一個核電站的上萬件設備，每件設備的運行狀態，千里之外的“遠程醫生”都能了如指掌，及時監測診斷。這個理想場景，正在四川走向現實。

　　5月29日，記者走進位于成都市雙流區的中核集團中國核動力研究設計院，反應堆故障診斷中心副主任何攀打開電腦上的PRID（反應堆遠程智能診斷平臺）界面，國內30余個在運核電機組報告故障情況一目了然。點開某一機組某一設備，振動幅度、頻率值等診斷結果信息立即可視化呈現。

　　PRID，是中核集團中國核動力研究設計院研發的基于大數據和互聯網的反應堆遠程智能診斷平臺，也是全國針對核電關鍵設備的智能運維平臺。在前不久舉辦的中國國際大數據產業博覽會上，該平臺入選2019年“十佳大數據案例”。

　　“該平臺的誕生，源自需求驅動。”何攀說，從上世紀80年代起，中國核動力研究設計院就組織專門機構，開始自主研發核電關鍵設備監測系統。2007年，更次實現核電站松脫部件監測系統國產化。臥式砂磨機近10年來，又陸續研發泄漏等多項監測系統。目前，這些監測系統已應用到國內30余臺在運核電機組上。

　　但隨著監測機組越來越多，“忙不過來”的現實問題越來越突出。以往是一個機組在本地設一臺監測機柜。一旦有異常，本地系統就會給出提醒信號和初步監測結果。但如何“對癥下藥”，還需相關專家從成都趕過去現場處理。“費時費力，有時還容易錯過處置窗口期。”

　　2013年，中國核動力研究設計院開始研發建立代遠程診斷平臺。但新的問題也隨之而來。“一個機組關鍵設備，每月會產生上萬條數據，以往靠人在電腦上一條一條去分析。”PRID項目技術副經理龐天楓說，近年來借助快速崛起的大數據、人工智能等新技術，代遠程診斷平臺全面升級為PRID，臥式砂磨機智能化水平大幅提升。“一些以往需幾天才能完成的診斷分析，現在只需幾個小時就能實現。”目前，該平臺正對數據的獲取和傳輸做進一步優化，在保證數據安全的同時，進一步提高數據傳輸的及時性。此外，也將在優化反應堆各類關鍵設備的診斷算法和智能識別等方面展開攻關。按照計劃，今年11月，該平臺將在福清核電站整體部署試點。“以往更多是單獨設備的遠程診斷運維，整體試點將以電站為單位推行，覆蓋面更大，效果更明顯。”

　　在中國核動力研究設計院反應堆工程研究所（二所）所長李朋洲看來，遠程智能診斷，只是核工業智能轉型的一個開端。“一個核電站的設備很多，僅閥門就有上萬個。目前該平臺只覆蓋部分關鍵設備。未來，我們希望這個‘遠程醫生’能為更多設備看病，也能看更多的病。能為更多設備看病，需要將自動監測技術擴展應用到更多設備上；能看更多的病，需要不斷依靠海量數據積累，并優化算法，提升自主學習能力，讓平臺診斷的準確性更高，判斷力更強。臥式砂磨機”（記者 朱雪黎）
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