核能5.0——智能时代的核电工业新形态与体系架构

摘要：本文旨在讨论核能5.0(Nuclear Energy 5.0) 的基本概念、体系架构和关键平台技术等问题. 首先讨论了核能5.0出现的新智能时代基础, 阐述了虚拟数字工业崛起的技术背景. 详细叙述了核电工业新形态与体系结构, 即平行核能的定义、意义、研究内容、体系架构以及应用领域. 接下来讨论了核能5.0中新一代核心技术, 包括核能物联网、知识自动化、发展性人工智能、大规模协同演进技术、核能区块链等. 最后讨论了核能5.0中在核电系统的具体应用场景与案例, 重点是核电工控系统安全评估与核电站数字化仪控系统.

关键词：核能；智联网；知识自动化；平行系统；ACP方法；区块链；虚拟数字工业

1 引言

我国社会和经济的发展, 将会对社会供能提出严峻而又互相矛盾的挑战. 一方面, 要求能源供给持续而快速地增长, 否则将会制约经济的发展; 另一方面, 在十九大报告中提出的“加快生态文明体制改革, 建设美丽中国”的精神指引下, 能源行业积极支持国内环境保护和减排, 必须大规模减少碳、石油等化石能源的消耗. 核能是清洁、低碳、供能稳定、高能量密度的新能源, 因此发展和运用核能是构建我国当前能源安全、经济安全、环境安全的可持续能源体系的重要支柱之一.

《中国核能发展报告》(2018) 蓝皮书显示, 截至2017年年底, 我国在运核电机组已经达到37台, 装机规模3581万千瓦, 位列全球第四; 发电量2474.69亿千瓦时, 占全国总发电量3.94%, 位列全球第三. 机组运行安全稳定, 总体运行业绩指标优良. 报告显示, 核电发电量占全球发电量的10.6%,而我国仅为总发电量的3.94%,《电力发展十三五规划》提出, 到2020年我国核电运行和在建装机将达到8800万千瓦. 以目前国内情况看, 要想实现规划目标, 未来几年我国每年将新增建设6~8台百万千瓦核电机组. 因此, 中国核能和核电事业拥有巨大的发展空间[1].

要实现《电力发展十三五规划》提出的宏伟目标, 实现中国核能的阶跃性发展, 在核能产业引入智能技术的支持, 极大地提升核能产业的效能与安全性, 成为一项必须进行而又紧迫的任务. 2017年7月20日, 国务院正式印发《新一代人工智能战略规划》, 为我国的人工智能技术和产业发展设立了目标和蓝图, 人工智能的发展已经上升到国家战略层面,也预示着在中国智能时代即将来临, 智能技术会在各个方面和层面上对社会经济和产业进行冲击和改变, 核电工业也不例外. 本文要探讨的内容, 即是在智能时代中, 核电工业的形态将会发生什么变化, 伴随着这种变化的结果, 又将产生什么样的核电工业体系架构.

1.1 新智能时代及其特征

卡尔波普尔, 现代西方最有影响的科学哲学家,认为现实是由三个世界组成的: 物理、心理和虚拟世界[2]. 卡尔雅思贝斯在《历史的起源与目标》[3] 一书中道出了第一物理世界的“轴心时代”: 公元前800到200年, 以中东、印度、中国、希腊、罗马为中心的人性与哲学性的大觉醒时代. 我们认为, 第二心理世界的“轴心时代”, 就是从文艺复兴开始到爱因斯坦为代表的科学时代; 第三虚拟世界的“轴心时代”源自哥德尔的不完备定理[4], 激发了维纳、图灵和冯诺依曼等对智能和计算的新认识, 从而有了今天的人工智能和智能技术. 三个世界的三个“轴心时代”,分别代表着人类在人性、理性和智性上的大觉醒, 以及随之而来的在哲学、科学和技术上的大突破.

在正在全面来到的第三轴心时代, 我们即将面临第五次工业革命, 我们认为第五次工业革命的核心——智能科技, 将会呈现以下特征.

