对反应堆压力容器上封头贯穿件开展一次超声检测，可生成超过7千米的检测数据。以往，分析人员需要花费数天乃至数周时间审阅这些结果，从中找出少量需要进一步评估的信号。2025年，瑞典瓦滕福核电公司展示了一种全新方案。该企业与瑞典认证中心合作，在灵哈尔斯3号机组验证并落地人工智能/机器学习（AI/ML）辅助超声检测流程，在满足严格检测要求的前提下，将数据审阅工作量最高降低95%。后续在灵哈尔斯4号机组的应用，使检测工作节约了约一周时间。
用户参与HOLO FAC软件的演示，该软件是一种虚拟现实工具，可将数字网格投影到管道上以支持流动加速腐蚀检查。通过消除物理标记组件和记录网格位置以供将来使用的需要，该技术可以减少检查时间，同时提高一致性和可重复性。（照片：EPRI）
这一成果的意义不止是一次成功的技术落地，它反映出整个核工业正在发生一场范围更广的变革。检测与维修工作正朝着数字化、智能化、一体化方向发展。电力企业正在寻求各类方案，以优化停机检修效能、保障机组长期运行、传承关键专业技术，并维持最高等级的安全与质量标准。与此同时，企业一方面要管控老化设备、应对不断增长的数据量，处理复杂的检测维修难题，另一方面还需要持续遵守各项法规规范与标准要求。无损检测（NDE）、数字化作业执行、人工智能辅助分析、激光表面处理、非金属修复技术以及自适应焊接等领域的最新进展，正助力电力企业应对上述挑战。尽管这些技术的应用场景各不相同，但拥有共同目标：通过更高效的检测与维修，支撑更科学的决策。检查不仅仅是发现缺陷。最好的情况是，NDE提供了评估在用部件的结构完整性、是否需要维修以及应采取哪些措施来保持长期可靠性所需的信息。同样的原理也适用于修复技术。只有当一种有前途的修复方法能够在行业严格的监管和代码框架内进行鉴定、部署、检查和接受时，它才变得有价值。从历史上看，挑战不是收集检查数据，而是将这些数据转化为可操作的信息。当今的技术正在帮助专家将注意力集中在能带来最大价值的领域。因此，当今最重要的创新不仅集中在新工具上，还集中在提高公用事业公司有关关键资产的决策质量上。该行业的目标越来越多地是帮助专家将注意力集中在能提供最大价值的地方。从超声波测试和人工智能辅助分析到混合现实应用和远程焊接技术，这一趋势在各种进步中都很明显。行业转向更明智的检查和维修决策的最明显例子之一是使用超声波检测（UT）代替射线检测 (RT) 的潜力。几十年来，RT一直是核建造和维修中体积焊缝检测的标准方法。该技术因其能够产生永久的视觉记录并识别材料密度的变化而获得了广泛的认可。然而，数十年的建设和运营经验也暴露出重要的局限性。RT需要设定禁区，中断附近的工作活动，并依赖放射源，这会带来额外的安全和后勤考虑。对于大型项目和停电工作，这些影响可能会带来重大的调度挑战。这些限制不仅仅是后勤方面的。RT生成的二维图像可以显示缺陷长度和宽度，但无法直接表征缺陷深度或与关键表面的接近程度。它在识别平面缺陷（例如裂纹或未熔合）方面也不太有效，而从结构完整性的角度来看，这些缺陷类型通常是最重要的。在某些情况下，在RT期间未检测到的缺陷随后在为服役前检查而进行的UT期间被识别出来。现代UT提供了一种不同的方法。先进的UT技术可以提供缺陷尺寸、方向和穿墙位置的三维表征。UT不依赖于材料密度的变化，而是评估反射声波，使其在识别平面缺陷和提供支持工程评估的信息方面特别有效。这使得公用事业公司能够超越简单的基于工艺的验收标准，并就检查结果的重要性做出更明智的决策。EPRI最近的新建筑技术基础工作研究了合格的UT如何作为RT的实际替代方案，同时保持严格的质量保证标准。与此同时，EPRI还进行了效益成本分析，评估了辐射防护、边界防护、停电持续时间、并行工作影响、检查成本和焊接修复等因素。这项工作表明，当禁区被消除并且检查结果提供更多可操作的工程信息时，可以实现显著的效益。此外，在制造过程中发现和修复的结构上不重要的焊接缺陷可能会引入残余拉应力，从而在以后引发使用中的缺陷。UT可以帮助团队在制造过程中处理此类不必要的焊接修复。