核反应堆故障判定方法、装置、设备、存储介质和产品与流程

1.本技术涉及核电系统技术领域，特别是涉及一种核反应堆故障判定方法、装置、设备、存储介质和产品。


背景技术：

2.随着核电技术的发展，核反应堆系统组成的零件、部件、设备、系统软硬件越来越复杂，相应的发生故障的隐患也随之增加。若核电厂系统或设备失效，可能导致关键部件被烧毁并释放大量的放射性，对人民群众的生命安全造成巨大威胁。因此，针对核反应堆进行故障分析，对于整个核电厂的安全运维十分重要。
3.传统方法中利用故障树分析法对核反应堆进行故障分析，将核反应堆中各关联事件通过逻辑门进行表征，然后根据系统设计结构，对核反应堆进行故障预警或者故障诊断，从而展开针对性的维修。
4.然而，上述方法无法准确获取核反应堆的故障判定结果，导致无法对核反应堆系统进行有效维修。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确分析核反应堆故障的核反应堆故障判定方法、装置、设备、存储介质和产品。
6.第一方面，本技术提供了一种核反应堆故障判定方法。该方法包括：
7.获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；
8.通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的；
9.根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
10.在其中一个实施例中，若目标事件为顶层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的底层事件；
11.若目标事件为底层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的顶层事件；
12.其中，顶层事件表示核反应堆本体发生故障的事件，底层事件表示核反应堆中可更换部件发生故障的事件。
13.在其中一个实施例中，目标事件为顶层事件，根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果，包括：
14.根据各底层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第一故障概率条件的目标底层事件；
15.确定核反应堆的故障判定结果为目标底层事件为引起顶层事件发生故障的事件。
16.在其中一个实施例中，该方法还包括：
17.输出目标底层事件的维修指示，维修指示用于指示用户更换目标底层事件对应的部件对核反应堆的故障进行维修。
18.在其中一个实施例中，目标事件为底层事件，根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果，包括：
19.根据各顶层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第二故障概率条件的目标顶层事件；
20.确定核反应堆的故障判定结果为底层事件发生故障将会引起目标顶层事件发生故障。
21.在其中一个实施例中，该方法还包括：
22.根据目标顶层事件的故障概率，构建核反应堆的可靠性量化函数；
23.根据可靠性量化函数和目标时刻的核反应堆运行状态数据确定核反应堆在目标时刻之后的剩余寿命；目标时刻为当前时刻之后的任一个时刻。
24.在其中一个实施例中，故障推理模型的构建过程包括：
25.通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率；每个节点对应至少一个事件，各节点包括顶层节点、中间节点和底层节点三个层级的节点，且不同层级的节点对应不同类型的事件；
26.根据故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率，构建故障推理模型。
27.在其中一个实施例中，通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成各关联节点的条件故障概率，包括：
28.获取核反应堆中各节点的历史故障事件的运行时间，以及各节点发生不同类型故障的次数；
29.根据各节点发生不同类型故障的次数，获取核反应堆中各关联节点的故障次数；
30.根据核反应堆中各关联节点的故障次数，获取各关联节点的条件故障概率。
31.在其中一个实施例中，获取各节点发生不同类型故障的次数，包括：
32.获取各节点发生不同类型故障时的事件参数区间；
33.根据事件参数区间，以及核反应堆发生历史故障事件时各节点对应的运行状态数据，统计各节点发生不同类型故障的次数。
34.第二方面，本技术还提供了一种核反应堆故障判定装置。该装置包括：
35.数据获取模块，用于获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；
36.概率获取模块，用于通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的；
37.结果获取模块，用于根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
38.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述第一方面中任一项实施例中的方法的步骤。
39.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项实施例中
的方法的步骤。
40.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项实施例中的方法的步骤。
41.本技术实施例提供的核反应堆故障判定方法、装置、设备、存储介质和产品，首先获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；然后通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。其中，故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的。由于该方法是通过故障推理模型确定核反应堆的故障判定结果，而故障推理模型是基于故障核反应堆各事件的运行状态数据和条件故障概率搭建的。相当于是在对核反应堆故障事件进行推理的过程中，考虑到了核反应堆各事件的多个运行状态，并将各故障事件多个状态之间的关系以概率的形式表征，这样获取的故障判定结果更具有区分度，能够准确获取核反应堆的故障判定结果，便于对核反应堆系统进行有效维修。
附图说明
42.图1为一个实施例中核反应堆故障判定方法的应用环境图；
43.图2为一个实施例中核反应堆故障判定方法的流程示意图；
