面向HL-3装置主机安全运行的多源异构数据融合研究

需求的背景和应用场景

随着核聚变研究的不断深入，HL-3装置作为先进托卡马克实验装置，其主机安全稳定运行对于实现高参数稳态运行和科学实验目标至关重要。然而，HL-3装置涉及众多复杂子系统，产生大量多源异构数据，这些数据在格式、语义和尺度上存在差异，给数据的有效利用带来了巨大挑战。同时，装置的安全运行依赖于复杂的联锁逻辑，传统的方法难以有效应对数据融合与联锁逻辑复杂的挑战。因此，本技术需求旨在通过多源异构数据融合研究，提升原始数据质量，构建双层状态机与联锁规则库，实现全生命周期的安全运行保障，为HL-3装置的长期稳定运行提供坚实支撑。

要解决的关键技术问题

1. 多源异构数据清洗与融合：针对HL-3装置产生的多源异构数据，需要开展异常检测、缺失数据填补与标准化处理，以形成格式标准、语义统一、尺度一致的高质量数据。同时，结合深度学习技术（如卷积神经网络和长短期记忆神经网络），实现跨子系统特征分析的数据融合，为后续的状态监测和安全控制提供可靠的数据基础。
2. 主机级-系统级双层状态机设计：构建主机级和系统级双层协同的状态机体系。主机级状态机负责实时监测全局运行态势，构建宏观的安全运行模型；系统级状态机则深入追踪各子系统的状态、故障和关键参数，并能够及时联动发出防护指令，形成分层阻断的安全屏障，确保装置的安全稳定运行。
3. 联锁规则库与闭环安全控制算法：开发模块化、可扩展的联锁规则库，实现联锁保护逻辑的集中管理与动态优化。在此基础上，构建“监测-诊断-保护”闭环控制算法体系，确保在极端工况下能够精准触发保护机制，有效阻断故障的扩散，从而支撑HL-3装置的全生命周期安全管控与高参数稳态运行。

效果要求

通过本技术需求的研究与实施，预期达到以下效果：

• 提升数据质量：实现多源异构数据的有效清洗与融合，形成高质量的数据集，为HL-3装置的安全运行提供准确的数据支撑。
• 增强安全保障：构建的双层状态机与联锁规则库能够实时监测装置状态，及时响应故障情况，形成有效的安全屏障，显著降低故障发生的概率和影响。
• 提高运行效率：通过闭环安全控制算法的优化，实现故障的快速诊断与精准保护，减少装置停机时间，提高整体运行效率。
• 创新技术应用：结合深度学习和先进控制算法，形成具有自主知识产权的技术成果，为核聚变领域的数据融合与安全控制提供新的解决方案和技术路径。