混合现实核电站仿真和分析系统的制作方法

本发明涉及核电站仿真和运行技术领域，尤其是一种集混合现实模型、核电站仿真、智能在线监测、概率安全分析为一体的混合现实核电站仿真和分析系统。

背景技术：

核电站是一个超级复杂系统，在运行过程中，人因故障导致的异常事件占总事故的60％以上。因此，核电站在设计时必须考虑人因工程学的内容，根据人因工程审查大纲nurge-0711的安全评价体系，形成一套人因工程(hfe)实施方法。根据人因工程实施大纲，在设计过程中应对每个阶段都制定相应的实施计划来指导各个阶段的分析方法和流程。预防人因失误要借鉴之前核电厂的经验和不足，所以运行经验也应该融入到人机界面设计的各个阶段。设计方法对人因工程的全面考虑始于人机界面设计的早期阶段，并贯穿于设计全过程。其中功能需求分析和功能分配、任务分析以及人机界面设计是人因工程设计和实施的三个重要阶段。

功能需求分析是定义为满足核电厂安全运行目标而必须执行的功能；功能分配是将这些功能合理地分配给人与系统，保证充分利用人的优点，规避人的局限。功能需求分析确定必须执行的核电厂功能，从而实现核电厂的运行与安全总目标：预防或缓和假定事故的后果，确保公众的健康和安全。该分析确定了目标、执行要求和设计限制，并制定能理解人员或系统在管理核电厂过程中角色的框架。功能分配是指将功能分配给：1)人员(如手动控制)；2)自动系统；3)前述两者。利用人员和系统元素的优势提高核电厂的安全与可靠性，包括将控制分配给带有重叠和冗余责任的此类元素，以实现改善。

任务分析是确定人机交互时为达到某一操作目标所进行的所有动作的集合。是识别系统功能所需任务的需求，即明确显示、数据处理、控制和工作支持的需求。任务分析对人机界面(hsi)设计、培训以及规程设计等起着非常重要的作用，因此清晰的任务分析方法可以更加高效且有效地将安全性和可靠性融入到系统设计和操作中。

人机界面设计过程是指在系统应用工程人因原则和标准的基础上，将功能和任务需求转化为hsi设计要求的过程，以及转化为警报、显示、控制和hsi其他方面的详细设计的过程。

而核电站的运行和控制是在数字化主控室通过操作人机界面进行的。核电站操作员在上岗之前，必须在以核电站主控制室1:1建造的全范围模拟机上进行培训和考试，考试合格才能取得核电站操作员资格。但全范围仿真机非常昂贵，是操作员培训的稀缺资源，解决好这个瓶颈，直接关系到核电站的安全运行和经济效益。

核电站全范围模拟机通过物理模型的建立来反映核岛及常规岛的热工水力特性，可以模拟各种操作和工况下的电站运行状况。目前使用的核电站全范围模拟机人机交互界面为核电站系统的二维系统流图，由于系统庞大无法在同一界面显示，页面间的连接关系通过人机界面中指示的页面编码表示，运行数据大部分是在仪器设备周围用数字显示，缺乏对电站运行的直观的显示，不利于问题的获取和分析。

目前混合现实(mr)技术已运用在多个行业，其是在虚拟场景中引入现实场景信息，在虚拟世界、现实世界和用户之间搭建一个交互反馈的回路，以增强用户体验的真实感。mr(既包括增强现实和增强虚拟)将现实和虚拟世界合并产生新的可视化环境，在新的可视化环境里物理和数字对象共存，并实时互动。mr的关键点就是与现实世界进行交互和信息的及时获取。mr技术可以有效解决电站运行直观显示和成本昂贵的问题，空间模型的引入对减少运维中的人因失误有显著贡献。

技术实现要素：

本发明提供一种混合现实核电站仿真和分析系统，可有效改善操作员的培训条件和环境，大幅降低操作员的培训费用；在核电站的日常运行和维护中，该系统为核电站运行状态和事故工况演变过程监视、事故分析提供了新的技术手段，以减少人因失误，从而提高核电站的安全性。

