核工业AI加速设备诊断
摘要
美国核学会与Nuclearn联合举办网络研讨会，介绍人工智能在核电站设备监测和报警诊断中的应用。Nuclearn称，其Equipment AI可帮助快速识别报警的具体原因，将原本耗时数天的工程诊断压缩至数分钟，减少对工程师优先任务的干扰，并提升设备运行性能。
美国核学会近日与核工业人工智能工具提供商Nuclearn合作，举办了一场题为“从报警到答案：人工智能如何降低设备负荷并提升性能”的“供应商展示”网络研讨会。
简要概述：本次网络研讨会由Nuclearn的三位高管主讲：营销副总裁Brian Critchfield、产品副总裁Lorzeno Slay和首席营收官Phil Zeringue。
担任讨论主持人的Critchfield首先从宏观角度介绍了Nuclearn正努力填补的空白。他解释说：“目前，大多数核电站都配备了某种形式的异常检测系统。”这些系统负责监测设备，并尝试预测设备何时可能发生故障。尽管这些系统具有重要价值，但也存在根本性局限。正如Critchfield所说，当报警触发时，查明确切触发原因的实际工作才刚刚开始。“极少有核电站能够在不让工程师连续数小时或数天放下优先任务的情况下，对报警原因进行诊断。”
这一空白正是Nuclearn此次讨论的重点：探讨其人工智能工具如何将需要数天完成的诊断工作压缩至数分钟，并分析人工智能如何应用于设备监测。讨论还辅以对该公司新型“Equipment AI”工具的实操演示。
深入了解：如需听取Zeringue和Slay对Nuclearn Equipment AI技术细节的介绍，请在ANS的YouTube频道观看完整网络研讨会。
“供应商展示”合作机会：欢迎核能领域的公司与ANS合作举办“供应商展示”网络研讨会。作为这一持续系列活动的一部分，每场一小时的演示都为企业提供了向核能界介绍自身技术或服务的机会。全部“供应商展示”内容均已归档至ANS Webinars页面。