方法相比，具有报警速度快、鲁棒性好、易于知识获取等突出优点。袁灿等开发了基于神经网络的核动力一回路专家系统故障诊断 [ 29 ]，毛伟等 [ 30 ] 开发了基于改进粒子群算法的神经网络用于二回路凝给水系统的故障诊断，韩龙等将神经网络与模糊逻辑融合进行稳压器泄漏监测 [ 31 ] 等。中国核动力研究设计院研发的反应堆远程智能诊断平台PRID，使用自主开发的智能诊断分析算法和深度学习技术，对于关键设备诊断分析的质量和效率具有显著提高作用。图9和图10分别展示了神经网络故障诊断流程和神经网络故障诊断的应用。 以上所述应用大多是使用智能算法诊断或预测数据，体现出较多统计学特点。目前，智能方法正在与先进仿真技术相融合，即将统计模型与物理仿真结合。国内在该领域也开展了一定工作。例如在研究堆领域，中国原子能科学研究院研究发布了数字微堆系统，构建了一个虚拟数字反应堆集成开发环境，对安装、首次临界、运行、应用、退役和安全等开展全方位模拟仿真。据介绍，采用数字微堆系统后，新设计和建造一个微堆将显著缩短建设周期，节省建设投资，并可为用户提供数字化运行和维修培训及教学系统。 3.3. 反应堆优化设计 3.3.1. 反应堆堆芯换料方案设计 核电厂投入运行后，在每个堆芯寿期末都要停堆换料。堆芯换料过程中，将产生大量的换料方案，而换料方案的选择直接关系到核电厂运行的安全性和经济性。目前国内工程设计单位通常采用手工搜索的做法。随着中国核电迅速发展，核电运行机组增多，要在短时间内优选换料方案，换料工程师将承受较大的压力和困难。因此，研发高效实用的智能堆芯换料设计软件具有很高的工程应用价值和实际意义。 图9. 神经网络故障诊断流程框图 图10. 神经网络故障诊断应用 基于大规模数据，训练神经网络模型，准确预测了堆芯的三个关键参数k eff 、R ad 和F ΔH ，并以此三个参数作为衡量换料方式优劣的标准，构造改进的遗传算法从大量堆芯燃料方案中迅速搜索出最优排布方案，解决了在大量堆芯换料方案中选择最优方案费时费算力的问题，图11展示了复合算法的收敛情况。堆芯装载方式建模时，设计二进制向量作为输入参数，有效减少了网络复杂度、提高了预测精度；最优方案搜索时，具有独特交叉算子、选择算子的遗传算法保证了搜索结果在可行域内，并提高了搜索效率。理论分析和数值实验表明，包含一个隐藏层的单隐层自适应BP网络可很好预测k eff 数据，包含三个隐藏层的自适应BP神经网络可以作为R ad 和F ΔH 数据较好的预测模型，再运用遗传算法快速搜索出了一个比较理想的换料方案。 图11. 复合算法的收敛情况 3.3.2. 反应堆屏蔽设计 船用反应堆的屏蔽设计问题直接关系到核能能否安全的用作舰船的动力系统，而在屏蔽设计问题中屏蔽计算是十分重要的环节。为了实现在一定误差范围内实现快速计算功能，于志翔等人 [ 32 ] 采用BP神经网络模拟学习MCNP的计算过程，仅需给出指定的输入变量即可预测屏蔽计算输出结果，解决了MCNP计算耗时过长问题，提高了屏蔽设计优化效率，图12展示了基于神经网络和遗传算法的屏蔽优化流程。张泽寰等通过将神经网络预测结果作为遗传算法适应度函数的参数进行约束寻优，大幅度提高了反应堆屏蔽结构优化计算效率。 图12. 基于神经网络和遗传算法的屏蔽优化流程图 3.4. 核素识别 核素识别技术已在核材料分析、核设施安全监测、环境放射性监测以及防止核恐怖主义发生等诸多方面得到广泛的应用。传统的核素识别主要采用能谱分析、解谱、检索核素库、能谱特征峰匹配等方法实现 [ 33 ]。