44.图3为一个实施例中核反应堆故障诊断判定步骤的流程示意图；
45.图4为一个实施例中核反应堆故障预测判定步骤的流程示意图；
46.图5为一个实施例中核反应堆剩余寿命确定步骤的流程示意图；
47.图6为一个实施例中故障推理模型构建步骤的流程示意图；
48.图7为一个实施例中的核反应堆各事件关系的网络结构示意图；
49.图8为一个实施例中条件故障概率获取步骤的流程示意图；
50.图9为一个实施例中故障次数获取步骤的流程示意图；
51.图10为一个实施例中核反应堆故障判定装置的结构框图；
52.图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
53.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
54.本技术实施例提供的核反应堆故障判定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，采集设备102用于采集核反应堆发生故障时的运行状态数据，并与服务器104通信连接，将运行状态数据传输到服务器104，终端106通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。数据存储系统存储核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和目标事件发生故障时的运行状态数据，服务器104根据核反应堆的历史故障事件的运行状态数据构建故障推理模型，再结合目标事件发生故障时的运行状态数据，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率。终端106显示各候选事件的故障概率。其中，
终端106可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
55.故障一般指系统或设备在运行过程中出现异常，不能达到预期性能要求，表征为工作性能的参数超过某一规定界限，有可能使设备部分或全部丧失功能。在核反应堆的运行过程中，故障时有发生。因此在核电厂机组运行时，一直都存在两个重要需求：(1)在事故进程早期阶段能够检测出异常故障征兆，即故障预警；(2)在故障发生时，能够做识别发生异常的根本原因(故障诊断)。
56.如何对核反应堆的故障进行有效分析一直是核电技术领域人员的重要研究课题。
57.故障树分析(fault tree analysis，fta)是对核电厂复杂系统进行可靠性、安全分析的基础性工具，将系统最不希望发生的故障状态作为故障分析的顶层目标，然后根据系统设计结构，寻找导致这一最终故障发生的全部因素，然后找到导致这些因素发生的下一级全部直接因素，直到一些根本性无需再深究的因素为止。故障树从顶层故障出发，按照一定的逻辑关键从总体到部件一层一层的细化，推理分析故障形成的原因，并最终确定故障发生的最初基本原因、影响程度和发生的概率。因此，故障树分析有助于弄清核电机组或系统的故障模式，在对系统或设备的故障进行预测和诊断时，也有助于找出薄弱环节，以便于在设计时加以改进，或者维修时，增加部件备品，采取有效的维修措施，预防故障的发生。
58.具体地，故障树包括顶层事件、中间事件和基本事件，以及与门、或门、转入/转出等构成。从顶层事件开始，对每一个中间事件、基本事件通过逻辑关系来连接。显然，从顶事件出发寻找基本事件的过程，就属于发现故障后的故障诊断问题，而从基本事件出发，求解顶事件的过程，则属于预判发生顶层事件的可能性问题。但是故障树分析方法仅适用于故障机理确定、故障逻辑关系清晰的系统，原因概括如下：
59.(1)故障树中事件的状态仅有两种状态(正常或故障)，但在核电厂实际运行过程中，可能存在更多的状态(例如，对于设备或旋转部件的裂纹，是由从小裂纹扩展到大裂纹的，此时很难用二元划分的方法，来界定这个裂纹表征的失效程度)，此时故障树难以描述多状态事件。
60.(2)故障树中的逻辑门描述(与、或等)都是确定性的逻辑关系，即上一级事件与下一级事件之间存在明确的因果关系，但对于核电厂复杂系统，可能有很多可能性导致故障发生，且发生是以某种概率分布的形式进行性的，此时故障树就难以表征上一级与下一级之间存在的不确定性的故障诊断问题。
61.为了准确获取核反应堆故障的判定结果，本技术提供了一种核反应堆故障判定方法，本实施例中核反应堆故障判定方法，以应用于图1中的终端106为例进行说明，如图2所示，判定方法包括以下步骤：
62.s202，获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据。
63.其中，核反应堆又称为原子能反应堆或反应堆，是能维持可控自持链式核裂变反应，以实现核能利用的装置。核反应堆通过合理布置核燃料，使得在无需补加中子源的条件下能在其中发生自持链式核裂变过程。
64.具体地，在已知核反应堆发生故障的情况下，获取运行状态数据，首先确定目标事件，然后根据该目标事件发生的故障确定一系列的运行参数，比如目标事件的故障种类、故
障等级以及故障时间等参数，将这一系列运行参数作为目标事件发生故障时的运行状态数据。
65.s204，通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的。
66.应当理解的是，本技术实施例中的故障概率是表征核反应堆一个事件发生某一故障的概率。示例性地，若核反应堆中包含事件a，事件a发生故障a，则则p(a＝a)表示事件a发生故障a的故障概率。
67.本技术实施例中的条件故障概率指的是核反应堆至少两个关联事件发生故障的概率。示例性地，若核反应堆中包含事件a和事件b，事件a和事件b相关联，事件a发生故障a，事件b发生故障b，则p(a＝a|b＝b)表示在事件b发生故障b时，事件a发生故障a的条件故障概率。
68.其中，故障推理模型是表征核反应堆各事件关系的一个模型，具体包括节点和连接各节点的有向箭头。其中，故障推理模型中的节点指的是核反应堆的各事件，节点的位置关系是核反应堆的关联事件，连接各节点的有向箭头指的是核反应堆关联事件的逻辑关系。
69.需要说明的是，故障推理模型中的有向箭头是以条件故障概率进行描述的，并且条件故障概率是基于核反应堆的历史故障事件确立的，也就是说故障推理模型是通过概率值将核反应堆中的各事件联系起来。对应的，故障推理模型的输出也是以概率值的形式进行表征。可选的，历史故障事件可以是基于核反应堆在实际场景中的真实事件，也可以是在实验室条件下对核反应堆发生故障的模拟事件。
70.在获取故障推理模型之后，需要结合运行状态数据获取故障概率。具体地，根据目标事件获取与目标事件相关联的多个候选事件，并且在故障推理模型中，获取目标事件和与目标事件相关联的多个候选事件对应的节点以及各节点的条件故障概率，再结合故障推理模型中的条件故障概率获取与目标事件相关联的多个候选事件的故障概率。
