编者按：
近年来，全球核能领域数字化转型风头正劲，推动人工智能与核能产业的深度融合，不仅是响应国家“人工智能+”行动部署的具体实践，也是我们构建现代核能体系、实现安全高效发展的必由之路。中国能源研究会积极响应时代命题，在2025年能源行业人工智能创新技术应用案例征集活动中，特设置了“AI+核能创新应用场景”的征集方向。
自启动以来，活动得到了业界、学界以及科技企业界的广泛响应，共收到来自全国49家单位的数百份场景方案，覆盖从设计建造、运维管理、安全监管到燃料循环、公众沟通、前沿材料等全链条环节，充分展现出这一交叉领域的蓬勃活力与广阔前景。经过多轮严谨的研讨与遴选，我们从众多优秀场景中筛选出了100项代表性场景，并在此基础上通过进一步交流与遴选，最终优选出了30项具有前瞻性、创新性和实践价值的场景作为本次征集活动的最终推荐成果。现将这30项“AI+核能创新应用”推荐场景案例进行集中展示，以供探索核能领域AI场景应用的单位和同行互相学习与提高。
核电站设备运维，亟需构建一套适应多模态（维修准备、维修执行前、维修执行过程、维修执行完毕等阶段）的智能运维系统，打通数据采集、故障识别及定位、方案生成与执行指导的全链条，通过数据治理与知识库构建，整合SAP、设备维修手册、设备系统手册、设备逻辑图、设备模拟图、故障分析报告、完工报告等数据，形成设备故障维修的动态知识图谱，实现维修知识的结构化存储与高效检索。
设备故障识别
核电设备运行环境复杂，人工诊断依赖经验，现有DCS和KNS系统监测数据密度低，难以实现设备的精准诊断，需通过智能化与精准化识别。
维修数据治理与应用
核电站维修数据分散在不同的应用系统、设备维修手册、设备系统手册、设备逻辑图、设备模拟图、故障分析报告、完工报告等纸质记录中，编制维修方案依赖专家经验，缺乏统一标准，导致数据治理效率低、方案生成一致性差。
维修方案生成
传统维修方案生成，依赖专家经验，平均响应时间较长，需要借助AI技术实现维修方案生成。
维修工作执行辅助支持
维修操作依赖纸质程序，人为误差率高，新员工培训成本高，需提升操作规范性与执行效率。
系统总体架构
本场景案例技术方案围绕核电设备运维“精准预测维修、快速响应”的核心需求，构建“大模型+小模型+RAG+知识图谱+数字孪生+物联网+VR/AR技术”协同驱动的技术体系，形成维修智能体，技术架构如图所示。
核电设备维修智能体的各项技术，贯穿各环节包括：
数据与知识：通过RAG与知识图谱的融合，对多源维修数据进行治理，形成动态知识库。
智能诊断：运用大模型与机理模型协同工作，实现对设备异常的精准定位与诊断。
决策生成：依托大模型、RAG与知识图谱技术，驱动智能维修方案的自动生成。
执行指导：结合数字孪生与AR/VR技术，提供沉浸式、可视化的维修操作指导。
闭环反馈：自动生成设备维修报告，并闭环沉淀至维修知识库，赋能知识持续优化。
创新亮点
创新点一：建立标准化治理流程，构建高质量数据集，实现了维修数据的全面融合治理。
创新点二：研发大模型和机理模型结合的智能诊断系统，实现高效识别设备异常。
创新点三：研发基于RAG、知识图谱和大模型的故障维修方案自动生成系统，提升了辅助决策科学性。
创新点四：形成数字化孪生与虚实交互助力维修的新模式，显著提升核电设备维修的智能化与安全性。
本场景案例，以“分阶段试点、多场景验证、集团级推广”为核心的实施路径，采用“成熟一个场景、推广一个场景”的敏捷式推广策略。结合核电行特性，按三个阶段（第一阶段试点验证，第二阶段场景扩展，第三阶段集团推广），逐步实现技术落地与规模化应用。目前已经完成了第一、二阶段工作，取得了初步的应用成效，主要体现在以下方面：
质量提升
故障诊断准确率突破90%，维修方案执行偏差率控制在5%以内。通过知识图谱与RAG以及大模型技术的结合，确保方案推荐逻辑贴合最新业务场景，减少因方案偏差导致的返工损失。
协同优化
数字化孪生平台支持跨区域远程协作，降低现场人员依赖度50%。通过虚实交互技术，实现维修操作的实时监控与动态调整，提升整体运维效率。
知识沉淀
形成覆盖全生命周期的维修知识资产库，支持AI模型持续迭代与业务场景扩展。通过数据闭环反哺机制，动态更新故障模式与方案映射关系，确保系统适应性。
构建核电设备维修的全流程智能闭环体系，通过“大模型+机理模型+RAG+知识图谱+数字孪生+物联网+AR技术”协同驱动，实现设备故障精准识别、维修方案智能生成与可视化指导，显著提升维修效率与安全性。
完成单位：大亚湾核电运营管理有限责任公司&东北电力大学&北京化工大学&吉林大学
主要完成人：李广锋、张树德、马波、陈晋市、田广政、沙洪伟
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