灯塔案例 | 三门核电站

5大核心案例 1AI赋能核电关键设备可靠性管理

业务痛点

核电站数千台关键设备传统依赖月度定期离线巡检，故障发现滞后，非预期停机风险高；巡检人员工作量大，人工经验依赖性强，排故耗时长。

解决思路

引入设备健康管理系统（PHM），基于工业大数据分析与AI增强智能技术，实现从"月度离线巡检"到"小时级在线监测"的跨越式升级，变被动维修为预测性维护。

实施路径

1. 在主泵、循泵、风机、汽轮机、变压器等关键敏感设备上部署非介入式智能传感器，实时采集振动、温度、油液等参数。
2. 搭建工业大数据平台，汇聚设备全生命周期运行数据，构建设备故障预测模型。
3. 采用动态阈值报警技术，异常时系统自动发送短信通知工程师，并基于专家知识库推荐诊断方案。
4. 形成"监测→预警→诊断→处置"的闭环管理流程。

关键数据

覆盖全厂数千台关键敏感设备，实现从"月度巡检"到"小时级在线监测"的转变。

用了什么技术

PHM 03.02.01 AI增强智能 05.01.01 工业大数据 05.03.01

设备健康管理系统（PHM）在三门核电主控室和工程师站部署，对主泵、循泵、汽轮机等关键转动设备进行7×24小时在线监测。AI模型持续学习设备退化曲线，在故障发生前72小时发出预警。系统已接入全厂DCS（分散控制系统）与MES层级，异常报警自动推送至值班工程师手机APP，并关联ERP系统自动触发备件申请流程。

30%

非预期停机概率降低

50%

现场巡检人员减少

60%

故障排故时间缩短

30%

备品备件降低

5大核心案例 2耐辐照磁吸附壁面爬行机器人——安全壳在役检查

业务痛点

安全壳是核电站直径40米的圆筒型核心容器，内部空气导流板区域狭小、辐射剂量高，传统人工检查需要搭设脚手架，人员高辐射暴露风险极大，且部分死角无法覆盖。

解决思路

研发搭载耐辐照的磁吸附壁面爬行机器人，替代人工进入高风险区域执行在役检查，实现100%全覆盖检查，彻底消除人员高处作业和辐射暴露风险。

实施路径

1. 针对安全壳钢制壁面特性，设计磁吸附行走机构，确保机器人在垂直壁面全方位移动和精确定位。
2. 搭载高分辨率视频检测设备与AI图像识别算法，自动采集壁面图像并进行缺陷识别与尺寸计算。
3. 远程控制台实时回传检测数据，工程师在地面安全区域完成全部检查作业。
4. 此为核电行业首次成功应用，覆盖狭小空间、长距离、大容积、大面积垂直壁面检查场景。

关键数据

在役检查覆盖率达到100%，全面消除人员高处作业与辐射暴露风险。为核电行业首次成功应用。

用了什么技术

特种机器人 01.02.03 AI视觉检测 05.01.02 边缘计算 07.03.01

磁吸附爬行机器人在每次大修期间进入安全壳内部执行检查。机器人通过磁力轮在垂直钢制壁面上爬行，搭载耐辐照高清摄像头和激光测距模块。AI算法实时分析壁面图像，自动标记疑似裂纹、腐蚀等缺陷，并估算缺陷尺寸。边缘计算模块在现场完成图像预处理，仅将异常结果和关键帧上传至中央监控系统，大幅降低数据传输带宽需求。

100%

在役检查覆盖率

0

人员高辐射/高处暴露

首发

核电行业首例应用

全自动

缺陷识别与尺寸计算

5大核心案例 3核反应堆堆芯功率先进分析（数字孪生）

业务痛点

传统反应堆堆芯功率分布依靠离线计算和定期测量试验，每次大修后首次升满功率耗时长；运行空间过度约束导致发电灵活性受限，操纵员负担重。

解决思路

构建反应堆堆芯的"数字孪生体"——24小时不间断采集堆内测量数据，结合内置理论算法，精确还原反应堆堆芯的实时三维功率分布，优化传统测量试验方法。

实施路径

1. 部署先进的在线监测系统（OMS），24小时不间断采集堆内中子通量、温度、压力等测量数据。
2. 内置核物理理论算法（如堆芯物理计算模型），实时求解三维功率分布。
3. 与DCS（分散控制系统）联动，将分析结果反馈给操纵员工作站，辅助运行决策。
4. 持续根据机组实际运行数据校正模型参数，确保数字孪生体与物理堆芯高精度一致。