71.s206，根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
72.核反应堆发生故障时，考虑到导致故障发生的因素可能包含一个或者多个故障因素，同时该故障也会导致一个或者多个事件发生故障。也就是说，各候选事件的故障概率可以是多个故障因素对应的多个概率，也可以是多个故障预测对应的多个概率。因此，需要根据故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
73.本技术实施例中可以是根据某一个概率阈值设置故障概率范围，确定故障判定结果，也可以直接确定一个具体的故障概率值，确定故障判定结果。并且候选事件不同，对应的故障概率表达的含义也不一样。
74.可选的，当候选事件的故障概率是多个故障因素对应的概率时，此时故障概率表示候选事件对故障事件的影响程度。故障概率越大，故障概率对应的候选事件对故障事件的影响越大；故障概率越小，故障概率对应的候选事件对故障事件的影响越小。
75.可选的，当候选事件的故障概率是多个故障预测对应的概率时，此时故障概率表示候选事件对故障事件发生的可能性。故障概率越大，故障概率对应的候选事件发生的可能性越大，故障概率越小，故障概率对应的候选事件发生的可能性越小。
76.本技术实施例中，首先获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；然后通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。其中，故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的。由于该方法是通过故障推理模型确定核反应堆的故障判定结果，而故障推理模型是基于故障核反应堆各事件的运行状态数据和条件故障概率搭建的。相当于是在对核反应堆故障事件进行推理的过程中，考虑到了核反应堆各事件的多个运行状态，并将各故障事件多个状态之间的关系以概率的形式表征，这样获取的故障判定结果更具有区分度，能够准确获取核反应堆的故障判定结果，便于对核反应堆系统进行有效维修。
77.构建故障推理模型中各节点信息时，一般地需要结合核反应堆的各种事件进行节点判定，以获取有效的故障推理模型。基于此，下面通过一个实施例对核反应堆事件的具体判断方式进行说明。
78.在一个实施例中，若目标事件为顶层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的底层事件；若目标事件为底层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的顶层事件。其中，顶层事件表示核反应堆本体发生故障的事件，底层事件表示核反应堆中可更换部件发生故障的事件。
79.目标事件指的是核反应堆中由于多种因素发生故障且共同作用产生的复合事件，比如堆芯损毁、燃料的温度、放射性因素的释放或者安全系统失效等事件；底层事件指的是核反应堆中无须深究的基础事件，比如器件的老化、部件由于突发故障而损坏等事件。
80.当目标事件是顶层事件时，表明目标事件是由于多种底层事件发生故障且共同作用产生的复合事件，此时，将多种事件作为与目标事件逻辑关联的多个候选事件，并且各候选事件是不同类型的。比如顶层事件t发生故障是由于底层事件a发生故障a和底层事件b发生故障b共同导致的，那么目标事件为顶层事件t，候选事件是发生故障a的底层事件a和发生故障b的底层事件b。
81.当目标事件是底层事件时，表明目标事件是核反应堆中无须深究的基础事件，此时目标事件会导致不同类型的顶层事件发生。比如底层事件a发生故障，会导致顶层事件t1发生故障t1，也会导致顶层事件t2发生故障t2，那么目标事件为底层事件，候选事件是发生故障t1的顶层事件t1和发生故障t2的顶层事件t2。
82.本技术实施例中，将目标事件与候选事件的逻辑相关联构建故障推理模型，能够实现从顶层事件到底层事件的故障诊断，也能够实现底层事件到顶层事件的故障预测，提升了故障推理模型的全面性。
83.在故障诊断的过程，可以直接从故障现场的运行数据获得，也可以根据故障产生的内部机理进行分析，以准确判断顶层事件发生故障的原因。基于此，下面通过一个实施例，对故障诊断的具体判定步骤进行说明。
84.在一个实施例中，如图3所示，目标事件为顶层事件，根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果的过程包括以下步骤：
85.s302，根据各底层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第一故障概率条件的目标底层事件。
86.其中，第一故障概率条件可以是根据某一个概率阈值设置故障概率范围，确定目
标底层事件，也可以直接确定一个具体的故障概率值，确定目标底层事件。比如，底层事件a的故障概率是50％，底层事件b的故障概率是45％，底层事件c的故障概率是5％，若设置故障概率大于40％的底层事件为目标底层事件，此时获取的目标底层事件是底层事件a和底层事件b。若设置故障概率为50％的底层事件为目标底层事件，此时获取的目标底层事件是底层事件a。
87.s304，确定核反应堆的故障判定结果为目标底层事件为引起顶层事件发生故障的事件。
88.核反应堆的故障可以确定一个或者多个目标底层事件。当目标底层事件是一个事件，表明该目标底层事件是引起顶层事件发生故障的事件，当目标底层事件是多个，表明多个目标底层事件共同作用是引起顶层事件发生故障的原因。
89.本技术实施例中，根据第一故障概率条件对核反应堆故障进行诊断，能够在获取各底层事件的同时，进一步区分各底层事件对顶层事件发生故障的影响程度，便于对核反应堆进行针对性维修。
90.在进行故障诊断之后，一般地结合故障信号对故障因素对应的底层事件进行维修，以快速恢复核反应堆的正常状态。基于此，下面通过一个实施例，对故障维修的具体实施过程进行说明。
91.在一个实施例中，本技术实施例中提供的核反应堆故障判定方法还包括：输出目标底层事件的维修指示，维修指示用于指示用户更换目标底层事件对应的部件对核反应堆的故障进行维修。
92.其中，目标底层事件的维修指示包括目标底层事件的位置和故障概率等信息，具体可以通过蜂鸣器、报警装置或者显示屏等方式进行展示。当维修指示的指令发出时，维修人员能够快速定位目标底层事件对应的部件，并执行更换部件的动作。
93.本技术实施例中，通过维修指示提醒用户进行故障维修，不需要巡检人员线下实时地对每一个底层事件进行监测，查找目标底层事件进行维修，从而提升核反应堆故障诊断的效率。
