核动力院二所一室刘才学：守护核电站安全运行的“在线医生”

作为安全、清洁、经济的能源，核电已经被越来越多的国家和大众所认同。在我国，核电机组陆续建设和投运保障了我国能源需求、缓解了环保压力，但同时，对核电设备的安全性、可靠性的要求也越来越高。为了减少反应堆非计划性停堆和避免运行事故的发生，提高反应堆运行的安全性、可靠性和经济性，自主研究并掌握核电站反应堆设备状态监测和故障诊断技术、应用并服务于核电，为核电运行保驾护航具有重大意义。

因此，在核电领域，需要这样一批专业的“在线医生”，他们研发的监测系统能应用于核电站反应堆设备的在线监测、能及时诊断设备的故障状态，帮助核电站保持安全、健康运行。中国核动力院研究设计院二所一室主任刘才学便是这支“医生”队伍中的专家。

1992年，刘才学硕士研究生毕业后，被分配到核动力院二所一室，从初来乍到时对反应堆物理和故障诊断的茫然无知到如今成长为反应堆故障诊断学科知名专家，是他二十余载的勤勉钻研、辛勤拼搏、执着追求的回馈;亲手培育核动力院反应堆故障诊断专业从无到有、从弱到强，是他善于谋篇、勤于开拓、善为人师的写照。刘才学始终铭记：作为核工业人，要有前辈两弹一艇的家国情怀，要发扬前辈艰苦奋斗的优良传统，要坚守科技强核的初心。

不服输 开创核动力院核电产品商用化先河

二所一室全称反应堆物理与屏蔽研究室，专门开展反应堆物理实验。刘才学也不例外地干过反应堆物理实验，当过运行操纵员，做过Co-60辐照装置物理设计，写过辐照装置剂量场计算程序、反应堆周期测量软件、反应性测量软件和辐照样品“跑兔”软件等。时针拨回到上世纪九十年代，二所一室物理实验任务逐渐萎缩，十多年内分配来的人都下海或调走，研究室亟需开拓新的专业方向。此时，作为青年骨干的刘才学站了出来，踏上了开拓新科研方向的征程。

在原来一室老主任杜继有老师的带领下，刘才学开始了反应堆松脱部件监测和堆内构件振动监测技术研究。“选择从事故障诊断研究是有多方面原因的，一是我国核电设备状态监测系统依赖进口，故障诊断依赖国外专家，随着我国核电产业的发展，核电设备国产化、技术支持自主化是大势所趋，值得去做;二是当时在这个方向开展研究和开发的人还很少、还没出成果，如果我们来做，并且做得好的话，是有广泛市场前景的;另一方面也是因为当时研究室面临发展危机，拓展研究方向也是必然的选择。”刘才学表示。

对当时还年轻的刘才学来说，涉足一个新的研究领域，是一个巨大的挑战。“我本科学的理论物理，研究生学的原子与分子物理，从来没有接触过反应堆故障诊断，当时也是硬着头皮上的。”刘才学说，反应堆故障诊断研究完全是从头学起，一点一点学习，通过调研、查阅国外的文献资料，学习系统的知识和方法，在掌握了反应堆故障监测入门知识后，开始实践学习。

2004年，田湾核电公司向核动力院邀请MCDS咨询专家。刘才学作为专家前往田湾核电站现场，做了为期50天的MCDS技术咨询。“当时与其说去当专家，不如说是去做了一次学生。”刘才学说，经过田湾核电站MCDS技术咨询，他开了核电工程的眼界，系统的学习了反应堆故障监测的相关知识，并用于了实践。此后，他作为项目经理与田湾核电站签订了首份松脱振动诊断技术服务合同，作为项目负责人申报了故障诊断研究相关的核动力院首个863课题和首项GF基础科研重大项目。

2006年，秦山二期扩建和岭澳二期松脱部件和振动监测系统国际招标，市场机会来了，刘才学作为投标主稿人和主答辩人，通过与国际上美国西屋、美国PAC和法国01dB的同台竞争，双双中标，由此打开了核动力院核电产品在市场竞争中胜出的先河。至今十多年来，核动力院的松脱部件和振动监测系统实现了我国所有新建的二代(二代加)、中核华龙一号、巴基斯坦核电、运行核电机组监测系统改造共48台机组的全部订单，也奠定了核动力院在反应堆故障诊断方向技术水平国内领先的地位。

通过多年的努力，刘才学引领团队研发出了核动力CRDM驱动机构智能检测仪、屏蔽泵故障监测系统、AP1000的SMS系统、压力管道LBB泄漏监测系统、核电站主泵状态监测系统、控制棒驱动机构电流诊断系统、一回路振动噪声监测系统等。这些技术储备和研发的监测产品，率先应用到了核动力CRDM检测、工程堆主泵监测中，成功实现华龙一号福清和巴基斯坦示范项目的主管道和波动管LBB泄漏监测系统自主供货，具备为CAP1000提供自主知识产权的SMS系统的能力，具备为核电站供应主泵状态监测、CRDM电流诊断和一回路振动噪声监测系统的能力，解决了巴基斯坦核级加速度计和声发射传感器出口受禁，为参与核电故障监测系统的增设和国产化替代取得了先发优势。

