CN104915768B - 一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种核电厂严重事故诊断、预测及响应支持方法及系统，在核电厂发生严重事故时，通过严重事故相关类仪表监测与电厂状态和严重事故相关的重要参数演变，结合仪表可用性数据库，获得事故管理所需的准确信息。通过与严重事故仿真模块的结合，实现严重事故进程和应急状态的模拟，可预测严重事故的发展趋势，并预测实施各种可能的干预手段后的预期效果。同时集成并电子化严重事故管理导则（SAMG），给出后续应采取的行动建议，为在最短时间内启动应对措施和应急计划，最大限度降低事故风险提供保障，从而进一步增强核电厂的安全性。

Description

一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法及系统

技术领域

本发明涉及核电厂的严重事故管理导则（SAMG）实施及核电厂应急辅助决策领域，特别涉及一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法及系统。

背景技术

核电厂的严重事故管理导则（Sever Accident Management Guidelines, SAMG）是在严重事故下用于主控室和技术支持中心的可执行文件，是较为完整的，一体化的针对严重事故处理的指导性管理文件。SAMG是在核电厂现有系统和设备的基础上，总结得出的一套针对核电厂可能发生的严重事故的对策集，是在管理对严重事故缓解能力的一个重大改进，但是，由于在核电厂发生严重事故时，监测仪表出现损坏，或监测的数据不准确，对严重事故的诊断和模拟会产生重要的影响，故可能会影响对严重事故的后果评价以及对策产生不良的影响。

在现有的技术中，也出现了一些对严重事故进行评估、预测的系统，大致包括如下的几种系统：

1)、SESAME系统：SESAME系统采用计算机程序，根据反应堆实时状态快速分析和预测源项，为后续事故后果评价提供更为准确、现实的源项，但事故诊断部分需要依赖专家人为判断，不能实现程序的自动诊断功能，且计算模型老旧、简单。

2）、RODOS系统：可以对应急时缓解释放的放射性物质在环境中产生的辐射情景进行诊断或预测，其涉及大气扩散、沉降计算和辐射剂量计算，同时对应急干预措施的后果进行分析，可以计算分析受应急干预措施影响的区域面积和人数、可避免的辐射剂量、应急干预措施的经济代价等。该系统涉及事故情况下辐射情景的预测，但未包括核电厂内严重事故的过程和干预等场内应急的部分内容。

3）、SPEEDI系统：可以发生事故时根据收集数据、通报的事故报告、考虑地形、气候的情况，预测放射性物质在大球中的浓度及被辐照量。其结果向国家、地方的应急管理部门提供，作为应急对策的重要信息来源，其主要功能与RODOS系统相似。

4）、ERSS系统：在核电站发生事故时，根据业主发送的信息，监视核电站的状态，基于专业的知识，判断设施的状态，并对其后的事故演变过程进行预测。

但是，现有的这几种严重事故诊断分析系统均存在一些不足之处，具体地：

SESAME系统事故模型较老旧、简单，考虑的事故工况太少，且始发事件的诊断需依赖人为判断；

RODOS系统涉及的是严重事故情况下辐射情景的预测和后果评价，但未包括电厂内严重事故的过程和干预等场内应急的部分内容；

SPEEDI系统类似RODOS系统，缺乏电厂内严重事故监测、预测及分析等功能；

ERSS系统数据来源单一，一旦关键仪表参数不可用，则系统能发挥的作用非常有限。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法及系统，可以在严重事故环境下，仍可稳定测量并实时反馈机组重要参数，实现严重事故进程和应急状态的模拟，可根据严重事故环境实际监测状态修正严重事故预测的发展趋势，并推断实施各种可能的干预手段的可行性及预期效果，为在合适时间内启动应对措施和应急计划，最大限度降低事故风险提供保障。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、当监测到核电厂机组运行从稳态工况进入瞬态工况时，根据可用仪表的监测数据，进行严重事故始发事件诊断，诊断出核电厂发生的始发事件、一回路破口尺寸，所述始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

步骤二、根据所诊断出的始发事件、破口尺寸和电厂初始状态信息初始化严重事故一体化MAAP程序，进行事故模拟；

步骤三、实时跟踪进入严重事故前的核电厂的关键参数，利用MAAP程序模拟出预定关键参数的模拟值，将所述预定关键参数的模拟值与相应监测仪表获得的实测值进行比较，验证所述诊断出的破口尺寸是否准确，并获得验证后的破口尺寸；

步骤四、当核电厂进入严重事故后，根据所述验证后的破口尺寸利用MAAP程序对事故进程进行模拟预测，对严重事故进程的各关键时间节点作为特征量进行跟踪，以关键时间节点的MAAP模拟值与严重事故专用仪表的实测结果进行比较验证，获得严重事故进程模拟结果；

