CN115511121A - 一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统,包括真实平台的原型监测子系统和孪生平台的健康管理子系统。所述真实平台的原型监测子系统包括数据采集模块、数据集成模块和数据远程传输模块;所述孪生平台的健康管理子系统包括实时数据接入模块、三维动态显示模块和智能结构分析模块。该系统可以实现全生命周期自动化、数字化、智能化的状态数据分析、故障诊断、预测和运维管理,高可视化同步动态展示核动力平台的运维过程,实时反馈核动力平台的健康状态,保障核动力平台的安全运行。

Description

一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统
技术领域
本发明属于海洋核动力平台的管理系统领域,具体涉及一种数字孪生系统。
背景技术
海洋能源的开发和利用对一个国家的经济建设和国土安全都有着战略性的意义,而核电由于其高效、清洁、低碳和经济等优点在近年来渐渐地得到了重视。海洋核动力平台是海上可移动的小型核能发电站,由小型的核反应堆和海洋工程结构的结合,可为海洋油气开采、偏远的小岛和大功率的船舶源源不断的提供安全有效的能源,并且也可将其利用于海水淡化等领域。海洋核动力平台可减少对陆地面积的占用,根据实际需要变换供应点,机动灵活地为海上各个区域提供充足的电能、热能和淡水,另外核能的每次装料可维持的运行时间很长,操作的成本低且不会排放有害的气体,这些优点都使得海洋核动力平台的设计和开发研究无可替代。海洋核动力平台长期服役于复杂海洋环境,其自身的设计、建造、服役和退役的整个寿命周期的安全性的深入研究具有科学意义和工程价值。同时除了保障核反应堆本身的安全外,作为核反应堆装置的载体,其系统的安全性、成熟性和适应性对核反应装置的安全运行也非常重要。但是由于海洋环境的恶劣复杂,使得海洋核动力平台服役面临诸多风险和挑战。
对于海洋核动力平台服役面临的风险和挑战,国内外科研院校和生产单位开展了相关的研究工作,并取得了一些积极的研究成果。但是,现有的研究方法都是基于数值仿真研究,或者缩比模型物理实验,这些方法没有考虑原型监测的必要性,缺乏对现场监测数据的深度分析。同时,数字孪生技术在海洋工程领域的应用还处于探索阶段,尤其针对海洋核动力平台尚未提出成熟的数字孪生技术应用方案。因此,没有形成完备的海洋核动力平台数字孪生运维管理系统,并且缺少对核动力平台进行全生命周期(服役、作业、运维、退役、延寿)的管理。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的问题,本发明提供一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统,实现核动力平台自动化、数字化、智能化的运维健康管理,从而保障海洋核动力平台安全可靠的长期运行。
一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统,包括真实平台的原型监测子系统和孪生平台的健康管理子系统。
其中,
所述真实平台的原型监测子系统包括数据采集模块、数据集成模块和数据远程传输模块。
其中,
所述数据采集模块采集海洋核动力平台的海洋环境载荷信息、船体运动响应信息、结构动力响应信息以及维修维护作业信息;
所述数据集成模块将采集模块的信息进行集成,对同源异构数据进行预处理;
所述数据远程传输模块将集成模块的信息进行传输,实现“海—空—陆”的远程传输模式。
其中,
所述孪生平台的健康管理子系统包括实时数据接入模块、三维动态显示模块和智能结构分析模块。
其中,
所述实时数据接入模块对接数据远程传输模块的数据信息,为建立动态数据库提供基础;
所述三维动态显示模块基于BIM图形开发技术创建海洋核动力平台的高保真三维几何模型,并关联监测数据信息,实现平台实时运行状态的三维动态显示;
所述结构智能分析模块利用机器学习、深度学习方法挖掘监测数据中隐含的特征信息,并与安全评估指标进行关联,实现海洋核动力平台结构安全评估、作业风险评估、装备智能维护、疲劳寿命预测和老龄平台改造,分别对应全生命周期中的服役、作业、运维、退役和延寿阶段的健康运维管理。
其中,
所述真实平台的原型监测子系统是数据信息的来源,可以构造孪生平台的实时动态数据库;
所述孪生平台的健康管理子系统是数据分析的大脑,反映真实平台的全生命周期过程,通过检验实施实现平台结构数据的更新,形成数据动态交互的闭环分析,为平台的运维管理提供决策支持;
所述孪生平台是真实平台在虚拟空间的数字映射孪生,所述真实平台是孪生平台在真实空间的运维管理。
其中,
所述数据集成模块包含64通道的同步时钟功能,将时序数据的时间标签和频率保持同步。
其中,
所述三维动态显示模块配置三维可视化技术,将核动力平台模型嵌入到三维动态空间中,结合实测数据与维修维护信息,在三维虚拟空间中对实时测控数据进行全要素全过程显示。
其中,
所述结构智能分析模块中的机器学习算法优选采用线性回归算法,构建核动力平台疲劳寿命预测模型;
所述结构智能分析模块中的深度学习算法优选采用3~4层卷积神经网络算法,构建核动力平台故障诊断模型。
