本发明涉及核电站维修，特别是一种核电站发电机组大修预演系统。
背景技术：
1、核电站发电机组是一项关系到国家能源安全的重要基础设施，其运行安全性和经济性至关重要。为了保证发电机组持续、稳定、安全运行，通常需要每18-24个月对机组进行一次大修，对各主要系统和设备进行全面检修和维护。大修作业工期一般持续2-3个月，涉及上万项具体工序，参与人员达数千人次，是一项复杂的系统工程。合理精细的大修作业方案对于保证大修质量、控制大修周期、减少辐射影响等都至关重要。
2、传统的大修作业方案设计主要依赖现场管理人员的工作经验，基于核电站二维设计图纸和有限的现场数据，通过人工方式制订作业流程和时间进度安排。这种方式不仅真实模拟能力较差，而且难以全面评估各种时间、空间、环境、人员等多维度约束条件，导致实际执行中常常出现工序冲突、计划进度延误、操作违规、辐射剂量超标等问题，给大修工作的顺利完成带来诸多不利影响。另一方面，现有的作业方案设计缺乏信息化手段，大修全流程的数据缺乏追溯和防护措施，无法确保数据的真实完整性。
技术实现思路
1、鉴于现有的核电站发电机组大修作业方案设计存在真实模拟能力差、难以全面评估多维约束条件、作业流程规划效率低下、全流程数据无法保证真实完整性等问题，提出了本发明。
2、因此，本发明所要解决的问题在于如何高精度模拟大修全过程，自动生成并多维度优化备选方案，可视化交互和人工干预，全面评估各方案并给出最优决策，确保全流程数据可追溯和防篡改。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
4、第一方面，本发明实施例提供了一种核电站发电机组大修预演系统，其包括三维数字孪生模块，利用cad和bim技术，基于核电站发电机组和周边环境的设计图纸、管线布置，构建三维数字孪生模型；数据采集模块，通过多种传感器实时获取核电站现场设备工作状态数据，为三维数字孪生模型提供真实输入参数；人工智能模拟引擎模块，基于所述三维数字孪生模型和实时数据，集成物理引擎和流程规则，对大修全过程进行模拟，并通过机器学习算法智能调整初始大修方案；虚拟现实交互模块，配备虚拟现实设备，使操作人员能够在虚拟环境中观察和交互式控制大修模拟过程；人工智能决策模块，通过深度学习技术，全面评估和对比各经优化后的大修方案多个维度的表现，给出最优决策建议，所述多个维度包括在工期、成本、辐射剂量；区块链安全模块，利用区块链技术保证大修全流程数据可追溯性和防篡改性，并通过智能合约自动监督工作合规性。
5、作为本发明所述核电站发电机组大修预演系统的一种优选方案，其中：获取核电站发电机组及周边环境的二维cad设计图纸和已有bim模型数据，并对cad图纸和bim模型数据进行分类整理；以核电站的整体布置为参考，建立统一的三维空间直角坐标系；在bim建模软件中，基于已有的bim模型数据对核电站的建筑结构和管线布置进行三维参数化建模；将二维cad图纸导入bim建模软件，根据二维cad图纸对各系统组件和设备进行三维实体建模，并将三维实体模型与bim模型集成；利用模型检查工具，检测集成后的三维模型是否存在错误，并根据检测结果对三维模型进行修复；对三维模型中与仿真分析无关的非核心区域部分进行二次简化，同时对与仿真分析相关的核心区域部分进行细化；将三维模型的几何信息与系统组件和设备的参数信息、材料属性在内的非几何信息集成，形成三维数字孪生模型；将三维数字孪生模型发布至模拟分析平台，与人工智能模拟引擎模块、虚拟现实交互模块、数据采集模块集成。
6、作为本发明所述核电站发电机组大修预演系统的一种优选方案，其中：根据检测结果对三维模型进行修复包括以下步骤：若检测到存在面重合错误，则运行建模软件的修复几何体功能，自动修复重合面；若检测到存在管线与设备模型发生空间位置冲突，则在管线专业模型中调整管线路由，以消除干涉；若检测到某设备模型缺失辅助支架部件，则现场实测获取支架结构尺寸数据，补充建模相应部件；若检测到某区域模型缺失监控摄像头，而设计文档有明确要求，则根据摄像头型号和位置补充建模；利用模型检查工具对修复后的三维模型进行全面检查，确保修复后不存在任何残留错误。
7、作为本发明所述核电站发电机组大修预演系统的一种优选方案，其中：人工智能模拟引擎模块的构建步骤如下：从三维数字孪生模块获取三维数字孪生模型数据，从数据采集模块获取实时采集的现场设备工作状态数据；基于获取的数据，在物理引擎中构建虚拟核电站环境模型，并将现场设备工作状态数据应用为物理模拟输入参数；将标准化的大修作业流程规则转化为可执行规则集，并将其导入所构建的虚拟环境模型中；物理引擎驱动执行模拟，实时获取模拟过程中产生的模拟数据；判断所获取的模拟数据是否违背可执行规则集中的约束条件，若违背则向虚拟现实交互模块发出提示信号；操作人员通过虚拟现实设备对违规模拟过程进行交互式观察和控制，对违规环节进行人工干预调整，使之符合作业标准；记录调整后的模拟过程中全部关键指标数值；机器学习算法基于记录的数据，自动识别模拟过程瓶颈和风险点，并通过优化算法调整作业参数，生成多个优化后的备选大修方案；对各优化备选方案执行多轮评估模拟，判断其在工期、成本、辐射剂量多个维度上的综合表现。
8、作为本发明所述核电站发电机组大修预演系统的一种优选方案，其中：虚拟现实交互模块的构建步骤如下：当模拟过程违反可执行规则集中的约束条件时，人工智能模拟引擎模块向虚拟现实交互模块发送违规提示信号；根据违规提示信号，虚拟现实交互模块通过以下技术手段之一或其组合对违规环节进行定位：响应操作人员的语音命令，自动切换虚拟现实场景的视角，使得违规发生区域位于视野中央；检测操作人员的手势动作，控制虚拟场景切换视角和缩放比例变化，直至清晰看到违规环节；利用虚拟现实三维可视化技术，操作人员全方位观察违规情况的详情信息；操作人员结合可执行规则集中的约束要求，分析违规发生的具体原因，并针对违规原因提出调整方案；操作人员在虚拟场景中模拟并验证调整方案，检查是否违反作业规则中的其他约束条件；若调整方案通过验证，操作人员通过语音或手势在虚拟界面确认执行此调整，系统将调整指令发送给模拟引擎；模拟引擎根据调整重新执行，操作人员继续观察，若发现新的违规则重复调整过程，直至整个过程无任何违规；虚拟现实系统自动记录操作人员的每一个调整决策和观察结果，并将这些数据反馈给模拟引擎模块。
