2025年11月13日，上海核工程研究设计院数字化运维小组组长张照生在深圳核博会核电智慧运行论坛发表《核电设备智能监测技术方案及应用研究》主旨报告。
张照生表示：引领核电发展，代表国家能力上海核工院是中国迄今参与国内各种堆型研发、设计、服务工作，首个具有核岛设计能力、拥有完整自主知识产权、并成功实现核电设计技术输出的核电总体院。
张照生在报告中指出：国家政策指引我国核电监控高质量发展，国家发改委等四部委联合发布《关于进一步加强核电运行安全管理的指导意见》“坚持方法创新、推进信息化、智能化、大数据等新技术在核电运行安全管理中应用，加强对设备状态的监控，提高安全水平"
各大核电集团均在加大设备监测诊断/可靠性管理等方面的研究投入，集团、设计院和业主都非常重视核电机组运行的安全性和可靠性。如通过工程设计、科研课题、服务合同等多形式推进系统设备监测诊断技术研究工作，为核电机组安全、平稳运行提供保障。
核电运行复杂，设备成为计划外停堆最重要因素。我国核电厂的计划外停堆，87%来自设备原因;美国电厂的计划外停堆，75%来自设备原因;法国电厂的计划外停堆，68%来自设备原因核电设备的原因，核电设备的状态监测对电厂的运维具有重要意义。上海核工程研究设计院紧扣核电设备智能运维需求，充分发挥设计院优势，研发核电设备智能监测诊断平台。结合核电设备智能运维实际需求，基于工业互联网技术栈，开展平台架构设计，融合物联网、大数据、人工智能和大模型等先进技术，构建核电设备智能监测诊断平台。平台沉淀专家经验、设备机理，形成系列机理算法模块并预置平台内，实现机理模型快速搭建。同时将AI算法组件化，通过低代码拖拉拽方式，降低AI建模准入门槛，让不擅长编程的技术人员也可以玩转A模型。结合核电设备故障样本数据稀缺的特点，传统监督学习算法不能有效发挥其优势，在充分调研国内外技术基础上，重点研发设备参数劣化预警算法实现设备故障提前预警，辅助运维人员开展设备检修，减少非计划停堆。
关键点：
1. 机构与溯源：728院与我国核电起步（00:00）
介绍演讲者与“上海核工程研究设计院（728院）”渊源，回顾在国家能源战略下自上世纪70年代为华东供电需求推动核电起步，完成早期自主研发与设计积累。
2. 政策动因与重要性：状态监测提升安全（01:00）
国家倡导将信息化、智能化、数字化融入核电运维管理，企业加大监测诊断投入。统计显示我国约87%的非计划停堆源于设备故障（美约75%、法约68%），凸显开展设备状态监测对安全稳定运行的关键意义。
3. 技术难点：数据链路、知识沉淀与样本稀缺（02:36）
难点包括生产-管理区间单向隔离下的多源异构数据标准化接入、安全传输与可靠存储；专家知识与AI算法沉淀与快速应用；非标设备多、故障样本稀缺且无法做破坏性试验，需在无损条件下实现高精度早期预警；通用大模型对核电领域理解不足、存在幻觉，需领域化微调与约束。
4. 设计院优势与平台愿景（06:04）
依托设计院对设备机理与系统全貌的把握、对接业主与厂家、多堆型技术储备等优势，组建智能运维团队，自主研发“核电智能监测诊断平台”，实现从设计源头嵌入监测、服务电厂运行并反哺优化设计，目标指向少人/无人值守。
5. 平台架构：安全合规数据底座与全流程闭环（10:00）
搭建从标准化采集、单向安全传输、可靠存储（国产时序数据库对标PI）、建模诊断到结果呈现的闭环体系，支持多尺度/多模型数据的一体化接入与处理，适配电厂国产化替代需求。
6. 机理+AI融合与参数漂移预警（11:27）
将专家经验与设备机理算法模块化沉淀，配套AI算法组件，支持拖拽式快速建模；面向“故障样本稀缺”场景研发设备参数漂移预警模型与动态阈值技术，随工况与趋势自适应调节，已产品化并在国和示范验证。
7. 运维大模型“核土1号”：知识图谱与可溯源回答（14:06）
构建面向运维的文档结构化与知识库，融合知识图谱以降低大模型幻觉并增强推理；实现检索结果的引用溯源，显著提升资料检索、建模辅助与消缺效率。
8. 应用落地：国和示范成效与案例（17:03）
平台覆盖堆芯在线监测、风险监测与状态识别，拓展至CVS、RCS等关键系统及主泵、蒸汽发生器、控制棒驱动等设备；在国和示范1/2号机部署，建设约790个实时监测画面、8大类模块，实现主泵异常超前预警，避免非计划停堆，获业主好评。
9. 设计反哺与测点补强（18:04）
针对在役测点不足与监测不准，增设百余无线传感器将数据回传管理区；对1号机4套冷水机组新增272个关键测点，通过工程改造显著提升监测精度与运行安全裕度。
10. 总结与展望：早期预警与通用化扩展（20:28）
持续聚焦关键SSC开展监测诊断研究，从设计源头部署平台与技术，已能在多数条件下实现故障早期预警以保障机组安全稳定。相关技术具备较强通用性，可推广至其他堆型及风电、火电等行业。
时间线：
00:00 - 开场与728院历史渊源，确立报告主题与单位背景。
01:00 - 政策推动与停堆统计，明确设备状态监测的必要性与紧迫性。
02:36 - 梳理技术难点：数据接入与安全、知识沉淀、样本稀缺与大模型幻觉。
