核反应堆数字孪生发展综述与进阶之路

在此背景下，以数字化与人工智能为代表的新一轮技术革命为核能行业带来了转型契机。特别是数字孪生技术，作为连接物理实体与虚拟模型的集成化平台，提供了实现核反应堆全生命周期智能化管理的潜在路径。数字孪生，远非一个静态的三维模型，它是一个由物理实体、虚拟模型、孪生数据、服务功能与交互连接五维共生的动态、进化的数字生命体。它源于航空航天领域对高价值资产全生命周期进行精确管控的极致追求，如今已渗透至城市治理、医疗健康、交通物流等诸多领域，成为实现系统智能化的核心范式。

然而，当这一范式移植到核反应堆领域时，其内涵与挑战发生了深刻的嬗变。本文旨在系统梳理数字孪生在核反应堆运维中的应用全景，首次提出针对核能特性的五级成熟度模型与整体架构，并通过与航天、电网、医疗等领域的跨行业比较分析，揭示核反应堆数字孪生发展的独特路径、根本性挑战与未来方向。

Fig. 1. Overall framework of this paper.

Level 0 | 仿真指导级：虚拟模型具备仿真分析与培训功能，但尚未与物理实体建立实时连接；

Level 1 | 态势感知级：实现单向数据连接，支持系统级、设备级与堆芯级状态监测与评估；

Level 2 | 智能辅助级：具备双向数据交互能力，可基于机理模型与智能算法进行故障诊断与寿命预测；

Level 3 | 决策强化级：机理与数据模型深度融合，支持异常与事故状态的实时推演与优化决策；

Level 4 | 共生自治级：模型具备自校正与自演化能力，实现虚实长期自主运行与动态重构。

Fig. 4. Maturity hierarchy model for nuclear reactor DT.

此外，本文构建了核反应堆数字孪生的整体架构图，其底层是反应堆这一极端复杂的物理实体及其高保真虚拟映射；中层是汇聚、处理海量多源异构数据的“孪生数据”层；顶层则是赋能全生命周期、跨尺度协同的“服务与应用”。该架构体现了从“设备级—系统级—复杂系统级”跨尺度协同与全生命周期服务的理念，阐明了数字孪生技术的服务域应同时具备空间整体性和时间纵深性两大特征。

Fig. 3. Overarching framework of the nuclear reactor DT.

1. 培训

在数字孪生应用的初期，其核心功能是构建一个与物理反应堆完全一致的高保真全范围模拟器。核心价值在于，操作员在此虚拟环境中可以反复进行“无风险试错”式训练，熟练掌握规程操作，锤炼在紧急状况下的决策与响应能力，将应对流程从“有意识的执行”深化为“肌肉记忆式的条件反射”，从而极大降低实际运行中的人因错误。当前的技术前沿正将移动终端、增强现实与虚拟现实融入数字孪生培训系统。例如，法国电力等企业正致力于通过AR眼镜等技术，为现场工作人员叠加设备信息、操作流程与风险提示，极大地提升了情境感知能力，实现了从“在模拟器中学习”到“在虚实融合环境中实战”的跨越。

2. 监测

数字孪生构建了覆盖反应堆全系统的“神经系统”，其监测能力可分为两个层面：

直接感知层：部署在极端环境下的耐辐射、耐高温先进传感器。

间接推断层：对于无法直接测量的关键状态变量（如堆芯内部三维功率分布场），数字孪生通过融合机理模型与实时数据，进行高精度逆向重构。基于数据同化：采用卡尔曼滤波、集 合卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，将稀疏的观测数据与物理模型结合，动态修正模拟轨迹，显著提升对中子场、热工参数等的预测精度。基于人工智能：利用如径向基函数神经网络、DeepONet神经算子等模型，建立从局部探测器信号到全局物理场的复杂映射关系，充当实时虚拟传感器，实现了对不可观测量场的“软测量”。