94.与故障诊断的过程相对应，在故障预测的过程，可以直接从故障现场的运行数据获得，也可以根据故障产生的内部机理进行分析，以判断顶层事件发生故障的概率。基于此，下面通过一个实施例，对故障预测的具体判定步骤进行说明。
95.在一个实施例中，如图4所示，目标事件为底层事件，根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果，包括以下步骤：
96.s402，根据各顶层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第二故障概率条件的目标顶层事件。
97.其中，第二故障概率条件是根据各顶层事件的故障概率的最大值，确定目标顶层事件。比如，顶层事件a的故障概率是45％，顶层事件b的故障概率是55％，此时获取的目标底层事件是顶层事件b。若顶层事件a和顶层事件b的故障概率都是50％，此时获取的目标顶层事件是顶层事件a和顶层事件b。
98.s404，确定核反应堆的故障判定结果为底层事件发生故障将会引起目标顶层事件发生故障。
99.核反应堆的故障可以确定一个或者多个目标顶层事件。当目标顶层事件是一个事
件时，表明该底层事件发生故障会引起一个顶层事件故障，当目标顶层事件是多个事件时，表明该底层事件发生故障会引起多个顶层事件发生故障。
100.本技术实施例中，根据第二故障概率条件对核反应堆故障进行预测，能够在已知底层事件发生故障的情况下，通过比较多个顶层事件发生故障的概率，获取最有可能发生故障的事件，便于对核反应堆进行维护。
101.在进行故障预测之后，可以通过记录核反应堆的运行状态，获取故障推理模型的故障运行数据，也可以通过对故障数据进行计算，完成核反应堆的一系列性能评价。基于此，下面通过一个实施例，对核反应堆的故障的具体评价过程进行说明。
102.在一个实施例中，如图5所示，本技术实施例中提供的核反应堆故障判定方法还包括以下步骤：
103.s502，根据目标顶层事件的故障概率，构建核反应堆的可靠性量化函数。
104.其中，可靠性量化函数是用于计算核反应堆剩余寿命的函数。
105.在目标顶层事件有发生故障的风险，并且核反应堆依然能够安全运行的情况下，可以根据目标顶层事件的故障概率构建核反应堆的可靠性量化函数：
106.t(t)＝r(a)
×
p(t＝a) k(t)
ꢀꢀ
公式1
107.公式1中的t(t)是可靠性量化函数，r(a)和p(t＝a)表示顶层事件t处于故障a时的概率和可靠性值，k(t)为核反应堆在顶层事件t处于故障a时的额定的寿命时间。由于核反应堆处于持续运行状态，因此顶层事件的故障也在发生变化，对应的，k(t)也随着顶层事件的故障变化而变化。
108.s504，根据可靠性量化函数和目标时刻的核反应堆运行状态数据确定核反应堆在目标时刻之后的剩余寿命；目标时刻为当前时刻之后的任一个时刻。
109.结合给定或者假设给定未来的所有时刻的测量值时，动态地估计未来时刻所有的可靠性量化函数，则核反应堆的剩余寿命估计为：
[0110][0111]
公式2中的tk表示当前时刻之后的任一个时刻。显然，剩余寿命是基于可靠性量化函数对事件的积分运算获取的，随着tk的变化，剩余寿命将逐渐减少。此外，随着核反应堆的持续运行，故障概率和额定寿命时间也会发生变化，那么t(t)将发生变化，从而影响核反应堆的最终剩余寿命。
[0112]
本技术实施例中，根据故障概率构建可靠性量化函数，并通过可靠性量化函数对时间的积分计算核反应堆的剩余寿命，能够通过简单的计算方式获取剩余寿命，从而实现经常性的预测性维修，为系统的剩余寿命提供支持。
[0113]
在对核反应堆故障诊断的过程中，一般地通过构建故障树或者故障模型进行故障诊断，以有效表征核反应堆。基于此，下面通过一个实施例，对故障推理模型的具体构建过程进行说明。
[0114]
在一个实施例中，如图6所示，故障推理模型的构建过程包括以下步骤：
[0115]
s602，通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率；每个节点对应至少一个事件，各节点包括顶层节点、中间节点和底层节点三个层级的节点，且不同层级的节点对应不同类型的事件。
[0116]
其中，各节点的节点信息表示各节点的位置关系，具体是基于核反应堆发生故障的事件之间的逻辑关系确定的，关联节点的条件故障概率是基于两个及两个以上节点的故障概率确定的。
[0117]
在故障推理模型中，顶层节点对应核反应堆的顶层事件；中间节点对应核反应堆的中间事件；底层节点对应核反应堆的底层事件。其中，中间节点指的是能够将顶层节点和底层节点关联起来的节点。示例性地，故障推理模型中，若存在一个顶层事件，核反应堆各事件关系的网络结构示意图如图7所示，其中，x1、x2、x3和x4表示底层事件对应的底层节点，m1、m2和m3表示中间事件对应的中间节点，t表示顶层事件对应的顶层节点。此外，图7中的有向箭头表征各节点之间的逻辑关系，可以看出，中间节点m2是由底层节点x2和底层节点x3共同作用产生的节点，中间节点m3是由底层节点x4单独作用产生的节点，而中间节点m1又是由中间节点m2和中间节点m3共同作用产生的节点，顶层节点t是由底层节点x1和中间节点m1共同作用产生的节点。需要说明的是，在整个网络结构示意图中，有向箭头表征的逻辑关系包含位置信息和概率信息。其中，位置信息是指关联事件的指向性，通过箭头的指向进行表示；概率信息是指关联节点的影响程度，具体是通过将条件故障概率赋值在连接关联节点的有向箭头上。
[0118]
s604，根据故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率，构建故障推理模型。
[0119]
在获取各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率之后，构建故障推理模型的具体方式为：首先根据各节点的节点信息搭建故障推理模型的框架，并以有向箭头的形式将节点联系起来，再将各关联节点与有向箭头对应，为各关联节点赋予条件故障概率，完成对故障推理模型的构建。
[0120]
本技术实施例通过节点信息和条件故障概率构建障推理模型，以表征核反应堆各事件关系，模型的构建思路较为清晰，且具有较高的可解释性。
[0121]
在获取条件故障概率时，一般地通过统计关联事件的运行数据进行计算，以获取更准确的故障推理概率模型。基于此，下面通过一个实施例，对条件故障概率的具体获取过程进行说明。
[0122]
在一个实施例中，如图8所示，通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成各关联节点的条件故障概率的过程包括以下步骤：
[0123]
s802，获取核反应堆中各节点的历史故障事件的运行时间，以及各节点发生不同类型故障的次数。
[0124]