本发明具体采用如下技术方案实现：

一种混合现实核电站仿真和分析系统，包括核电站模拟机、核电站主控制室、接口与分析系统、智能在线监测模块及混合现实模型，其中，

所述核电站模拟机，用于建立物理模型，反映核岛及常规岛的热工水力特性，模拟实际操作和工况下的核电站运行状况；

所述核电站主控制室，用于提供核电站dcs运行历史数据服务器中保存的核电站实时运行/状态参数；

所述接口分析系统，包括数据接口、核电站数据处理模块、混合现实数据处理模块和概率安全分析模块，所述数据接口用于与所述核电站模拟机、核电站主控制室、智能在线监测及混合现实模型进行数据交互，所述核电站数据处理模块用于将接收的数据进行加工、解码及转换，所述混合现实数据处理模块用于同步、读取及存储所述核电站数据处理模块和所述混合现实模型的数据，所述概率安全分析模块评估核电站的失效概率，分析结果传输至所述混合现实模型；

所述智能在线监测模块，用于核电站数据分类、学习建模、故障预测及报警；

所述混合现实模型，用于以三维全息图像的形式实时显示及接收操作员的操作指令。

作为优选，所述核电站模拟机设有共享内存，所述核电站模拟机的数据通过文件形式进行存储。

作为优选，所述数据接口包括模拟机数据接口、主控室数据接口、监测模块数据接口和模型数据接口，所述模拟机数据接口与所述核电站模拟机进行数据交互，所述主控室数据接口与所述核电站dcs运行历史数据服务器进行数据交互，所述监测模块数据接口与所述智能在线监测模块进行数据交互，所述模型数据接口与所述混合现实模型进行数据交互。

作为优选，所述模拟机数据接口与所述核电站模拟机进行双向数据交互，所述主控室数据接口与所述核电站dcs运行历史数据服务器进行单向数据交互，数据由所述核电站dcs运行历史数据服务器传输至所述接口与分析系统。

作为优选，所述模拟机数据接口与所述主控室数据接口在同一时间点有且仅有一个接口进行数据交互，当所述模拟机数据接口进行数据交互时，所述系统处于电站仿真模式；当所述主控室数据接口进行数据交互时，所述系统处于电站运行模式。

作为优选，所述核电站数据处理模块包括数据请求与回应模块、数据加工与转换模块和实时数据库，所述数据加工与转换模块用于将接收的数据进行加工、解码及转换，所述实时数据库用于存储加工后的数据，并用于为所述数据请求与回应模块提供数据缓存，加快数据传输。

作为优选，包括n个所述核电站数据处理模块，其中n≥1。

作为优选，所述混合现实数据处理模块包括混合现实数据库和数据同步模块，所述数据同步模块用于同步所述实时数据库和混合现实数据库的数据，所述混合现实数据库用于自动读取和存储来自所述核电站模拟机和核电站主控制室的数据，追溯历史数据并进行分析。

作为优选，所述数据同步模块的个数与所述核电站数据处理模块的个数相同。

作为优选，所述混合现实数据库有且只有一个。

作为优选，所述智能在线监测模块包括数据分类模块、数据学习模块、模型检测模块及数据监测模块，所述数据分类模块用于判断变量类型，所述数据学习模块根据变量类型选择学习算法建立相应数学模型，所述模型检测模块用于检测数学模型是否更新，所述数据监测模块用于故障报警。

