Proposition d'une méthode d'analyse basée sur les données d'état des conduites, qui permet d'obtenir la tendance à la dégradation des tuyaux, contribuant ainsi à prévenir les fuites dues à la dégradation des tuyaux. La méthode spécifique consiste à combiner les avantages de l'évaluation de la santé basée sur l'expérience des experts et du modèle de distance de Mahalanobis amélioré basé sur l'analyse des données massives, pour construire quantitativement un modèle d'amélioration de la santé du circuit de tuyauterie, puis à appliquer un modèle de prédiction combiné basé sur un réseau de neurones convolutionnels et un réseau de mémoire à court et long terme, pour effectuer une analyse de tendance et de prédiction des fuites de dégradation futures du circuit de tuyauterie. Les résultats de la simulation montrent que le modèle de santé construit peut refléter assez précisément l'état réel de santé du circuit de tuyauterie; le modèle de prédiction combiné peut prévoir efficacement la tendance des fuites de dégradation du circuit de tuyauterie, fournissant ainsi un signal pour garantir un fonctionnement sûr et stable de l'équipement.

centrale nucléaire; dégradation des tuyaux; santé; distance de Mahalanobis améliorée; réseau de neurones convolutionnels; mémoire à court et long terme