行业的努力也集中在资格认证上。示范项目正在开发直径从2英寸（50.8毫米）到24英寸（609.6毫米）的不锈钢和铁素体管道样本，支持基于美国机械工程师协会 (ASME) 规范案例N-831-1和相关要求的资格认证项目。这些努力旨在确保UT的实施得到与核应用预期相同的严格程度的支持。电力研究协会（EPRI）电厂支持高级技术主管罗尼·斯温（Ronnie Swain）表示，公用事业企业正想方设法获得更好检查信息的方法，同时最大限度降低传统射线检测带来的运行影响。他说：“超声检测既有望提升检测质量，也能优化停机检修实施工作。我们的目标并非单纯取代射线检测，而是以更小的运行干扰，获取更可靠的检测数据。”从更宏观的层面来看，超声检测（UT）并不是简单替代射线检测（RT）。整个行业正在寻找能够优化决策、同时减少作业干扰的检测手段。随着公用事业企业为机组长期运行以及新一代核电建设项目做好准备，更精准的检测信息，其价值或许不亚于效率更高的检测作业本身。如果说超声检测（UT）展现了检测方法的演变方向，那么人工智能辅助分析则体现出检测工作流程本身正在发生的变革。许多检测项目面临的难题并不在于数据采集环节，而在于数据审阅环节。现代超声检测会产生海量信息，其中大部分并不包含可采取对应处理措施的缺陷信号。受过专业培训的分析人员常常要花费大量时间审核数据，最终却只是确认工况合格。为应对这一难题，EPRI与TrueFlaw合作开发了一款人工智能/机器学习辅助超声分析工具。该工具能够自动过滤无关信号，并标出需要专家重点关注的区域。这项技术并非取代人工专业判断，而是帮助分析人员聚焦于潜在异常信号与工程评估工作。瑞典瓦滕法尔集团（Vattenfall）成为首家通过该技术认证，并在灵哈尔斯3号核电站将其用于反应堆压力容器上封头贯穿件检测的电力企业。该企业依托现有模型试样与先进缺陷仿真技术，经由瑞典独立认证中心完成了全套欧洲无损检测资格认证（ENIQ，全称欧洲检测资格认证网络）。本次认证证明，这套人工智能辅助检测流程能够满足严苛的核电检测合规要求。运营效益立竿见影。审核工作量最高减少95%，让分析人员能够专注于最相关的数据。在灵哈尔斯4号机组后续部署该技术期间，这家电力企业称，检查工作的工期节省了约一周时间。瓦滕法尔集团高级无损检测专家奥拉·约翰松表示：“这项技术通过认证，对瓦滕法尔集团以及整个行业而言都是一个重要里程碑。它让我们最多可减少95%的数据复核工作，聚焦关键区域，在不降低安全标准的前提下，更高效地完成检测。”或许最重要的是，该项目证实，合格的人工智能应用能够支持安全关键型核设施检测工作，同时保留人为监督与工程判断能力。随着检测数据的体量与复杂程度持续增加，这项能力在整个行业中将变得愈发重要。数据审阅时间最多可缩短95%，让专业人员能够减少信息检索耗时，将更多精力用于评估关键内容。瓦滕法尔集团的灵哈尔斯核电站坐落于瑞典西南海岸。（图片来源：瓦滕法尔）另一项重要趋势是利用混合现实技术提升检测执行效率与数据可追溯性。检测质量并不仅仅取决于检测技术本身。技术人员必须找到对应的零部件，在指定位置采集数据，遵循规范流程，并确保检测结果得到妥善记录。在规模庞大、结构复杂的设施中，这些看似简单的要求会带来不小的挑战。混合现实应用旨在让现场作业更具一致性与可重复性。借助微软HoloLens、Meta Quest 3等虚拟现实（VR）头显设备，技术人员可以调取数字化作业包、查看巡检指引点位、连接检测设备，并直接在数字化工作流程中记录检测结果。现场试验表明，虚拟网格化技术能够在保证检测质量的同时，大幅缩短流动加速腐蚀检测所需的时间。检测人员可借助VR头显将虚拟网格投射到管道上，无需在管道实体上做标记。这款由Quasset公司开发的软件还可记录网格位置与超声特征信号，便于后续检测开展一致性对比。除提升效率外，这些工具还能实现更好的可追溯性、优化数据管理，并为员工培训与知识传递创造更多机会。同时，它们为远程专家支持开辟了新途径，便于经验丰富的人员无需亲临作业现场，即可对各项工作进行指导。