大数据在核电施工领域的应用研究

雷斌 冯小猛

随着物联网、云计算等互联网新型技术的普及与发展，企业信息化进程迎来了数据井喷的时代，与之而来的是企业信息化建设模式逐步转型，海量数据的产生与流转将逐渐成为常态。然而，利用常规信息化软件系统或工具，已无法满足具有海量规模、高速流转、类型繁多和价值密度低等特征的数据集合，对于数据维度复杂、结构多样、行业链条众多的大型核电工程领域数据来说尤是如此。大数据已然成为需要新处理模式方能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产，本文主要对核电建造行业的大数据平台实施和潜在应用进行说明及探索。

一、背景介绍

（一）国家层面高度重视

大数据已经成为国家基础性战略资源，是国家“新基建”的重要组成部分。大数据作为战略性资源的地位日益凸显，国家竞争力亦体现在拥有数据的规模、质量以及运用数据的能力。2014年3月，“大数据”首次写进了政府工作报告，大数据正式作为一种新兴产业，得到了国家层面的大力支持。国家通过制定大数据战略和布局，稳步推动我国从数据大国向数据强国的转变。

（二）国内外发展现状

当前，众多国家政府和国际组织都认识到了大数据的重要性和紧迫性，纷纷着手实施大数据战略并将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。譬如法国AREVA公司将虚拟现实技术应用于核电工程的设计、建造和运行等过程，基于三维模型对核电产品全生命周期中设计、建造、安装、运行、维修等过程进行动态仿真；俄罗斯ASE Group公司推行Multi-D理念的配置管理系统（IMS），基于统一化的模型库构建工程各方统一的信息交换与工作协同平台。与AREVA公司类似，ASE公司提供了虚拟建造过程的模拟、建造过程的海量数据收集和统计，同时建立基于建设计划实现与设备、材料等信息的关联、解析和预警等。

1.国内情况、不足和问题

经过近几年的发展，随着大数据收集、处理、分析等技术的迭代创新，工业化和信息化融合的程度也逐步加深，很多工业型企业已经由探索阶段进入到工业大数据实践阶段。与此同时，基于数据的相关技术、应用和落地形式也在快速发展，开发基于数据的新型应用已经成为企业信息化建设的一个重点领域。

2.中广核智能化工厂

2013年，中广核集团正式提出以打造“核电智能工程”为目标，建设覆盖核电站各板块的智能仿真与技术研究公共平台，并于次年成立专项小组开展“智能电站”项目的前期调研与规划工作；2014年底，中国核能行业协会评审并通过“智能电站”项目总体技术方案，标志着“智能核电工程”项目正式启动，通过与大数据及云计算等新型信息技术的深度融合，开展一系列核电智能化研究与应用。

3.中核集团数字核电

核工业作为我国高科技技术战略产业，是国家安全的重要基石，是助推我国科技强国建设的重要先导和支撑，同时也是国内唯一具备完整核科技工业体系的企业。中核集团积极响应和落实国家的“两化”融合、互联网+和大数据等国家战略，加快推进新技术应用和基础能力提升，推动重点专项建设，一方面加快数字核工业建设，系统设计和部署实施了多个专项工程，加快推进信息化建设、数字化转型和业务协同发展，通过数字铀矿山、核燃料生产和元件制造智能化、数字核电、数据中心建设以及统建企业资源计划（ERP）等重点工程建设；另一方面，部分科研院所和优势单位正在结合业务需求加快推进大数据平台建设、云计算应用以及人工智能研究和应用专项，助推业务链条协同开放，强化牵引拉动效应。

（三）核电领域大数据研究现状与前瞻

近几年，随着大数据在传统行业掀起的阵阵热潮，核电行业陆续在产业链相关板块开展大数据研究和探索应用。自2013年起，田湾核电逐步启动历史数据规范管理等相关工作，并对主数据全寿期管理、历史数据治理进行了积极探索；2015年，国内首个核电大数据咨询类项目在秦山核电启动，项目目标是基于可落地的大数据平台技术方案，结合EAM、ERP等信息系统中的数据信息，充分挖掘核电大数据的价值。但整体而言，大数据及人工智能在我国核电领域的应用尚处前期阶段，未真正形成应用示范效果。

