近日， 中科院合肥研究院核能安全技術研究所在反應堆故障診斷方法研究領域取得新進展，以 “Small-batch-size convolutional neural network based fault diagnosis system for nuclear energy production safety with big-data environment”為題發表于能源領域國際權威期刊 International Journal of Energy Research。 

　　故障診斷系統是反應堆系統中重要的子系統之一，對維持反應堆安全穩定運行，提升系統可靠性起關鍵作用。本研究利用卷積網絡特性，結合監測數據狀態信息成像技術，通過設計小批量處理條件下的卷積網絡建立故障診斷模型，通過訓練和超參數優化提升模型性能，實現復雜反應堆工況準確識別，實現故障診斷功能。研究結果表明，該方法對比傳統機器學習方法，在識別準確性上有明顯優勢。 

　　在已有的工作基礎上，提出的故障診斷方法將進行進一步優化，最終集成在Virtual 4DS虛擬核電站綜合仿真系統的故障診斷與預測模塊中，提供事故預警和輔助決策功能。 

　　本研究成果獲得國家自然科學基金項目、中國科學院青年創新促進會、安徽省對外科技合作項目等資助。 

　　 文章鏈接：https://doi.org/10.1002/er.5348。