步骤五、以所述严重事故进程模拟结果作为输入，在电子化严重事故管理导则SAMG中获得对应的严重事故对策。

其中，所述步骤一进一步包括：

对采集到的一段时间内核电厂的运行参数进行平稳性检测，获得核电厂从稳态工况进入瞬变工况的初始时间；

结合每类工况选定的特征数据，对核电厂的瞬变数据进行预处理提取出故障诊断所需的特征值，将所述所有特征值导入BP神经网络模块，计算获得各个始发事件发生的概率值，选取概率值排名前三的始发事件的结果信息；

根据流入或流出一回路系统液体的质量和破口临界流速，结合质能量平衡原理计算出一回路破口尺寸，或者通过仪表实测的安全壳压力曲线与预先计算好的不同破口谱的安全壳压力曲线进行对比估算出一回路破口尺寸。

其中，所述步骤三进一步包括：

获得进入严重事故前的监测仪表所监测到的核电厂的关键参数的实测值，所述关键参数至少包括一回路压力、稳压器水位、安全壳压力；

将所述MAAP程序经模拟获得的所述关键参数的模拟值与所述实测值进行比较；

如果所述关键参数的实测值与模拟值不吻合，则对输入所述MAAP程序的破口尺寸进行调整，重新进行模拟，直至所述关键参数的实测值与模拟值相吻合，则将当前的破口尺寸作为验证后的破口尺寸。

其中，所述步骤四进一步包括：

通过MAAP程序计算出无人为干预情况下的严重事故进程，将严重事故进程关键时间节点作为特征量进行跟踪，依次对所述关键时间节点进行诊断验证，所述关键时间节点包括堆芯裸露时间、堆芯出口温度达650摄氏度的时间、堆芯支撑板失效时间、压力容器失效时间、安全壳失效时间；

依次以关键时间节点的MAAP模拟值为基础，向上或向下取一预定的时间，确定所述关键时间节点的一模拟值范围，判断通过严重事故专用仪表或可用仪表中获得的所述关键时间节点的实测值是否处于所述关键时间节点的模拟值范围内；

如果所述实测值处于所述关键时间节点的模拟值范围内，则判定所述严重事故进程模拟结果准确；

如果所述实测值处于所述关键时间节点的模拟值范围外，则返回上一个已通过诊断验证的关键节点处，重新调整拟验证的关键时间节点相关的MAAP程序敏感性参数后，继续进行模拟，直至所述仪表监测的实测值处于模拟结果的模拟值范围之内为止，所述MAAP程序敏感性参数包括MAAP程序的计算时间步长、破口喷放系数、膜状沸腾传热系数、氢气和一氧化碳抵消系数等。

其中，所述步骤五进一步包括：

在进行严重事故进程模拟的同时，以所述严重事故进程模拟结果作为输入，结合电子化的SAMG和相关严重事故处理对策，给出相应的严重事故后人员干预建议，并实时跟踪操作状态，对操作员操作的有效性给出提示，辅助操作员尽快进行正确操作。

相应地，本发明实施例还提供一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的系统，包括：

严重事故诊断模块，用于当监测到核电厂机组运行从稳态工况进入瞬态工况时，根据可用仪表的监测数据，进行严重事故始发事件诊断，诊断出核电厂发生的始发事件、一回路破口尺寸，所述始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

严重事故模拟模块，用于在进入严重事故前，利用MAAP程序模拟出预定关键参数的模拟值，将所述预定关键参数的模拟值与相应监测仪表获得的实测值进行比较，验证所述诊断出的破口尺寸是否准确，并获得验证后的破口尺寸；以及用于在进入严重事故后，根据所述验证后的破口尺寸利用MAAP程序对事故进程进行模拟预测，对严重事故进程的各关键时间节点作为特征量进行跟踪，以关键时间节点的MAAP模拟值与严重事故专用仪表的实测结果进行比较验证，获得严重事故进程模拟结果；

响应支持模块，用于根据事故模拟模块所获得的严重事故进程模拟结果，在电子化严重事故管理导则SAMG中获得对应的严重事故对策。

其中，所述严重事故诊断模块进一步包括：

实时信息收集模块，用于通过监测仪表实现核电厂数据采集，并进行存储和传递；

瞬态诊断模块，用于根据所述实时信息收集模块所采集的数据，判断核电厂是否从稳态工况变为瞬变工况，并获得所述瞬变工况的初始时间；

仪表可用性判断模块，用于在严重事故后，结合仪表可用性数据库判断不同环境条件下的仪表可用程度，确定可用仪表；

始发事件诊断模块，用于根据事故后电厂的故障征兆，利用BP神经网络完成严重事故始发事件的诊断，所述始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

破口尺寸诊断模块，用于根据流入或流出一回路系统液体的质量和破口临界流速，结合质能平衡原理（质量流、能量流平衡原理）计算出一回路破口尺寸，或者通过仪表实测的安全壳压力曲线与预先计算好的不同破口谱的安全壳压力曲线进行对比估算出一回路破口尺寸。