3. 诊断

数字孪生断能力覆盖从系统到设备的各个层级，旨在实现故障的快速定位、因果识别与严重性评估。

系统级诊断方面：早期多采用模型与知识驱动，如PRODIAG系统，将热工水力物理原理嵌入诊断内核，提供高解释性。符号有向图与贝叶斯网络则擅长描绘故障传播路径与不确定性推理，能够有效诊断压水堆的初期故障并推断其影响路径。数据驱动方法：利用支持向量机、卷积神经网络等方法，对运行参数乃至其转换的二维图像进行模式识别，实现高精度异常检测与瞬态识别。为解决反应堆异常场景无法穷尽枚举的难题，持续学习、无监督深度聚类等前沿技术被提出，使模型能从无标签数据中自动发现未知故障。在严峻事故场景下，隔离森林等轻量级算法可作为物理方法的补充，实现无预标注的自主异常检测。

设备级诊断方面：聚焦于核反应堆中至关重要的电子与机械设备。电子设备（如IGBT等），其故障通常由过应力、电化学退化等因素引发。研究采用堆叠自编码器、稀疏卷积自编码器等算法从时域信号中提取故障特征，并利用经验模态分解、卷积预处理Transformer 等算法实现故障模式的快速识别与定位。机械设备（如泵、阀、控制棒驱动机构等）：其失效模式多为疲劳、磨损、腐蚀等退化机制。方法涵盖从振动信号的谱分析，到变分模式分解-小波包能量熵等自适应特征提取技术。针对故障样本远少于健康样本的数据不平衡难题，深度强化学习与迁移学习被有效应用于从有限样本中挖掘宝贵信息。近期，多模态大语言模型也开始被探索用于复杂设备的故障识别与定位。

4.预测

预测是数字孪生实现“先知先觉”、支撑预测性维护的核心功能，主要聚焦于设备剩余寿命预测与系统参数趋势预测。

设备剩余寿命预测：旨在预报设备性能退化轨迹及残余使用寿命。方法包括可靠性统计法、环境应力法、性能退化法等，其中性能退化法为当前主流。机理模型（如基于粒子滤波的蒸汽发生器传热管裂纹扩展预测）与数据驱动模型（如时间卷积网络、SDAE-LSTM混合模型）被广泛研究。新兴的贝叶斯深度学习能够自然量化预测的不确定性，而自适应多尺度特征融合等模块则进一步提升了预测精度。

系统参数趋势预测：旨在预见短期内系统或关键参数的动态变化，为操作员提供决策窗口。正常工况预测：利用LSTM、人工神经网络在线训练等方法，成功实现了对蒸汽发生器水位、冷却剂泵密封泄漏流量等关键参数的数小时乃至数天前的有效预测。事故工况预测：在LOCA（失水事故）等设计基准事故中，深度学习模型能够基于少量输入参数，快速（误差<10%）预测核心压力、破口流量、峰值包壳温度等安全关键参数，其计算成本远低于传统系统程序，为事故管理提供了前所未有的快速分析工具。时序融合Transformer（TFT）等先进模型还被用于在事故场景下提供可解释的参数预测。

5. 优化

数字孪生在此扮演着 “超级大脑” 的角色。它将运行规程、专家经验与实时数据融合，通过强化学习、模型预测控制等算法，在确保安全红线的前提下，动态寻找经济性与效率的最优解，实现从“人为遵循规程”到“机器寻优决策”的范式转移。包括：决策优化、控制优化和维护策略优化。

其中决策优化尤为关键，是构建未来人机协同的智能运行决策范式的关键枢纽。基于深度强化学习方法的训练，使得数字孪生能够在复杂的异常处置等操作中，动态生成并快速评估成千上万种操作策略，自动推荐在安全性与经济性之间达到帕累托最优的行动方案，将运行模式推向“机器推荐、人类裁决”的新阶段。

进一步地，为了更深刻理解核能数字孪生的独特性，我们将其同航空航天、电网储能、船舶工程、医疗健康四大数字孪生赋能领域从核心目标、数据环境、监管要求、根本挑战等多个角度开展对比分析，分析得出核能数字孪生相关独特挑战：

展望未来，核能数字孪生的发展路径已然清晰：短期，需致力于建立标准化的评价体系与架构，优化传感器布局以填补数据鸿沟，并在模型保真度与计算效率间寻找工程化的平衡点；长期，则需追求虚拟与物理空间在时空尺度上的精准统一，构建具备自我演进能力的自主模型，并最终实现人-机-环境深度融合的共生智联系统。