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公开(公告)号：CN109521751A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811236704.3
申请日：2018-10-23
Applicant: 中核核电运行管理有限公司 , 中国核能电力股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于核电厂设备可靠性管理技术领域，具体涉及一种核电厂关键敏感设备故障缓解方法。现阶段，核电站停堆停机事件大多由设备问题引起，因此需要建立一个设备可靠性分析和管理平台，对关键敏感设备进行重点管理。本发明具体包括如下步骤：步骤一、根据核电厂设备分级原则，确定关键敏感设备清单；步骤二、根据边界划分部件清单；步骤三：识别关键敏感设备；步骤四、针对敏感部件开展关键敏感设备缓解策略分析；步骤五、缓解策略分析结果及相应的纠正行动计划。本发明缓解了关键敏感设备故障，即是减少了停机停堆事件，保障了核电设备安全可靠的运行。
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公开(公告)号：CN109102089A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811236977.8
申请日：2018-10-23
Applicant: 中核核电运行管理有限公司 , 中国核能电力股份有限公司
Abstract: 本发明属于核电厂设备可靠性管理技术领域，具体涉及一种基于维修有效性评估的系统监督方法，目的是实现对核电厂安全设备维修有效性的定量评价，进而有针对性地制定纠正措施，持续提高核电厂的安全运行业绩。通过应用本发明的基于维修有效性评估的系统监督方法，能够系统而全面地监测、评价和改进核电厂设备维修的有效性，进而保证核电厂安全系统设备以及安全相关的系统设备的可靠性得以维持甚至提高。
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公开(公告)号：CN109358584A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811237414.0
申请日：2018-10-23
Applicant: 中核核电运行管理有限公司 , 中国核能电力股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于核电厂设备管理技术领域，具体涉及一种核电厂气动阀的设备监督管理方法，目的是对于设备设计选型、参数设定、历史缺陷、维修是否标准化、可以引入的最新监测手段、管理水平、设备状况等进行综合评价从而找出设备和管理存在的弱项，进而进行弱项改进，进而进一步提升设备状态和管理水平。并将核电厂设备维修方式从全部进行预防性维修向部分设备进行基于设备的状态进行维修的方向进行改进。通过新的诊断和测试可以给出准确的缺陷定位和阀门状态趋势分析，阀门的性能主要通过阀门诊断来判断，大大减少了阀门解体频度，节约了大量物资及人力成本。
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公开(公告)号：CN109214595A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811238609.7
申请日：2018-10-23
Applicant: 中核核电运行管理有限公司 , 中国核能电力股份有限公司
Abstract: 本发明属于核电厂设备可靠性技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的核电厂主泵三级密封故障预测方法，目的是通过主泵运行状态数据的相互关联和分析，实现核电厂主泵三级密封故障的预测，便于电厂开展状态维修。并将核电厂设备维修方式从全部进行预防性维修向部分设备进行基于设备的状态进行维修的方向进行改进。通过新的诊断和测试可以给出准确的缺陷定位和阀门状态趋势分析，阀门的性能主要通过阀门诊断来判断，大大减少了阀门解体频度，节约了大量物资及人力成本。采用本发明所述的方法，为制定设备故障应对措施提供了充分的时间裕度，避免电厂遭受不必要的损失。
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公开(公告)号：CN116720847A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310525980.6
申请日：2023-05-08
Applicant: 中核核电运行管理有限公司
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种核电设备维修任务周期确定方法及装置。本公开将目标设备类型对应各设备故障时的累计运行时间从小到大排序后，确定每个累计运行时间及其对应的平均故障次数，并基于平均故障次数构建幂律模型，拟合得到幂律模型的参数β和η，根据β和η确定周期调整推荐值，根据并根据参数β与预设阈值的关系，确定是否调整预防性维修周期，这样，本发明通过对核电机组的某一类型设备的实际可靠性数据进行统计分析计算，从客观数据出发，为该类型设备的预防性维修任务给出合适的预防性维修周期推荐值，提高电厂的效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116701620A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310508632.8
申请日：2023-05-08