本发明的技术效果:
能实现对核动力平台在位监测信息的采集、集成和远程传输,映射得到高保真数字孪生模型,可以实现全生命周期自动化、数字化、智能化的状态数据分析、故障诊断、预测和运维管理,高可视化同步动态展示核动力平台的运维过程,实时反馈核动力平台的健康状态,保障核动力平台的安全运行。
附图说明
附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例,并且与说明书以及权利要求书一起用于对所发明的实施例进行说明。在适当的时候,在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的,而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
图1示出了本发明的实施例中的一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统的结构示意图;
图2示出了本发明的实施例中的智能结构分析模块所包含的功能示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
图1所示,是本发明实施例中的一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统的结构示意图;实施例提供的一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统由真实平台的原型监测子系统和孪生平台的健康管理子系统构成。
其中,真实平台的原型监测子系统包括数据采集模块,数据集成模块和数据远程传输模块,用于获取、集成和传输海洋核动力平台的海洋环境载荷信息、船体运动响应信息、结构动力响应信息以及维修维护作业信息等,与孪生平台的健康管理子系统进行数据交互。
孪生平台的健康管理子系统包括实时数据接入模块,三维动态显示模块和智能结构分析模块,其中智能结构分析模块中嵌入有机器学习和深度学习方法,并与安全评估指标进行关联,将真实平台映射到孪生平台进行实时展示与交互,实现海洋核动力平台全生命周期的健康运维管理。
上述数据采集模块包括风速仪、测波雷达、海流计、GPS、惯性导航仪、姿态倾角传感器、应力应变传感器和加速度传感器。
其中,风速仪获取平台当前的风速和风向信息,测波雷达获取平台作业海域的波高和周期信息,海流计获取平台作业海域的流速和流向信息;GPS用于获取平台定位信息;惯性导航仪用于获取平台的横滚角、俯仰角和航向角信息;姿态倾角传感器用于获取平台定位系统的姿态角度;应力应变传感器用于获取平台易损结构的应力应变信息,进而可以进行强度校核分析;加速度传感器用于获取易损结构的加速度信息,可以为进一步的振动异常诊断提供基础。不同传感器的工作周期不同,根据分析需求进行调节设置;制定传感器的布局方案需要结合平台的工作特性开展失效机理分析,并基于失效模式开展测量关键信息的监测方案。
上述数据集成模块用于数据集成管理,包含串口服务器和信号放大器。
其中串口服务器可以集成管理数字信号的传感器数据;信号放大器可以集成管理模拟信号的传感器数据。串口服务器和信号放大器均可以实现多传感器多通道信息的集成汇总。
所述数据远程传输模块可以将集成模块的信息进行传输,包括海上发送端与陆地接收端,基于北斗技术实现信息的“海—空—陆”远程传输。其中,陆地接收端将数据对接到孪生平台的健康管理子系统。
所述实时数据接入模块对接陆地接收端数据源,并对数据进行清洗降噪等预处理。
所述三维动态显示模块基于BIM图形开发技术创建海洋核动力平台的高保真三维几何模型,并使用数字化技术关联监测数据信息,使得孪生平台与真实平台的监测信息一一对应,实现平台实时运行状态的三维动态显示。
所述智能结构分析模块对数据接入模块的数据源进行深度分析,基于智能运维算法和结构安全评估方法进行计算分析,实现对核动力平台当前状态的评估、对过去发生问题的诊断,以及对未来趋势的预测,并给予分析评估的结果,模拟各种可能性,提供更全面的决策支持。
图2所示,是本发明实施例中的智能结构分析模块功能示意图,实施例提供的智能结构分析模块包含平台在不同服役阶段的功能:结构安全评估(服役)、作业风险评估(作业)、装备智能维护(运维)、疲劳寿命预测(退役)和老龄平台改造(延寿)等全生命周期的健康运维管理。
所述结构安全评估功能是在核动力平台服役过程中,基于结构失效模式利用监测数据对其进行刚度、强度及稳性的校核分析,其中涉及到平台动力学模型算法,快速反映平台结构安全状态,进而保障平台安全可靠运行。
所述作业风险评估功能是在核动力平台作业过程中(解脱作业、更换核燃料作业等),基于专家评估与贝叶斯网络方法建立动态风险评估模型,预测各个风险因素在作业过程中的失效概率,并得到最大的风险影响因素,进而提出相应的安全控制措施,缓解平台作业过程中的失效风险。
所述装备智能维护功能是在核动力平台日常检查维修维护过程中,基于机器学习与深度学习算法创建的平台装备智能维护模型,实时评估平台健康状况,针对平台出现的异常预测性给出故障原因,并制定详细的维护方案,从而保障平台始终处于健康的服役状况。