由于故障推理模型中的条件概率是基于离散数据进行统计得到的，而核反应堆的运行状态数据是连续的，因此需要在历史故障事件的运行时间内，获取关于历史故障事件的参数。具体地，首先确定故障的类型以及测量时间，然后在测量时间内对各节点进行有限次测量，并且每一次测量都是对各节点的运行状态数据同时进行的，那么每一次测量就可以记录各节点是否发生故障以及发生故障的类型，然后在有限次测量的基础上，结合各节点发生故障的类型，就可以统计各节点发生不同类型故障的次数。
[0125]
s804，根据各节点发生不同类型故障的次数，获取核反应堆中各关联节点的故障次数。
[0126]
其中关联节点是指在故障推理模型中，具有逻辑关系的节点，也就是说，关联节点
至少包含两个节点，对应的，关联节点的故障次数至少包含两个故障次数。
[0127]
可选的，关联节点包含节点a和节点b，在进行有限次测量时，需要获取节点a发生故障a的次数，以及在节点a发生故障a的测量情况下，节点b发生故障的次数以及故障类型。若节点a包括多类型故障，则需要依次根据节点a发生不同类型的故障和次数，获取节点b在节点a发生不同故障的情况下，节点b发生故障的次数以及故障类型。
[0128]
可选的，关联节点包含节点a、节点b和节点c，在进行有限次测量时，需要获取节点a发生故障a的次数，以及在节点a发生故障a的测量情况下，节点b发生故障的次数以及故障类型，节点b发生故障的次数以及故障类型。若节点a包括多类型故障，则需要依次根据节点a发生不同类型的故障和次数，获取节点a在发生不同故障的情况下，节点b发生故障的次数以及故障类型和节点c发生故障的次数以及故障类型。
[0129]
s806，根据核反应堆中各关联节点的故障次数，获取各关联节点的条件故障概率。
[0130]
获取各关联节点的故障次数之后，首先获取每个节点的故障概率，然后通过统计各关联节点的故障次数获取条件故障概率。
[0131]
每个节点的故障概率可以表达为：
[0132]
p(x1＝x
11
)＝(r/k)/t
ꢀꢀꢀꢀꢀ
公式3
[0133]
公式3中的t表示给定的工作时间，k表示连续测量的次数，r表示节点x1发生故障x
11
类型的故障次数。
[0134]
两个关联节点的条件故障概率可以表达为：
[0135]
p(m＝m
11
|x1＝x
11
)＝l/r
ꢀꢀꢀꢀ
公式4
[0136]
公式4中的r表示节点x1发生故障x
11
类型的故障次数，l表示节点x1发生故障x
11
类型的故障次数时，节点m发生故障m
11
类型的故障次数。
[0137]
多个关联节点的条件故障概率可以表达为：
[0138]
p(m＝m
11
|x1＝x
11
,x2＝x
21
)＝q/p
ꢀꢀꢀꢀ
公式5
[0139]
公式5中的p表示在节点x1发生故障x
11
类型的故障时，节点x2发生故障x
21
类型的故障次数，q表示在节点x1发生故障x
11
类型的故障时，节点x2发生故障x
21
类型的故障时，节点m发生故障m
11
类型的故障次数。
[0140]
本技术实施例中，通过在故障事件的运行时间内统计关联事件的故障次数，以获取条件故障概率，将连续的测量信号转化为离散故障信号，能够在保证条件概率有效性的同时，便于后续对条件故障概率的更新。
[0141]
在获取核反应堆的故障概率时，一般地需要获取各节点的故障次数进行统计，以获取有效的故障推理模型。基于此，下面通过一个实施例，对各节点不同类型故障的次数的具体获取过程进行说明。
[0142]
在一个实施例中，如图9所示，获取各节点发生不同类型故障的次数的过程包括以下步骤：
[0143]
s902，获取各节点发生不同类型故障时的事件参数区间。
[0144]
在反应堆运行过程中，包含多个不同类型的节点，对应的，针对各节点布置合适的监测设备，以收集相关的运行状态信息，比如温度、压力、电压、电流等物理参数。针对温度、压力等物理参数，可以分别确定不同类型故障的事件参数区间。
[0145]
示例性地，将事件a的参数区间扩展为五种类型，则可以通过事件a的物理参数将
事件参数区间分为正常区间、报警值区间、低故障区间、中故障区间和高故障区间，对应的，正常区间的事件为a1类型，报警值区间的事件为a2类型、低故障区间的事件为a3类型、中故障区间的事件为a4类型和高故障区间的事件为a5类型。
[0146]
需要说明的是，底层节点失效发生的概率服从负指数分布。其中，失效率是指工作到某一时刻尚未失效的产品，在该时刻后，单位时间内发生失效的概率。一般记为λ，它也是时间t的函数，故也记为λ(t)，称为失效率函数。对于老化性元件的寿命，其失效概率累计分布为：
[0147]
f(x,λ)＝1-e-λx
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式6
[0148]
因此，由正常状态发展到报警状态、小故障、中故障或大故障的概率(上述式中λ值)是不一样的，分别设为λ1,λ2,λ3,λ4，对应的累计故障概率分别为f1、f2、f3、f4，则事件正常状态的概率为(1-f
1-f
2-f
3-f4)，该参数的确定需根据部件的差异、服役环境进行综合评价。
[0149]
s904，根据事件参数区间，以及核反应堆发生历史故障事件时各节点对应的运行状态数据，统计各节点发生不同类型故障的次数。
[0150]
应当理解的是，每一事件参数区间对应一个类型故障，各节点的运行状态数据的参数与参数区间的参数相对应。
[0151]
具体地，通过各节点对应的运行状态数据采集有限次状态数据，将有限次状态数据依次与事件参数区间对应，获取与各节点采集数据相对应的不同事件参数区间的次数，即各节点发生不同类型故障的次数。
[0152]
本技术实施例中，根据事件参数区间定义各节点的不同类型的故障，能够依据各节点的差异，定义各节点的多种类型，这样构建的故障推理模型能够最大程度地表征核反应堆各事件的关系，从而加强核反应堆的故障判定结果的准确性。
[0153]
在一个实施例中，提供了一种核反应堆故障判定方法，该实施例包括：
[0154]
(1)、获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据。
[0155]
(2)、通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成故障推理模型中各节点的节点信息；每个节点对应至少一个事件，各节点包括顶层节点、中间节点和底层节点三个层级的节点，且不同层级的节点对应不同类型的事件。
[0156]
(3)、获取核反应堆中各节点的历史故障事件的运行时间、以及各节点发生不同类型故障的次数。
[0157]
(4)、获取各节点发生不同类型故障时的事件参数区间。
[0158]
(5)、根据事件参数区间，以及核反应堆发生历史故障事件时各节点对应的运行状态数据，统计各节点发生不同类型故障的次数。
[0159]
(6)、根据核反应堆中各关联节点的故障次数、各节点的历史故障事件的运行时间，获取各关联节点的条件故障概率。