其中，所述严重事故模拟模块进一步包括：

事故前模拟模块，用于获得进入严重事故前的监测仪表所监测到的核电厂的关键参数的实测值，所述关键参数至少包括一回路压力、稳压器水位、安全壳压力；通过所述MAAP程序，获得所述关键参数的模拟值，并与所述实测值进行比较；如果关键参数的实测值与模拟值不吻合，则对输入所述MAAP程序的破口尺寸进行调整，重新进行模拟，直至关键参数的实测值与模拟值相吻合，则将当前的破口尺寸作为验证后的破口尺寸；

事故后进程模拟模块，用于进入严重事故后，通过MAAP程序计算出无人为干预情况下的严重事故进程，将严重事故进程关键时间节点作为特征量进行跟踪，依次对所述关键时间节点进行诊断验证，所述关键时间节点包括堆芯裸露时间、堆芯出口温度达650摄氏度的时间、堆芯支撑板失效时间、压力容器失效时间、安全壳失效时间；依次以关键时间节点的MAAP模拟值为基础，向上或向下取一预定的时间，确定所述关键时间节点的一模拟值范围，判断通过严重事故专用仪表或可用仪表中获得的所述关键时间节点的实测值是否处于所述关键时间节点的模拟值范围；如果所述实测值处于所述关键时间节点的模拟值范围内，则判定所述严重事故进程模拟结果准确；如果所述实测值不处于所述关键时间节点的模拟值范围内，则返回上一个已通过诊断验证的关键节点处，重新调整拟验证时间节点相关的MAAP程序敏感性参数后，继续进行模拟，直到模拟结果的模拟值范围能包含所述仪表监测的实测值为为止，所述MAAP程序敏感性参数包括MAAP程序的计算时间步长、破口喷放系数、膜状沸腾传热系数、氢气和一氧化碳抵消系数等。

其中，所述响应支持模块进一步包括：

事故预测分析模块，用于根据前端事故诊断系统得到的电厂事故特征和相应电厂严重事故进程的模拟，依据电子化的SAMG相关行动需求，获得严重事故进程发展预测；

行动建议及后果评估模块，用于在所述事故预分析模块的预测结果基础上提供行动建议及严重事故后果评估。

实施本发明，具有如下的有益效果：

实施本发明实施例，提供一种核电厂严重事故诊断、预测及响应支持方法及系统，在核电厂发生严重事故时，通过严重事故相关类仪表监测与电厂状态和严重事故相关的重要参数演变，结合仪表可用性数据库，获得事故管理所需的准确信息。通过与严重事故仿真模块的结合，实现严重事故进程和应急状态的模拟，可预测严重事故的发展趋势，并预测实施各种可能的干预手段后的预期效果；

同时，通过该系统及方法，在反应堆发生严重事故时，实现严重事故进程和应急状态的模拟，可根据严重事故环境实际监测状态修正严重事故预测的发展趋势，并推断实施各种可能的干预手段的可行性及预期效果，从而进一步增强反应堆的安全性；

其次，在严重事故工况下，采用严重事故专用仪表监测严重事故类关键参数，数据测量和传输的可靠性高；而且数据来源多，采用可信模拟结果代替不可用仪表的监测参数，解决了严重事故过程中关键仪表参数不可用或缺失的问题，提高了支持系统的可靠性和适应能力；

而且，本发明实施例在核电站故障诊断领域引入了神经网络专家系统，实现了始发事件的自动诊断功能；并为其它诊断方法预留接口；

再者，本发明实施例引入了严重事故专用一体化程序MAAP对严重事故进行模拟和预测，克服了现有相关系统事故模拟程序老旧、模型较简单等缺点，提高了严重事故模拟、预测的准确性；

另外，本发明实施例集成并电子化了严重事故管理导则（SAMG），为操纵员后续行动提供了指导，并对依据SAMG作出的事故后干预措施做出有效性预测，同时为事故后场区外的应急响应留出了后续开发接口，很容易扩展成涵盖事故模拟、预测、分析及事故后果评价等功能的一体化程序。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法一个实施例的主流程示意图；

图2是图1中进行严重事故诊断的详细流程示意图；

图3是图1中进行严重事故模拟的详细流程示意图；

图4是图1中进行仪表可用数据筛选的详细流程示意图；

图5是图1中进行事故后响应支持的流程示意图；

图6是本发明提供的用于核电厂严重事故诊断及响应支持的系统的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，示出了本发明提供用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法一个实施例的主流程示意图；在该实施例中，主要包括如下步骤：

步骤S10，当监测到核电厂机组运行从稳态工况进入瞬态工况时，根据可用仪表的监测数据，进行严重事故始发事件诊断，诊断出核电厂发生的始发事件、一回路破口尺寸，始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

