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作 者:孙大健 安英辉 刘啸天[1] 姜冠男 王勇[1] 方奎元 SUN Dajian;AN Yinghui;LIU Xiaotian;JIANG Guannan;WANG Yong;FANG Kuiyuan(Suzhou Nuclear Power Research Institute Co.,Ltd.,Suzhou,Jiangsu Prov.215000,China;Daya Bay Nuclear Power Operation and Management Co.,Ltd.,Shenzhen,Guangdong Prov.518000,China)
机构地区:[1]苏州热工研究院有限公司,江苏苏州215000 [2]大亚湾核电运营管理有限责任公司,广东深圳518000
出 处:《中国核电》2024年第6期778-784,811,共8页China Nuclear Power
摘 要:随着核电厂运行时间的增加,核电厂的老化问题逐渐凸显,对核电厂的安全、稳定运行提出了更高的挑战。为了有效应对这一挑战,数据挖掘技术作为一种强大的信息分析工具,在核电厂老化管理工作中的应用逐渐受到重视。本文介绍了核电厂老化管理的背景和意义,阐述了基于深度学习的老化管理领域数据挖掘方案、分析步骤以及实际应用的案例,数据挖掘技术通过对海量数据的深度挖掘和分析,能够发现数据中的潜在规律和关联,为核电厂的老化管理工作提供有力的支持。未来,随着数据挖掘技术的不断发展和完善,其在核电厂老化管理工作中的应用将更加广泛和深入。As the operation time of nuclear power plant increases,the issue of ageing in these facilities becomes more and more prominent,which poses a higher challenge to the safe and stable operation of nuclear power plant.To address the challenge effectively,data mining technique,a powerful information analysis tool,has been attached great importance to in the ageing management.This paper introduces the background and significance of ageing management of nuclear power plant,elaborates on the deep learning-based data mining solutions in the field of ageing management,analytical procedures,and practical application cases.Through in-depth mining and analysis of mass data,potential patterns and correlations within the data can be discovered,providing strong support for the ageing management of nuclear power plant.In the future,with the continuous development and improvement of data mining technique,its application in the ageing management of nuclear power plant will be more extensive and profound.
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