近日，国务院国有资产监督管理委员会组织开展中央企业人工智能成果征集工作，旨在推动人工智能技术深度赋能各行业高质量发展。由中广核苏州热工院牵头，联合智科公司、大亚湾核电、阳江核电申报的“核电关键部件可靠性数据集”，凭借扎实的技术创新能力与显著的工程应用价值，入选中央企业行业高质量数据集优秀成果。
该数据集主要聚焦核电站关键设备部件，搭建标准化、系统化的设备可靠性数据体系，核心应用目标是助力核电机组减少非计划停机停堆情况，保障核电机组稳定运行。
此前，核电设备运维领域数据治理难度高、数据复用率低等行业痛点，制约了智能化运维技术的落地应用。针对上述问题，项目团队创新构建“故障标准库沉淀+大模型智能标注”双驱动技术方案，建成国内核电行业首套完整的关键部件可靠性数据集技术体系，填补了行业技术空白。
依托该标准化数据集，项目团队搭建了全流程人工智能分析模型，可实现核电关键设备全天候健康监测、异常预警、故障诊断与运维决策支撑，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的数字化运维良性发展模式，有效提升核电运维智能化、精细化水平。
依托自主可控的数据集技术体系，项目落地多项智能化运维应用，在数据标准化建设、智能分析提效、设备安全管控、精准运维决策等方面取得实质性突破，有效提升核电运维质效与安全保障水平，具体成效如下：
数据有了 “标准答案”，AI 学习效率翻倍。项目团队为61万个核电设备部件建立标准化数据档案，将行业专家数十年运维经验转化为规范化数据代码。目前，数据集已覆盖30台核电机组、61万个设备部件，收录25万种设备故障模式。统一的数据标准大幅优化人工智能建模流程，使AI建模效率提升50%。
“AI 标注员” 上岗，效率提升1000倍。核电行业累计留存超1200万份运维报告，传统人工核查分析模式耗时久、效率低。项目自主研发数据标注智能体，可实现运维报告关键信息自动识别、标注与溯源，识别准确率超90%。设备数据标注时长由传统人工数天缩短至数分钟，整体标注效率提升约1000倍，且模型具备持续迭代学习能力，识别精度可动态优化提升。
一键生成设备 “体检报告”，维修决策更科学。团队配套研发可靠性指标建模工具，可自动调取设备全生命周期运行数据，精准统计设备运行时长、故障频次等核心指标，一键生成设备运维分析报告。标准化、可视化的数据支撑，让设备检修、保养等运维决策更加科学精准，设备运维分析整体效率提升60%。
“AI 医生” 24小时值班，守护设备安全。项目搭建覆盖设备“监测、预警、评估、预测、决策”全流程的人工智能模型体系，已上线近7万个监测模型、5000余个预警模型，常态化为28台核电机组的839台关键设备提供全天候状态监测服务。该体系投用以来，累计识别设备异常60余项，成功规避关键水泵损坏等重大设备风险隐患，模型整体准确率由80%提升至95%以上，有效保障核电设备运行安全。
“智能助理” 30秒出报告，工作效率大幅提升。围绕核电运维场景，团队研发12项专属智能辅助工具。其中设备关注问题智能分析助手，可自动整合设备历史故障、运维记录、处置方案等全维度信息，快速生成专业分析报告。原本需要工程师12小时完成的数据分析工作，目前仅需30秒即可完成，显著提升故障响应与处置效率。
未来，苏州热工院将持续深耕核电大数据与人工智能技术研发应用，以高质量数据资源赋能技术创新与运维升级，持续夯实核电安全稳定运行基础，助力核电行业数字化、智能化高质量发展。
校对：周壹晗
审核：刘秋实
签发：唐刚强
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