作为优选，所述变量类型包括冗余变量、单变量或多变量。

作为优选，所述冗余变量的学习方法为主成分分析方法，所述单变量的学习方法为自我回归模型方法，所述多变量的学习方法为支持向量机或多元状态评估方法或神经网络方法。

作为优选，所述模型检测模块采用仿真/测试分析方法检测模型是否更新。

作为优选，所述数据监测模块通过变量估计、残差检验进行故障报警。

作为优选，所述概率安全分析模块调取所述实时数据库中存储的失效设备数据及设备失效模式，通过计算，将失效概率值通过所述混合现实模型显示。

作为优选，所述概率安全分析模块采用马尔可夫区间映射方法评估失效概率。

作为优选，所述混合现实模型包括三维模型及三维全息用户界面，所述三维全息用户界面显示所述三维模型及核电站运行/设备参数和数据图表，并接收操作员输入的操作指令。

作为优选，所述三维模型包括核电站主控制室的盘台、计算机操作站、核电站设备及厂房。

作为优选，所述三维模型通过三维扫描的方式进行建模。

本发明提供的一种混合现实核电站仿真和分析系统，其有益效果在于：采用混合现实技术、大数据分析和人工智能技术开发了一套混合现实核电站仿真和分析系统，提供两种工作模式：电站仿真模式和电站运行模式。当工作在电站仿真模式下：可为每个操作员定制既有物理空间模型和物理操作器，又有数据模型的仿真器，并能够对操作员的学习进程进行个性化定制和指导，从而高效经济地完成核电站操作和维修人员培训；当工作在电站运行模式下：通过接受核电站状态数据，通过智能在线监测模块将设备故障信息输入概率安全分析模块，在三维混合现实模型上提供辅助操作信息，大大改善人机界面，增强核电站的安全性，更好的为国民经济发展服务。因此，本发明可有效改善操作员的培训条件和环境，大幅降低操作员的培训费用；在核电站的日常运行和维护中，该系统为核电站运行状态和事故工况演变过程监视、事故分析提供了新的技术手段，以减少人因失误，从而提高核电站的安全性。

附图说明

图1是本发明混合现实核电站仿真和分析系统的原理框图；

图2是核电站数据处理模块的数据流向图；

图3混合现实数据处理模块的架构图；

图4是markov/ccmt的模型框架图；

图5是智能在线监测模块的架构图；

图6是智能在线监测模块的具体实施流程图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

如图1所示，本实施提供的一种混合现实核电站仿真和分析系统，包括核电站模拟机、核电站主控制室、接口与分析系统、智能在线监测模块及混合现实模型，其中，接口与分析系统包括模拟机数据接口、主控室数据接口、监测模块数据接口、模型数据接口、核电站数据处理模块、混合现实数据处理模块和概率安全分析模块。

以下对上述各模块进行详细阐述。

核电站模拟机与接口与分析系统采用双向实时数据通信，用于建立物理模型，反映核岛及常规岛的热工水力特性，模拟实际操作和工况下的核电站运行状况及具体参数，并且可以接收混合现实模型提供的操控指令信息，这些指令信息是由用户通过混合现实模型的三维全息用户界面发送给核电站模拟机。核电站模拟机可以提供共享内存以及数据通讯方式实现数据交互，核电站模拟机的数据存储通过文件方式进行存储。

核电站主控制室与接口与分析系统采用单向实时数据通信，用于提供核电站dcs运行历史数据服务器中保存的核电站实时运行/状态参数，但接口与分析系统不具备向核电站主控制室发送指令信息的功能。

核电站数据处理模块包括数据请求与回应模块、数据加工与转换模块和实时数据库，如图2所示。数据加工与转换模块用于将接收的核电站模拟机/主控制室数据进行加工、转换，数据包括有核电运行部件的空间位置信息和运行状态信息，还包括各种运行日志、警报、诊断等信息，将这些数据转换成混合现实模型可接收的数据格式；还可用于加工、解码从混合现实模型获得的核电站模拟机操控指令信息，并转换成核电站模拟机要求的数据和文件格式。实时数据库保存当前的核电站模拟机/主控制室运行数据，同时为数据请求与回应模块提供数据缓存，加快数据传输。本系统允许有多个核电站数据处理模块，每一个该模块均有一个实时数据库，用来储存加工后的数据。

混合现实数据处理模块包括：混合现实数据库和数据同步模块，如图3所示。数据同步模块的个数与核电站数据处理模块相同，用来同步每一个核电站数据处理模块中的实时数据库和混合现实数据库的数据，保证所有核电站的数据经过加工后完整地保存在混合现实数据库中。而本系统中，混合现实数据库有且只，混合现实数据库可以自动读取和存储来自核电站模拟机和主控制室的数据，可以追溯历史数据进行分析。

概率安全分析模块采用马尔可夫区间映射方法评估全厂/系统/设备的失效概率。通过将核电站失效设备数据及设备失效模式输入核电站数据处理模块的实时数据库，运用马尔可夫区间映射方法进行计算，将失效的概率值显示在混合现实模型上。该计算是实时，可根据系统设备的失效情况进行实时动态变化。

马尔可夫区间映射方法(markovcell-to-cellmappingtechnique,markov/ccmt)通过结合传统的离散状态马尔可夫模型与区间映射方法来体现系统中可能出现的故障事件之间的耦合关系，这些故障事件可能是由核电站数字化仪控系统中的控制或系统变量之间的动态交互产生的，也可能是核电站数字化仪控系统自身由于软硬件的动态交互产生的。markov/ccmt能通过归纳(从组件故障到顶事件)分析计算系统失效概率值，并得到初始事件与顶事件或运行工况之间的因果关系(事件序列)，以及导致特定顶事件或运行工况发生的割集。

markov/ccmt的模型框架如图4所示。第一类交互作用是数字化仪控系统与控制、监控装置物理过程之间的相互作用；第二类交互作用是数字化仪控系统内部组件之间的相互作用。一个完整的markov/ccmt模型能够表示用户定义的所有系统状态间的转移，因此它能够对系统结构进行全面的展示。所以，一个建好markov/ccmt模型能够用于分析不同顶事件的事件序列或者不同初始事件的后果。