步骤S12，根据所诊断出的始发事件、破口尺寸和电厂初始状态信息初始化严重事故一体化MAAP程序，进行，以对破口尺寸进行验证；以及进行严重事故后进程模拟，对严重事故进程的各关键时间节点进行验证，获得严重事故进程模拟结果；

步骤S14、以严重事故进程模拟结果作为输入，在电子化严重事故管理导则SAMG中获得对应的严重事故对策。

下述将结合图2至图5对本发明图1中的流程进行详细说明。

请结合图2所示，本发明的步骤S10进一步包括如下的步骤：

对采集到的一段时间内核电厂的运行参数进行平稳性检测，可得知核电机组运行是处于稳态工况还是瞬变工况，从而获得核电厂从稳态工况进入瞬变工况的初始时间，在该过程中，可以采取诸如范围检验法、轮次检验法、游程检验法进行检测；

结合每类工况选定的特征数据，对核电厂的瞬变数据进行预处理提取出故障诊断所需的特征值，将所有特征值导入BP神经网络模块，计算获得各个始发事件发生的概率值，选取概率值排名前三的始发事件的结果信息，其中发生概率是由BP神经网络计算得到，计算规则包含在BP神经网络算法中。BP神经网络算法是一个应用非常普遍、成熟的方法，在此不加以详细描述；

根据流入或流出一回路系统液体的质量和破口临界流速，结合质能平衡原理计算出一回路破口尺寸，或者通过仪表实测的安全壳压力曲线与预先计算好的不同破口谱的安全壳压力曲线进行对比估算出一回路破口尺寸。可以理解的是，破口位置也可以通过相应监测仪表的数据获得；至此，诊断过程结束。

其中，对每类工况进行特征值的提取方法，可以参照表1所示，在表1中示出了冷却剂丧失事故（LOCA）工况的特征值的提取方法，其中列出了该工况的特征参数和特征值提取方法；可以理解的，其他类别工况的特征参数与特征值提取方法与表1类似，需要预先根据试验或经验设置该表格。

表 LOCA诊断所需特征参数表

请结合图3所示，本发明的步骤S10进一步包括两个流程：

（一）、：实时跟踪进入严重事故前的核电厂的关键参数，利用MAAP程序模拟出预定关键参数的模拟值，将预定关键参数的模拟值与相应监测仪表获得的实测值进行比较，验证诊断出的破口尺寸是否准确，并获得验证后的破口尺寸；具体地，包括如下步骤：

获得进入严重事故前的监测仪表所监测到的核电厂的关键参数（如一回路压力、稳压器水位、安全壳压力等）的实测值，可以理解的是，此时所有仪表除超出量程范围、出现仪表故障外的均是可用的；

将MAAP程序经模拟获得的关键参数的模拟值与实测值进行比较；

如果关键参数的实测值与模拟值不吻合（如相差值超过了预定的阈值），则对输入MAAP程序的破口尺寸进行调整，即，通过重新调整MAAP输入卡中的破口尺寸大小，其它初始信息不变，重新进行模拟，直至关键参数的实测值与模拟值相吻合，则将当前的破口尺寸作为验证后的破口尺寸。若与仪表实测参数吻合较好，则认为前面的破口尺寸诊断结果是正确的。

可以理解的是，其中，始发事件类型与建立的模型有关，比如建立LOCA（冷却剂丧失事故）、SGTR（蒸汽发生器传热管破裂事故）两类始发事件诊断的模型，则整个系统能诊断的始发事件类型即为LOCA、SGTR。

（二）、严重事故进程模拟：当核电厂进入严重事故后，根据验证后的破口尺寸利用MAAP程序对严重事故进程进行模拟预测，对严重事故进程的各关键时间节点作为特征量进行跟踪，以关键时间节点的MAAP模拟值与严重事故专用仪表的实测结果进行比较验证，获得严重事故进程模拟结果，在该模拟过程中，通过利用MAAP程序对事故进程进行超实时的模拟预测，使电厂操纵员能提前了解整个事故过程中电厂的状态信息和事故后果，为电厂的后续缓解措施提供科学依据。

具体地，该模拟过程包括如下步骤：

通过MAAP程序计算出无人为干预情况下的严重事故进程，将严重事故进程关键时间节点作为特征量进行跟踪，依次对关键时间节点进行诊断验证，关键时间节点包括堆芯裸露时间、堆芯出口温度达650摄氏度的时间、堆芯支撑板失效时间、压力容器失效时间、安全壳失效时间；

依次以关键时间节点的MAAP模拟值为基础，向上或向下取一预定的时间，确定关键时间节点的一模拟值范围，判断通过严重事故专用仪表或可用仪表中获得的关键时间节点的实测值是否处于关键时间节点的模拟值范围内；

如果实测值处于关键时间节点的模拟值范围内，则判定严重事故进程模拟结果准确；例如，在一个例子中，事故模拟结果为事故后100分钟堆芯出口温度达650℃，向上向下各取30分钟，若仪表实测结果落在70-130分钟的范围内，证明事故模拟结果准确，此时可以根据电子化的SAMG相关处理措施对电厂的下一步行动指示给出合理化建议；