不止步 弄潮大数据探索核电运维新模式

最初的故障诊断研究，更多的是基于专家知识和机理模型的研究。随着核电产业的发展，原有的反应堆故障诊断技术和效能已经不能满足核电站的需求，技术创新是迫在眉睫的问题。

通过对电站几次松脱部件报警事件的成功诊断，刘才学在核电故障诊断领域获得了很高的知名度，但他并没有沾沾自喜，在这个过程中，他逐渐意识到，再高明的专家面对的也是善后事，专家未受邀请或未到达现场前，发生的损失不可逆转。“对核电站来说，不仅要保障反应堆运行的安全性和可靠性，同时也要考虑到经济性，避免反应堆非计划停堆。”刘才学说，原有的反应堆故障诊断技术基本都是需要专家去现场诊断，更多的是事故发生后，提出解决方案，这对核电站来说，并不是一件好事。依赖专家现场会诊的模式因为时效性的问题，必然会给核电站造成一些损失。如何解决这一问题，是刘才学一直在努力的方向。

10多年前，刘才学关注到了数据挖据这一新概念，在查阅了相关资料后，他迅速的将数据挖据新概念应用到了驱动机构和泵等机电设备的故障诊断技术研究中，这就是后来称之为基于大数据的机器学习甚至深度学习的人工智能方法。“随着新一代信息技术的发展，大数据、人工智能等越来越多的应用到各个领域，发挥着重要作用，对核电领域而言，大数据、人工智能等新一代信息技术的落地应用也尤其的重要。”刘才学说。

2003年，刘才学组织申报了院市场基金，通过该项基金，搭建了核电站KIR监测数据远程专家分析平台，自此开启了为核电站提供松脱振动远程分析诊断技术服务业务。到目前为止，核动力院每年为包括国内M310、AP1000、VVER机型共30多台核电机组提供松脱振动远程分析诊断技术服务，核电发生报警事件再也不用专家去现场诊断，形成了核电运维新模式的雏形。“事后分析诊断效果不佳，所以建立远程监视诊断平台是非常有必要的，可根据预测情况，及时对核电站进行技术指导并提供改进方案，可以减少停堆，减少损失。远程诊断平台为核电安全有效运行提供了技术支撑。”

2015年和2018年，刘才学又先后组织申报了中核集团和四川省经济和信息化厅支持的“故障远程智能诊断系统研制”项目，开发出了包括核电现场机组设备状态监测层、核电站数据汇集与远程传输层、核动力院的大数据管理与故障智能诊断层三层架构的核电站故障远程智能诊断平台(PRID)，PRID基于互联网、大数据、云计算理念架构，将各核电站反应堆关键设备监测的数据实时、远程传输至核动力院故障诊断中心(CRID)，建立的开放式、可扩展的故障远程诊断体系，实现大数据管理、远程监视和智能化诊断，核电设备运维模式的创新可提升核电运维技术服务水平，为核动力院维持核电设备故障远程诊断现业务、拓展到更多设备、承揽更多新机组的服务业务奠定了先机。在核行业起到了引领、示范作用，助力核能运维模式革新。2019年，“反应堆远程智能诊断平台”荣获国际大数据博览会“大数据最佳案例实践”，“反应堆关键设备运维模式管理”荣获中核集团2019年度管理创新一等奖。

谋新篇 自主研发故障预测与健康管理新技术

刘才学的脑子里总是充满了各种“新点子”，有一次，他生病去医院，观察到医院对病人、病历、化验、检查、处方、治疗等全流程数据链管理、远程监控，还开启了远程诊疗、穿戴式健康跟踪，我国核电行业在这方面是远落后于医疗行业。反应堆设备故障诊断与医院诊疗病人是相似的，那医院这套流程是不是也可以应用到反应堆设备故障诊断呢?“近年来故障预测与健康管理(PHM)技术方兴未艾，核反应堆PHM技术属于处女地。”刘才学说，作为反应堆故障诊断领域的新技术，推进故障预测与健康管理技术研发与应用是非常必要的。

随后，刘才学组织年轻人出去学习、参加培训、调研资料，通过消化吸收和思考，提出了《状态监测、故障诊断与PHM专业发展报告》，梳理出了状态监测、故障诊断和PHM概念与内涵、应用需求分析、相关法规标准、国内外技术发展现状、应用现状等，指明了状态监测、故障诊断与PHM研发方向。“过去的二十多年，我们重点在追随国外核发达国家的状态监测与故障诊断技术，即鉴别反应堆设备状态，诊断设备故障位置、类型、程度及参数量化。但是随着我国核电产业的快速发展，故障诊断研究的自主创新迫切而必要。”刘才学表示，预计“十三五”期间，通过GF预研专题，针对先进反应堆，系统开展、掌握并基本固化核动力设备状态监测与故障诊断技术;“十四五”期间将全面展开故障(寿命)预测与健康管理技术研发，以期实现设备或部件的剩余寿命或失效时间预测，根据诊断和预测数据、设备维修历史数据、备件数据，运用大数据分析技术，实现设备运维智能决策。未来，反应堆故障诊断的重点是打造故障预测和健康管理的综合性新技术。

从无到有，从弱到强，从“外行”到“内行”，一路走来，刘才学始终坚守科研强核的初心，为核电站的健康安全运行“保驾护航”。