关键数据

实现堆芯功率分布毫秒级刷新，显著缩短每次大修后首次升满功率时间。

用了什么技术

数字孪生 03.01.01 工业大数据 05.03.01 仿真建模 02.02.01

OMD在线监测系统实时采集堆内数百个探测器的信号，通过高性能计算集群在数秒内完成三维中子扩散方程的求解。数字孪生模型按秒级频率更新堆芯功率分布、燃耗状态和反应性储备，操纵员可在控制室大屏上直观查看"活"的反应堆。该模型还与机组大修计划系统联动，为大修后升功率过程提供最优路径推荐，减少保守裕度带来的时间浪费。

毫秒级

功率分布刷新频率

7×24h

不间断在线监测

5大核心案例 4机组运行风险监测先进分析（PSA概率安全自动评价）

业务痛点

核电机组配置复杂，设备状态动态变化，传统风险评估依赖人工定期计算，无法实时反映当前配置下的风险水平；风险源排查效率低，容易遗漏。

解决思路

基于概率安全分析（PSA）方法，使用事件树和故障树建立核电机组模型，开发风险监测器（Risk Monitor）实现风险自动评价与风险源自动查找闭环。

实施路径

1. 建立全厂级PSA模型，涵盖所有安全系统和关键设备的事件树/故障树。
2. 开发风险监测器软件，自动获取机组运行模式、设备备用状态、不可用设备信息等实际配置数据。
3. 实现实时风险指标和三日滚动计划风险指标的自动计算。
4. 当风险指标超过阈值时，自动开展风险原因查找并推荐风险处置方案。
5. 核电行业率先实现风险自动评价及核风险源自动查找的闭环。

关键数据

已帮助电厂成功排查40多处潜在风险源，实现风险管理的从"人工计算"到"自动评价"闭环。

用了什么技术

PSA风险评估 03.03.01 工业大数据 05.03.01 决策支持 05.01.03

Risk Monitor系统部署在核电站中央控制室旁的专用工作站，通过OPC协议从DCS实时读取数千个设备状态信号。系统内置PSA模型包含200+个顶事件和5000+个基本事件，每5分钟刷新一次风险曲线。当检修活动计划录入系统时，自动计算"三日滚动风险"，如果检修窗口期风险过高，系统自动推荐调整方案。该系统已与电站工作票系统深度集成。

40+

已排查潜在风险源

5分钟

风险指标刷新频率

5大核心案例 5核电厂化学系统数智化（"黑灯实验室"）

业务痛点

一、二回路水质和化学参数分析频率高、参数多，传统人工取样+实验室分析模式效率低、数据滞后，异常发现不及时；大量重复性化学分析工作占用了专业人员有效时间。

解决思路

打造国内首个核电化学领域"黑灯实验室"——机器人自主完成取样、分析、数据上传全过程，结合化学专家知识库和AI实现数据异常快速诊断。

实施路径

1. 开发自动取样系统、化学自动分析系统与仪器（在线锌表、在线离子色谱仪、高精度在线硼测量等）。
2. 投运化学智能巡检机器人，实现二回路取样系统自动巡检。
3. 建设智慧实验室：数据采集智能化，实现自动判断、自动计划、自动质控。
4. 研发测试中：pH分析机器人、高纯锗自动进样机械臂、液闪制样机器人、样品转运机器人等。
5. 研发人工智能化学诊断系统：结合化学专家知识库和AI实现数据异常快速诊断。
6. 创建"浙江省先进压水堆水化学技术和材料研究重点实验室"。