IT 的融合与重定义, 新智能时代的IT, 是工业科技(Industrial technology), 信息科技(Infor-mation technology) 和智能科技(Intelligent tech-nology) 的融合, 因此, 我们又将其命名为“新IT”(New IT).

对物理、心理、虚拟三个世界的联合探索, 新一代人工智能技术的发展, 为探索和发掘心理、虚拟世界提供了可能性. 而对于这三个世界的联合探索, 必将使得科技形态, 乃至社会形态, 发生革命性的根本变化[5].

ICT 与CPS 的重定义, 在工业4.0中, ICT 定义为Information and communication technology,CPS 定义为Cyber-physical systems; 而在智能时代, 工业4.0将会演变成工业5.0新范式, 相应地,ICT 会演变为Intelligent connection technology,CPS 则定义成Cyber-physical-social systems[6].

智能社会基础设施的进化, 社会基础设施在交通网、能源网、信息网或互联网、物联网之后, 现在已经开始了第五张网: 智联网[7]. 这五张网, 把三个世界整合在一起, 并实现物理和虚拟世界的数字信息协同、感知控制协同以及知识智能协同.

1.2 虚拟数字工业的崛起

随着新智能时代的到来, 伴随而来的是各个社会产业的新形态, 工业也不例外. 智能技术最终将导致工业4.0时代向工业5.0时代的转换. 我们将工业5.0时代的社会工业新形态概括为: 实体物理工业和虚拟数字工业一体的, 并以人工虚拟的数字工业为主导的新形态. 简而言之, 未来的工业拥有虚实一体的, 却又是虚实分工的新形态, 而“虚拟” 工业会逐渐从“实体"”工业手中取得工业运营和发展主导权.

这种向工业新形态的进化并非一夜之间发生的,而是会逐步进行, 并且在当前已经开始. 从上世纪中期开始, 网络化工业控制及其自动化经历了20世纪60~70年代的模拟仪表控制系统、80~90年代的集散控制系统、21世纪初的占主导地位的现场总线控制系统, 以及当前正在普及应用中的工业物联网.网络化工控系统总体趋势是从简单的本地仪控, 慢慢演化到远程智能的复杂系统管控. 当前的工业物联网的注意力主要放在工业网络的精确性、确定性、自适应性、安全性等以工业通信为主导中心的研发和应用上.

但是随着工业智能技术在广度和深度上的进一步发展, 即将出现“类工业领域”、“广义工业”、“社会制造”、“社会工业”、“软件定义工业” 等智能大工业新形态, 而这些新形态都是以平行的物理和虚拟工业为最大的特征, 而且最终虚拟数字工业会占据这个平行系统的主导地位[8-9].

虚拟数字工业诞生, 将会是工业5.0时代的最大特征, 将会以极高的效率整合各种工业资源、极大减小工业过程中的浪费和消耗、极大地解放工业生产力, 并促进智能大工业的出现和高速发展[10]. 按照虚拟数字工业的崛起路径, 我们将其划分为四个发展阶段:

使能与辅助, 以当代各种工控系统为代表的系统, 以工业总线、工业控制、运行技术(Operationaltechnology) 为关键技术, 在当代工业中起着重要的使能与辅助作用.

支撑与服务, 随着工业控制技术的进化, 其作用的空间领域和逻辑范围越来越宽, 演化出如工业物联网等概念, 为整个工业体系提供重要的业务运行和运营的支撑和服务作用.

管控与主导, 随着虚拟数字工业技术的进一步发展, 以平行理论为代表的复杂系统管控科技开始发挥作用, 从而使虚拟数字工业内生出基于人工智能技术的管控手段, 同时开始对实体工业的运营进行微观与宏观层面上的主导作用.

支配与统治,虚拟数字工业技术的最终发展目标, 是使得每一个工业体都拥有自己的伴生软件定义的人工工业体, 而且其工业实力, 很大程度上取决于其对虚实互动的认识、实践和效率, 取决于与其伴生的软件定义的人工组织之规模. 而运行在信息空间的数字工业体, 运用智联网技术, 当它们互相在智能和知识层面上联结后, 无疑最终会占据实体工业体的统治地位, 并支配各种产业经济的运行.