06:04 - 提出设计院优势与平台化策略，目标贯通设计-运行并支撑少人值守。
07:08 - 平台定位于管理区，承接生产区数据，强调早期预警与设计反哺。
10:00 - 构建国产化数据底座与全流程闭环：采集-传输-存储-建模-呈现。
11:27 - 机理与AI融合建模，参数漂移与动态阈值预警模型落地。
14:06 - 发布“核土1号”运维大模型，融合知识图谱与可溯源检索。
15:28 - 应用推广覆盖堆芯与关键系统，状态识别精度持续提升。
17:03 - 国和示范部署成效：790+监测画面、8类模块、主泵异常超前预警。
18:04 - 设计反哺：新增无线测点与冷水机组272个关键测点工程改造。
20:28 - 总结与展望：以早期预警为核心，推动跨堆型与跨行业通用化应用。
AI 延伸阅读(下文由AI生成，其内容可能存在偏差，请注意甄别)：
核电设备智能监测加速落地：以数据、机理与大模型提升安全运维能力
在核电高质量发展的政策导向下，信息化、智能化和数字化正加速融入核电设备运行管理。围绕设备状态监测、风险预警和智能诊断，各大核电集团持续加大研发和工程化投入，以提升机组安全水平和经济运行能力。统计显示，设备故障是导致核电机组停堆的重要因素，国内核电机组因设备故障导致的停堆比例较高，国外同样占比较大。因此，构建贯穿设计、建设、运行和优化全生命周期的智能监测体系，已成为核电行业的重要方向。
核电设备智能监测的目标，是实现“早发现、早预警、早处置”，并为“少人值守、无人巡检”提供技术支撑。通过对设备状态进行连续感知、趋势识别和风险判断，系统不仅可辅助运行人员及时发现异常，还能将运行反馈反哺设计，推动新堆型和后续工程持续优化。对于安全要求高、设备复杂度高、停机代价大的核电场景而言，这类能力对于保障机组稳定运行具有现实意义。
在技术落地过程中，数据接入与治理是首要挑战。核电生产区数据采集和跨区传输受到严格安全约束，多系统、多协议、多数据源接入复杂，且往往需要单向隔离和链路加密。与此同时，DCS、SCADA、设备台账、检维修记录、试验报告以及大量非结构化文档之间标准不统一，数据存储、治理和长期留存能力不足，都会影响后续建模、诊断和知识检索的效果。
算法与知识工程同样面临壁垒。核电关键设备故障样本极度稀缺，且不能通过破坏性试验获取大量故障数据，传统依赖标注样本的监督学习方法难以直接应用。为此，业内正在探索“机理模型+专家规则+AI算法”的复合框架，通过预置设备机理、控制逻辑、参数关系和因果链路，结合无监督、半监督、迁移学习和多场景自适应算法，降低对故障样本的依赖，并提高预警结果的可解释性和可控性。
依托设计院对设备运行机理、系统接口和全生命周期管理的理解，相关单位正在构建院内“智能监测—诊断—预警—处置—反哺设计”技术体系。自主研发的核电智能监测诊断平台部署在管理区，并以安全方式接入生产区数据，打通数据采集、传输、存储、建模、诊断和结果呈现全流程。平台采用国产化数据库替代传统PI系统，兼容业主使用习惯和国产化要求，同时支持工业互联网架构和图数据技术，适配多厂站、多系统应用场景。
在监测方法上，平台面向安全性、经济性和可靠性等指标，对设备进行分级管理和场景化建模。其中，“设备参数偏离预警模型”已实现产品化应用，可适配多类设备和系统。相较于传统固定阈值方式，系统支持基于工况自适应的动态阈值，并结合趋势分析、稳定性指标和多参数关联关系进行综合判别，从而提升监测精准度和提前预警能力。监测结果可通过统一视图和多维看板呈现，为运行、检修和设计改进形成闭环支撑。
大模型和知识服务也被纳入核电智能运维体系。通过将PDF、影像化文档等非结构化资料结构化处理，并融合知识图谱和检索增强技术，相关单位构建了面向运行与运维的领域知识库。自研运维大模型“核土1号”面向检索问答、模型服务、消缺辅助等场景，可提供信息定位、证据链展示、推理和扩展问答能力。通过图谱增强和可追溯参考文档，该模型能够有效降低通用大模型在核电专业场景中的幻觉风险。
目前，该智能监测体系已在国和示范1、2号机组完成或推进部署，其中1号机组已完工，2号机组在建，并在海阳等机组推广应用。工程中已开发上线8大类监测模块，建设约790个实时监测画面，数据直接来自DCS及厂级监测系统。应用场景覆盖反应堆堆芯在线监测、风险监测、综合状态识别，以及RCS、CVS等关键系统和蒸汽发生器、控制棒驱动机构、数字化平台等关键设备。在调试和商运期间，系统多次实现提前预警，支撑及时停堆检修，降低关键设备故障停堆风险，并形成专利、软件著作权和行业奖项成果。
运行反馈还推动了测点扩展和设计优化。针对部分监测不充分环节，项目通过无线传感器和无线网络回传等方式开展测点增设与布置优化，在示范工程新增100余个测点，显著提升关键部位可观测性。围绕冷却水机组专项，团队从安全影响和诊断需求出发筛选关键测点，为1号机组四套冷却水机组新增272个测点，并纳入统一监测与分析。后续，相关技术将继续深化关键SSC建模和小样本算法研究，扩大跨堆型应用，并探索向风电、火电、煤化工等领域推广。
