基于KNN方法的熔盐堆系统瞬态识别模型开发及分析 - 周天泽; 虞凯程; 程懋松; 戴志敏 (核技术, 2023)
TL426; 熔盐堆作为第四代先进核能系统之一,在安全性、经济性、防核扩散和可持续性等方面具有独特的优势.为了保障熔盐堆运行安全,需要快速、准确地识别瞬态工况,目前的瞬态识别方法主要依赖于操作员人工识别,这会引入较大的人为因素,严重影响核电安全.为了减少熔盐堆系统瞬态识别过程中引入的人为因素,提高熔盐堆运行安全,使用RELAP5-TMSR程序对美国橡树岭国家实验室建造运行的熔盐实验堆(Molten Salt Reactor Experiment,MSRE)的瞬态工况进行建模与仿真,产生数据集,基于K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)机器学习方法,建立了熔盐堆系统瞬态识别模型,并对识别模型在噪声下的鲁棒性进行了分析和优化.结果显示:基于KNN方法建立的熔盐堆系统瞬态识别模型在测试集上的F1分数达到99.99%;在噪声下的识别F1分数达到94.32%,具有较高的鲁棒性;进一步优化后的熔盐堆系统瞬态识别模型在噪声下的F1分数达到99.73%,能较为准确地识别MSRE的瞬态工况,满足熔盐堆系统瞬态识别需求.基于KNN方法的熔盐堆系统瞬态识别模型能够有效识别系统瞬态工况,可应用于熔盐堆智能运维,确保熔盐堆运行安全.