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基于深度操作网络的核系统实时退化监测的虚拟传感技术：增强数字双胞胎技术的传感覆盖能力
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度学习的核反应堆异常诊断和事故预测方法，采用去噪自编码器和时间融合Transformer模型，以提高预测精度和可解释性。同时，研究探讨了深度操作网络在数字孪生系统中的应用，展示了其在核工程中的优势，推动智能维护和状态监测的发展。
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关键要点
- 提出了一种基于深度学习的核反应堆异常诊断方法，确保对嘈杂和损坏数据的鲁棒性和可解释性。
- 采用去噪填充自编码器（DPAE）进行表示提取，并结合浅层统计学习算法进行异常诊断分类和回归。
- 引入时间融合Transformer模型进行事故预测，利用多个协变量提高预测精度，并进行不确定性评估。
- 使用深度操作网络（DeepONet）建模退化滞后系统，捕捉真实系统行为的重要特征。
- 研究比较了不同卷积神经网络模型在传感器基于状态监测中的性能，强调了应对多传感器系统复杂性的重要性。
- DeepONet在数字孪生系统中的应用展现了优于传统机器学习方法的预测准确性和计算效率。
- 基于元学习的方法提高了核反应堆设计中材料性能的可信预测，解决了数据稀缺问题。
- 通过训练深度神经网络模型，提高了沸水反应堆中在线功率测量的准确性，推动了安全和经济的燃料更换设计。
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延伸问答
深度学习如何用于核反应堆的异常诊断？
深度学习通过去噪自编码器和浅层统计学习算法，确保对嘈杂和损坏数据的鲁棒性和可解释性，从而进行异常诊断。
时间融合Transformer模型在事故预测中有什么优势？
时间融合Transformer模型利用多个协变量提高预测精度，并进行不确定性评估，首次应用于反应堆事故预测中。
DeepONet在数字孪生系统中的应用效果如何？
DeepONet展现了优于传统机器学习方法的预测准确性和计算效率，适用于核工程领域的代理建模。
如何提高核反应堆设计中材料性能的预测可信度？
基于元学习的方法通过产生预测函数的分布来考虑不确定性，从而在数据稀缺情况下提高材料性能的可信预测。
在多传感器系统中，如何应对复杂性？
通过比较不同卷积神经网络模型的性能，强调了对传感器特征的单独训练和融合策略的重要性，以有效应对多传感器系统的复杂性。
深度学习如何改善沸水反应堆的在线功率测量？
通过训练深度神经网络模型，显著提高了在线功率测量的准确性，降低了离线与在线功率分布间的偏差。
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