如果实测值处于关键时间节点的模拟值范围外，则返回上一个已通过诊断验证的关键节点处（通过计算平台的RESTAR功能），重新调整拟验证的关键时间节点相关的MAAP程序敏感性参数（如，MAAP程序的计算时间步长、破口喷放系数、膜状沸腾传热系数、氢气和一氧化碳抵消系数等）后，继续进行模拟，直至仪表监测的实测值处于模拟结果的模拟值范围之内为止。接着程序继续进一步模拟严重事故进程，并根据严重事故管理导则给出下一步的行动建议。后续关键节点的诊断模拟依此类推。

同时，请参考图4所示，在上一步骤中出现的通过严重事故专用仪表或可用仪表中获得的关键时间节点的实测值，需要进行仪表可用数据的筛选过程，以确定其中的可用仪表数据。具体地，该筛选过程是通过下述步骤来实现的：

利用一个仪表可用性数据库记录通过试验所得的关键仪表在不同环境条件下（温度、压力、辐射剂量）的可用程度，这些参数由仪表设备厂家提供鉴定报告。在进入严重事故后，将仪表当前所处的环境条件（温度、压力、辐射剂量）与数据库对比即可得到相应的仪表可用度。预先将仪表按照其事故下的可用程度可分为三个层次：可用、可参考、不可用，相应的用这三类仪表测得的参数值也分为可信、可参考、不可信三个层次。在进入严重事故前，除了超出量程范围和/或设备故障仪表不可用外，认为所有仪表均是可用的；进入严重事故后，所有严重事故专用仪表是可用的，其它仪表需根据仪表可用性数据库判断，同时根据这些可用仪表（严重事故专用仪表）测量值与MAAP模拟程序模拟结果的吻合度来确定事故模拟过程的准确性，只要确定事故模拟过程是正确的，则可以用模拟值代替不可用仪表的测量值。这样就解决了严重事故过程中关键仪表参数不可用或缺失的问题。

请参照图5所示，步骤S14具体包括：

在进行严重事故进程模拟的同时，以严重事故进程模拟结果作为输入，结合电子化的SAMG和相关严重事故处理对策，给出相应的严重事故后人员干预建议，并实时跟踪操作状态，对操作员操作的有效性给出提示，辅助操作员尽快进行正确操作。

如图6所示，是本发明提供的一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持系统的一个实施例的结构示意图。在该实施例中，该系统包括：

严重事故诊断模块1，用于当监测到核电厂机组运行从稳态工况进入瞬态工况时，根据可用仪表的监测数据，进行严重事故始发事件诊断，诊断出核电厂发生的始发事件、一回路破口尺寸，始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

严重事故模拟模块2，用于根据所诊断出的始发事件、破口尺寸和电厂初始状态信息初始化严重事故一体化MAAP程序，进行，以对破口尺寸进行验证；以及进行严重事故后进程模拟，对严重事故进程的各关键时间节点进行验证，获得严重事故进程模拟结果；

响应支持模块3，用于根据事故模拟模块所获得的严重事故进程模拟结果，在电子化严重事故管理导则SAMG中获得对应的严重事故对策；

仪表可用性数据库4 ，其中记录了试验所得的关键仪表在不同环境条件下（温度、压力、辐射剂量）的可用程度，这些参数由设备厂家提供鉴定报告。仪表按照其事故下的可用程度可分为三个层次：可用、可参考、不可用，相应的用这三类仪表测得的参数值也分为可信、可参考、不可信三个层次。

BP神经网络诊断模块5 ，用于实现始发事件的自动诊断功能 ，可以理解的，在其他的实施例中，也可以采用其他的诊断方式来实现始发事件的自动诊断功能，例如，可以采用符号定向图（SDG）专家系统或者采用数据库对比方法等。

其中，严重事故诊断模块1进一步包括：

实时信息收集模块11，用于通过监测仪表实现核电厂数据采集，并进行存储和传递；

瞬态诊断模块12，用于根据实时信息收集模块所采集的数据，判断核电厂是否从稳态工况变为瞬变工况，并获得瞬变工况的初始时间（即核电厂数据出现异常的初始时刻），其可以采用诸如范围检验法、轮次检验法、游程检验法等来实现平衡性判断过程；

仪表可用性判断模块13，用于在严重事故后，结合仪表可用性数据库判断不同环境条件下的仪表可用程度，确定可用仪表；在严重事故前认为所有仪表均可用，而严重事故后，结合需要结合仪表可用性数据库判断不同环境条件下的仪表可用程度；

始发事件诊断模块14，用于根据事故后电厂的故障征兆，利用BP神经网络完成严重事故始发事件的诊断，始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

