齊寒 楊明 楊軍 鄭立程
(華南理工大學(xué)電力學(xué)院 廣州 510640)
核電廠燃料采用以鈾元素為主的放射性物質(zhì)[1],運(yùn)行不當(dāng)可能會(huì)導(dǎo)致重大危害,核電行業(yè)行穩(wěn)致遠(yuǎn)的發(fā)展必須建立在高度可靠的核安全基礎(chǔ)上[2]。在經(jīng)歷了幾次重大安全事故后,運(yùn)行安全問題成為核電行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。然而,核電廠工藝系統(tǒng)復(fù)雜,各結(jié)構(gòu)間高度耦合,當(dāng)發(fā)生事故時(shí),系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)相互影響,面臨大量警報(bào),操縱員的操縱負(fù)荷和精神壓力也隨之增大。美國(guó)三里島事故表明,過量信息會(huì)提高操縱員的人因失誤概率,增加核電廠的安全隱患。因此,需要開發(fā)一套智能化的核電廠報(bào)警分析系統(tǒng),在系統(tǒng)發(fā)生異常時(shí)幫助操縱員過濾報(bào)警信息,識(shí)別引發(fā)系統(tǒng)異常的根原因,定位故障位置, 提升核電廠運(yùn)行的安全性和可靠性。輔助支持系統(tǒng)的報(bào)警分析方法總體分為3類[3]:①基于解析模型的報(bào)警分析方法;②基于知識(shí)的報(bào)警分析方法;③基于信號(hào)處理的報(bào)警分析方法。其中,基于知識(shí)的報(bào)警分析方法關(guān)鍵技術(shù)在于知識(shí)庫的建立和報(bào)警分析技術(shù),模型易于建立和修改,可實(shí)時(shí)處理報(bào)警事件并解釋因果關(guān)系,可以通過人機(jī)界面與操縱員互動(dòng),更加適用于大型非線性復(fù)雜系統(tǒng)的報(bào)警分析及故障診斷。本研究采用多層流模型 (Multilevel Flow Model,MFM)方法構(gòu)建系統(tǒng)功能模型,同時(shí)應(yīng)用圖論算法開發(fā)系統(tǒng)報(bào)警分析程序過濾無效信息,快速識(shí)別報(bào)警根原因,定位故障模塊,圖像化顯示報(bào)警分析結(jié)果,為操縱員提供操縱支持。
多層流模型是一種目標(biāo)導(dǎo)向的系統(tǒng)功能性建模方法,它在描述系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和行為知識(shí)的同時(shí),還能體現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)意圖和使用目的,符合人的認(rèn)知思維習(xí)慣,可理解性強(qiáng)[4]。多層流模型在守恒原理的基礎(chǔ)上,描述復(fù)雜工藝系統(tǒng)的產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)和消耗物質(zhì)、能量和信息的功能特性和相互作用,同時(shí)也可通過建立控制系統(tǒng)的基本行為概念,對(duì)具有控制過程的系統(tǒng)進(jìn)行定性推理分析。與其他功能模型的不同之處在于,MFM結(jié)合了“手段-目的”的分析方法和“部分-整體”的拆分方法,可以在不同的抽象層次上進(jìn)行建模,適合分析和處理復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)問題。另外,通過圖形化建模可以進(jìn)一步形象地展示各級(jí)目標(biāo)和功能的層級(jí)關(guān)系和實(shí)現(xiàn)流程,也便于推理規(guī)則的制定。
多層流模型建模元素如圖1所示,功能分為基礎(chǔ)功能與控制流功能?;A(chǔ)功能用于描述系統(tǒng)物質(zhì)、能量與信息傳遞的物理部件,控制流功能用于描述系統(tǒng)部件間的控制關(guān)系。目的表示系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),流結(jié)構(gòu)表示系統(tǒng)物質(zhì)、信息及能量的傳遞過程。關(guān)系描述功能、流結(jié)構(gòu)之間的邏輯關(guān)系,分為層內(nèi)關(guān)系和層與層關(guān)系。層內(nèi)關(guān)系描述系統(tǒng)部件邏輯關(guān)系;層與層關(guān)系描述部件與流結(jié)構(gòu)、流結(jié)構(gòu)與流結(jié)構(gòu)的邏輯關(guān)系。
圖1 多層流功能建模元素
MFM中部件間因果關(guān)系如圖2所示,以源與傳輸為例,源功能在傳輸功能上游且兩者相互影響。①下游推理:當(dāng)源功能為高狀態(tài)時(shí),傳輸功能為高狀態(tài);當(dāng)源功能為低狀態(tài)時(shí),傳輸功能為低狀態(tài)。②上游推理:當(dāng)傳輸功能為高狀態(tài)時(shí),源功能為低狀態(tài);當(dāng)傳輸功能為低狀態(tài)時(shí),源功能為高狀態(tài)。