9、作为本发明所述核电站发电机组大修预演系统的一种优选方案，其中：针对违规原因提出调整方案包括，若检测到作业时间已超过规定的临界时间节点，则结合时间约束要求分析原因，若分析发现是由于准备作业环节延期导致实际开工时间推迟，则提前部署好下一道工序的人员和物资，一旦当前作业完成，立即无缝连接下一步作业，以期赶回进度；若在设备搬迁就位作业中发现现场人员缺失，则结合人员配备要求分析，若分析发现实际作业人员编制不足，违反了相应工种的配备标准，则从其他分区调配所需的起重工和防护员，将已到场人员开展无辐射风险的准备作业，等待补员后再正式执行；在化学减污环节作业时，若检测到作业区域的通风系统未正常运行，则结合环境约束要求分析原因，若分析发现作业现场的通风参数未达标，存在化学品泄漏的安全隐患，则立即暂停作业，先行排查通风系统故障，并向上风向空置区域加派监测哨位，待条件满足后再继续作业。
10、作为本发明所述核电站发电机组大修预演系统的一种优选方案，其中：人工智能决策模块的构建步骤如下：从人工智能模拟引擎模块获取多个经过优化的备选大修方案；按照预设比例，将历史大修方案数据随机分为训练集和测试集两个部分；对训练集和测试集中的多维度数据进行标准化处理，将不同量纲的数据转换为同一数值范围；基于深度学习技术，构建一个多输入多输出的决策评估模型，输入为各备选方案在不同维度的表现数据，输出为对每个方案的综合评分；利用训练集中的数据，通过反向传播算法对决策评估模型进行训练，使其学习不同维度数据对最终决策的影响权重；在测试集上对训练好的决策评估模型进行评估，根据评估指标分析其在未见数据上的泛化能力；若测试效果不理想，则通过调整网络结构、优化超参数、增加训练数据方式优化决策评估模型；将各优化后备选方案的多维度数据输入训练好的决策评估模型，模型输出每个方案的综合评分；根据模型输出的综合评分对所有备选方案进行排序，从中选出评分最高的一个，作为人工智能决策模块给出的最优大修方案；实际执行输出的最优方案后，记录其实际表现，并与模型预测进行比较，将这部分新数据加入历史数据集中。
11、第二方面，本发明实施例提供了核电站发电机组大修预演方法，其包括利用三维数字孪生模块，基于核电站发电机组和周边环境的设计图纸和管线布置，使用cad和bim技术构建三维数字孪生模型；通过数据采集模块，利用各种传感器实时获取核电站设备的工作状态数据，为三维数字孪生模型提供真实输入参数；在人工智能模拟引擎模块中，集成物理引擎和流程规则，基于三维数字孪生模型和实时数据，对大修全过程进行虚拟模拟；利用机器学习算法分析模拟结果，智能调整和优化初始大修方案；通过虚拟现实交互模块，操作人员在虚拟环境中观察和交互式控制大修模拟过程；人工智能决策模块利用深度学习技术，从多个维度全面评估和对比各优化后的大修方案表现，给出最优决策建议；区块链安全模块利用区块链技术保证大修全流程数据可追溯性和防篡改性，并通过智能合约自动监督工作合规性。
12、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的核电站发电机组大修预演系统的步骤。
13、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的核电站发电机组大修预演系统的步骤。
14、本发明有益效果为：本发明通过构建三维数字孪生模型、人工智能模拟引擎、虚拟现实交互系统和区块链安全模块的有机集成，实现了核电站大修作业的数字化、智能化和可视化管理。能够显著提高大修作业的精准性、效率和安全性，缩短工期、降低人力和运营成本，减少辐射风险，保障作业人员的健康；同时运用区块链技术确保全流程数据安全和可追溯，通过深度学习模型对备选方案进行科学评估和决策支持，全面提升大修作业的智能化和现代化水平，为核电行业高质量发展注入新动力。
1.一种核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：所述三维数字孪生模块的构建步骤如下：
3.如权利要求2所述的核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：所述根据检测结果对三维模型进行修复包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：所述人工智能模拟引擎模块的构建步骤如下：
5.如权利要求1所述的核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：所述虚拟现实交互模块的构建步骤如下：
6.如权利要求5所述的核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：所述针对违规原因提出调整方案包括，
7.如权利要求1所述的核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：所述人工智能决策模块的构建步骤如下：
8.一种核电站发电机组大修预演方法，基于权利要求1～7任一所述的核电站发电机组大修预演系统，其特征在于：还包括，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的核电站发电机组大修预演系统的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的核电站发电机组大修预演系统的步骤。