破口尺寸诊断模块15，用于根据流入或流出一回路系统液体的质量和破口临界流速，结合质能平衡原理计算出一回路破口尺寸，或者通过仪表实测的安全壳压力曲线与预先计算好的不同破口谱的安全壳压力曲线进行对比估算出一回路破口尺寸;

数据存储模块16，数据存储记录模块。主要存储管理重要的中间计算过程和计算结果。

通过严重事故诊断模块1中的各模块的作用，可以根据电厂进入严重事故（堆芯出口温度Tric>650℃）前的所有能够获得的热工水力、电厂运行状态参数，及进入严重事故后的仪表的相关信息，通过预先建立的电厂仪表可用性数据库、专家系统诊断的方式诊断出核电厂发生的始发事件等重要信息，并将信息和所执行的动作存储在数据库中。

其中，严重事故模拟模块2进一步包括：

事故前模拟模块21，用于获得进入严重事故前的监测仪表所监测到的核电厂的关键参数的实测值（严重事故前所有仪表均可用），关键参数至少包括一回路压力、稳压器水位、安全壳压力；通过MAAP程序，获得关键参数的模拟值，并与相应仪表实测值进行比较；如果关键参数的实测值与模拟值不吻合（差值超出预定的阈值），则对输入MAAP程序的破口尺寸进行调整，重新进行模拟，直至关键参数的实测值与模拟值相吻合，则将当前的破口尺寸作为验证后的破口尺寸；若吻合度满足要求，则认为前面破口尺寸诊断正确。

事故后进程模拟模块22，用于进入严重事故后，通过MAAP程序计算出无人为干预情况下的严重事故进程，将严重事故进程关键时间节点作为特征量进行跟踪，依次对关键时间节点进行诊断验证，关键时间节点包括堆芯裸露时间、堆芯出口温度达650摄氏度的时间、堆芯支撑板失效时间、压力容器失效时间、安全壳失效时间；依次以关键时间节点的MAAP模拟值为基础，向上或向下取一预定的时间，确定关键时间节点的一模拟值范围，判断通过严重事故专用仪表或可用仪表中获得的关键时间节点的实测值是否处于关键时间节点的模拟值范围（严重事故后，只有严重事故专用仪表是完全可信的，其它仪表可用度需要根据仪表可用性数据库判断）；如果实测值处于关键时间节点的模拟值范围内，则判定严重事故进行模拟结果准确，可以根据SAMG相关导则对后续模拟结果给出行动建议；如果实测值不处于关键时间节点的模拟值范围内，则返回上一个已通过诊断验证的关键节点处，重新调整拟验证时间节点相关的MAAP程序敏感性参数后，继续进行模拟，直到模拟结果的模拟值范围能包含仪表监测的实测值为为止，MAAP程序敏感性参数包括MAAP程序的计算时间步长、破口喷放系数、膜状沸腾传热系数、氢气和一氧化碳抵消系数等。接着程序继续进一步模拟严重事故进程，并根据严重事故管理导则给出下一步的行动建议。后续关键节点的诊断模拟依此类推。

通过严重事故模拟模块2中的事故前模拟模块21和事故后进程模拟模块22，可以根据诊断模块诊断出的始发事件和破口尺寸等信息初始化MAAP程序，利用MAAP程序超实时模拟预测核电厂严重事故进程，使电厂操纵员能提前了解整个事故过程中电厂的状态信息和事故后果，为电厂的后续缓解措施提供科学依据和数据支持。

其中，响应支持模块3进一步包括：

事故预测分析模块31，用于根据前端事故诊断系统得到的电厂事故特征和相应电厂严重事故进程的模拟，依据电子化的SAMG相关行动需求，获得严重事故进程发展预测；其预测结果至少包含二种严重事故发展情况：（1）无SAMG指导的严重事故进程预测；（2）基于SAMG结合设备可用性、可达性和相应人员干预措施的严重事故进程发展预测。

行动建议及后果评估模块32，用于在事故预分析模块的预测结果基础上提供行动建议及严重事故后果评估。

实施本发明，具有如下的有益效果：

实施本发明实施例，提供一种核电厂严重事故诊断、预测及响应支持方法及系统，在核电厂发生严重事故时，通过严重事故相关类仪表监测与电厂状态和严重事故相关的重要参数演变，结合仪表可用性数据库，获得事故管理所需的准确信息。通过与严重事故仿真模块的结合，实现严重事故进程和应急状态的模拟，可预测严重事故的发展趋势，并预测实施各种可能的干预手段后的预期效果；

同时，通过该系统及方法，在反应堆发生严重事故时，实现严重事故进程和应急状态的模拟，可根据严重事故环境实际监测状态修正严重事故预测的发展趋势，并推断实施各种可能的干预手段的可行性及预期效果，从而进一步增强反应堆的安全性；