[0160]
(7)、根据故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率，构建故障推理模型。
[0161]
(8)、若目标事件为顶层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的底层事件。
[0162]
(9)、根据各底层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第一故障概率条件的目标底层事件。
[0163]
(10)、确定核反应堆的故障判定结果为目标底层事件为引起顶层事件发生故障的事件。
[0164]
(11)、输出目标底层事件的维修指示，维修指示用于指示用户更换目标底层事件对应的部件对核反应堆的故障进行维修。
[0165]
(12)、若目标事件为底层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的顶层事件。
[0166]
(13)、根据各顶层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第二故障概率条件的目标顶层事件。
[0167]
(14)、确定核反应堆的故障判定结果为底层事件发生故障将会引起目标顶层事件发生故障。
[0168]
(15)、根据目标顶层事件的故障概率，构建核反应堆的可靠性量化函数。
[0169]
(16)、根据可靠性量化函数和目标时刻的核反应堆运行状态数据确定核反应堆在目标时刻之后的剩余寿命；目标时刻为当前时刻之后的任一个时刻。
[0170]
本技术实施例提供的核反应堆故障判定方法，首先获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；然后通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。其中，故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的。由于该方法是通过故障推理模型确定核反应堆的故障判定结果，而故障推理模型是基于故障核反应堆各事件的运行状态数据和条件故障概率搭建的。相当于是在对核反应堆故障事件进行推理的过程中，考虑到了核反应堆各事件的多个运行状态，并将各故障事件多个状态之间的关系以概率的形式表征，这样获取的故障判定结果更具有区分度，能够准确获取核反应堆的故障判定结果，便于对核反应堆系统进行有效维修。
[0171]
应该理解的是，虽然上述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0172]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的核反应堆故障判定方法的核反应堆故障判定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个核反应堆故障判定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于核反应堆故障判定方法的限定，在此不再赘述。
[0173]
在一个实施例中，如图10所示，提供了一种核反应堆故障判定装置100，包括：数据获取模块1002、概率获取模块1004和结果确定模块1006，其中：
[0174]
数据获取模块1002，用于获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据。
[0175]
概率获取模块1004，用于通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事
件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的。
[0176]
结果确定模块1006，用于根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
[0177]
在一个实施例中，若目标事件为顶层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的底层事件；若目标事件为底层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的顶层事件；其中，顶层事件表示核反应堆本体发生故障的事件，底层事件表示核反应堆中可更换部件发生故障的事件。
[0178]
在一个实施例中，结果确定模块1006，包括：
[0179]
第一获取单元，用于根据各底层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第一故障概率条件的目标底层事件；
[0180]
第一确定单元，用于确定核反应堆的故障判定结果为目标底层事件为引起顶层事件发生故障的事件。
[0181]
在一个实施例中，核反应堆故障判定装置100，还包括：
[0182]
维修指示模块，用于输出目标底层事件的维修指示，维修指示用于指示用户更换目标底层事件对应的部件对核反应堆的故障进行维修。
[0183]
在一个实施例中，结果确定模块1006，还包括：
[0184]
第二获取单元，用于根据各顶层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第二故障概率条件的目标顶层事件；
[0185]
第二确定单元，用于确定核反应堆的故障判定结果为底层事件发生故障将会引起目标顶层事件发生故障。
[0186]
在一个实施例中，核反应堆故障判定装置100，还包括：
[0187]
函数构建模块，用于根据目标顶层事件的故障概率，构建核反应堆的可靠性量化函数；
[0188]
寿命确定模块，用于根据可靠性量化函数和目标时刻的核反应堆运行状态数据确定核反应堆在目标时刻之后的剩余寿命；目标时刻为当前时刻之后的任一个时刻。
[0189]
在一个实施例中，核反应堆故障判定装置100，还包括：
[0190]
模型生成模块，用于通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率；每个节点对应至少一个事件，各节点包括顶层节点、中间节点和底层节点三个层级的节点，且不同层级的节点对应不同类型的事件；
[0191]
模型构建模块，用于根据故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率，构建故障推理模型。
[0192]
在一个实施例中，模型生成单元，包括：
[0193]
第三获取单元，用于获取核反应堆中各节点的历史故障事件的运行时间，以及各节点发生不同类型故障的次数；
[0194]