1.3 对中国核电工业的启示与思考

新智能时代向工业5.0新形态演进的进程已经全面启动.

2004年, 平行系统理论与方法正式提出[11]. 平行系统(Parallel systems) 是指由某一个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统, 是控制系统、计算机仿真随着系统复杂程度的增加、计算技术和分析方法的进一步发展的必然结果, 是弥补很难甚至无法对复杂系统进行精确建模和实验之不足的一种有效手段, 也是对复杂系统进行管理和控制的一种可行方式, 比如数字双胞胎可以视为平行系统的一种特例或子集,为特定的系统提供实时监测、调整和优化服务.

美国国防部、PTC公司、西门子公司、达索公司、GE等工业巨头在2014年前后以工业互联网、数字双胞胎为关键技术着手, 构建数字工业体系. 数字工业具有更高的科技含量、更高的附加值利润和更广阔深邃的发展空间[12]. 以虚实工业体系构建的工业体, 将具有传统工业形态难以企及的高效运行模式, 因此传统工业形态的淘汰是未来的必然结果,比如GE 更是提出向数字工业形态全面转变, 而最终达到 “虚实分离” 的数字工业形态[13]. 到2020年,预计将有10000台燃气轮机, 68000架飞机引擎, 1亿支照明灯泡和1.52亿台汽车连入工业互联网.

不仅如此, 虚拟数字工业体系也将彻底改变其商业模式, 比如传统工业制造商向同业服务商的转变, 就是虚拟数字工业体系的一个重要特征: 通过对虚拟工业体的学习与实验, 便可提供围绕该工业体的各类需求, 如规划、制造、运维、运营提供各种精准服务业务. 预计到2020年, GE数字部门创造的收入将从2016年的50亿上升到150亿元, GE也将由此跻身全球10大软件公司之列. 更高的利润空间与科技含量, 这也正是虚拟数字工业得以支配和统治实体工业的根本原因.

然而, 在即将到来的虚拟数字工业时代, 我们也应该有充分的危机感. 尽管当前数字工业还在起步阶段, 但是其初期核心技术却完全掌握在欧美工业科技巨头公司的手中, 国内工业界对这些核心技术的关注和研发基本还未出现, 也基本没有意识到这些颠覆性变化的可能性. 现在虚拟数字工业处于“支撑与服务” 的发展阶段, “管控与主导” 阶段即将开始, 而当 “管控与主导” 阶段来临时, 如果中国还没有建立起自主研发的虚拟数字工业技术, 则中国工业又将落后于世界先进水平, 受制于世界工业巨头所掌控的虚拟工业技术. 更有甚者, 如果在 “支配与统治” 阶段, 还没有自己的核心虚拟工业体系和技术, 中国实体工业将彻底沦为世界化虚拟数字工业的附庸与殖民工业, 成为依托各类产业链的下游工业实体.

如果说一般性的工业门类的虚拟数字化尚有引进、学习、升级的时间、机会和转圜余地, 作为国家能源命脉和需要高度自主化的核电工业却没有这样的机会. 如果不发展自主的虚拟数字工业体系, 其结果要么是在未来的国际竞争中失去竞争力而逐步被市场边缘化, 要么必须和国际工业巨头合作而丧失自主权. 这两种结果显然都不是中国核电工业的选项. 因此, 研发和建设具有自主性的虚拟工业体系,是一项重要而且紧迫的战略性任务. 本文所述的基于平行理论的核电工业新形态和体系架构, 正是为这一战略性任务提供了顶层设计思想、体系结构理论以及关键技术路径.