关键数据

化学分析频次从"班次级"提升至"实时级"，样品转运和制样全程无人化。

用了什么技术

协作机器人 01.02.01 AI诊断 05.01.01 IoT传感 07.01.01

"黑灯实验室"由多台协作机器人协同工作：样品转运AGV从现场取样点取回样品后，液闪制样机器人自动完成预处理，高纯锗自动进样机械臂将样品送入分析仪器，pH分析机器人执行滴定操作。所有分析数据通过LIMS系统自动上传并生成趋势图。AI化学诊断系统对比历史数据库和专家知识库，在检测到异常时自动生成诊断报告并推送至化学工程师的移动终端。

实时级

化学分析频次

全无人

样品转运与制样

首发

核电"黑灯实验室"

AI驱动

异常快速诊断

6放射性水下机器人检修

业务痛点

核电站乏燃料水池等放射性水下区域的设备（如水箱滤网）检修，传统需排空水体或派潜水员作业，人员辐射剂量高、作业效率低。

解决思路

部署耐辐射水下机器人（ROV），在水下远程操作完成水箱滤网等设备的检修，替代高风险人工下水作业。

实施路径

1. 针对乏燃料水池等水下环境，选型耐高辐射水下机器人，搭载机械臂和视频系统。
2. 操作人员在安全区域通过控制台远程操控，机器人水下完成滤网清理、异物抓取等操作。
3. 搭载高清水下摄像头和声纳系统，实现水下环境可视化导航。
4. 与电站检修管理系统集成，水下检修数据自动归档。

用了什么技术

特种机器人 01.02.03 远程操控 03.03.02

水下检修ROV在每次换料大修期间投入运行，穿梭于深度超过12米的乏燃料水池中。机器人采用零浮力缆线设计，搭载水下LED照明和高清云台摄像头，机械臂可执行60kg级抓取作业。操作员在地面控制室内通过操纵杆和触屏界面控制，延迟低于100ms。每次检修完成后自动生成作业报告。

7智能巡检机器人（全厂级）

业务痛点

核电站厂区面积大、设备数量多，传统人工巡检存在巡检频次不足、夜间巡检质量下降、异常发现不及时等问题。

解决思路

部署多台智能巡检机器人，搭载视频检查设备和多种传感器，在常规岛、核岛辅助厂房等区域执行7×24小时自主巡检，通过AI图像识别自动判断设备状态。

实施路径

1. 针对不同区域特点部署轮式/履带式巡检机器人，预设巡检路线和检查点位。
2. 搭载高清摄像头、红外热像仪、拾音器等传感器，多维度采集设备状态。
3. AI图像识别算法自动比对设备仪表读数、指示灯状态、跑冒滴漏等异常。
4. 异常信息自动推送至运行值班工程师，极大提升运行巡检工作效率。

用了什么技术

巡检机器人 01.02.03 AI视觉 05.01.02 IoT传感 07.01.01

全厂部署约10台智能巡检机器人，分布在常规岛汽轮机厂房、核岛辅助厂房、电气厂房等关键区域。每台机器人沿预设路线自主导航，在100+个检查点位停留进行仪表读数、红外测温、声音采集。AI模型可识别200+种设备异常模式，包括表计超限、管路滴漏、异响等。巡检数据通过厂区WiFi/5G网络回传至中央巡检管理平台。

8VR安全作业体验平台 + 全数字化模拟机

业务痛点

核电站操纵员培训长期依赖实体模拟机，建设成本高、场景更新难；安全培训缺乏沉浸感，人因事故演练场景受限。

解决思路

建设VR安全作业体验平台和全数字化模拟机，前者用于安全培训与沉浸式应急演练，后者利用数字孪生技术构建全球首台三代核电机组全范围模拟机，用于操纵员技能保持和事故工况培训。

实施路径

1. VR平台配备360度旋转升降座椅、VR眼镜和精准操作手柄，模拟高处作业、动火作业、电气测绝缘等高风险场景。
2. 全数字化模拟机采用高精度数字孪生模型，多次根据机组实际运行数据校正参数。
3. 模拟机可仿真全核电站运行状态，覆盖正常运行、瞬态工况、设计基准事故和严重事故场景。
4. "理—虚—实"立体化智慧型教学环境，实现"平台+资源"型虚实结合复杂场景培训。

