一种压水核反应堆承压容器泄漏监测方法及系统

    公开(公告)号:CN115662665A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211103223.1

    申请日:2022-09-09

    IPC分类号: G21C17/07

    摘要: 本发明公开了一种压水核反应堆承压容器泄漏监测方法及系统;针对核反应堆压力容器顶盖和稳压器上、下封头等易泄漏区间,通过非均匀布置声发射传感器测点并对获得的声信号进行综合分析判别的泄漏监测,基于泄漏定位精度需求的自适应定位网格划分方法与声信号特征值计算进行泄漏源定位,以及泄漏源处总体声信号强度水平计算的泄漏率估算方法实现核反应堆压力容器和稳压器易泄漏区间的泄漏监测与定位定量,填补了核反应堆承压容器高标准的定位定量泄漏监测的技术空白,为核反应堆一回路压力边界完整性的定位定量监测奠定了技术能力基础。

    一种核反应堆压力管道泄漏率计算模型建立方法及系统

    公开(公告)号:CN110909471A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911174030.3

    申请日:2019-11-26

    IPC分类号: G06F30/20 G06F119/14

    摘要: 本发明公开了一种核反应堆压力管道泄漏率计算模型建立方法,包括:确定基于声发射的核反应堆压力管道泄漏率计算模型的适用条件建立压力管道模型,并在压力管道模型上设置声发射传感器;将适用条件加载于压力管道模型上;将泄漏试验件连接至压力管道模型的泄漏试验段,并对泄漏试验件进行测试获取声发射信号水平和泄漏信号;对声发射信号水平和泄漏信号进行处理后获取基于声发射的核反应堆压力管道泄漏率计算模型。本发明还公开了一种核反应堆压力管道泄漏率计算模型建立方法系统。本发明一种核反应堆压力管道泄漏率计算模型建立方法及系统,可获得建立基于声发射的核反应堆压力管道泄漏率计算模型需要开展的泄漏试验用泄漏试验件。

    声发射信号监测系统的通道自检系统及自检方法

    公开(公告)号:CN109900808A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910180288.8

    申请日:2019-03-11

    IPC分类号: G01N29/14

    摘要: 本发明公开了声发射信号监测系统的通道自检系统及自检方法。所述自检系统包括远程自检系统和近端自检系统,其中所述远程自检系统包括控制器、第一信号发生模块、远程自检设备和N个自激励模块,N为正整数;近端自检系统包括设置在电气厂房中的第二信号发生模块和数据采集分析设备;远程自检系统使得工作人员能够有针对性地对故障通道进行维修,省去了现场逐段排查的过程;近端自检系统使得工作人员能够在进行远程自检系统之前首先进行近端自检,排除机柜近端出现的故障,提高大幅缩短了故障排查的时间;自检方法结合远程自检方法和近端自检方法,不仅可快速定位到出现故障的具体通道,还能够确定该通道出现故障是在电气厂房或者反应堆厂房。

    监测反应堆控制棒驱动机构线圈电流下降沿振荡的方法

    公开(公告)号:CN108680783A

    公开(公告)日:2018-10-19

    申请号:CN201810448216.2

    申请日:2018-05-11

    IPC分类号: G01R19/165

    CPC分类号: G01R19/16571

    摘要: 本发明公开了监测反应堆控制棒驱动机构线圈电流下降沿振荡的方法,包括以下步骤:在驱动机构控制装置上设置独立的霍尔传感器,采集CRDM三个线圈的运行电流信号;对CRDM运行的电流信号进行预处理并将其转换为电压信号,进行变换、滤波、电流分段处理,分离出每段电流下降段数据;在电流下降过程,提取每个电流下降段数组的极值,建立电流下降极值数组,每个电流下降极值数组中包含一个极大值或极小值;判断每个电流下降极值数组中是否发生下降沿振荡;记录电流下降过程中发生振荡的次数,当振荡次数大于3次时报警。实现对线圈电流下降沿振荡分析,实现对驱动机构性能的监测,达到提前判断故障,提高驱动机构安全性。

    压力管道泄漏声发射信号传播衰减系数标定方法和系统

    公开(公告)号:CN111536436A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010362548.6

    申请日:2020-04-30

    IPC分类号: F17D5/06 G21C17/017

    摘要: 本发明公开了一种压力管道泄漏声发射信号传播衰减系数标定方法和系统,包括获取在不同泄漏率下到泄漏点不同距离的声发射信号水平;根据声发射信号水平建立压力管道表面传播衰减矩阵;对相同泄漏率下到泄漏点不同距离的声发射信号水平进行拟合,并计算出不同泄漏率下泄漏点的声发射信号水平和指数衰减系数;根据声发射信号水平和指数衰减系数,获取矩阵的目标函数值,并将使得目标函数值最小的指数衰减系数标定为泄漏声发射信号在压力管道表面的传播衰减系数。本发明的目的在于提供一种压力管道泄漏声发射信号传播衰减系数标定方法和系统,通过该方法或系统能够获取压力管道泄漏声发射信号传播衰减系数,达到泄漏准确定位的目的。

