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摘要：信息化促进工业化，工业化需要信息化。数字化核电厂要以现场的实时数据、信息为基础才具有实际的效益。智能型传感器、变送器和执行器（智能型仪控设备）的采用，提供了设备的丰富状态、诊断以及历史统计数据，便于核电厂实现“状态维修”、“性能优化”、“寿命评估”和“健康管理”等管理功能，从而切实提高核电厂的信息化水平。与传统仪控设备相比，智能型仪控设备具有可提供的信息量大，配有自协调、自适应、自诊断、自校正等功能，可借助于通讯协议、或无线、蓝牙、红外等手段实现海量数据的信息传递等多重优势。因此，智能型仪控设备广泛应用于核电站后，将对核电站的运维产生深远的影响。
关键词：核电厂；智能仪控设备；运营维护
引言
核电厂仪控设备是核电站的“大脑”和“神经中枢”，关系着核电运行的安全稳定，是核安全的重要保障。部分核电厂的仪控系统由于在设备制造阶段的缺陷，投入生产运行后暴露出质量问题，导致机组故障及停堆，给核电厂造成巨大经济损失。在制造阶段引入设备监理制度，加强制造过程的质量控制和监督，保证仪控设备制造可靠性、稳定性等综合指标，成为有效的解决办法。
1新建核电厂设备可靠性管理技术准备的要求
新建核电厂必须建立设备可靠性管理的人员、文件、平台以及数据库等准备工作，技术准备主要是工程文件收集及转化、设备数据库及预防性维修大纲的准备。核电厂设备可靠性管理是通过设备分级、系统设备性能监督、预防性维修管理、纠正行动、设备可靠性持续改进、长期计划和寿期管理六个功能块进行一体化管理。设备可靠性管理是一个不断循环、持续优化的过程，贯穿核电厂的整个寿期，它既能保证设备的可靠性，又减少对设备过度维修，从而提高核电厂的安全和经济性。为了使商运后的核电厂设备可靠性管理能顺利进行，在核电厂建设阶段，要做好上游文件收集及生产文件转换、设备数据收集、设备分级、预防性维修大纲编制等工作。
2核电厂应用智能仪控设备运维方式研究
2.1从数据传递方式而言分析
有别于传统仪表的4～20mA模拟量信号传递方式，智能型仪控设备的通信方式使得海量信息的传递成为可能。智能设备广泛使用的总线协议或无线通信协议技术可大大节约电缆的数量，在保障智能型仪控设备的多功能、海量数据传输的同时，也大大提升了电站的经济性。考虑到核电项目对技术成熟度的较高要求、以及核电厂特殊的环境特点与鉴定要求，上述影响不会一蹴而就。在核电领域内，智能型仪控设备的典型应用需经历由局部区域、局部应用场景逐步向外推广和深化的过程。
2.2设备关键部件故障模式和影响分析
分析设备自身及边界范围内的其他设备／部件，识别出对设备设计功能故障产生贡献的部件，即关键部件。针对设备结构，结合各部件在系统中的运行工况和理论上存在的故障模式，确定部件可能会发生的故障模式，其中发生概率极低的故障模式不予考虑。例如，部件在设计、制造等过程中产生并遗留的原始缺陷或不足，对此，电厂应通过维修、更换或变更改造等手段来消除，而不需作为关键部件，以免浪费管理成本。
2.3极限使用条件下的试验
电源条件试验要求是样机电源在额定电压和额定频率下进行监测点的功能性能测试；分别在额定电压的上限、下限以及额定频率的上限、下限的不同组合下进行监测点的功能性能测试。
温湿度试验包括低温、高温、交变湿热及温度变化试验四项，试验过程中样机不通电。安全级模拟系统继电器样机采购的电源与本项目采用的IEC及国标进行电磁兼容试验不同，存在试验不通过的风险。监理人员要求制造厂提前搜集相关基础数据，进行抗干扰指标差异性分析并提交报告，提前制定电缆增加屏蔽层及接地改进等措施。
2.4设备分级
设备分级主要是对工艺系统设备进行关键度、工作频度和工作环境三个维度的分级识别。设备关键度分级基于设备单一故障发生时对所在系统或主设备产生后果的严重程度，分为关键、重要和一般设备。根据关键度分级，可以使电厂对设备的管理不再一刀切，而是聚焦于关键设备上。设备工作频度和工作环境分级依据设备分级方法识别条件，分别识别为频度高和低、环境严酷和良好。设备的工作环境满足高温、高湿、高辐照、腐蚀、蒸汽水冲刷、灰尘等任一项则视为工作环境“严酷”，其他的视为工作环境“良好”。设备的工作状态满足连续运行、频繁切换、频繁手动节流、处于连续得电或频繁得电状态任一项，视为工作频度高，其他的视为工作频度低。对于一般设备，虽不采用预防性维修方式，但并不排除对一般设备进行简单的维护工作，如加脂，清灰等，一般设备不需要进行工作环境和工作频度分级。
2.5从核电站生产管理流程分析
电厂维修维护是当前最可能进行数字化智能化转型的领域，而数字化智能化维修支持平台必须以设备全寿期信息为基础，因此对现场设备层进行数字化智能化基础设施建设或改造，即广泛采用智能型仪控设备，可以实时采集丰富的多维度的工艺系统与设备信息，有助于建立现场设备的全寿期信息平台，有利于实现在线状态评估、故障诊断等，促进核电站数字化运维技术的发展。智能仪控设备的管理数据可以和电厂的智能巡检数据、电厂设备的老化管理数据平台打通，提供对于设备的全方位的监测和诊断信息，实现设备的预测性维护功能。智能巡检数据和智能仪表数据共享实现设备的故障诊断和老化管理，通过智能终端录入的设备巡检数据库包括设备外观、状态、测温、测振的数据等，通过实现巡检数据库和智能仪表的设备管理信息系统数据共享，通过巡检检修维护记录有着详实的记载，并结合历史数据，逐渐形成了知识库从而对设备进行设备健康管理和设备老化管理。与智能运维系统相结合，识别出的故障通过智能功能派发到运行人员，进行巡检和维护。以往只对实时数据进行监测，发现设备隐患的故障指征，进行故障早期预警，但随着智能仪控设备的应用，针对多参数的监测可以识别故障指征的模式，从而确定未来可能发生的故障类型，故障的危害，可能发生时段等自动决策应采取的检修维护策略。将由工程师根据当前数据判断设备状态的状态检修，进一步转变为以机器预测结果为源头，全流程机器决策的预测性维护方式。
结语
现代技术日新月异，尤其对于繁重的人力投入类型的工作，可利用互联网+、大数据甚至人工智能来解决，总包方和业主应该联合起来，业主提出具体需求，总包方充分利用运维仿真技术及核电工程数据移交系统，开发新建核电厂设备可靠性管理智能技术准备系统，利用互联网+、大数据结合核电厂SSC（构筑物、系统、设备）功能设计、设备运行维护技术要求、运行技术规格书、所有运行核电厂的运行经验的结构化数据库一起，在设计、设备制造、采购、仓储、安装、调试过程中进行自动收集数据，通过人工智能进行设备分级以及PM大纲编制等工作，审查和确认工作由设备管理工程师完成，从而方便可靠的完成设备可靠性管理技术准备工作，也为建设数字化核电厂打下良好的基础。
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