Applicant: 中核核电运行管理有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种核电厂文本数据分类方法及装置。本公开。本公开将文本数据切分为训练集和测试集，设置参数使用训练集训练分类模型，在分类模型训练完毕的情况下，使用测试集测试分类模型得到测试结果，在分类模型的测试结果符合预设条件的情况下，使用分类模型对核电厂数据进行分类。这样，本公开利用自然语言处理技术对核电厂文本数据向量表征化之后，之后利用文本分类机器学习模型可以快速判断工单是否表示为有故障，进一步提高对维修工单的维护与利用效率提高核电厂文本数据的维护与利用效率，为设备可靠性分析提供有效支持。
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公开(公告)号：CN116451499A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310470497.2
申请日：2023-04-25
Applicant: 中核核电运行管理有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/15 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06F119/02
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种核电备件储备定额的确定方法及装置。本公开的核电备件储备定额的确定方法利用设备可靠性数据确定核电设备备件储备定额的方法，通过对核电设备部件故障数据进行可靠性寿命分布参数估计，并进一步估计备件在未来给定时间区间范围内非计划性备件需求个数。最后，依据备件所属设备的重要性，给出储备定额推荐值。由此基于核电厂设备部件历史故障数据，完成备件储备定额关键控制参数的辅助决策，降低储备定额决策的主观性并有效提升低流速备件储备定额计算的准确性。
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公开(公告)号：CN116757061A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310523816.1
申请日：2023-05-08
Applicant: 中核核电运行管理有限公司
IPC: G06F30/27 , G21C17/00 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F119/02
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种核电厂设备可靠性分析方法及装置。本公开对核电厂文本数据进行关键信息提取，以此来提高文本数据的可读性，进一步提高对维修工单的维护与利用效率，为设备可靠性分析提供支持。本公开还提出了一套基于深度学习的核电厂设备可靠性数据挖掘、可靠性分析以及可靠性改进体系，可利用核电厂已有历史数据，对核电厂维修工单文本进行挖掘，获取设备历史故障数据，并进一步经统计、分析，最终为设备维修周期优化、储备定额优化提供决策建议。此外，利用核电厂已有历史数据，对核电厂维修工单文本进行挖掘，获取设备历史故障数据，并进一步经统计、分析，最终为设备维修周期优化、储备定额优化提供决策建议。
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公开(公告)号：CN118898148A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310484135.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 中核核电运行管理有限公司 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F119/04
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种核电设备预防性维修模板时间代码的确定方法及装置。本公开针对待确定时间代码的部件类型，包含故障部件的运行时间、运行环境、故障部位和故障模式的故障数据以及包含被预防性更换的部件的运行时间、运行环境和更换部位的预防性更换数据；根据所述故障数据和所述预防性更换数据确定所述备件类型的备件寿命服从的寿命分布函数；并根据所述寿命分布函数的函数类型，以及各函数类型与各时间代码类型之间的对应关系，确定所述部件类型的时间代码类型和时间区间，这样，本公开基于定量分析结果给出时间代码建议值，有利于提高时间代码确定的客观性，降低专家经验知识的依赖程度，提升推广应用效率。
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公开(公告)号：CN116719867A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310519449.8
申请日：2023-05-08
Applicant: 中核核电运行管理有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F40/279 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种核电厂文本数据结构化信息提取方法及装置。本公开根据获取核电厂的工单文本确定每个词确定每个词与其他词之间的距离差；将标有设备子因素的词与距离差最小的标有设备名称的词相匹配，将标有零件子因素的词与距离差最小的标有零件名称的词相匹配，将标有零件名称的词与距离差最小的标有设备名称的词相匹配，并根据各个相匹配的词形成结构化文本。由此基于深度学习的自然语言处理技术对核电厂文本数据进行关键信息提取，在从非结构化的文本中抽取出关键实体，再将这些识别出的实体整理成结构化的文本数据，以此来提高文本数据的可读性，进一步提高对维修工单的维护与利用效率，为设备可靠性分析提供支持。
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