松脱部件检测系统在核电站的应用研究

主要研究核电站松脱部件检测系统(LPMS)在出现报警后,如何辨别报警原因系误报警还是出现真实松脱部件,对核电站的安全性和经济效益有重要意义。归纳了引起LPMS报警的原因,提出了确定报警原因的分析方法,总结出了海南核电LPMS报警原因分析步骤;还通过分析国内某核电站报警事件典型处理过程,提出了LPMS系统应用相关的管理建议;对核电站建立、完善LPMS报警分析机制有一定参考意义。     

基于自适应AR模型的核电站松动件报警方法

为能快速准确地检测到核电站一回路零部件的松动或脱落,提出1种基于自适应AR（auto-regressive）模型的松动件报警方法。该方法利用自适应AR模型跟踪一回路中背景噪声的变化,先对信号进行白化处理,再计算白化后信号的短时均方根（RMS）,设置RMS动态阈值实现报警。采用秦山核电站一号机组背景噪声和松动件碰撞信号叠加进行了仿真试验,结果表明,该方法能够在低信噪比和噪声复杂变化的条件下快速检测出松动件碰撞信号。     

秦山核电厂松动部件监测系统典型误报警事件分析和处理

松动部件监测系统（LPMS）是核电厂监测一回路中是否有松脱件的基本安全工具,误报警是困扰松动部件监测的一个最重要的问题。为了甄别误报警事件,分析了秦山核电厂运行过程中的典型报警事件数据和工况信息,确认主泵启停过程中的报警、雷雨天气触发的报警、堆顶风机切换触发的报警、主系统在升温升压过程的报警为误报警,并针对这几类典型的误报警给出了解决方案。      

田湾核电厂松动部件监测系统误报警分析

介绍田湾核电厂松动部件监测系统(LPMS)的设备结构组成和报警逻辑设置。根据田湾核电厂历年来松动部件监测系统的运行记录,对典型松动部件误报警触发的案例进行故障分析和诊断,指出报警信号的特点和松动事件的触发来源。     

田湾核电厂松动部件监测系统误报警分析

介绍田湾核电厂松动部件监测系统(LPMS)的设备结构组成和报警逻辑设置。根据田湾核电厂历年来松动部件监测系统的运行记录,对典型松动部件误报警触发的案例进行故障分析和诊断,指出报警信号的特点和松动事件的触发来源。     

基于浮动报警阈值的燃料元件包壳破损监测方法的分析与研究

针对燃料元件包壳破损监测报警阈值设置为固定阈值的不足,利用数理统计与概率分析理论提出浮动报警阈值的概念,对浮动报警阈值的设置进行了初步探讨。分析表明,在燃料元件包壳破损监测中,浮动报警阈值可较真实、快速地判定燃料元件包壳破损情况并及时报警。     

通道缺陷模式下的松动部件撞击试验研究

利用在役核电站停堆检修的窗口,对核电站蒸汽发生器进行模拟松动部件撞击的试验,给出了松动部件监测系统（LPMS）在经过长期运行后的主要缺陷模式及处理方法。在指出LPMS故障自检功能中存在的盲区的基础上,分析了存在缺陷的通道对松动部件冲击信号的响应特征。研究表明,通道接触不良、电荷累积和多通道间信号干扰是造成通道信号失真的主要因素;电荷累积会对信号通道造成静电阻塞;多通道间的信号干扰是产生误报警、通道过载断路等现象的重要原因之一。      

VVER机组松脱部件监测系统设计差异及功能验证

介绍了田湾核电站水-水高能反应堆（VVER）机组松脱部件监测系统（LPMS）的设计和设备结构组成，描述了其设计与美国核管会（NRC）RG1.133相关条款要求的差异。基于这些差异以及VVER机组的特殊性，分析了拟采取的改进措施存在的困难和不利影响。为执行与NRC RG1.133中安全要求相当的功能，在田湾核电站3号机组调试阶段开展了LPMS系统的功能补充试验，获取与压力容器相关的传感器信号的响应，验证了目前的传感器布置方式能满足NRC RG1.133的设计要求。      

小波变换在核电站一回路松动件定位的应用研究

松动件定位是核电站一回路松部动监测系统（LPMS）中一个重要的内容,其中时延的精确计算是提高精度的关键。用连续小波变换方法确定碰撞信号的时间延迟,并用三角形定位方法进行了实验,结果表明小波变换对随机噪声有较好的抑制作用,奇异点位置确定比较精确,定位精度有所提高。     

压水堆核电站安全壳惰性气体监测通道报警阈值研究

分析了影响安全壳空气中惰性气体活度浓度变化的各种核素,并结合一回路冷却剂向安全壳的泄漏过程建立了泄漏模型,分别针对安全壳中惰性气体本底活度浓度值以及不同运行工况下安全壳中惰性气体活度浓度值进行建模计算,得到了不同运行工况下安全壳空气中惰性气体活度浓度的计算值,以此作为惰性气体监测通道两级报警阈值的设置依据,最终提出针对本监测通道的报警阈值设置建议,设置的两级报警阈值均与现役电站运行阈值相当,可作为相应电站报警阈值设置的参考.     

