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應(yīng)用
為不同行業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)管理、分析展現(xiàn)、深度挖掘的數(shù)據(jù)運營方案，幫助企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)價值化的全面升級。
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基于TempoAI建設(shè)的中核某下屬公司企業(yè)算法管理平臺
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一、項目背景
中核某企業(yè)為確保核電廠運行狀態(tài)滿足相關(guān)技術(shù)要求，需要對機組運行的20000多個參數(shù)進行實時監(jiān)測，但是面對海量數(shù)據(jù)時，單靠人力檢測極難準確識別其中存在的尚未有明顯可視特征的異常信息，易導(dǎo)致漏判；另外面對數(shù)量龐大的監(jiān)測參數(shù)時，即使存在明顯可視阿德異常信息，也容易發(fā)生人因失誤，而未能及時予以識別；并且，在監(jiān)測出機組的異常狀態(tài)信息后，需盡早評估相關(guān)異常可能對機組安全性和經(jīng)濟型的影響，并依據(jù)影響情況擬定運行策略。然而，由于核電廠的系統(tǒng)規(guī)模龐大，運行工況復(fù)雜，運行狀態(tài)參數(shù)眾多，使得人的知識、經(jīng)驗和可靠性，難以滿足機組對于異常發(fā)展趨勢的準確性和實時性要求。
二、問題與挑戰(zhàn)
1.如何在海量數(shù)據(jù)下，擺脫依靠人力檢測異常信息的方式
2.如何通過感知識別、建模分析和決策優(yōu)化，對機組健康狀態(tài)進行實時評估和預(yù)測，實現(xiàn)控制執(zhí)行優(yōu)化閉環(huán)和健康管理優(yōu)化閉環(huán)
三、解決方案
針對企業(yè)目前存在的難題，優(yōu)化核電廠的異常監(jiān)測方法，實現(xiàn)全功率內(nèi)的系統(tǒng)級狀態(tài)估計、異常檢測、健康評估、故障診斷和故障預(yù)測等功能?；赥empoAI大數(shù)據(jù)分析平臺，建立了人工智能算法庫，算法模型類型包括：數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)估計、異常檢測、健康評估、故障診斷和故障預(yù)測算法模型共計超過100個相關(guān)算子。
通過感知識別、建模分析和決策優(yōu)化，對機組健康狀態(tài)進行實時評估和預(yù)測，實現(xiàn)控制執(zhí)行優(yōu)化閉環(huán)和健康管理優(yōu)化閉環(huán)。
算法庫管理
四、項目兩點
利用TempoAI進行挖掘模型的構(gòu)建，以及將所有模型在模型庫中統(tǒng)一管理與應(yīng)用，沉淀企業(yè)知識，算法成果復(fù)用。
五、項目價值
 
結(jié)合核電廠的技術(shù)要求，通過挖掘建模來解決人工檢測工作量大以及漏判誤判的問題，除此之外，將內(nèi)部已有歷史算法成果集成到平臺，統(tǒng)一管理及維護，進行算法成果沉淀，形成內(nèi)容資產(chǎn)，也可以共享知識成果，在平臺形成封裝好的算法，業(yè)務(wù)人員可查看并直接拖拽使用，資源復(fù)用，提升分析效率，避免內(nèi)部知識資源浪費，為企業(yè)將本增效！
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