在markov/ccmt方法中，设n为系统设备的状态组合编号，其中设备状态包括软件、硬件和固件的正常与故障状态类型。当系统所有软件、硬件和固件总数为m时，n为一个m维向量。将系统的控制变量的取值范围分为不同的区间，用j表示控制变量处于的区间vj中，区间vj的维数取决于控制变量的数目。用δt表示系统模型的时间间隔。

在本实施例中markov/ccmt方法的应用过程包括：熟悉对象系统；定义顶事件；确定系统控制变量的区间划分；失效设备及其状态的选取；确定区间转移概率；确定系统设备状态转移概率；分析计算结果。根据计算结果，找出最易发生故障的组件和时间点并提出相应的改进措施。(或者找出对系统影响最大的故障)。提出改进措施之后，可以再次计算系统故障概率，分析最新结果是否满足要求，若不满足要求，则继续改进。

智能在线监测模块基于核电站模拟机/主控制室的历史运行数据的自学习，可实现全厂数据的分类、学习建模、故障预测及报警功能。智能在线监测模块包括数据分类模块、数据学习模块、模型检测模块及数据监测模块，其架构如图5所示。

智能在线监测模块分析的核电站数据通过在线监测数据接口从核电站数据处理模块中获得，在数据分类模块中判断变量类型，即判断出冗余变量、单变量或多变量；数据学习模块根据数据变量，选择相应的学习算法，建立对应的数学模型，其中，冗余变量的学习方法为主成分分析方法，单变量的学习方法为自我回归模型方法，多变量的学习方法为支持向量机或多元状态评估方法或神经网络方法，而支持向量机为最优方法；模型检测模块使用仿真/测试分析方法检测模型是否更新；数据监测模块通过变量估计、残差检验进行故障报警。智能在线监测的具体实施流程如图6所示。在此需要说明的是，智能在线监测模块中所使用的学习算法均为本领域常用算法，故在此对具体算法流程不做赘述。

混合现实模型包括：包括三维模型及三维全息用户界面，三维全息用户界面显示三维模型及核电站运行/设备参数和数据图表，并接收操作员输入的操作指令，操作指令传输至核电站模拟机。三维模型包括核电站主控制室的盘台、计算机操作站、核电站设备及厂房，这些三维模型通过三维扫描的方式进行建模。

本系统具备真实核电站主控室的全部功能，可通过混合现实技术三维显示核电站设备、厂房及用户关心的核电站运行/设备参数，而这些运行参数由核电站模拟机或核电站主控室提供，分别称为电站仿真模式和电站运行模式，这种模式系统可自由切换。系统在仿真模式时，与核电站模拟机之间具备双向交互能力，即该系统可以根据用户需要选取所关心的运行/设备参数并实时在混合现实模型上显示外，还可以通过操作混合现实模型上的三维全息用户界面向核电站模拟机发送操控指令信息。根据核电站主控室的操控安全要求，该混合现实核电站仿真和分析系统在运行模式时能够单向接收核电站主控室的运行/状态参数，但不具备向主控室发送指令信息的功能，经过计算后，可以为操作员提供结合空间信息的辅助操作提示。

操作员在使用过程中拥有混合现实主控室人机交互的空间和操作体验，可以在混合现实主控室观察与全范围模拟机相同的运行信息反馈，体验三维全息核电站设备和运行数据监测报警的功能，与此同时，还可以通过三维全息用户界面向核电站模拟机发送操控指令信息。

并且本申请的混合现实核电站仿真和分析系统可由智能在线监测模块分析核电站设备失效，由概率安全分析模块评估全厂/系统/设备的失效概率，分析结果通过混合现实模型以三维全息图像的形式实时显示，从而降低人因失误。

综上所述，本申请的混合现实核电站仿真和分析系统，可有效改善操作员的培训条件和环境，大幅降低操作员的培训费用。在核电站的日常运行和维护中，该系统为核电站运行状态和事故工况演变过程监视、事故分析提供了新的技术手段以减少人因失误，从而提高核电站的安全性。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。