本發明涉及核電站的檢測和控制領域，尤其涉及一種核電站一回路冷卻劑泄漏量的軟測量方法。

背景技術：

壓水堆核電站分為核島和常規島兩個部分，核島包括一回路(主要設備是反應堆、主冷卻劑泵、蒸汽發生器、穩壓器和相應管道)和一些安全和輔助系統，常規島與常規火電廠蒸汽動力系統大致相同，包括汽輪機、發電機、給水泵、除氧器、冷凝器(以上稱為二回路)和一些其他輔助系統。一回路和二回路的熱交換過程在蒸汽發生器中進行。通常，一回路的循環介質冷卻劑帶有一定放射性。由于一回路涉及大量的設備、管道和閥門，在長期在高溫、高壓冷卻劑的沖蝕下，極易產生薄弱環節或誘發邊界原有缺陷、裂紋的擴展，導致一回路系統冷卻劑的泄漏，當泄漏過度時，往往會導致嚴重事故的發生。目前的在役核電站中，一般是通過設置多種物理特性與不同量程的測量儀表如核素、壓力、流量、溫度、液位、輻射性等大致判斷泄漏的發生。但是，由于一回路中可能的泄漏點較多，無法通過準確安裝測量儀表的方式檢測冷卻劑泄漏量。

技術實現要素：

本發明針對核電站一回路冷卻劑泄漏無法直接檢測的問題，提供一種核電站一回路冷卻劑泄漏量的軟測量方法，通過數學模型來在線估計和預測冷卻劑泄漏量，克服現有核電站一回路冷卻劑泄漏無法直接檢測的問題。

本發明的目的是通過以下技術方案和步驟來實現的：一種核電站一回路冷卻劑泄漏的軟測量方法，包括以下步驟：

(1)選擇m個與一回路冷卻劑泄漏量有關聯的生產測量參數作為軟測量模型的輔助變量，構成測量參數向量X_m。

(2)選擇一回路冷卻劑泄漏量作為軟測量變量，構成軟測量參數向量Y_m。

(3)從一回路運行中采集一組軟測量建模樣本集構成建模樣本矩陣XX和YY，其中，是測量參數向量X_m的第i個樣本點的樣本值，是軟測量參數向量Y_m的第i個樣本點的樣本值，NN是建模樣本集中的樣本點數。

(4)對建模樣本矩陣XX和YY進行標準化、歸一化處理，使得各變量均值為0、方差為1，得到輸入矩陣X和輸出矩陣Y。

(5)將輸入矩陣X和輸出矩陣Y分成訓練樣本矩陣X₁，Y₁和測試樣本矩陣X₂，Y₂，采用基于多元統計投影原理的偏最小二乘方法在訓練樣本中建立軟測量模型其中，θ為軟測量模型參數矩陣，X₁是訓練樣本的輸入矩陣，是訓練樣本的輸出矩陣Y的軟測量預測值，并在測試樣本中進行模型驗證；為保證長時間運行時軟測量模型的精度，需要對軟測量模型參數矩陣θ定期進行模型自動校正；

(6)將當前測量數據矩陣代入步驟(5)中的軟測量模型進行預測計算，并把預測結果進行逆標準化、逆歸一化處理，得到一回路冷卻劑泄漏量預測數據向量。

進一步的，所述步驟(3)中，NN的取值在500到1000之間。

進一步的，所述步驟(4)具體為：

對建模樣本矩陣XX和YY進行標準化、歸一化處理，具體公式如下：

均值計算：

方差計算：

歸一化計算：

式中，是XX的均值和方差，是YY的均值和方差，X,Y是處理后得到的建模樣本輸入輸出矩陣。

進一步的，所述步驟(5)具體為：首先將建模樣本矩陣中NN個采樣數據分成訓練樣本矩陣X₁，Y₁和測試樣本矩陣X₂，Y₂，在訓練樣本中采用基于多元統計投影原理的偏最小二乘方法建立偏最小二乘軟測量模型P和Q分別是關于X₁和Y₁的負荷矩陣，B是內部關系系數矩陣，并在測試樣本中進行模型驗證。