第四获取单元，用于根据各节点发生不同类型故障的次数，获取核反应堆中各关联节点的故障次数；
[0195]
第五获取单元，用于根据核反应堆中各关联节点的故障次数，获取各关联节点的条件故障概率。
[0196]
在一个实施例中，第四获取单元，还用于获取各节点发生不同类型故障时的事件参数区间；根据事件参数区间，以及核反应堆发生历史故障事件时各节点对应的运行状态数据，统计各节点发生不同类型故障的次数。
[0197]
上述核反应堆故障判定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0198]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(input/output，简称i/o)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储核反应堆历史故障时间的运行状态数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种核反应堆故障判定方法。
[0199]
本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0200]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0201]
获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；
[0202]
通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的；
[0203]
根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
[0204]
在一个实施例中，若目标事件为顶层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的底层事件；若目标事件为底层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的顶层事件。其中，顶层事件表示核反应堆本体发生故障的事件，底层事件表示核反应堆中可更换部件发生故障的事件。
[0205]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0206]
根据各底层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第一故障概率条件的目标底层事件；
[0207]
确定核反应堆的故障判定结果为目标底层事件为引起顶层事件发生故障的事件。
[0208]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0209]
输出目标底层事件的维修指示，维修指示用于指示用户更换目标底层事件对应的部件对核反应堆的故障进行维修。
[0210]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0211]
根据各顶层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第二故障概率条件的目标顶层事件；
[0212]
确定核反应堆的故障判定结果为底层事件发生故障将会引起目标顶层事件发生故障。
[0213]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0214]
根据目标顶层事件的故障概率，构建核反应堆的可靠性量化函数；
[0215]
根据可靠性量化函数和目标时刻的核反应堆运行状态数据确定核反应堆在目标时刻之后的剩余寿命；目标时刻为当前时刻之后的任一个时刻。
[0216]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0217]
通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率；每个节点对应至少一个事件，各节点包括顶层节点、中间节点和底层节点三个层级的节点，且不同层级的节点对应不同类型的事件；
[0218]
根据故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率，构建故障推理模型。
[0219]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0220]
获取核反应堆中各节点的历史故障事件的运行时间，以及各节点发生不同类型故障的次数；
[0221]
根据各节点发生不同类型故障的次数，获取核反应堆中各关联节点的故障次数；
[0222]
根据核反应堆中各关联节点的故障次数，获取各关联节点的条件故障概率。
[0223]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0224]
获取各节点发生不同类型故障时的事件参数区间；
[0225]
根据事件参数区间，以及核反应堆发生历史故障事件时各节点对应的运行状态数据，统计各节点发生不同类型故障的次数。
[0226]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0227]
获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；
[0228]
通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的；
[0229]
根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
[0230]
在一个实施例中，若目标事件为顶层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的底层事件；若目标事件为底层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的顶层事件。其中，顶层事件表示核反应堆本体发生故障的事件，底层事件表示核反应堆中可更换部件发生故障的事件。
[0231]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0232]
根据各底层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第一故障概率条件的目标底层事件；
[0233]
确定核反应堆的故障判定结果为目标底层事件为引起顶层事件发生故障的事件。
[0234]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0235]
