摘要
本申请提供一种蒸汽发生器泄漏监测方法、装置及电子设备,涉及数据处理领域。在该方法中,获取对蒸汽发生器进行监测时得到的γ射线能谱数据和实时计数率数据;获取监测传感器发送的针对蒸汽发生器所在目标蒸汽管道的多变量外生激励向量;将γ射线能谱数据、实时计数率数据以及多变量外生激励向量均输入至动态自回归与时间反演神经网络模型中,得到N‑16蒸汽泄漏率预测值及置信区间;获取目标蒸汽管道的周围剂量率变化趋势;将周围剂量率变化趋势与N‑16蒸汽泄漏率预测值及置信区间进行冗余融合,生成联合诊断数据,以根据联合诊断数据对蒸汽发生器进行泄漏监测。实施本申请提供的技术方案,便于对真实泄漏状态作出有效监测判别。
技术关键词
蒸汽发生器
泄漏监测方法
泄漏率
神经网络模型
蒸汽管道
射线
监测传感器
信号处理装置
泄漏监测装置
数据
动态
神经网络结构
变量
主蒸汽隔离阀
高速模数转换器
电子设备
序列特征
双向长短期记忆