圖2 多層流中源與傳輸?shù)囊蚬P(guān)系
多層流模型蘊(yùn)含了系統(tǒng)功能間的因果關(guān)系,因果有向圖可以清晰描述這種符號(hào)語言間的因果關(guān)系,并且易于轉(zhuǎn)換為算法語言。本文在基于多層流功能知識(shí)表達(dá)的基礎(chǔ)上,結(jié)合有向圖知識(shí),開發(fā)智能報(bào)警分析算法。
有向圖由節(jié)點(diǎn)和矢量邊組成,數(shù)學(xué)表達(dá)為G=(V,E),V為節(jié)點(diǎn)的集合,E為矢量邊的集合。有向圖中節(jié)點(diǎn)a、b間存在邊a→b,則稱a是b的父節(jié)點(diǎn),b是a的子節(jié)點(diǎn)。a的子節(jié)點(diǎn)集用PaG(a)表示,b的父節(jié)點(diǎn)集用ChG(b)表示。如果有向圖中的矢量邊不構(gòu)成閉合環(huán)路,那么這種圖被稱為有向無環(huán)圖。
有向圖的圖路徑搜索算法[5]分為深度優(yōu)先算法(DFS)和廣度優(yōu)先算法(BFS)。深度優(yōu)先算法從訪問節(jié)點(diǎn)出發(fā),沿一條路依次訪問該路上其他節(jié)點(diǎn),之后返回原節(jié)點(diǎn)繼續(xù)訪問其他路,對(duì)未訪問節(jié)點(diǎn)遞歸重復(fù)此過程,其空間復(fù)雜度小,能優(yōu)先遍歷路上所有節(jié)點(diǎn)。廣度優(yōu)先算法從訪問節(jié)點(diǎn)出發(fā),遍歷該節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn),再依次遍歷每個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn),其時(shí)間復(fù)雜度小,能快速遍歷所有節(jié)點(diǎn)。本文基于這兩種圖路徑搜索算法,根據(jù)多層流模型知識(shí)表達(dá)特點(diǎn),結(jié)合python語言開發(fā)智能報(bào)警分析算法。
基于有向圖的智能報(bào)警分析算法流程如下:
(1)將核電廠系統(tǒng)多層流模型離散化為有向無環(huán)圖節(jié)點(diǎn)模型,節(jié)點(diǎn)根據(jù)可測(cè)與否分為可測(cè)節(jié)點(diǎn)和不可測(cè)節(jié)點(diǎn)??蓽y(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)系統(tǒng)中可測(cè)部件狀態(tài)值,不可測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)系統(tǒng)中不可測(cè)部件狀態(tài)值以及引發(fā)報(bào)警的原因事件,多層流功能間因果關(guān)系即為節(jié)點(diǎn)間推理規(guī)則,用If-then語法表達(dá)。節(jié)點(diǎn)模型中所有節(jié)點(diǎn)構(gòu)成有向圖中節(jié)點(diǎn)集V,節(jié)點(diǎn)間推理規(guī)則構(gòu)成邊集E,節(jié)點(diǎn)集V與邊集E構(gòu)成算法推理分析知識(shí)庫。
(2)當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到異常工況時(shí),利用廣度優(yōu)先算法對(duì)節(jié)點(diǎn)模型進(jìn)行廣度遍歷,定位到引發(fā)異常工況的報(bào)警節(jié)點(diǎn),確定故障模塊;算法將節(jié)點(diǎn)模型中未發(fā)生報(bào)警的可測(cè)節(jié)點(diǎn)與其子節(jié)點(diǎn)、邊集進(jìn)行剔除,僅保留報(bào)警節(jié)點(diǎn)及其子節(jié)點(diǎn)集,縮小分析范圍。
(3)經(jīng)過算法智能處理后節(jié)點(diǎn)模型被簡(jiǎn)化,報(bào)警節(jié)點(diǎn)與其子節(jié)點(diǎn)、邊集構(gòu)成新的有向圖,利用深度優(yōu)先算法對(duì)報(bào)警有向圖進(jìn)行深度遍歷,找到影響所有異常節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn),該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的事件即為該事故工況下報(bào)警根原因。