纵观传统行业的数据基础，建筑业属于数据量大、业务规模大的大数据行业，但相较于金融业、消费行业等，建筑业则属于数据管理较落后、体系应用效果较弱的行业。核电工程建设作为建筑业中复杂度最高的一种，除了满足一般工业设施的质量要求外，还要满足严苛的核安全标准要求。历经数十年不间断的核电建造实践，我国核电工程建设管理方面依然面临着管理成本过大，专业化、集约化、科学化水平不高等问题。在核电建设项目管理过程中会产生各种类型的工程数據资料，随着项目的结束而变成未被充分利用的历史文档，这些文档极大可能隐含大量项目控制所需的工程规律、经验和知识，对于后续项目的建设管理具有重要的指导意义，是提高项目管理决策科学性、有效性准确性的重要参考依据。然而这些信息由于提取使用的难度过大，往往随着建设的完工和资料归档而被搁置无法得到有效利用。如何利用这些珍贵的数据资产解决目前核电建设中遇到的问题是当前一项极其迫切且具有极高价值的工作，核电施工领域大数据平台分析与应用为下一步的流程标准化、工效提升和知识转化提供数据基础。因此，现阶段要立足长远、强化引领，抓住大数据产业发展的重要机遇。在实施层面，以核电业务发展为牵引，以存在的问题为导向，从整个核产业链出发，针对核工业重要领域和环节的突出问题与制约瓶颈，探索大数据平台的需求和场景。

二、研究内容

中核集团是我国核电工程建设领域历史最久、规模最大、专业一体化程度最高的企业，是全球唯一一家连续30余年不间断从事核电建造的领先企业，代表着我国核电工程建造的最高水平，掌握了包括华龙一号、CNP、M310、CPR1000、EPR、VVER、AP1000、CAP1400、高温堆、重水堆、实验快堆、先进研究堆等各种堆型、各种规格系列的核电建造能力，可同时承担40余台核电机组建造任务。随着我国核电装机容量、在建规模跃居世界前列，核电建造企业迎来了大数据产业发展的重要机遇。

（一）核电工程业务

1.核电工程统一的数据规范

信息化管理在核电工程建设板块得到了初步应用成效，但现有系统功能的整体性不足，其覆盖范围与深度尚需推进和深化。为更好的推进核工程全产业链大数据应用，打通工程与运行端的数字化移交，需要做到“标准先行”，即建立统一的核电工程数据标准与规范，保证拥有完整度高、质量高的核电工程数据资产，为后续数据挖掘分析奠定基础。

核电施工领域数据维度较复杂，结构多样，既包含建筑业务数据，如财务、构件、施工工艺等数据，也有管理数据，如资源、安全、质量等数据。其次，核电建筑行业链条多，参建方多，数据资源分散在不同单位手中，数据资源的整合存在一定困难，例如主要的设计数据、甲供物资采购信息及供应商信息仅存在于业主或设计单位。由于缺少数据标准或标准执行不到位，各核电工程建司在数据获取的颗粒度，数据准确性、完整性、及时性等均存在问题。这些问题将会导致不同专业系统的数据无法进行有效的融合，也会导致跨专业的数据分析工作无法有效进行，无法为管理层和决策层提供有效支撑，也为全产业链大数据平台的搭建带来障碍。

数据标准规划是数据治理的重要环节，注重数据标准化与信息体系化建设可以充分发挥大数据价值，推进实现业务数据的深度融合与全面集成。通过对核电工程各专业的数据进行全面梳理，提炼形成指标体系，使指标管理能够做到唯一、明确身份标识，包括数据模型标准、主数据、指标数据标准、接口标准、安全标准等。对核电施工过程中涉及到的各业务系统进行分析，梳理储存的数据，研究核电建造大数据的来源、分类、特征、需求等内容。同时，统一规范的数据定义可作为核电施工大数据平台建设及新建信息系统的数据规范依据。标准化的业务数据是大数据分析模型建立的基础，业务主题数据质量直接影响分析结果。通过落实施工数据规范并形成数据标准，指导业务规范并助推业务标准的形成，为业务标准的形成提供数据支撑，达到约束数据质量的目的，同时消除人因歧义、规避可能存在的风险。推进和完善核电施工业务和数据标准化的机制，建立核工程项目管理统一的数据模型和标准框架，制定出各领域通用的数据标准，实现工程期信息从文档到结构化数据的变革，达到标准统一、数据唯一、数据可融合状态。