由于能谱中不仅具有特征峰，还包含康普顿坪、单双逃逸峰、反射峰，并极易受到噪声、基线漂移等因素的影响，以致识别准确度低、速度慢。从1990年开始，国内外学者把神经网络算法应用于能谱分析当中 [ 34 ] [ 35 ]，并取得了一定的成果。1996年陈泽民等基于神经网络对BaF2闪烁探测器的γ能谱进行分析，可判断出被检测物品中是否含有爆炸物 [ 36 ]。图13和图14分别展示了核素识别分类器集成系统设计和分类器集成系统在实测核素下的识别。 这之后有众多学者将不同类型的网络应用到能谱进行分析中，包括BP网络 [ 37 ] [ 38 ] 、OLAM网络 [ 39 ] [ 40 ] 、多层感知器(MLP)网络 [ 41 ] 、概率神经网络 [ 42 ] 、LVQ网络 [ 43 ] 等，最新研究指出能谱分析与神经网络结合还可以应用于核安全与防止核扩散 [ 44 ]。 图13. 核素识别分类器集成系统设计 图14. 分类器集成系统在实测核素下的识别率 神经网络具有非线性映射、快速并行分布处理、学习特征等能力，应用于能谱分析能有效提高核素识别效率，减少对核专业知识的依赖，最终实现核素识别的快速化、智能化，有很好的应用前景。 3.5. 核医学图像诊断 在核医学领域，CT、MRI、PET、SPECT [ 45 ] 等医学图像的质量好坏直接影响医务人员对疾病的诊断治疗，通常需要对原始图像进行后处理后，作为疾病诊断的辅助信息提供给医生。图像的后处理包括：图像分割、图像增强、图像配准、图像重建等。基于前面的阐述，深度学习技术在图像处理方面有很大的优势，可以得到更高质量的核医学图像，并在此基础上进行智能辅助诊断，比如我国科研团队已经研发了核磁共振医学影像智能分析系统“阿尔法医生”，取得了比拟人类医生的诊断准确率，并大幅提升了诊断速度。在工业影像诊断领域，使用智能算法可以实现全天候、快速、高于人类准确率的核级焊缝X射线探伤识别应用。图15展示了神经网络医学图像重建技术，美国普渡大学采用深度图像智能识别技术，开发了堆内金属构件裂缝图像识别模块，能够对照相机拍摄的堆内构件照片进行分析，自动寻找裂缝，可有效减轻检测人员工作量，避免人因失误，保证核反应堆运行安全。 图15. 神经网络医学图像重建技术 3.6. 核电机器人 核电机器人可替代人潜入核电站拍摄传递图像，让人们更真切了解核电站内部真实状况，也可在高辐射区域代替人工开展一些特殊操作。例如，中国科学院自行研制的多功能水下智能检查机器人已先后为中核、中广核等多家单位提供支持。国家863计划“核反应堆专用机器人技术与应用”课题在广西防城港核电基地通过验收，研发出6款核电智能机器人。在智能机器人设计的过程中，主要涉及到以下关键技术：多传感器信息融合、导航与定位、路径规划、机器人视觉、智能控制等，其中深度神经网络都能发挥很大的作用。 3.7. 数字矿山 近年来，中核集团核四院与天山铀业致力于数字矿山探索，瞄准国际先进矿山技术和管理经验，不断提升自动化、信息化水平，初步建成了集工艺过程控制、生产场所实时监控、生产流程统一调度、应急管理综合指挥为一体的智能管理网络平台。目前，专家系统、神经网络、模糊逻辑、自适应模式识别、遗传算法等人工智能技术、GPS技术、并行计算技术、射频识别技术以及面向岩石力学问题的全局优化方法、遥感技术等已在智能矿山地质勘探调查与测量、智能矿山设计、智能矿山开采、计划与控制、矿山灾害遥感预报等研究领域得到应用。