根據(jù)核電廠運(yùn)行系統(tǒng)資料,應(yīng)用多層流建模技術(shù)建立核電廠工藝系統(tǒng)模型,規(guī)則化因果關(guān)系,形成因果關(guān)系知識(shí)庫。通過對(duì)核電廠運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè),對(duì)整體的運(yùn)行工況進(jìn)行判斷,獲取報(bào)警事件清單,智能報(bào)警分析算法將多層流模型轉(zhuǎn)化為有向圖節(jié)點(diǎn)模型,形成因果邏輯規(guī)則知識(shí)庫,經(jīng)過智能報(bào)警分析算法處理,對(duì)報(bào)警事件進(jìn)行過濾降噪、推理分析,在人機(jī)界面上形成報(bào)警事件因果關(guān)系圖,實(shí)現(xiàn)報(bào)警根原因識(shí)別,幫助操縱員快速定位故障部件,降低操縱員操縱負(fù)荷。智能報(bào)警分析系統(tǒng)的總體運(yùn)行框架如圖3所示。
圖3 智能報(bào)警系統(tǒng)功能流程
反應(yīng)堆冷卻劑系統(tǒng)是核電廠一回路的核心系統(tǒng),為驗(yàn)證智能報(bào)警推理分析系統(tǒng)的報(bào)警分析可靠性,本文選取核電廠壓水堆冷卻劑系統(tǒng)[6],對(duì)主冷卻劑系統(tǒng)LOCA事件響應(yīng)報(bào)警進(jìn)行推理分析,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示。
圖4 反應(yīng)堆冷卻劑系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
應(yīng)用多層流模型方法對(duì)反應(yīng)堆冷卻劑系統(tǒng)運(yùn)行知識(shí)進(jìn)行建模描述,如圖5所示,其中S1為系統(tǒng)能量流,S2為系統(tǒng)冷卻劑物質(zhì)流,功能含義分別如表1、表2所示。G1表示右環(huán)路SG向汽輪機(jī)供能,G2表示左環(huán)路SG向汽輪機(jī)供能,G3表示維持系統(tǒng)冷卻劑流量,G4表示左環(huán)路SG蒸汽產(chǎn)量,G5表示左環(huán)路SG蒸汽產(chǎn)量。
圖5 反應(yīng)堆冷卻劑系統(tǒng)多層流模型
表1 能量流模型功能含義(S1)
表2 物質(zhì)流模型功能含義(S2)
續(xù)表2
以核電廠反應(yīng)堆冷卻劑系統(tǒng)左環(huán)路小破口事故(LOCA)為例,選取Relap5事故[7]數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)警推理分析,報(bào)警事件如表3所示。根據(jù)報(bào)警事件,智能報(bào)警分析系統(tǒng)在模型中可以快速確定報(bào)警位置,即S1中E3、E4、E5、E6、E8、E11、E12,S2中M1、M2、M10。
表3 左環(huán)路小破口報(bào)警事件
程序依據(jù)算法展開智能分析,輸出報(bào)警分析結(jié)果如圖6所示。人機(jī)界面左側(cè)為報(bào)警事件列表,右側(cè)為報(bào)警事件因果關(guān)系圖。因果關(guān)系圖中雙圈節(jié)點(diǎn)表示根原因,深色節(jié)點(diǎn)為報(bào)警事件,白色節(jié)點(diǎn)為可測(cè)未報(bào)警事件。根據(jù)因果關(guān)系圖可知,穩(wěn)壓器水位低報(bào)警(M2 low)為左環(huán)路小破口事故的根原因事件。警報(bào)的傳遞路徑為: 1→2(穩(wěn)壓器水位低→穩(wěn)壓器壓力低),1→12→13(穩(wěn)壓器水位低→左環(huán)路冷卻劑流量高→堆芯水位低),1→3→8→10(穩(wěn)壓器水位低→冷卻劑流量低→反應(yīng)堆堆芯溫度高→右環(huán)路入口溫度高),3→9→7(冷卻劑流量低→穩(wěn)壓器溫度高→左環(huán)路SG溫度高),8→11(反應(yīng)堆堆芯溫度高→左環(huán)路入口溫度高)。在1→4→5→6→7過程中,4、5、6節(jié)點(diǎn)未發(fā)生報(bào)警,且1→7節(jié)點(diǎn)間存在另一條警報(bào)傳遞的路(1→3→9→7),因此可以將該報(bào)警鏈過濾。報(bào)警分析結(jié)果符合實(shí)際,證明多層流模型可以準(zhǔn)確表述系統(tǒng)知識(shí),該系統(tǒng)能對(duì)報(bào)警事件進(jìn)行有效的智能分析。
圖6 左環(huán)路小破口事件智能報(bào)警分析
本文提出一種基于多層流模型方法功能建模,結(jié)合有向圖知識(shí)開發(fā)報(bào)警分析算法的智能報(bào)警分析系統(tǒng),以壓水堆冷卻劑系統(tǒng)左環(huán)路小破口事件為例,建立冷卻劑系統(tǒng)MFM模型,構(gòu)造報(bào)警分析知識(shí)庫。經(jīng)驗(yàn)證分析,MFM方法可以準(zhǔn)確構(gòu)建核電廠工藝系統(tǒng)知識(shí)模型,有向圖算法通過對(duì)節(jié)點(diǎn)模型進(jìn)行智能處理,有效過濾報(bào)警信息,縮小警報(bào)范圍,定位故障模塊,在線識(shí)別根原因,降低大量信息對(duì)于信息診斷任務(wù)的影響,提升核電廠運(yùn)行的安全性和可靠性。