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J-GLOBAL ID：202202257638204717   整理番号：22A0436040

教師なし深層生成モデルに基づく原子力発電所運転状態の異常検出法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on anomaly detection method of nuclear power plant operation state based on unsupervised deep generative model

著者 (7件)： Li Xiangyu (Heilongjiang Provincial Key Laboratory of Nuclear Power System & Equipment, Harbin Engineering University, Harbin 15001, China) ,  Li Xiangyu (College of Nuclear Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Huang Tao (Science and Technology on Reactor System Design Technology Laboratory, Nuclear Power Institute of China, Chengdu 610213, China) ,  Cheng Kun (Science and Technology on Reactor System Design Technology Laboratory, Nuclear Power Institute of China, Chengdu 610213, China) ,  Qiu Zhifang (Science and Technology on Reactor System Design Technology Laboratory, Nuclear Power Institute of China, Chengdu 610213, China) ,  Sichao Tan (Heilongjiang Provincial Key Laboratory of Nuclear Power System & Equipment, Harbin Engineering University, Harbin 15001, China) ,  Sichao Tan (College of Nuclear Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
資料名： Annals of Nuclear Energy  (Annals of Nuclear Energy)
巻： 167  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0325D  ISSN： 0306-4549  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の産業制御の分野において,異常検出法は,システムの正常運転状態に適合しないデータ項目を同定するために主に使用される。従来の機械学習アルゴリズムは,原子力発電所の異常状態を同定するために,正常および事故条件の過渡運転データを必要とする。正常条件における原子力発電所の過渡運転データは十分であるが,事故条件における過渡運転データは不足している。上述の問題を解決するために,教師なし深層生成モデルに基づく原子力発電所の異常な操作状態検出法を,本論文で,変分自動エンコーダ(VAE)と分離森林(iForest)を用いて確立した。この方法の最大の利点は,原子力発電所の正常運転データを利用して,原子力発電所の現況が正常運転または事故条件であるかどうかを効果的に同定できることである。教師なし深層生成モデルにおいて,VAEをデータ前処理のために用いて,iForestを用いて異常操作データを同定した。次に,この方式を,電力低減条件,蒸気発生器管破断事故などの7つの変数と事故条件で検証した。検証結果は,異常検出方法が事故が発生したとき,直ちに現在の異常条件を認識することができることを示した。そして,原子力発電所の運転状態に対応する操作パラメータのグループを同定するために消費される時間は,約3msであり,それは,制御システムのリアルタイム要求を満たすことができた。したがって,教師なし深層生成モデルに基づく異常検出法は,リアルタイムで原子力発電所の正常または異常操作状態を区別でき,事故分類とその後の救助のための判断基準を提供する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変分法 ,  制御系 ,  破断 ,  符号器 ,  *検出法 ,  深層 ,  判定基準 ,  蒸気ボイラ ,  学習アルゴリズム ,  *原子力発電所
準シソーラス用語： 異常検出 ,  *生成モデル ,  *運転状態 ,  運転データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 原子力発電所のデータマイニング ,  異常検出 ,  教師なし深層生成モデル ,  変分オートエンコーダ ,  隔離林

分類 (1件)： 水冷却炉の安全性  (MD06020H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 教師 ,  深層 ,  生成モデル ,  原子力発電所 ,  異常検出 ,  研究