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。
一
案例概述
检测数据和报告质量，直接影响核电厂金属材料安全质量有效性。检测结果重复性验证与检测结论判定，是影响检测效率和结论准确度的重要因素，也是长期困扰材料检验检测的业务痛点。
检测数据重复性验证，人工验证耗时，容易出错；检测数据判定，耗时耗力，根据委托要求查询不同标准，若查询的标准不恰当，直接影响判定结论。通过AI技术解决以上两项突出问题，实现数据重复性验证自动化、检测结论判定智能化，提高验证效率和准确性。
二
典型应用场景
材料检验检测研究所承接了集团金属材料复验、核电工程项目及失效分析、科研项目等需求，年承接2万余件样品，出具5000余份报告。检测数据和报告质量直接影响核电厂金属材料安全质量有效性。本场景案例通过数据验证和自动判定AI模型，实现数据重复性验证自动化和检测结论判定智能化，减少人工干预，提高验证效率和准确性，大幅减少检测数据人工验证时间，报告平均周期从15d缩短到11d，降幅26%；差错报告降为0（统计范围内）。
三
技术方案
1. 关键技术
（1）机器学习算法
在重复性验证中：采用单类SVM异常检测算法（One-Class SVM）来识别重复性数据中的离群点，因此能适应复杂数据分布。同时，使用回归模型来预测数据的预期范围，增强判定的鲁棒性。
在结论判定中：针对历史积累的大量“数据-结论”样本，训练梯度提升决策树GBDT分类模型。模型能学习到专家判定的隐含规律，用于对新数据的结论进行预测，尤其适用于标准中存在主观判断或多种因素交织的复杂场景。
（2）自然语言处理（NLP）技术
标准文档结构化解析：运用命名实体识别（NER）技术，自动从PDF、Word等格式的标准文件中提取出“检测项目”、“限值要求”、“试验条件”、“判定规则”等关键信息，将其转化为结构化的数据，存入数据库，形成可被计算机直接查询和计算的知识库。
智能语义匹配：当输入一个检测项目（如“碳硫含量”）时，系统利用BERT语义相似度模型和关键词检索技术，在知识库中毫秒级定位到最相关的标准条款，彻底改变人工翻阅标准的低效模式。
（3）规则引擎
对于标准中明确、无歧义的判定规则（如“Cr成分含量不得超过10mg/kg”），直接将其编码成if-then规则存入规则引擎。规则引擎执行效率极高，确定性100%，是明确逻辑处理的首选方案。例如：IF检测值>限值THEN结论=“不合格”。
2. 创新亮点
创新点一：从“人找标准”到“标准找人”的范式变革。通过NLP技术，将沉睡在纸质和电子文档中的标准知识激活为可计算、可调用的结构化数据，实现了知识的主动服务，这是本质上的效率提升。
创新点二：规则与学习的双驱动决策模型。创新性地结合了规则引擎（确定性）和机器学习模型（概率性）的各自优势。既保证了明确规则下的100%准确，又通过机器学习处理了模糊和复杂情况，使系统的判定能力更接近人类专家水平，远超基于简单规则的自动化系统。
创新点三：异常数据的主动感知与预警。重复性验证模块从“被动计算”变为“主动探测”，不仅能判断是否超限，还能智能识别出数据异常的模式和潜在原因（如仪器漂移、操作失误），提前预警，变事后补救为事前防范。
创新点四：闭环学习与持续进化能力。系统设计包含了人工反馈环节。专家对AI建议结论的每一次修改和确认，都会作为新的训练样本反馈给机器学习模型，使得模型能够持续学习最新的专家经验，不断迭代优化，越用越聪明。
创新点五：提升行业整体规范化水平。将专家的知识和判断以数字化的形式沉淀下来，减少了不同人员因经验、理解差异造成的判读偏差，提升了整个检测过程的一致性和可追溯性。
四
应用成效
经过试点运行，取得了显著成效：
1. 效率提升
数据重复性验证耗时从平均10分钟/批次缩短至秒级自动完成；检测结论判定环节耗时从平均15-30分钟/报告（包括查阅标准、计算、核对）降低至1-2分钟/报告（主要用于最终审核）；整体报告出具效率提升约50%。
2. 准确性提升
避免了因人工疲劳、疏忽造成的计算错误和标准误读，人为误判率降低90%以上；AI模型对标准条款的追溯率达到100%，确保了判定过程的客观性和可追溯性。
3. 成本优化
释放了检测人员和专家的时间，使其能从重复性劳动转向技术研发、疑难样本分析等更高价值的工作。
五
小结
材料检验检测结果重复性验证与检测结论判定，是长期困扰材料检验检测的业务痛点。通过AI技术，实现数据重复性验证自动化和检测结论判定智能化，减少人工干预，提高验证效率和准确性，同时也为检验检测数据分析与挖掘积累技术基础。（完成单位：苏州热工研究院有限公司，主要完成人：李远，方可伟，刘艳，沈剑，施海宁）
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