Page 22 - 2026第1期核能新闻

间干涉问题。

AI 优化施工计划与资源配置。基于强化学习的施工排程优化算法，综合考

虑工序逻辑、人力配置、设备供应、场地占用、天气影响等多重约束，自动生成
最优施工方案。当现场出现设备延迟到货、恶劣天气、设计变更等突发情况时，

AI 系统可快速重新计算全局最优方案，自动调整后续任务时间和资源分配，生

成影响分析报告，并标注关键路径变化和进度风险点。

AI 辅助焊缝质量智能检测。核电建设过程中，焊缝底片或波形图数据量大，

人工判读耗时且对经验要求极高。采用卷积神经网络训练智能缺陷识别模型，快

速完成单张焊缝底片的分析，识别气孔、夹渣、裂纹、未熔合等缺陷，再由专业

技术人员确认，大幅提高焊缝检测效率和质量。

（三）运维安全领域：面向机组零非停目标的重要设备可靠性管理

核电机组进入长期运行阶段后，设备健康状况的评估与预测性维护成为运维

工作的核心任务之一。关键设备如主泵、蒸发器、发电机、变压器等，在运行环

境下缓慢退化，其状态变化往往早于告警阈值显现。传统依靠定期检修和人工巡

检的方法难以及时捕捉早期征兆，也难以在短时间内整合来自不同监测系统的数

据。
多源特征融合的设备健康状态评估。 以反应堆主泵为例，相比于传统的仅

依赖单一变量振动幅值报警的健康状态评估方法，可利用人工智能模型算法，将
主轴轴位移、机械密封水流量、电机定子温度、电流频谱等多维参数映射至高维

特征空间，滤除正常变负荷产生的波动，重新计算设备健康指数。当指数发生趋

势性偏离时，即便各单项参数均在设计阈值内，AI 模型也能提前识别出轴承支

承刚度退化或密封件微量泄漏等早期特征。

设备剩余寿命预测与检修策略优化。 AI 系统模型可结合同类型设备历史失

效案例库与实时性能退化曲线，对重要设备的关键部件进行剩余寿命动态预测，

并给出量化维护建议。如“若维持当前工况，该轴承在下个换料大修周期前发生

失效的概率为 85%，建议在本次小修中提前更换”。这种从“按计划大修”向“按

状态预知”的转变，可有效降低非计划停堆概率，确保核电站在长周期运行中的

经济性与安全性平衡。

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