用了什么技术

VR/AR 05.04.01 数字孪生 03.01.01 仿真建模 02.02.01

VR平台位于培训中心，每次可容纳4人同时参训。学员穿戴VR头显后进入1:1还原的核电站虚拟场景，操作手柄可模拟开关阀门、接线操作等动作。全数字化模拟机在专用机房运行，与实体主控室布局完全一致，操纵员每6周至少完成一次模拟机复训。模拟机支持教练站注入200+种故障场景，评估操纵员的诊断和响应能力。

9智能安全帽——现场作业远程监护

业务痛点

传统现场作业监护依赖监护人在现场盯守，人力资源占用大；高处、受限空间等高风险作业场景下，监护人难以同时覆盖多个作业面。

解决思路

为现场作业人员配备智能安全帽，集成高清摄像头、语音对讲和定位模块，监护人可在中心控制室通过大屏实时监控多个作业面的现场状态。

实施路径

1. 采购/定制集成摄像头、麦克风、定位模块的智能安全帽，确保符合核电站劳保标准。
2. 部署中央监护平台，监护人可同时查看多个作业面的实时视频画面。
3. 结合电子围栏和定位技术，当人员进入未经授权的区域时自动告警。
4. 与工作票系统联动，监护范围自动匹配当前工作票覆盖区域。

用了什么技术

IoT传感 07.01.01 5G通信 07.02.02 定位技术 03.04.02

智能安全帽通过厂区5G专网实时回传1080P视频流到中央监护大屏，延迟低于200ms。每个安全帽内置UWB定位标签，定位精度30cm。监护系统支持AI自动识别未戴安全帽、未系安全带等违规行为，并在大屏上高亮告警。一名监护人可同时监护最多6个作业面，相比传统模式监护人效率提升5倍以上。

10智慧工程与智慧经营——全寿期数字化管理

业务痛点

核电工程建设和运营管理涉及海量数据和流程，传统文档管理和审批流程效率低，数据孤岛严重，难以支撑全寿期精益管理。

解决思路

围绕"智慧工程、智慧运行、智慧维修、智慧设备、智慧经营、智慧厂区"六大智慧主题，构建覆盖核电全寿期的数字化管理平台，实现数据驱动决策。

实施路径

1. 智慧工程：工程建设阶段全面应用BIM、数字化移交和施工管理平台，实现工程数据从建设期到运行期的无缝传递。
2. 智慧经营：建设企业经营大数据平台，整合财务、人力、供应链、生产数据，支撑精准管理与决策。
3. 网络安全防护：夯实网络安全基础，建立纵深防御体系，保障数字化系统安全运行。
4. 数字文化建设：培育适应数字经济的组织文化，推动全员数字化思维转变。

用了什么技术

BIM/数字化移交 02.03.01 企业大数据 05.03.02 工控安全 08.02.01

数字化移交平台在工程建设阶段已部署，所有设计图纸、设备台账、施工记录全部数字化存储，与运维期的设备管理系统无缝对接。企业经营大数据平台整合了ERP、EAM、HR、SCM等系统数据，构建了200+个管理指标仪表盘，支撑机组能力因子、大修工期、全员劳动生产率、单电成本等核心经营指标的实时监控和持续优化。

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
安全事故率	—	0%	零事故	以AI+机器人替代高风险人工作业，安全绩效全球领先
大修周期	—	—	46%	单次大修工期大幅缩短，每年可多发约15天满功率电量
劳动生产率	—	—	18%	同等人力产出更多，支撑6台机组运营目标
容量因子	—	—	1.5pp	机组可用率提升，年增加发电收益可观
非预期停机概率	基准值	—	30%	PHM系统提前72小时预警，避免非计划停机损失
现场巡检人员	基准值	—	50%	机器人替代半数巡检人力，释放专业人员专注分析工作
故障排故时间	基准值	—	60%	AI辅助诊断大幅缩短MTTR
备品备件库存	基准值	—	30%	预测性维护精确指导备件策略，降低库存资金占用
在役检查覆盖率	<100%	100%	全覆盖	爬行机器人实现安全壳全壁面无死角检查
潜在风险源排查	人工不定期	自动实时	40+处	PSA风险自动评价实现风险源闭环管理

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