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摘要:
很多非核能工业已经广泛利用大数据和机器学习技术提升他们的生产力,而核电厂收集了大量历史、实时运转和维修数据,本论文提出核电厂"数字双胞胎"集成大数据和机器学习技术的构想,这就是数据驱动建模加上物理驱动建模的观念,这将更有效的利用核电厂历史和实时运转和维修数据,并依此开发预测维护系统和操作辅助工具,建立智能核电厂,目的是帮助核电厂的工程师和操作员更安全、更有效能地运转和维修核电厂.
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文献信息
篇名 智能核电厂的发展及应用
来源期刊 中国核电 学科 工学
关键词 智能核电厂 核电厂先进仿真器 数据同化技术 数字双胞胎 数据驱动建模 物理驱动建模
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 核电论坛
研究方向 页码范围 138-143
页数 6页 分类号 TM623
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
智能核电厂
核电厂先进仿真器
数据同化技术
数字双胞胎
数据驱动建模
物理驱动建模
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国核电
双月刊
1674-1617
11-5660/TL
大16开
北京市海淀区阜成路43号原子能出版社315室
2008
chi
出版文献量(篇)
1298
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2
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