2 核电工业新形态与体系结构

核能工业包含核能资源、核能燃料转换、核反应堆设计、核电站、辐射技术、核安全、核废料处理与环保、核辐射防护等多个组成部分. 其各个组件之间互相关联和交互, 形成一个复杂系统. 本节讨论的是, 在核能产业中占据重要位置的核电工业, 以平行系统理论为基础, 其发展态势会出现何种新形态与体系架构, 如图1所示.

2.1 新形态: 平行核电

核电系统是一个极其复杂的人机巨系统, 其研发、建造、运行等方面表现出了充分的复杂性. 在工程建造阶段, 其复杂性表现在核电工程建造为一个开放的系统, 在设计、设备制造、建安、调试过程当中与整个核能工业链形成互动. 在运行阶段, 其复杂性一方面为核安全静态构成要素的复杂, 具体表现在系统复杂、规模庞大、信息量巨大、分散, 人作为核电安全重要能动主体但技能与素质差别大; 另外一方面表现在核电安全动态复杂参数变化形成的系统状态组合非常复杂、人机交互场景难以预期, 导致系统出现可能的不稳定状态. 为进一步提高核电系统的安全运行水平, 降低事故发生率, 解决核电复杂系统难以建立精确数学模型的难题, 需要采用新的方法理论体系.

图1 核电工业体系

平行系统 (Parallel Systems), 是指由某一个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统, 是控制系统、计算机仿真随着系统复杂程度的增加、计算技术和分析方法的进一步发展的必然结果, 是弥补很难甚至无法对复杂系统进行精确建模和实验之不足的一种有效手段也是对复杂系统进行管理和控制的一种可行方式平行系统理论的核心应用方法为ACP方法, 是指人工系统 (Artificial system)、计算实验 (Computational experiments)、平行执行 (Parallel execution之间的有机结合. 人工系统可以理解为传统的数学或解析建模的扩展, 计算实验是仿真模拟的升华, 而平行执行就是自适应控制 (包括内模控制、预测控制、自适应动态规划 (Adaptive dynamic programming, ADP) 等) 的进一步推进升华[14].

平行系统是仿真系统的高阶发展, 其区别主要有以下几点:

（1）系统的仿真需要以现实系统为版本对系统进行模拟与分析, 精度有限; 而平行系统以现实系统为基础, 利用神经网络等代理模型建立与实际系统对应的虚拟系统, 解决复杂系统难以建模的难题.

（2）平行系统与实际系统之间存在交互, 不断调整模型结构.

（3）平行系统可对系统状态进行在线推演, 将未来状态反馈给当前操作.

（4）平行系统中包含代理模型和智能算法如ADP(自适应动态规划), 可实现对不同方案的自动计算 同时可评估最优设计方案.

2.2 平行核电系统的研究意义

平行核电系统涵盖核电行业中运行、应急、设计、培训等各个方面. 平行核电系统的研究, 充分发挥计算机强大的数据处理和推理能力, 以及人的创造力和在紧急事故情况下的事件的处理能力, 有助于及时发现核电复杂系统中存在的安全隐患, 保障人民群众的生命财产安全, 实现核电设计改进、事故规程优化、运行推演、并发事故情景模拟、学习培训、人员应急疏散演练、应急方案优化与验证等功能, 提高核电工业安全可靠性, 对整个核电系统具有重要意义[15−17].

（1） 开展核电设计的改进, 包括工艺参数、事故规程的优化设计, 提升设计质量, 可对不同的设计方案进行计算实验, 对实验效果进行动态评估, 并在指定的最优目标函数边界下, 自动计算最优设计方案.

（2）开展核电已知情景的综合模拟, 如事故并发模拟技术研究、设备意外失效情景模拟, 有助于查找核电安全隐患, 提高核电安全水平.

（3） 开展智能应急管理技术研究, 可最大程度模拟真实应急场景, 保证应急最优方案的制订, 及应急情况下各项工作的顺利开展.

（4）开展操作运行在线推演与智能决策技术研究, 能准确、实时地评估出核电安全状态, 并与运行人员实现智能人机交互与智能决策, 降低核电厂巨复杂系统运行安全存在的不确定性风险.