其次，在严重事故工况下，采用严重事故专用仪表监测严重事故类关键参数，数据测量和传输的可靠性高；而且数据来源多，采用可信模拟结果代替不可用仪表的监测参数，解决了严重事故过程中关键仪表参数不可用或缺失的问题，提高了支持系统的可靠性和适应能力；

而且，本发明实施例在核电站故障诊断领域引入了神经网络专家系统，实现了始发事件的自动诊断功能；并为其它诊断方法预留接口；

再者，本发明实施例引入了严重事故专用一体化程序MAAP对严重事故进行模拟和预测，克服了现有相关系统事故模拟程序老旧、模型较简单等缺点，提高了严重事故模拟、预测的准确性；

另外，本发明实施例集成并电子化了严重事故管理导则（SAMG），为操纵员后续行动提供了指导，并对依据SAMG作出的事故后干预措施做出有效性预测，同时为事故后场区外的应急响应留出了后续开发接口，很容易扩展成涵盖事故模拟、预测、分析及事故后果评价等功能的一体化程序。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、当监测到核电厂机组运行从稳态工况进入瞬态工况时，根据可用仪表的监测数据，进行严重事故始发事件诊断，诊断出核电厂发生的始发事件、一回路破口尺寸，所述始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

步骤二、根据所诊断出的始发事件、破口尺寸和电厂初始状态信息初始化严重事故一体化MAAP程序，进行严重事故前模拟，根据核电厂的关键参数的实测值以及对应的模拟值进行比较，对破口尺寸进行验证；以及进行严重事故后进程模拟，对严重事故进程的各关键时间节点的实测值以及对应的模拟值进行比较验证，获得严重事故进程模拟结果；

步骤三、以所述严重事故进程模拟结果作为输入，在电子化严重事故管理导则SAMG中获得对应的严重事故对策；其中，所述步骤一进一步包括：

对采集到的一段时间内核电厂的运行参数进行平稳性检测，获得核电厂从稳态工况进入瞬态工况的初始时间；

结合每类工况选定的特征数据，对核电厂的瞬变数据进行预处理提取出故障诊断所需的特征值，将所述所有特征值导入BP神经网络模块，计算获得各个始发事件发生的概率值，选取概率值排名前三的始发事件的结果信息；

根据流入或流出一回路系统液体的质量和破口临界流速，结合质能平衡原理计算出一回路破口尺寸，或者通过仪表实测的安全壳压力曲线与预先计算好的不同破口谱的安全壳压力曲线进行对比估算出一回路破口尺寸。

2.如权利要求1所述的用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法，其特征在于，所述步骤二进一步包括：

步骤四、实时跟踪进入严重事故前的核电厂的关键参数，利用MAAP程序模拟出预定关键参数的模拟值，将所述预定关键参数的模拟值与相应监测仪表获得的实测值进行比较，验证所述诊断出的破口尺寸是否准确，并获得验证后的破口尺寸；

步骤五、当核电厂进入严重事故后，根据所述验证后的破口尺寸利用MAAP程序对事故进程进行模拟预测，对严重事故进程的各关键时间节点作为特征量进行跟踪，以关键时间节点的MAAP模拟值与严重事故专用仪表的实测结果进行比较验证，获得严重事故进程模拟结果。

3.如权利要求2所述的用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法，其特征在于，所述步骤四进一步包括：

获得进入严重事故前的监测仪表所监测到的核电厂的关键参数的实测值，所述关键参数至少包括一回路压力、稳压器水位、安全壳压力；

将所述MAAP程序经模拟获得的所述关键参数的模拟值与所述实测值进行比较；

如果所述关键参数的实测值与模拟值不吻合，则对输入所述MAAP程序的破口尺寸进行调整，重新进行模拟，直至所述关键参数的实测值与模拟值相吻合，则将当前的破口尺寸作为验证后的破口尺寸。

4.如权利要求3所述的用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法，其特征在于，所述步骤五进一步包括：

通过MAAP程序计算出无人为干预情况下的严重事故进程，将严重事故进程关键时间节点作为特征量进行跟踪，依次对所述关键时间节点进行诊断验证，所述关键时间节点包括堆芯裸露时间、堆芯出口温度达650摄氏度的时间、堆芯支撑板失效时间、压力容器失效时间、安全壳失效时间；

依次以关键时间节点的MAAP模拟值为基础，向上或向下取一预定的时间，确定所述关键时间节点的一模拟值范围，判断通过严重事故专用仪表或可用仪表中获得的所述关键时间节点的实测值是否处于所述关键时间节点的模拟值范围内；

如果所述实测值处于所述关键时间节点的模拟值范围内，则判定所述严重事故进程模拟结果准确；

如果所述实测值处于所述关键时间节点的模拟值范围外，则返回上一个已通过诊断验证的关键节点处，重新调整拟验证的关键时间节点相关的MAAP程序敏感性参数后，继续进行模拟，直至所述仪表监测的实测值处于模拟结果的模拟值范围之内为止，所述MAAP程序敏感性参数包括MAAP程序的计算时间步长、破口喷放系数、膜状沸腾传热系数、氢气和一氧化碳抵消系数。

