CN109344196A - 一种基于云技术的核能智能平台架构 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于公开一种基于云技术的核能智能平台架构，它包括交互层、软件层、系统层和硬件层，所述交互层、软件层、系统层和硬件层依次互相进行数据通信；与现有技术相比，通过云计算超强的计算能力，实现数值反应堆建模分析，材料性能数值模拟，流、固、声、磁、温等多物理参数耦合计算，实现元件加工、设备制造、产品组装全过程模拟、优化、监控，实现测量简单化、控制傻瓜化、诊断专家化，运行智能化甚至无人运行，打破核电站数据孤岛，逐步实现研发、设计、制造、组装、运行、维护各个环节的智能化，打通产品全生命周期和全产业链，实现产品安全性、经济性、可靠性指标的精确控制，项目全局可量化、可视化、可预测的高效管理。

Description

一种基于云技术的核能智能平台架构

技术领域

本发明涉及一种基于云技术的智能平台架构，特别涉及一种基于云技术的核能智能平台架构。

背景技术

由于计算机能力的限制，核能领域产业链上的各个环节，主要采用单台计算机、服务器或极少量的超级计算机，根据不同的专业学科采用不同的专业软件，进行三维设计、仿真和有限的流程管理。这种情况导致专业和专业之间无法进行高保真的耦合计算，行业不同部门之间的信息相对孤立，项目整体的管理难以周全和量化。

在核能领域，目前国内采用的方式一般为，设计方通过CAD软件进行二维和三维设计，通过CAE软件进行仿真；设计方将CAD图纸发给下游的制造方进行设备制造，发给建造方进行工程建造；项目完工后，由运营方接管项目成品和竣工图纸。整体上，信息从设计方依次向制造方、建造方、运行方单向传递，仅在出现偏差时，将偏差向上游传递进行处理。目前，国内尚未有整合各个专业、产业链各个环节，或面向产品生命周期的平台化技术研究应用。

近年来，计算机技术飞速发展，在工业领域，国际上有三种新的形式：

第一种是以法国达索公司为代表的设计拓展型软件，以达索公司的CATIA-V6为例，在三维设计的基础上，逐步融合了多种仿真功能和项目管理管理功能，使设计方、制造方和建造方可以在CATIA-V6平台上基于统一的数字模型进行协同工作，并对协同过程进行管理，显著地提升研发设计环节的效率和服务下游环节的能力。

第二种是以德国西门子为代表的制造拓展型软件，以西门子公司的TeamCenter和MindSphere为例,其在工业制造流程管理的基础上，实现多个项目之间的标准化，包括零件、部件的标准化和管理的标准化，并向上游整合设计方，实现设计与制造的无缝衔接，显著地提升制造环节的效率，加快产品迭代的周期。

第三种是以美国IBM为代表的基于项目管理的软件，比如Maximo为例，其通过提供一个统一的管理接口，接入产业链上的不同部门，通过统一的标准接入各种数据，对整个产品流程进行梳理，提高效率，并对产品的全生命周期进行管控。

达索主要基于设计方，西门子主要基于制造方，IBM主要基于运行方。目前，三种类型软件均在向上下游平台化发展，并在核能领域得到了应用，比如Areva和Rosatom公司，取得了较为显著的效果。

但是，其主要不足在于，这些软件均掌握在国外企业，比如达索CATIA-V6要求所有数据保存于达索公司的数据库中，而不允许用户本地保存，容易产生受制于人的风险。另一方面，这些软件以某个生产环节为核心，在该环节中有显著的优点，但整体上并不均衡。

云技术是目前计算技术发展最主要的方向，其主要特征在于可集中调度大量的计算机资源，提供强大的计算能力；可把不同的对象抽象成数据，并对这些数据进行统一集中的管理；可通过智能化技术，通过强大的计算能力对海量的数据进行挖掘，产生价值。

因此，特别需要一种基于云技术的核能智能平台架构，以解决上述现有存在的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云技术的核能智能平台架构，针对现有技术的不足，把核能领域的专业软件、管理软件，搭建在云上，从而实现核能领域的设计数字化、产品智能化和管控现代化。

本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：

一种基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，它包括提供数据交互功能的交互层、对交互层提供的数据输入进行计算的软件层、系统层和硬件层，所述交互层、软件层、系统层和硬件层依次互相进行数据通信。

