智能核电的解决方案及应用

　　一个核电项目从选址到建成需要10年左右时间，工程的正常建造工期一般为62个月，耗资约300亿~400亿元人民币。对于这样一个复杂的系统工程，如何利用先进的IT技术，确保项目如期建成，是一个很大的挑战。

　　SNP构想

　　中广核工程有限公司承担大型核电工程的EPC，从选址到建成直至移交给业主，完成设计和建造的一体化。数字化驱动下的业务转型，对于公司而言非常紧迫。

　　核电业主现在对项目的要求非常高，提出“六大控制”，包括安全、质量、进度、投资、技术和环境等六个方面。在这样的要求下，怎样利用先进的数字化技术，把积累的大量知识沉淀下来，从而不断提升管理水平、增进效益，成为摆在公司面前的重要课题。要在核电站的全过程和全范围实现数字化，通过数字化提升设计、建造、运维的水平，“智能核电”(SNP)的构想由此而生。该项目是中广核集团的五大专项之一，我们希望将其理念贯穿核电的全生命周期，以系统工程的一些理论作指导，实现研发设计、智能建造、设备运维、退役等全生命周期的管理。

　　中广核SNP项目规划为三期，一期要“可见”，实现整个平台的可用性，实现初步的数据管理和验证;二期针对单一项目，实现数据的加载和一些关键应用上线;三期不断优化和丰富，实现全面的数字化、网络化、智能化。项目旨在基于配置管理、变更控制的一致性理念，基于数据的业务协同，实现全业务链的业务协同，如集成的设计评审、一体化的仿真计算、四维的施工过程模拟等。

　　SNP项目中有一些专用工具的打造，包括虚拟现实、仿真、无线传输、机器人等单项技术。而更重要的是对功能集成的研究。功能集成可以划分为四个部分：一是业务集成，用于实现整个流程的管理;二是数据集成，建造数据中心和数字孪生体;三是工具集成，包括应用架构、技术架构、数据架构等;四是集中管控，对成本、计划、时间等进行控制。单项技术加上集成技术，就构成了SNP项目的顶层策划。

　　SNP路径

　　SNP的总体目标就是打造一个开放、共享、协同的智能化体系，实现核电工程的数字化、网络化和智能化，最终还是为了使核电更安全、更可靠、更高效。实现路径是从数字化、网络化到全面的网络化，再到全部的智能化。现在处于全面数字化这一阶段，数据协同平台是其基础工作。

　　由经验来看，建设一个多维的数据平台是打造智能核电的基础。不管是网络化还是智能化、云等概念，最基础的还是做好“数据底座”。数据是非常关键的，要把数据作为资产来进行管理。公司在2017年提出数据协同业务转型，其主要目标一是保证数据源的单一，保证数据质量;二是为项目管理管控提供正确信息，服务于决策;三是实现端对端的信息可追溯性，保障合规;四是单一的入口控制，保障安全。

　　在数据方面，目前还存在不少待解决的“痛点”。例如工程领域有100多个业务系统，这些业务系统的数据都是分散存储的，是割裂的。在各个业务系统中，数字化工作都促进了效率的提升，但是整体的打通、横向的优化还有困难。在设计、采购和施工各个阶段，数据无法联动。我们说了很多年“采购和施工的进度联动”，实际上一直停留在手动或半自动化的状态，没有实现完全自动的关联。此外，工程中出现变更时，设计、采购和施工基本是迭代进行的，在此过程中怎样确保数据的一致性和可追溯。再者，面对海量的数据，怎样在保证信息安全的同时，能够便捷地找到所需信息。

　　文件和数据从最早的纸质文件到电子文件，再到数据，要实现彻底的数字化，要从IT(信息技术)到DT(数据技术)，从基于文档管理到基于数据驱动的业务，从静态设计到基于模型的动态管理，从纵向聚焦到横向打通，要以数据为主导，提升整体的业务协同和工作效率。这是数据协同业务转型的思路。

　　具体到技术路线，是要建立一个统一的数据模型，实现以实际对象为核心的数据管理。这一数据模型贯穿全生命周期，设计阶段按照系统、子系统或区域分层管理，采购阶段按照采购包管理，到建造阶段又按区域分层管理，调试阶段按照系统、子系统管理。整个生命周期所产生的数据，都按照该模型去整合和集成。

　　其中很重要的一个概念是“权威三角形”，设计要求(监管、业主要求)、设计出的东西与实际的物项，三者必须自洽。需求改变，技术要求和技术状态随之改变，进而对应不一样的实体。通过“权威三角形”，实现概念世界、虚拟世界、现实世界的一致。在复杂工程中，要控制好变更和变更的闭环管理，最核心的理念就是保持三者的一致性。这就要求有一个权威的数据源，要打造一个核心数据体系。

　　在核心数据体系中，要确定对象，明确对象的生命周期，在核心工程数据的标准和规范的基础上建立对象的关联关系和业务的数据接口，进行数据的加载和验证，从而能够从不同的视角、侧面，把所需数据提取出来变成视图。核心数据体系基于业务系统而建立，通过一体化的变更管理、全寿期的配置管理和数据可视化，形成数据协同，进而实现更进一步的价值创造，包括精益化的项目管理、基于数据的分析和决策、向业主的数字化交付等。例如设计和施工阶段采用虚拟建造技术识别风险、优化建造路径和决策。