摘要
パイプ状態データに基づく分析手法を提案し、これによりパイプの劣化傾向を把握し、パイプの劣化による漏れを防ぐのに役立ちます。具体的な手法は、専門家の経験に基づく健康評価とビッグデータ分析に基づく改善されたマハラノビス距離モデルの利点を組み合わせて、パイプシステムの健康状態改善モデルを定量的に構築し、これに基づいて、畳み込みニューラルネットワークと長短期記憶ネットワークを組み合わせた組み合わせ予測モデルを適用し、パイプの劣化による将来の漏れの傾向を分析して予測します。シミュレーション結果、構築された健康モデルはパイプシステムの実際の健康状態をかなり正確に反映でき、組み合わせ予測モデルはパイプシステムの劣化漏れの傾向を効果的に予測し、装置の安全で安定した運転を保証するための信号を提供します。
关键词
原子力発電所; パイプの劣化; 健康; 改善されたマハラノビス距離; 畳み込みニューラルネットワーク; 長短期記憶