在本发明的一个实施例中，所述交互层包括研发方、设计方、制造方、组装方、运行方、维护方和管理层。

在本发明的一个实施例中，所述软件层利用云技术的计算能力建立软件群，实现核能领域单个专业的高精度计算和多个专业的耦合计算。

在本发明的一个实施例中，所述系统层包括上层的数据管理中心和用户操作系统及下层的资源调度中心和底层操作系统。

在本发明的一个实施例中，所述系统层利用数据标识技术，使数据管理中心具备面向全产业链和全生命周期的数据管理功能。

在本发明的一个实施例中，所述系统层利用数据挖掘技术，使数据管理中心具备识别全产业链和全生命周期的数据隐藏关系的功能。

在本发明的一个实施例中，所述系统层利用智能算法技术，使数据管理中心具建立上述数据隐藏关系的算法的功能。

在本发明的一个实施例中，所述硬件层包括CPU、GPU、存储等支持计算功能的物理硬件。

本发明的基于云技术的核能智能平台架构，与现有技术相比，向上游打通高校的基础学科研究和试验研究，向下游打通实验室原理样机模拟和验证，通过云计算超强的计算能力，实现数值反应堆建模分析，材料性能数值模拟，流、固、声、磁、温等多物理参数耦合计算，实现元件加工、设备制造、产品组装全过程模拟、优化、监控，有效提升产品质量，控制进度和风险，不断降低成本，实现测量简单化、控制傻瓜化、诊断专家化，运行智能化甚至无人运行，打破核电站数据孤岛，安全性、经济性、可靠性可视化，产品性能可持续优化，逐步实现研发、设计、制造、组装、运行、维护各个环节的智能化，打通产品全生命周期和全产业链，实现产品安全性、经济性、可靠性指标的精确控制，项目全局可量化、可视化、可预测的高效管理，从而实现智能研发和设计、智能制造和组装及智能运行和维护，实现本发明的目的。

本发明的特点可参阅本案图式及以下较好实施方式的详细说明而获得清楚地了解。

附图说明

图1为本发明的基于云技术的核能智能平台架构的结构示意图；

图2为本发明的基于云技术的核能智能平台架构中的软件层的原理示意图；

图3为本发明的数据管理中心利用数据标识技术实现面向全产业链和全生命周期的数据管理功能的原理示意图；

图4为本发明的数据管理中心利用数据挖掘技术识别数据隐藏关系并智能算法技术建立所述隐藏关系算法的原理示意图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

实施例

如图1至图4所示，本发明的基于云技术的核能智能平台架构，将云技术用于核能的全产业链和全生命周期，它包括交互层、软件层、系统层和硬件层。

交互层，向提供数据输入的功能，包括企业、设计人员、传感器等。

软件层，对交互层提供的数据输入进行计算，包括三维建模、仿真、统计、分析等。

系统层，包括上层的数据管理中心和用户操作系统，下层的资源调度中心和底层操作系统。

硬件层，包括CPU、GPU、存储等支持计算功能的物理硬件。

为了说明，举例如下：

个人计算机，包括了硬件，系统(管理硬件的BIOS)和(管理软件的Windows)，建立在Windows上的各类软件，和输入输出工具(键盘、鼠标、屏幕)。

交互层，实现数据与用户的交互功能，包括产业链各个环节上的不同企业、设计人员、传感器、显示器等；

软件层，提供数据计算方法，包括产业链各个环节上的大规模计算软件集群；

系统层，包括：数据管理中心和用户操作系统，数据管理中心包括了数据管理、数据挖掘、智能算法三个主要功能；资源管理中心和底层操作系统，主要用于实现云计算，包括集中调度CPU、GPU和存储等的功能。

硬件层，包括：CPU、GPU、存储、NPU等。

硬件层对应个人计算机的硬件，系统层对应个人计算机的系统，软件层对应个人计算机的软件，交互层对应输入输出工具。

软件层，利用云技术的计算能力建立软件群，实现核能领域单个专业的高精度计算和多个专业的耦合计算。

为了说明，举例如下：

真实的气体状态方程为：

P＝R×T×(1/V+B₁/V²+B₂/V³+B₃/V⁴...),其中，B_i＝-i×β_i/(1+i)

