基於人工神經網絡的RPV輻照脆化專家系統

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基於人工神經網絡的RPV輻照脆化專家系統中子輻照引起RPV輻照脆化導致其性能降低，其中韌脆轉變溫度是RPV輻照脆化評價的重要指標。目前，國內關於RPV輻照脆化的研究主要沿用國外的一些經驗，缺乏自主知識產權的RPV輻照數據庫和相應的RPV輻照脆化預測模型，而採用機器學習等方法研究RPV中子輻照下性能的影響因素以及變化規律是高效、低成本手段。

目錄

技術要點和優勢

相比於傳統的數學模型，在RPV材料輻照脆化影響因素眾多的情況下，基於數據的機器學習模型具有較高的精度，同時利用模型獲得的規律與文獻報道相符，具有一定的可解釋性，能在一定程度上反映出RPV輻照脆化影響因素與輻照損傷變化之間的複雜非線性關係。影響RPV鋼輻照脆化的主要因素有材料成分和輻照環境兩大類，其中材料成分中P、Ni、Cu影響尤為顯著，而輻照環境中，中子注量、中子注量率和輻照溫度影響突出，如何評價每個參數對RPV鋼輻照脆化的影響是構建輻照脆化預測模型的關鍵，不同參數之間影響不是單一的，具有複雜的非線性關係，基於數據的人工神經網絡模型可以很好的解決這個問題。本案例基於國內部分核電站的輻照監督數據與國外的數據，利用ANN的方法建立RPV材料輻照脆化預測模型，同時與C/S模式的輻照脆化數據庫耦合成為RPV材料的輻照脆化專家系統，為RPV材料輻照脆化數據的存儲、查詢以及RPV材料輻照脆化預測提供了便利，推動我國RPV材料的研究與發展。

應用案例介紹

應用對象：核電材料

應用規模：核電站設計

應用時間：2020年11月20日

取得的效果

本案例分析整理了國內外現有的輻照監督數據，提取RPV輻照損傷性能數據與關鍵影響參數，建立RPV材料輻照損傷數據庫，數據量達數千條；通過數據挖掘技術，在已有數據的基礎上構件了24個RPV材料輻照後性能預測的模型，並與經驗公式比較驗證模型的精度；將模型與數據庫耦合，最終形成了集存儲、查詢、預測為一體的C/S模式界面友好的RPV材料輻照脆化專家系統。