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目前核反应堆换料检修耗时长,基于维修人员经验判断,存在缺陷识别不精确、数据零散、可追溯性低等不足,并且受个人主观影响较大。随着新一代技术的发展,如大数据、人工智能等,智能维护能够有效提高维护质量和效率。本文阐述分析了反应堆系统检修的现状和工业检修技术的进展,提出了基于大数据的反应堆系统全生命周期智能检修思路,研究了全生命周期检修数据标准、数据库构建、施工检修过程管理和智能检修方案等关键技术。以反应堆压力容器的主螺栓螺纹检修为例,提出了主螺栓螺纹检修的数据挖掘与智能决策支持技术路线、实施路径及其寿命预测,从而提高主螺栓螺纹检修过程的服务能力,有利于进一步保障核反应堆结构服役的安全性与可靠性。最后,针对智能检修技术在反应堆系统的加快推进提出了一些建议。 相似文献
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核电厂反应堆压力容器主螺栓长期运行在高温、高压、高放射性环境下,易于形成疲劳损伤。针对核电厂反应堆压力容器主螺栓的检测要求,研究并形成了一套主螺栓超声检测系统及检测技术。介绍了该检测系统的主要组成、功能及相应的检测技术,通过试验方法验证该系统及技术满足ASME规范第Ⅺ卷关于压水堆核电站役前和在役检查反应堆压力容器主螺栓体积性检查的规定要求。该系统及技术的研究,实现了核电厂反应堆压力容器主螺栓检测过程的自动化,提高了检测效率,可适用多种堆型的核电厂主螺栓检查以及其他民用承压大型螺栓的检查,具有广泛的适用性。 相似文献