输出目标底层事件的维修指示，维修指示用于指示用户更换目标底层事件对应的部件对核反应堆的故障进行维修。
[0236]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0237]
根据各顶层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第二故障概率条件的目标顶层事件；
[0238]
确定核反应堆的故障判定结果为底层事件发生故障将会引起目标顶层事件发生故障。
[0239]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0240]
根据目标顶层事件的故障概率，构建核反应堆的可靠性量化函数；
[0241]
根据可靠性量化函数和目标时刻的核反应堆运行状态数据确定核反应堆在目标时刻之后的剩余寿命；目标时刻为当前时刻之后的任一个时刻。
[0242]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0243]
通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率；每个节点对应至少一个事件，各节点包括顶层节点、中间节点和底层节点三个层级的节点，且不同层级的节点对应不同类型的事件；
[0244]
根据故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率，构建故障推理模型。
[0245]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0246]
获取核反应堆中各节点的历史故障事件的运行时间，以及各节点发生不同类型故障的次数；
[0247]
根据各节点发生不同类型故障的次数，获取核反应堆中各关联节点的故障次数；
[0248]
根据核反应堆中各关联节点的故障次数，获取各关联节点的条件故障概率。
[0249]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0250]
获取各节点发生不同类型故障时的事件参数区间；
[0251]
根据事件参数区间，以及核反应堆发生历史故障事件时各节点对应的运行状态数据，统计各节点发生不同类型故障的次数。
[0252]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0253]
获取核反应堆中目标事件发生故障时的运行状态数据；
[0254]
通过故障推理模型对运行状态数据进行分析，获取与目标事件逻辑关联的多个候选事件的故障概率；故障推理模型是基于核反应堆的历史故障事件的运行状态数据和各历史故障事件之间的条件故障概率构建的；
[0255]
根据各候选事件的故障概率确定核反应堆的故障判定结果。
[0256]
在一个实施例中，若目标事件为顶层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的底层事件；若目标事件为底层事件，则与目标事件逻辑关联的多个候选事件为多个不同类型的顶层事件。其中，顶层事件表示核反应堆本体发生故障的事件，底层事件表示核反应堆中可更换部件发生故障的事件。
[0257]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0258]
根据各底层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第一故障概率条件的目标
底层事件；
[0259]
确定核反应堆的故障判定结果为目标底层事件为引起顶层事件发生故障的事件。
[0260]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0261]
输出目标底层事件的维修指示，维修指示用于指示用户更换目标底层事件对应的部件对核反应堆的故障进行维修。
[0262]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0263]
根据各顶层事件的故障概率，获取故障概率满足预设的第二故障概率条件的目标顶层事件；
[0264]
确定核反应堆的故障判定结果为底层事件发生故障将会引起目标顶层事件发生故障。
[0265]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0266]
根据目标顶层事件的故障概率，构建核反应堆的可靠性量化函数；
[0267]
根据可靠性量化函数和目标时刻的核反应堆运行状态数据确定核反应堆在目标时刻之后的剩余寿命；目标时刻为当前时刻之后的任一个时刻。
[0268]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0269]
通过核反应堆的历史故障事件的运行状态数据，生成故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率；每个节点对应至少一个事件，各节点包括顶层节点、中间节点和底层节点三个层级的节点，且不同层级的节点对应不同类型的事件；
[0270]
根据故障推理模型中各节点的节点信息和各关联节点的条件故障概率，构建故障推理模型。
[0271]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0272]
获取核反应堆中各节点的历史故障事件的运行时间，以及各节点发生不同类型故障的次数；
[0273]
根据各节点发生不同类型故障的次数，获取核反应堆中各关联节点的故障次数；
[0274]
根据核反应堆中各关联节点的故障次数，获取各关联节点的条件故障概率。
[0275]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0276]
获取各节点发生不同类型故障时的事件参数区间；
[0277]
根据事件参数区间，以及核反应堆发生历史故障事件时各节点对应的运行状态数据，统计各节点发生不同类型故障的次数。
[0278]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
[0279]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁
变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0280]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0281]
以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。