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名称 : 基于时序深度学习模型的安全壳关键参数快速预测研究
发表日期 : 2022-06-07
摘要 :

主蒸汽管道断裂(MSLB)事故威胁核电厂安全运行。本文基于时序深度学习模型预测核电厂非能动安全壳冷却系统(PCCS)在MSLB事故下关键安全参数随时间变化的瞬态响应。以瞬态安全参数为研究对象,数据通过线性归一化、特征标签分割预处理,使用短期数据集训练,采用长短时记忆网络(LSTM)和循环神经网络(RNN)建立单参量与多参量协同的时序深度学习模型;由多参量协同模型预测未经训练的长期数据集。研究表明:在同类事故、不同工况下,基于时序深度学习模型的预测具有适用性;基于训练短期数据来预测长期数据方法可行;使用LSTM的单参量模型或多参量协同模型的预测精度比RNN更高,基于LSTM深度学习模型能够有效、高精度快速预测MSLB事故下PCCS瞬态安全参数响应特性, 可为事故安全分析提供快速预测分析。

网址 : http://hdlgc.xml-journal.net/
领域 : 核科学技术
出版公司 : 核动力工程
出版国家 : CN
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重点项目名称 : 小型氦氙冷却移动式固体核反应堆电源
项目所属数据集 : 2020YFB1901901数据集

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