β_i为不可约的迈耶簇积分。用函数表示，即P＝F(T,V)。

理想的气体状态方程为：

在计算中，一般简化为P＝RTV。用函数表示，即P＝f(T,V)。

上述P求得后，会被带入另一些近似公式，比如将H＝G(P)简化为H＝g(P)，并进一步得到H＝g(f(T,V))等。经过一系列近似计算过程后，得到的结果误差会越来越大，使结果变得更加保守，并导致产品性能的下降。

如果要求得精确解，需要通过超级计算机计算每个系数。当物理过程比较复杂时，即使采用超级计算机，也需要数以百计的小时进行求解。针对一些变量更多的方程，超级计算机求解需要上万小时，一般通过试验来测得这些系数，但会增加成本和时间。

通过云技术，可以提高计算效率，使上述例子中精确求解H＝G(F(T,V))变得可行，从而降低试验方面的投入，同时提升产品的性能。

目前核能领域不同专业的计算软件，可以理解为各类近似函数，比如软件A实现P＝f(T,V)，软件B实现H＝g(P)，本发明提出的软件群，是指直接采用真实的复合函数进行求解，如H＝G(F(T,V))。

系统层，利用数据标识技术，使其中的数据管理中心具备面向全产业链和全生命周期的数据管理功能。

为了说明，举例如下：

管道的壁厚定义为数据类型A；

在设计环节A计算得到的壁厚为a，在制造环节C得到的壁厚为a’；

因为两个环节的数据都为数据类型A，进入到数据管理中心，

由数据管理中心进行统一的管理，识别出二者的偏差，向设计环节A反馈a’以计算这种偏差是否可以接受，向制造环节C反馈复核的结果以确定是否需要调整。

通过数据管理中心，这一过程可以实现自动化。

通过数据管理中心，可以统计出偏差发生的概率，判断是否需要制定新的设计要求或制造要求，并提供依据。

本发明提出的数据管理中心，通过记录数据本身，并对这些数据的数据类型进行标识，使同一数据类型的数据可以在不同的产业链环节到得到跟踪，对比，统计，实现数据的有效集中管理。

系统层，利用数据挖掘技术，使数据管理中心具备识别全产业链和全生命周期的数据隐藏关系的功能。

系统层，利用智能算法技术，使数据管理中心具建立上述数据隐藏关系的算法的功能。

为了说明，举例如下：

在设计环节A得到的压力a，可能会影响制造环节B的管道半径b，并导致运行环节的震动值c超出限值。

这是因为，这些数据属于不同的数据类型，在生产流程中的各个环节相对孤立，没有建立完整的a,b,c的逻辑关系，也就没有形成对应的函数关系式。

通过数据管理中心使不同环节中的数据被统一到一个数据管理中心进行管理，通过数据挖掘技术的应用，也即，数据a的改动引起数据b的改动，并引起数据c的改动，这一因果关系将被记录。数据挖掘技术的应用可以识别出各个环节之间的隐藏关系，从而使知识显性化，并使算法进一步优化和完善。

智能算法，是指建立一个庞大的算法库，让计算机对存在关系的数据进行试算，并收敛出最符合其规律的算法。在数据挖掘技术的基础上，通过智能算法，形成新的算法，并融入到软件群中。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内，本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，它包括提供数据交互功能的交互层、对交互层提供的数据输入进行计算的软件层、系统层和硬件层，所述交互层、软件层、系统层和硬件层依次互相进行数据通信。

2.如权利要求1所述的基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，所述交互层包括研发方、设计方、制造方、组装方、运行方、维护方和管理层。

3.如权利要求1所述的基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，所述软件层利用云技术的计算能力建立软件群，实现核能领域单个专业的高精度计算和多个专业的耦合计算。

4.如权利要求1所述的基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，所述系统层包括上层的数据管理中心和用户操作系统及下层的资源调度中心和底层操作系统。

5.如权利要求1所述的基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，所述系统层利用数据标识技术，使数据管理中心具备面向全产业链和全生命周期的数据管理功能。

6.如权利要求1所述的基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，所述系统层利用数据挖掘技术，使数据管理中心具备识别全产业链和全生命周期的数据隐藏关系的功能。

7.如权利要求1所述的基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，所述系统层利用智能算法技术，使数据管理中心具建立上述数据隐藏关系的算法的功能。

8.如权利要求1所述的基于云技术的核能智能平台架构，其特征在于，所述硬件层包括CPU、GPU、存储等支持计算功能的物理硬件。