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核电设备的智能巡检与辐射剂量分布模拟研究1

核电设备的智能巡检与辐射剂量分布模拟研究

核电设备的智能巡检与辐射剂量分布模拟研究

摘要

随着核电技术的快速发展，核电设备的安全性和可靠性成为行业关注的重点。传统

的巡检方式存在效率低、风险高、数据采集不全面等问题，而辐射剂量分布的精确模拟

对保障工作人员安全至关重要。本研究旨在结合人工智能、机器人技术及辐射剂量模拟

算法，构建一套智能巡检与辐射剂量分布模拟系统，以提高核电设备巡检的自动化水

平，优化辐射防护策略。研究内容包括智能巡检机器人开发、多源数据融合分析、辐射

剂量分布建模与仿真等。通过实验验证，该系统能够显著提升巡检效率，降低人员辐射

暴露风险，为核电行业的安全运营提供技术支持。

1.引言与背景

1.1核电设备巡检的重要性

核电设备的安全运行直接关系到能源供应的稳定性和公众安全。定期巡检是确保

设备正常运行的关键环节，能够及时发现潜在故障，避免重大事故发生。传统的巡检方

式依赖人工检测，存在效率低、风险高、数据记录不完整等问题，难以满足现代核电行

业的高标准要求。

1.2辐射剂量分布模拟的必要性

在核电站运行过程中，辐射剂量的分布对工作人员的健康构成潜在威胁。精确模拟

辐射剂量分布，有助于优化巡检路线，减少人员暴露风险。目前，辐射剂量模拟主要依

赖理论计算和经验数据，缺乏动态、实时的监测手段。

1.3研究目标与意义

本研究旨在开发一套智能巡检与辐射剂量分布模拟系统，结合机器人技术、人工智

能和辐射剂量模拟算法，提高巡检效率，降低辐射风险。研究成果可为核电行业提供智

能化、数据化的安全管理方案，推动核电运维技术的升级。

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2.研究概述

2.1研究内容

本研究主要包括以下内容：

1.智能巡检机器人开发：设计适用于核电站环境的巡检机器人，具备自主导航、多

传感器数据采集能力。

2.辐射剂量分布模拟：基于蒙特卡洛方法（MonteCarloMethod）和机器学习算法，

建立辐射剂量分布模型。

3.数据融合与分析：结合巡检数据和辐射模拟结果，优化巡检策略。

2.2研究方法

采用实验研究、数值模拟和数据分析相结合的方法，通过实地测试验证系统的可行

性和有效性。

2.3技术路线

1.需求分析：明确核电站巡检和辐射防护的具体需求。

2.系统设计：制定机器人硬件架构和软件算法方案。

3.实验验证：在模拟环境中测试系统性能，优化参数。

3.政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

根据《“十四五”能源发展规划》，国家鼓励核电技术创新，推动智能化运维体系建

设。智能巡检与辐射剂量模拟研究符合国家能源安全战略需求。

3.2行业发展趋势

全球核电行业正加速向智能化、数字化转型。国际原子能机构（IAEA）提出“智慧

核电站”概念，强调利用AI和机器人技术提升运维水平。

3.3市场需求分析

随着核电站数量的增加，对高效、安全的巡检方案需求迫切。智能巡检系统可显著

降低运维成本，提高设备可靠性。

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4.现状与问题诊断

4.1传统巡检方式的局限性

1.人工巡检效率低，难以覆盖所有关键设备。

2.高辐射区域巡检风险高，人员健康受威胁。

3.数据记录依赖人工，易出现误差。

4.2辐射剂量模拟的不足

1.现有模拟方法精度有限，难以实时反映动态变化。

2.缺乏与巡检数据的结合，无法优化防护策略。

4.3技术瓶颈

1.机器人在强辐射环境下的稳定性有待提高。

2.辐射剂量模拟算法计算量大，需优化效率。

5.理论基础与研究框架

5.1智能巡检技术

1.自主导航算法：基于SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术实现

机器人定位。

2.多传感器融合：结合激光雷达、红外摄像头等设备，提高环境感