[發明專利]一種基于輻射工作許可管理的集體劑量預測模型

在審

• 申請號: 202011390103.5
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN114580694A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 肖薇;張冀蘭;楊加東;劉華;葛旭陽;張廉;楊萌;楊瀝銘;劉晗;張立俠
• 申請（專利權）人: 中核核電運行管理有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 核工業專利中心 11007
• 代理人: 王潔

1.一種基于輻射工作許可管理的集體輻射劑量預測方法，其特征在于依次包括如下步驟：

S1.獲取目標大修RWP信息以及歷史大修RWP信息，并匯總計算歷史大修中每個RWP的總集體劑量和總工時；

S2.將S1中獲取的目標大修RWP和歷史大修RWP中的信息逐項進行匹配；當存在與目標大修RWP完全一致的歷史大修RWP時，以歷史大修RWP的總集體劑量和總工時作為該項目標大修RWP的總集體劑量和總工時預測結果；當不存在與目標大修RWP完全一致的歷史大修RWP時，進入下一步進行相似度匹配；

S3.目標大修RWP和歷史大修RWP相似度匹配，

S3.1設定目標大修RWP中進行匹配的字段以及每個字段的權重賦值w；

S3.2逐項計算歷史大修RWP中各字段與目標大修RWP的匹配度v，計算各字段匹配得分u＝wv，計算單項歷史大修RWP的總匹配得分u_總為個字段匹配得分之和；

S3.3從S3.2計算得到的各項歷史大修RWP的總匹配得分u_總中選取最高的u_max所對應的歷史大修RWP，提取該歷史大修RWP的總集體劑量和總工時，作為目標大修RWP的總集體劑量和總工時預測結果。

2.如權利要求1所述的一種基于輻射工作許可管理的集體輻射劑量預測方法，其特征在于：所述S3進行目標大修RWP和歷史大修RWP相似度匹配前，先識別目標大修RWP關聯的工單中是否有預防性維修編號；如無，則進入S3進行目標大修RWP和歷史大修RWP相似度匹配；如有，則進行預防性維修編號匹配，在歷史大修RWP關聯的工單中查找具有相同預防性維修編號的工單，查到后以該歷史大修RWP總集體劑量和總工時，作為目標大修RWP的總集體劑量和總工時預測結果；如未查到，則進入S3進行目標大修RWP和歷史大修RWP相似度匹配。

3.如權利要求2所述的一種基于輻射工作許可管理的集體輻射劑量預測方法，其特征在于：所述S3中設定目標大修RWP中進行匹配的字段包括RWP描述、設備編碼、工作類別和房間。

4.如權利要求1、2或3所述的一種基于輻射工作許可管理的集體輻射劑量預測方法，其特征在于：所述S1中歷史大修RWP信息獲取時，根據目標大修對象、機組類型、大修類型這些信息，從核電廠信息管理系統中選擇與之匹配的多次歷史大修記錄，從中獲取這些歷史大修RWP信息。

5.如權利要求1、2或3所述的一種基于輻射工作許可管理的集體輻射劑量預測方法，其特征在于：所述S1還包括對獲取的歷史大修RWP信息進行修正的步驟，即根據歷史大修中的專項工作或異常事項這些工作類別方面的因素，對歷史大修RWP信息中該工作類別對應的集體劑量和工時錄入帶符號的修正值，從而對S2中引用的歷史大修RWP的總集體劑量和總工時進行修正。

6.如權利要求5所述的一種基于輻射工作許可管理的集體輻射劑量預測方法，其特征在于：所述S1中歷史大修RWP信息還包括中子劑量和內照射劑量這些信息。

7.如權利要求6所述的一種基于輻射工作許可管理的集體輻射劑量預測方法，其特征在于：所述S3.2中單項歷史大修RWP的總匹配得分u_總為所述歷史大修的RWP描述匹配度總得分u_描述、設備編號匹配度總得分u_設備、作業類型匹配度得分u_作業類型和房間匹配度得分u_作業類型之和。