    一种反应堆控制棒驱动机构电流监测系统

    公开(公告)号:CN108548952A

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201810448767.9

    申请日:2018-05-11

    IPC分类号: G01R19/00 G01R15/18

    摘要: 本发明公开了一种反应堆控制棒驱动机构电流监测系统,包括用于探测线圈电流信号的传感器;用于探测CRDM钩爪动作点衔接时结构噪声的加速度计;对加速度计的电荷信号进行转换的电荷转换器;对电荷转换器、传感器的输出信号进行调理的信号调理设备;根据信号调理设备的输出信号实现电流监测的数据采集和分析设备。可实现对驱动机构线圈电流的自动化监测,提高RGL电源系统的健康水平,提高驱动机构的安全性和可靠性,减少了人员操作。

    核反应堆屏蔽泵运行故障监测方法及其监测系统

    公开(公告)号:CN102456419B

    公开(公告)日:2014-03-26

    申请号:CN201010516186.8

    申请日:2010-10-22

    IPC分类号: G21C17/00 G21D3/04

    CPC分类号: Y02E30/40

    摘要: 本发明涉及一种核反应堆屏蔽泵运行故障监测方法及其监测系统,该监测方法针对屏蔽泵的结构特点和工作环境条件,经信号采集、信号分析及特征量提取、异常鉴别和报警、建立特征量数据库和数据再分析,建立了屏蔽泵运行故障监测方法;本发明的监测系统采用基于PXI总线的标准化及模块化和基于FPGA的程控技术,提高了系统可靠性和维修方便性,并使监测对象组态图形化、界面可视化,操作简便,数据导出方便。本发明的监测方法和监测系统适用于核反应堆屏蔽泵的故障监测。

    一种核反应堆屏蔽主泵泄漏定位监测方法及系统

    公开(公告)号:CN115312221B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202211136528.2

    申请日:2022-09-19

    IPC分类号: G21C17/00

    摘要: 本发明公开了一种核反应堆屏蔽主泵泄漏定位监测方法及系统,涉及核反应堆泄漏监测技术领域;针对核反应堆屏蔽主泵中泵体、屏蔽电机和顶盖之间的第一连接组件和第二连接组件密封结构及顶盖的排气阀的易泄漏部位;通过对在易泄漏部位布置测点进行泄漏定位监测,并基于测点特征值进行泄漏识别并定位核反应堆屏蔽主泵发生泄漏的位置,填补了现有技术的不足和反应堆关键泵类设备泄漏监测与定位方法的缺乏,基于该方法能够实现对核动力反应堆屏蔽主泵易泄漏密封部位的泄漏监测和定位的目标,为核动力反应堆一回路压力边界全范围的泄漏定位监测奠定基础奠定技术能力,从而保障屏蔽主泵及核动力反应堆的安全运行。

    声发射信号监测系统的通道自检系统及自检方法

    公开(公告)号:CN109900808B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN201910180288.8

    申请日:2019-03-11

    IPC分类号: G01N29/14

    摘要: 本发明公开了声发射信号监测系统的通道自检系统及自检方法。所述自检系统包括远程自检系统和近端自检系统,其中所述远程自检系统包括控制器、第一信号发生模块、远程自检设备和N个自激励模块,N为正整数;近端自检系统包括设置在电气厂房中的第二信号发生模块和数据采集分析设备;远程自检系统使得工作人员能够有针对性地对故障通道进行维修,省去了现场逐段排查的过程;近端自检系统使得工作人员能够在进行远程自检系统之前首先进行近端自检,排除机柜近端出现的故障,提高大幅缩短了故障排查的时间;自检方法结合远程自检方法和近端自检方法,不仅可快速定位到出现故障的具体通道,还能够确定该通道出现故障是在电气厂房或者反应堆厂房。

    基于深度复卷积网络的屏蔽泵故障模式识别方法及系统

    公开(公告)号:CN112446326A

    公开(公告)日:2021-03-05

    申请号:CN202011353822.X

    申请日:2020-11-26

    摘要: 本发明公开了基于深度复卷积网络的屏蔽泵故障模式识别方法及系统,该方法包括:S1:采样屏蔽泵运转时的初始数据,即屏蔽泵运转时的屏蔽泵上下部分的振动传感器数据;S2:把所述初始数据作为输入参数,输入至基于一维深度复卷积网络的屏蔽泵深度学习模型中进行模型训练;S3:采用训练好的模型,对实时采集的屏蔽泵运转数据进行屏蔽泵故障模式识别,识别出屏蔽泵的14类故障种类和损伤程度模式,并输出识别结果进行显示。本发明所构建模型中,将求特征的内积变换步骤转换为一维复卷积层,实现基函数的自适应选择;同时将特征筛选过程利用复K‑MaxPooling层来实现。本发明屏蔽泵故障模式识别精度高,效率高。