核电站中跌落零件冲击信号的时频综合报警方法

在对核电站中跌落零件冲击信号和复杂背景噪声进行时域分析和周围图法功率谱估计的荐,提出了跌落零件时频综合报警方法。该方法首先将背景噪声带通滤波,然后对信号时域预报警及频域报警确认。     

基于国产化PXI模块的松脱部件监测系统软件开发

基于国产化PXI（面向仪器系统的PCI扩展）模块,利用中国核动力研究设计院（NPIC）研制的国产化松脱部件监测系统（LPMS）进行了16通道LPMS软件的开发,本文主要介绍了软件设计要求、设计原则、设计流程,以及主界面的设计,并重点对国产化PXI控制模块接口程序的软件实现进行了详细阐述。开发的基于国产化PXI模块的LPMS软件经测试满足设计要求,并已成功应用在出口国外某核电厂的LPMS中,为保障核电厂安全经济的运行起到了积极的作用。      

基于支持向量机的环境γ剂量率模型

核电厂外围环境辐射连续监测系统获取地表γ剂量率,当剂量率超过预先规定的阈值时,系统会发出警告。但氡子体影响、系统噪声造成的数值不稳定、剂量率具有周期性的变化均会使数据出现波动从而造成无效的报警。为辨别剂量率上升的原因,建立了支持向量机模型对环境剂量率超过阈值的原因进行分类,考察了不同参数对模型精度的影响。通过2000组以上历史数据验证,结果表明,该模型能对环境γ剂量率超过阈值的原因进行准确分类,准确率达98%以上。     

一种基于电荷信号的远程在线自检单元的设计与应用

设计一种基于电荷信号的远程在线自检单元,为安装于核电厂反应堆厂房的松脱部件监测系统(LPMS)的一次仪表提供快速有效的远程在线自检方法。介绍了该远程在线自检单元的设计原理和方法、硬件设计与实现,以及软件流程设计。对远程在线自检单元进行了实验室测试,测试结果表明,在空载输出5 V低电压工作条件下可满足250 m的远程在线自检要求,同时对集成了该远程在线自检单元的国产化LPMS样机进行了鉴定试验,试验结果验证其满足工程应用环境。集成了远程在线自检单元的2套国产化LPMS产品已在巴基斯坦的恰希玛核电厂C-3/C-4机组进行了成功应用,以低成本和高效率实现了反应堆装料运行期间LPMS一次仪表的在线检测。     

Modern methods of signal processing in the loose part monitoring system

The loose part monitoring system (LPMS) in the primary circuit of the WWER-440/WWER-1000 as in any other PWR or BWR type of NPP is one of the fundamental and essential to safety diagnostic tools. The purpose of the system is to detect, localize and analyze detached or loose metal pieces. When the metal impact occurs it causes the mechanical vibration of the structures and sensors detect a burst signal. The aim of this work is to show the potential of using modern signal processing methods in enhancing the LPMS performance by solving the tasks of noise cancellation, time of arrival detection, discrimination between real and faulty alarms, and loose metal piece mass estimation.     

Development of Reactor Noise Monitor

A reactor noise monitor has been developed to provide a tool that serves the real time routine function of detecting anomalous states of operation in power reactors. In this monitor, RMS (root mean square) values and average frequencies of noise signals are calculated on a real time basis. The average frequency is defined as the frequency averaged by weighting with PSD (power spectral density) of the noise signal and proved to be equivalent to the ratio of an RMS value of the differentiated noise signal to an RMS value of the noise signal itself. Thus, the average frequency can be obtained on a real time basis by using a differentiator, an RMS calculator and a divider. The frequency components of 12 kinds of signals ranging of 0.01–36 Hz are divided into two or three frequency regions by band-pass filters and the RMS value and the average frequency of each frequency region are obtained by the digital calculation method. The performance of this monitor was tested by using a simulated anomalous signal with a peak on its PSD. From the test, it is proved that this monitor can detect more than changes of the RMS value and average frequency. The functions of this monitor were also confirmed at the actual BWR power plant.

In addition, a method to detect peak location of PSD is developed and the accuracy of the peak frequency measurement of the proposed method is investigated to be satisfactory.