无损检测和人工神经网络模型联用评估核电电缆剩余使用寿命的研究

项目名称： 无损检测和人工神经网络模型联用评估核电电缆剩余使用寿命的研究

项目编号： No.21404104

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 崔磊

作者单位： 中国科学院长春应用化学研究所

项目金额： 25万元

中文摘要： 核电站和核动力船舶中的电缆剩余使用寿命评估是电气老化管理的重要课题之一。目前检测手段仅可发现电缆绝缘层的缺陷和损伤情况，而不能预计剩余使用寿命。因此开发针对电缆在核环境的剩余使用寿命无损评估技术及相关模型具有极大的研究潜力和应用价值。本研究以在核电和船舶使用频率较高的EPR绝缘电缆为主要研究对象，以电缆绝缘层老化性能失效作为电缆使用寿命终止的判据。首先通过实验室加速热老化试验，检测与老化形成密切相关的化学、物理和电气关键参数；进一步分析介电频谱和超声波测量曲线与物理性能、化学性能及其他电气参数之间的关系；发现绝缘材料对老化较为敏感的介电频谱和超声波测量区间，设计原位监测系统；随后用数学分析方法推导出单因素和多因素老化状态方程，并用人工神经网络建立老化因子、时间、检测指标和剩余使用寿命之间的关系模型。最终实现超声波和介电频谱无损在线检测与人工神经网络模型联用评估电缆的剩余使用寿命。

中文关键词： 人工神经网络；剩余使用寿命；无损检测；介电频谱；原位监测

英文摘要： The remaining life assessment of the cable in nuclear power plants and nuclear ship has been one of the most important topics in the area of electrical aging management. Currents testing methods can only detect defects and damage of cable insulation, but

英文关键词： artificial neural network method；Remaining service life；non-destructive testing technology；frequency domain spectroscopy；in-situ testing technology