【摘 要】
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很多非核能工业已经广泛利用大数据和机器学习技术提升他们的生产力,而核电厂收集了大量历史、实时运转和维修数据,本论文提出核电厂"数字双胞胎"集成大数据和机器学习技术的
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很多非核能工业已经广泛利用大数据和机器学习技术提升他们的生产力,而核电厂收集了大量历史、实时运转和维修数据,本论文提出核电厂"数字双胞胎"集成大数据和机器学习技术的构想,这就是数据驱动建模加上物理驱动建模的观念,这将更有效的利用核电厂历史和实时运转和维修数据,并依此开发预测维护系统和操作辅助工具,建立智能核电厂,目的是帮助核电厂的工程师和操作员更安全、更有效能地运转和维修核电厂。
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