進一步的，所述步驟(6)中，將當前測量數據矩陣代入步驟(5)中的軟測量模型進行預測計算，并把預測結果進行逆標準化、逆歸一化處理，采用的具體公式為：

式中，是前面進行標準化、歸一化時的均值和方差。

進一步的，所述步驟(5)中，對軟測量模型參數矩陣θ定期進行模型自動校正時，采用的校正公式為：

其中，k為當前周期數，k為大于0的正整數，θ_k+1為下一運行周期內的模型參數矩陣，θ_k為本次運行周期內的模型參數矩陣，Y_k和分別為本次運行周期內總體測量值和相應軟測量預測值；λ為尺度校正因子；Γ為校正模型的維數轉換矩陣；H為軟測量模型參數校正矩陣。軟測量模型自動校正公式中，尺度校正因子λ取值在0～1.0之間，維數轉換矩陣Γ形式為其中μ₁,μ₂為加權調制系數，取值皆為0～1.0之間；參數校正矩陣H的行數為本次運行周期內Y_k和的測量值點數、列數為最佳主元個數，H的內部元素值通過對上述建模樣本矩陣XX,YY的統計回歸分析得到，取值皆為0～1.0之間。

本發明與現有技術相比，具有有益效果如下：

(1)本發明的方法基于數據驅動的建模原理，避開了復雜的過程機理分析，使得現場實施方便，尤其適用于類似核電一回路這樣的高維且過程數據非常豐富的工業場合；

(2)本發明采用了基于多元統計投影原理的偏最小二乘方法建立軟測量模型，大大消除了由于實際工業數據具有嚴重相關性、冗余性而帶來的數據模型存在“病態”的問題，使模型精度較其它方法提高許多；

(3)本發明的方法引入了模型參數校正矩陣和尺度校正因子，使軟測量具有模型在線自動更新功能，避免了因生產模式或設備狀態變化帶來的模型不能跟蹤、預測精度下降的缺陷；

(4)本發明的方法用于實時監控核電一回路的實際運行，能使核電生產的安全性得到提高。

附圖說明

圖1是一個典型的核電一回路的設備結構示意圖；

圖2是本發明的核電站一回路冷卻劑泄漏的軟測量方法流程圖；圖中，反應堆壓力容器1、主冷卻劑泵2、蒸汽發生器3、穩壓器4。

具體實施方式

下面通過一個典型的實施案例并結合附圖，詳細闡述本發明的具體實施方式，本發明的目的和效果將更加明顯。

圖1是一個典型的核電一回路的設備結構示意圖，它由反應堆壓力容器1和三條并聯的閉合環路組成，這些環路以反應堆壓力容器1為中心輻射狀布置，每條環路都由一臺主冷卻劑泵(主泵)2、一臺蒸汽發生器3和相應管道、儀表構成，其中一個環路上連接一個穩壓器4用于一回路的壓力調節和壓力保護。這樣，在核島運行過程中，一回路中的冷卻劑將流經的所有設備和管路組成，即有：反應堆壓力容器1、各個蒸汽發生器2、各個主冷卻劑泵3、穩壓器4、所有連接管路。為實現核電生產的連續進行，通常采用DCS對一回路設備的運行加以控制和操作。由于一回路涉及大量的設備、管道和閥門，在長期在高溫、高壓冷卻劑的沖蝕下，極易產生薄弱環節或誘發邊界原有缺陷、裂紋的擴展，導致一回路系統冷卻劑的泄漏，當泄漏過度時，往往會導致嚴重事故的發生。