2.构建核工程建设数据资产

我国核电装机容量、在建规模跃居世界前列，各参建方在核电工程建设过程中经历了各种堆型设计、施工和运行阶段，产生并积累了十分可观的核工程建设数据，这些工程数据资料可能隐含大量项目控制所需的工程规律、经验和知识。历史数据缺乏有效的保护和利用，造成了事实上的数据资产流失和失控。

通过数字化核电工程体系建设，核电施工大数据平台采集核工程数据信息资源，打破原有系统边界构建企业级数据模型和数据库框架体系，实现企业数据标准、质量和安全的统一管理。通过将各建司的核电施工数据采集、清洗，将数十年不间隔核电站建造经验以数据的形式保存下来，形成核电工程的核心数据资产。例如，利用ENPower（一种广泛应用于核电多项目的管理系统）在核电施工过程中积累的核电建造业务数据，通过梳理原数据的描述性统计分析对数据质量进行评估，采用插补、去重和降噪等方法对数据质量进行修补，收集整理核电工程已建和在建施工数据，实现已有的核电建设数据资源资产化和价值化。

3.大数据推动核工程建设模式转型

以历史电站人财物投入曲线、进度计划安排等数据为例，通过对同堆型电站的对比分析，构建时序模型并预测在建电站的人财物投入、指导进度计划安排等；对历史施工数据进行成本要素分析，分析出人、机、料等方面的成本异常因素，协助业务人员找到降低成本的可行措施，切实降低施工成本、优化施工工艺，构建核电施工标杆（Benchmark）和核电施工成本/进度绩效模型，从而挖掘关键共性施工技术和工艺，加快先进施工工艺和技术的产业化应用，实现企业内同行对标，为群堆化建设提供参考标杆。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。企业决策已经变得与数据密不可分，引入大数据手段后，将逐步实现技术驱动前台业务，进一步优化和重组业务流程，提高企业经济效益和市场竞争力，创新企业管理理念和手段、优化管理流程、带动企业创新性发展，推动核电建造企业从传统核工程建造模式向大数据创新推动的核工程建造模式的转变。

（二）典型应用

基于核电施工大数据平台的应用，支持按照厂房、区域、子项等维度对不同管理主题数据进行分类、汇总，挖掘关键成本管控指标差异及影响成本的关键要素，分析并提取“人工、材料、机械台班”等核心成本要素，建立具有参考价值及示范效应的核电施工大数据分析模型。核电施工大数据平台相关典型应用包括：

借助ETL工具将华龙一号、AP1000、EPR、CPR1000、M310等堆型中的图纸、材料、变更、不符合项、焊控单、工程量等核电施工历史数据从不同的信息系统中汇集、合并、清洗、整理，按照设定的数据模型，形成不同的主题数据、数据集合等企业核心数据资产。

建立与在建核電工程施工管理信息系统的接口，运用智慧工地、移动APP、工业物联网、VR/ AR、BIM等在内的新技术，实现核电施工领域动态数据的全面、高效的收集。

构建以核电厂分解结构SSC为核心的核电施工数据模型，实现各类核电施工业务数据，包括模型、图纸、文件等在内的结构化、非结构化数据与SSC的关联，形成以核电厂工程实体为核心的施工业务数据全景视图，实现施工板块内部数据的集成和共享，推动建安一体化施工协同创新。

三、研究总结及展望

我国核电建造行业已经积累了重要的数据资产，关键在于如何盘活这笔资产并转化为企业的核心竞争力，确保核电建造行业在大数据等日新月异的技术浪潮中得到常青的发展。本文借助大数据概念与方法，对大数据在核电施工领域的应用进行了初步探索，接下来应结合物料、人员在施工过程成本、进度等可优化的方向，以及知识图谱等在核电工程建设领域的深度应用等方向进行尝试探索；在核电施工领域大数据平台建设完成之后，经过一段时间的使用，对平台建设与使用中的经验教训进行总结，形成理论积累，将大数据的理念与方法推广到整个核电领域。全面推进大数据应用和业务系统的集成整合，梳理核工程各业务环节和项目管理主题数据，开展核工程大数据创新应用项目。通过一体化的核工程大数据体系建设，统一核电施工数据资源规划，在核工业重点行业进行推广示范，总结核工业全产业链的大数据收集、整理、挖掘、利用方法，探索出一条可推广、可复制的发展道路。

（作者单位：北京中核华辉科技发展有限公司）