所述疲劳寿命预测功能是在核动力平台长期服役之后,关键易损结构在交变荷载长期循环作用下,容易出现疲劳、损伤、断裂等现象,基于易损结构材料的疲劳特性以及疲劳载荷谱建立平台的疲劳寿命预测模型,实时评估易损结构的剩余使用寿命,为平台易损结构设计和疲劳寿命评估提供参考。
所述老龄平台改造功能是在核动力平台即将退役时,基于平台历史状态数据(关键结构校核记录、维修维护历史记录、平台经历事故等)进行整体的使用评估,在满足延寿情况下进而给出改造意见,使平台延长服役年限;在不满足延寿情况下,给出相应退役时间。
采用上述的技术方案,实现了核动力平台的数字化建模,基于实体服役状态信息与数字化模型的交互,构建了高保真的核动力平台数字孪生模型;通过真实平台的原型监测子系统与孪生平台的健康管理子系统,融合了数据采集、集成、传输和多学科建模、智能算法、高性能计算、健康状况评估、运行维护管理、可视化互动等功能于一体,形成了核动力平台智能运维的数字孪生系统。
通过本发明能够实现对海洋核动力平台全生命周期的运维健康管理,保证对服役中的核动力平台进行实时原型监测,及时反映平台的运维健康情况,通过结构智能分析模块对核动力平台进行结构安全评估(服役)、作业风险评估(作业)、装备智能维护(运维)、疲劳寿命预测(退役)和老龄平台改造(延寿),指导现场人员安全作业。同时,本发明提出的核动力平台数字孪生技术,对在役核动力平台智能化健康监控和预测性的运维管理研究提供了新的方法和思路。
最后需要说明的是,以上具体实施方式仅用以说明本专利技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本专利进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本专利的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本专利技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本专利的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种用于海洋核动力平台的数字孪生系统,其特征在于,该系统包括真实平台的原型监测子系统和孪生平台的健康管理子系统。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
所述真实平台的原型监测子系统包括数据采集模块、数据集成模块和数据远程传输模块。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,
所述数据采集模块采集海洋核动力平台的海洋环境载荷信息、船体运动响应信息、结构动力响应信息以及维修维护作业信息;
所述数据集成模块将采集模块的信息进行集成,对同源异构数据进行预处理;
所述数据远程传输模块将集成模块的信息进行传输,实现“海—空—陆”的远程传输模式。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
所述孪生平台的健康管理子系统包括实时数据接入模块、三维动态显示模块和智能结构分析模块。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,
所述实时数据接入模块对接数据远程传输模块的数据信息,为建立动态数据库提供基础;
所述三维动态显示模块基于BIM图形开发技术创建海洋核动力平台的高保真三维几何模型,并关联监测数据信息,实现平台实时运行状态的三维动态显示;
所述结构智能分析模块利用机器学习、深度学习方法挖掘监测数据中隐含的特征信息,并与安全评估指标进行关联,实现海洋核动力平台结构安全评估、作业风险评估、装备智能维护、疲劳寿命预测和老龄平台改造,分别对应全生命周期中的服役、作业、运维、退役和延寿阶段的健康运维管理。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
所述真实平台的原型监测子系统是数据信息的来源,可以构造孪生平台的实时动态数据库;
所述孪生平台的健康管理子系统是数据分析的大脑,反映真实平台的全生命周期过程,通过检验实施实现平台结构数据的更新,形成数据动态交互的闭环分析,为平台的运维管理提供决策支持;
所述孪生平台是真实平台在虚拟空间的数字映射孪生,所述真实平台是孪生平台在真实空间的运维管理。
7.根据权利要求2或3所述的系统,其特征在于,
所述数据集成模块包含64通道的同步时钟功能,将时序数据的时间标签和频率保持同步。
8.根据权利要求4或5所述的系统,其特征在于,
所述三维动态显示模块配置三维可视化技术,将核动力平台模型嵌入到三维动态空间中,结合实测数据与维修维护信息,在三维虚拟空间中对实时测控数据进行全要素全过程显示。
9.根据权利要求4或5所述的系统,其特征在于,
所述结构智能分析模块中的机器学习算法优选采用线性回归算法,构建核动力平台疲劳寿命预测模型;
所述结构智能分析模块中的深度学习算法优选采用3~4层卷积神经网络算法,构建核动力平台故障诊断模型。
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