5.如权利要求4所述的用于核电厂严重事故诊断及响应支持的方法，其特征在于，所述步骤三进一步包括：

在进行严重事故进程模拟的同时，以所述严重事故进程模拟结果作为输入，结合电子化的SAMG和相关严重事故处理对策，给出相应的严重事故后人员干预建议，并实时跟踪操作状态，对操作员操作的有效性给出提示，辅助操作员尽快进行正确操作。

6.一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的系统，其特征在于，包括：

严重事故诊断模块，用于当监测到核电厂机组运行从稳态工况进入瞬态工况时，根据可用仪表的监测数据，进行严重事故始发事件诊断，诊断出核电厂发生的始发事件、一回路破口尺寸，所述始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

严重事故模拟模块，用于根据所诊断出的始发事件、破口尺寸和电厂初始状态信息初始化严重事故一体化MAAP程序，进行严重事故前模拟，根据核电厂的关键参数的实测值以及对应的模拟值进行比较，以对破口尺寸进行验证；以及进行严重事故后进程模拟，对严重事故进程的各关键时间节点的实测值以及对应的模拟值进行比较验证，获得严重事故进程模拟结果；

响应支持模块，用于根据事故模拟模块所获得的严重事故进程模拟结果，在电子化严重事故管理导则SAMG中获得对应的严重事故对策；

其中，所述严重事故诊断模块进一步包括：

实时信息收集模块，用于通过监测仪表实现核电厂数据采集，并进行存储和传递；

瞬态诊断模块，用于根据所述实时信息收集模块所采集的数据，判断核电厂是否从稳态工况变为瞬变工况，并获得所述瞬变工况的初始时间；

仪表可用性判断模块，用于在严重事故后，结合仪表可用性数据库判断不同环境条件下的仪表可用程度，确定可用仪表；

始发事件诊断模块，用于根据事故后电厂的故障征兆，利用BP神经网络完成严重事故始发事件的诊断，所述始发事件至少包括冷却剂丧失事故、蒸汽发生器传热管破裂事故；

破口尺寸诊断模块，用于根据流入或流出一回路系统液体的质量和破口临界流速，结合质能平衡原理计算出一回路破口尺寸，或者通过仪表实测的安全壳压力曲线与预先计算好的不同破口谱的安全壳压力曲线进行对比估算出一回路破口尺寸。

7.如权利要求6所述的一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的系统，其特征在于，所述严重事故模拟模块进一步包括：

事故前模拟模块，用于获得进入严重事故前的监测仪表所监测到的核电厂的关键参数的实测值，所述关键参数至少包括一回路压力、稳压器水位、安全壳压力；通过所述MAAP程序，获得所述关键参数的模拟值，并与所述实测值进行比较；如果关键参数的实测值与模拟值不吻合，则对输入所述MAAP程序的破口尺寸进行调整，重新进行模拟，直至关键参数的实测值与模拟值相吻合，则将当前的破口尺寸作为验证后的破口尺寸；

事故后进程模拟模块，用于进入严重事故后，通过MAAP程序计算出无人为干预情况下的严重事故进程，将严重事故进程关键时间节点作为特征量进行跟踪，依次对所述关键时间节点进行诊断验证，所述关键时间节点包括堆芯裸露时间、堆芯出口温度达650摄氏度的时间、堆芯支撑板失效时间、压力容器失效时间、安全壳失效时间；依次以关键时间节点的MAAP模拟值为基础，向上或向下取一预定的时间，确定所述关键时间节点的一模拟值范围，判断通过严重事故专用仪表或可用仪表中获得的所述关键时间节点的实测值是否处于所述关键时间节点的模拟值范围；如果所述实测值处于所述关键时间节点的模拟值范围内，则判定所述严重事故进程模拟结果准确；如果所述实测值不处于所述关键时间节点的模拟值范围内，则返回上一个已通过诊断验证的关键节点处，重新调整拟验证时间节点相关的MAAP程序敏感性参数后，继续进行模拟，直到模拟结果的模拟值范围能包含所述仪表监测的实测值为为止，所述MAAP程序敏感性参数包括MAAP程序的计算时间步长、破口喷放系数、膜状沸腾传热系数、氢气和一氧化碳抵消系数。

8.如权利要求7所述的一种用于核电厂严重事故诊断及响应支持的系统，其特征在于，所述响应支持模块进一步包括：

事故预测分析模块，用于根据前端事故诊断系统得到的电厂事故特征和相应电厂严重事故进程的模拟，依据电子化的SAMG相关行动需求，获得严重事故进程发展预测；

行动建议及后果评估模块，用于在所述事故预分析模块的预测结果基础上提供行动建议及严重事故后果评估。