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公开(公告)号：CN116167641A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211575452.3
申请日：2022-12-08
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于核电经验反馈领域，具体涉及一种核电事件根本原因分析质量的量化评价方法。包括如下步骤：步骤1：根本原因分析质量评价框架搭建；步骤2：确定信息来源；步骤3：评价维度和子维度的划分；步骤4：模型权重设计；步骤5：事件根本原因分析质量评价模型总体计算。本发明的有益效果是：通过搭建对事件根本原因分析质量评价的四层次综合模型框架，配合相应的数据收集处理和计算方法，能够较为准确地、客观地、全面地反映核电厂事件根本原因分析报告总体质量以及报告各部分的质量，帮助核电厂全面准确了解自身根本原因分析存在的问题，便于核电厂管理层及时采取有效行动，避免、阻止根本原因分析质量下降，防止类似事件重复发生。
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公开(公告)号：CN116151630A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211575449.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于核电经验反馈领域，具体涉及一种核电经验反馈有效性的量化评价方法。包括如下步骤：步骤1：经验反馈有效性评价框架搭建；步骤2：确定信息来源；步骤3：评价维度和子维度的划分；步骤4：模型权重设计；步骤5：经验反馈有效性评价模型总体计算；根据确定模型框架、各层级的权重分别计算。有益效果在于：通过搭建对核电厂经验反馈有效性评价的四层次综合模型框架，配合相应的数据收集处理和计算方法，能够较为准确地、客观地、全面地反映核电厂经验反馈有效性总体情况以及各领域的具体情况，帮助核电厂全面准确了解自身经验反馈有效性存在的问题，便于核电厂管理层及时采取有效行动，避免、阻止经验反馈有效性下降。
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公开(公告)号：CN114357130A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111490618.7
申请日：2021-12-08
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法，包括以下步骤：步骤1：建立核电厂低级别事件专业词库并自动分词；步骤2：利用机器学习和深度学习算法实现核电厂低级别事件的自动分类编码；步骤3：对基于编码结果的核电厂低级别事件异常趋势的自动识别和预警；步骤4：对进行根本原因分析并制定纠正行动的异常趋势的持续跟踪与评价。本发明提供的一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法，其能够实现核电厂低级别事件的自动编码，通过基于编码的趋势分析自动识别异常趋势及定位共性问题，并实现对已进行根本原因分析的异常趋势的持续跟踪与评价。
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公开(公告)号：CN119885093A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411897803.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F18/26 , G06F18/2433 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于核电技术领域，具体涉及一种核电厂高级别事件智能趋势分析方法，包括：步骤一：对高级别事件原因分析报告进行梳理及人工编码，形成高级别事件趋势编码知识库；步骤二：基于高级别事件趋势编码知识库与大语言模型，构建核电厂高级别事件原因分析报告的自动编码模型；步骤三：对高级别事件原因分析报告进行自动编码和人工校核；步骤四：通过编码结果自动识别高级别事件存在的异常趋势和共性问题，并将结果输出；步骤五：对已识别的异常趋势和共性问题进行跟踪。本发明方法可以自动识别异常趋势，以识别群厂范围内存在的设备、管理等问题，从而避免重大事件的发生。
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