В последние годы служба ремонта АЭС «Тяньвань», опираясь на такие платформы, как «Хэчжи · Лунлин», продвигает интеграцию искусственного интеллекта со сценариями ремонта атомной станции, ориентируясь на проблемы эффективности, качества и управления на всех этапах ремонтной деятельности. В настоящее время достигнуты промежуточные результаты по таким направлениям, как профилирование персонала, формирование нарядов на работу, проверка соответствия и вспомогательная генерация планов ремонта электроприводов задвижек; также ведётся разработка платформы интеллектуального управления подъёмно-такелажными работами и робота для очистки морских инженерных тоннелей.
В части управления персоналом на АЭС «Тяньвань» создана семимерная модель оценки компетенций персонала, устанавливающая дифференцированные показатели оценки для различных ремонтных должностей и формирующая должностной, основанный на данных профиль компетенций сотрудников. Система способна работать с историческими данными, поддерживает хранение данных за разные периоды и сравнение динамики, а также отображает распределение компетенций персонала с помощью радарных диаграмм, столбчатых диаграмм и графиков тенденций. После пакетной загрузки данных система автоматически выполняет нормализацию, многомерную оценку и ранжирование, формируя материалы, включающие общий обзор, сравнение по должностям, тематический анализ ответственности и рекомендации по улучшению, что служит основой для распределения ресурсов на обучение, подбора должностей и дифференцированного управления.
Для решения проблемы длительной подготовки нарядов на ремонтные работы и зависимости от ручного опыта соответствующая команда на базе платформы интеллектуальных агентов «Лунхуэйтун» разработала ассистента интеллектуальной подготовки нарядов, реализовав решение по схеме «1 интеллектуальный агент, 1 навык, 7 категорий специализированных баз знаний». Система объединяет базу исторических нарядов, базу ремонтных регламентов, базу учёта оборудования, базу мер по обеспечению безопасности и управлению рисками, базу запасных частей и инструментов, базу квалификации персонала и базу управленческих процедур; она может, опираясь на исторические данные о выполненных работах и требования регламентов, динамически формировать содержание рабочего пакета, автоматически заполнять содержание наряда и выдавать черновик рабочего пакета в формате Excel, доступный для скачивания и сопряжения с системой EPM.
В части контроля качества ремонта на АЭС «Тяньвань» разработан ИИ-агент проверки соответствия ремонтных работ. Этот агент на основе большой языковой модели и технологии усиления поиском (RAG) способен принимать в пакетном режиме ремонтные регламенты, перечни программ профилактического обслуживания и отчёты о завершении ремонта, автоматически разбирать содержание документов и проводить семантическое сопоставление. Система может поэтапно проверять охват регламентом этапов выполнения ремонтной процедуры, одновременно выявляя в отчётах о завершении работ такие проблемы, как пропуски пунктов, аномалии данных, отсутствие подписей и логические противоречия. Формируемый ею структурированный отчёт о проверке позволяет проследить каждый пункт до конкретного шага процедуры или строки отчёта и содержит рекомендации по устранению недостатков.
Интеллектуальная поддержка также начинает применяться при ремонте ключевого оборудования. С учётом большого числа, разнообразия моделей и высоких требований к ремонту электроприводов задвижек на атомной станции, АЭС «Тяньвань» разработала систему вспомогательной генерации планов ремонта электроприводов. После ввода инженером информации об оборудовании и описания неисправности система обращается к базе знаний по ремонту электроприводов, историческим планам и данным об оборудовании и автоматически формирует черновик плана ремонта, охватывающий анализ причин, этапы ремонта, технические особенности, подготовку запасных частей и инструментов, а также меры предосторожности. По оценке ремонтных инженеров, соответствующие планы в основном пригодны для применения на площадке и способны сэкономить время подготовки при экстренном ремонте.
Помимо уже внедрённых применений, АЭС «Тяньвань» также продвигает создание платформы интеллектуального управления подъёмно-такелажными работами. Учитывая высокую специализацию и множество этапов контроля при выполнении грузоподъёмных работ на атомной станции, эта платформа предусматривает поддержку как веб-интерфейса, так и API, а также управление процессами разработки, обучения и мониторинга работы моделей ИИ. Согласно проекту, платформа сможет, после ввода параметров груза и условий площадки, помогать в планировании подъёмных операций, рекомендовать оборудование и точки строповки, предупреждать о рисках перегрузки и столкновения; она также сможет формировать план подъёмных работ на основе информации о грузе, предоставлять порядок действий, необходимые материалы и контактные данные ответственных лиц в аварийных ситуациях, а также использоваться для формирования банка учебных вопросов, анализа записей о выполненных работах и подготовки отчётов об устранении недостатков.
По заявлению АЭС «Тяньвань», в дальнейшем станция продолжит расширять сценарии применения ИИ в области ремонта с учётом производственной практики, способствуя повышению уровня цифровизации и интеллектуализации ремонтной деятельности, а также усиливать управление кибербезопасностью при внедрении интеллектуальных приложений, обеспечивая поддержку безопасной и стабильной работы энергоблоков.
