核电厂通风系统风量平衡试验技术导则
基于深度强化学习的户内变电站通风降噪优化设计
针对户内变电站运行发热导致温度过高引发安全风险,以及采取相关散热措施可能导致噪声扰民的问题,提出一种基于有限元仿真和深度强化学习的户内变电站进风口设计参数优化方法。以此对户内变电站通风系统进风口位置大小进行优化设计,使其获得最优通风降噪效果。首先,通过有限元分析法对其温度场、流体场和声场进行仿真建模;然后,基于大量仿真数据,采用卷积神经网络建立温度和噪声的预测模型;最后,考虑噪声约束,利用基于最大熵强化学习框架的SAC算法,以变电站室内温度最低为目标对进风口设计参数进行优化求解。研究结果表明,经过优化后的进风口设计方案能够有效降低变电站室内温度,同时使噪声满足国家规范要求。
田湾核电站3.4号机组通风过滤器阻力模拟装置研发
在核电厂通风系统调试中,该项目首次采用机械装置模拟核空气净化机组的高效过滤器初阻力、终阻力和碘吸附器的阻力,是在传统调试方法上的创新,该方法可以在行业内全面推广: 通过五种型号的过滤器阻力模拟装置组合使用,能够包容核电厂不同风量的核净化机组系统调试需求,同时,产品成本低、精度高、性能稳定,可重复使用,能大量节省调试备件: 该科研成果已应用于田湾3、4号机组核净化系统试验,节省人民币约380万元的备件损耗。目前,成果已移交给田湾5、6号机组,可以继续为5、6号机组创造经济效益。 该科研成果自主可控,具有良好的经济效益和社会效益,可广泛用于其他核电项目的净化机组系统调试。