實施案例：

如圖2是本發明的核電站一回路冷卻劑泄漏的軟測量方法流程圖；

第一步：選擇多個(20-30個)與一回路冷卻劑泄漏量有關聯的生產測量參數作為軟測量模型的輔助變量，構成測量參數向量X_m。在此基礎上，在線采集核電一回路生產過程的操作運行數據(一般需連續采集72小時以上)。選擇的軟測量輔助變量包括：安全殼地坑水位、安全殼空氣冷凝水放射性、安全殼內露點和空氣溫度、反應堆排水量放射性、安全殼內空氣中的放射性濃度、主蒸汽放射性、一回路冷卻劑壓力、反應堆壓力容器水位、蒸汽發生器壓力、蒸汽發生器水位、一回路流量、一回路冷卻劑溫度、穩壓器水位、冷凝器排氣放射性濃度、穩壓器壓力等等。

第二步:離線采集一回路冷卻劑泄漏量，構成軟測量參數向量Y_m。

第三步：由建模樣本集構成的建模樣本矩陣為：

其中，是測量參數向量X_m的第i個樣本點的樣本值，是軟測量參數向量Y_m的第i個樣本點的樣本值，NN是建模樣本集中的樣本點數(取值在500到1000之間)。

第四步：對采集得到的數據按相應公式進行標準化、歸一化處理，得到輸入矩陣X和輸出矩陣Y，所采用的具體公式為：

均值計算：

方差計算：

歸一化計算：

式中，是XX的均值和方差，是YY的均值和方差。

第五步：按某種合適的比例(例如7：3或6：4)將建模樣本矩陣中NN個樣本點采樣數據分成訓練樣本矩陣(點數設為N)X₁，Y₁和測試樣本矩陣(點數為NN-N)X₂，Y₂。在訓練樣本中計算偏最小二乘軟測量模型X₁是上述訓練樣本輸入矩陣，是上述訓練樣本輸出矩陣Y₁的軟測量預測值，θ為軟測量模型參數矩陣(值由一個能最大保持輸出矩陣Y₁的主元和輸入矩陣X₁的主元之間相關性的主元分解算法計算求取)，P和Q分別是關于X₁和Y₁的負荷矩陣，B是內部關系系數矩陣。在上述軟測量模型中，當確定了參數矩陣θ以后，對于任意t時刻的當前實際測量數據按X_m排列順序經過標準化、歸一化處理后得到的一個輸入向量X_t，利用軟測量模型可以得到同一時刻的軟測量預測輸出向量在訓練樣本中得到軟測量模型后，用測試樣本對模型進行驗證與優化。當PLS模型的主元數目取為4時，模型參數矩陣θ的取值為一個30×3數據矩陣，元素值在－0.5到0.5之間。為保證長時間運行時軟測量的精度，對上述軟測量模型參數矩陣θ定期(24小時或48小時)進行模型自動校正。對軟測量模型參數矩陣θ定期進行模型自動校正時，采用的校正公式為：

其中，k為當前周期數，k為大于0的正整數，θ_k+1為下一運行周期內的模型參數矩陣，θ_k為本次運行周期內的模型參數矩陣，Y_k和分別為實際泄漏量在本次運行周期內總體測量值(矩陣)和相應軟測量預測值(矩陣)；λ為尺度校正因子；Γ為校正模型的維數轉換矩陣；H為軟測量模型參數校正矩陣。

軟測量模型自動校正公式中，尺度校正因子λ取值在0～1.0之間，維數轉換矩陣Γ形式為其中μ₁,μ₂為加權調制系數，取值皆為0～1.0之間；參數校正矩陣H的行數為本次運行周期內Y_k和的測量值點數(一般300～500點)、列數為最佳主元個數，H的內部元素值通過對上述建模樣本矩陣XX,YY的統計回歸分析得到，取值皆為0～1.0之間。

第六步：將當前測量數據矩陣代入軟測量模型進行預測計算，并把預測結果進行逆標準化、逆歸一化處理，得到一回路冷卻劑泄漏量預測數據向量。每次得到新的輔助變量測量值，都按計算軟測量模型預測值。

以上即為本發明一個具體、完整的實施過程，該例用來解釋說明本發明的用法而非對本發明進行限制。在本發明權利要求的保護范圍內進行的任何改變，都屬于本發明的保護范圍。