“混合现实的价值不仅仅是速度，”EPRI工厂支持团队的工程师Malek Abedrabouh说。“这就是一致性。每个技术人员都会看到相同的指导，遵循相同的工作流程，并以可重复的方式捕获数据。”表面处理和净化是积极创新的另一个领域。激光烧蚀是利用激光能量去除构件表面的腐蚀产物、涂层以及污染物。该技术受到行业关注，因为它有望替代或补充打磨、喷砂、针式除锈枪等传统工艺，同时减少人工操作并提升作业效率。然而，技术落地需要解答一系列重要的技术问题。公共事业企业必须了解激光烧蚀会对材料性能、检测能力、人员安全以及规范合规性产生怎样的影响。因此，研究活动主要集中在材料效应、反射能量、燃烧行为、微粒捕获和潜在的ASME规范影响上。初步结果令人鼓舞，表明激光烧蚀可能会获得更广泛的采用，并最终为公用事业公司提供更多清洁和净化活动的选择。检查进展只是故事的一部分。公共事业公司还需要能够解决难以访问的资产和具有挑战性的操作环境的修复技术。非金属修复技术正被评估用于燃料池、转运通道、反应堆腔室、管道、容器以及储罐相关场景。该项工作旨在了解现有的修复方案，收集运行经验，识别技术短板，并为后续落地应用提供支撑。目前的工作包括评估地质聚合物、改性硅烷聚合物、修补技术、带材技术和机器人输送系统。计划中的演示预计将进一步探索如何将这些技术应用于传统修复方法可能困难或不切实际的核环境中。修复创新付诸实践的最有力的例子之一来自能源部的汉福德工厂。项目团队需要一种完全自适应、远程、符合规范的方法来密封 18 个含有高活度铯和锶胶囊的干燥存储系统。高辐射场、受限的进入以及合格人员的有限性使得传统的焊接方法变得不切实际。为应对这一难题，福陆公司、中部高原清理公司、利伯迪·迪梅特里克斯公司以及EPRI部署了一套全自主钨极氩弧焊系统，该系统集成自适应控制与实时参数调节功能。EPRI负责自适应焊接、焊接优化、材料性能以及NDE相关研究，项目合作方则将该项技术转化为可现场使用的成套系统，并将其投入实际作业中。该工艺能够生成可重复、无泄漏且符合ASME规范的封接焊缝，同时避免工作人员在高辐射环境下作业。该项目预计在为期两年的实施周期内，通过减少工期延误、降低焊缝返修量以及缩减再培训需求，节约约1200万美元。“对于汉福德来说，成功意味着我们可以远程、重复地执行封闭焊接，并进行编码，而不会让人们受到伤害，”福陆公司高级研究员加里·坎内尔（Gary Cannell）说。“这项技术提供了现场进度和成本的确定性，同时满足了关键任务清理里程碑预期的严格要求。”更广泛的意义在于，自适应焊接已走出研究阶段，在高风险核领域实现实际应用。EPRI工厂支持高级主要团队负责人乔恩·塔特曼（Jon Tatman）表示：“自适应焊接展示了将机器人技术、实时传感、焊接科学和资格认证项目结合在一起解决实际操作挑战时所实现的可能性。”“汉福德证明，完全远程、符合规范的焊接可以从概念转变为在行业最苛刻的环境之一中的部署。”这些技术的目的和成熟度各不相同，但它们都有一个共同的采用路径。核创新要有技术基础才能成功；资格课程；现场演示；操作经验；代码对齐；以及公共事业、研究组织、供应商和监管机构之间的合作。从UT资格项目和瓦滕法尔的人工智能部署，到混合现实演示、激光烧蚀研究、非金属修复开发和自适应焊接实施，这种协作模式在这些努力中显而易见。对于工厂主来说，这个信息很实用。检查和维修的未来并不是用技术取代人员。它旨在为熟练工人提供更好的工具、数据、指导和方法，以安全、一致地执行复杂的工作，同时减少可避免的干扰。下一代核检测与修复将不再依赖于单一突破，而是建立在先进检测方法、人工智能辅助分析、数字化工作执行和合格修复技术的集成之上。这些功能共同帮助公用事业公司改进决策；减少干扰；支持核资产长期安全可靠运行。来源丨槟榔郭微信公众号
编译丨槟榔郭
原文标题丨看得更多，更智能地修复：先进的无损检测和修复技术如何改变核资产管理（2026年10月9日）
原文作者丨核新闻Michael Ruszkowski
（Michael Ruszkowski是EPRI工厂支持总监）
