近年来，数字孪生（DT）的概念在各行各业得到了广泛认可，并极大地改变了工业领域。但当为反应堆等复杂工业系统部署DT时，需要对不同组件生成的大量数据进行分析和共享。为了避免误解并提高数值模型的准确性，国际系统工程委员会（INCOSE）提出了基于模型的系统工程（MBSE）。MBSE支持系统需求、设计、分析、验证和确认，可为复杂系统中DT的实现提供有力的验证和管理途径。当前核反应堆数字孪生系统（DTNRS）的实现架构和途径尚不明确。本文提出了一种基于MBSE理念的系统化、分层式"V"架构，它反映了DTNRS在整个生命周期中的数字相关技术，以缩小热工水力数值模拟与DTNRS概念研究之间的差距。
DTNRS应具备实时同步、状态预测和故障诊断、决策支持和多终端协作等特点。图1列举了这四种特性的优势和挑战。
1)DTNRS系统的分层"V"架构
对于整个生命周期的活动，需要一种分层有序的DTNRS架构。MBSE是解决日益复杂的系统问题的一种方法。如 图2所示，它有助于系统级验证，加快产品开发生命周期。对于采用MBSE方法创建DTNRS， 图2为整个生命周期的系统和分层"V"架构。
图 1 四类特性的优势和挑战
（1）虚拟空间
在虚拟空间内，分别有需求分析、系统设计和详细设计三个阶段，并进行相应阶段的迭代循环和持续验证。创建阶段分为自上而下的需求细化过程，如需求分析、系统设计和详细设计，以及自下而上的需求集成过程，如详细模型、系统模型和需求模型。
（2）物理空间
真实物理空间也分为三个阶段。在机械制造阶段，利用三维打印、机械精密加工、数控加工等技术完成工艺设计、零件加工和产品检测。
图 2 DTNRS的系统及分层"V"型架构
图 3 DTNRS的四层分解架构模型（图中PANDA台架为保罗-谢尔研究所设计搭建）
2)四层分解架构模型
DTNRS构建分为四层：数据层、模型层、仿真层和验证与确认（V&V）层。
L1：数据层。
数据层包括三个要素，即数据收集、数据处理和数据存储。例如，图4所示为DTNRS在发生事故时的数据流。
L2: 模型层。
模型层的三个要素分别是单物理场模型建立、程序耦合和多物理场模型建立。利用相关的单物理场程序或耦合的多物理场程序，根据存储的数据创建数值模型。然而，不同的单物理场模型需要通过耦合技术进行耦合，以提供高保真模拟。
L3：仿真层。
在仿真层，必须通过可靠评估、不确定性量化和参数校准等途径对已建立的模型进行验证。不确定性量化确保预测值能够涵盖实验数据。否则需要校准参数。
L4：V&V层。
如果模型足够精确和可靠，则进入V&V层。建立虚实连接、执行V&V和实现可视化是整个过程的下一步。同样，数据收集是实现下一代设计和经验重用的第一步。
图 4 数据层的数据流
3)DTNRS 概念图解
图5利用四层分解架构模型和系统分层"V"型架构，以直观的方式说明DTNRS。真实的反应堆系统存在于物理空间中。数值模型的建立需包括全系统数值模拟、多物理场全局模拟和实时检测通信。物理实体、虚拟模型、数据库、服务和高精度仿真平台这五个要素缺一不可，并通过数据信息传递紧密链接。如何连接这五个组成部分并创建DTNRS分解为五个步骤。
图 5 DTNRS示意图（图中：ESBWR为GE-Hitachi设计）
图 6 DTNRS的预期应用场景（图中：ESBWR为GE-Hitachi设计）
在通常情况下，物理反应堆中的传感器将数据和图像传送到数据库，虚拟模型读取数据以保持同步运行，仿真平台读取数据进行状态预测。当发生干扰和参数异常时，仿真平台会根据预测结果，通过可视化界面向操作员传达故障缓解策略。操作员使用远程遥控对物理反应堆修改，阻止或减轻事故的影响。此外，当它们达到高度智能化阶段时，还将应用自动状态监测、智能分析和判断以及自主指令反馈。这样，它们将成为真正无人值守的核反应堆系统，如图6所示。
数字化是提高核能竞争力和效率的关键技术之一，在核电站、空间核反应堆、小型模块堆等核能系统使用数字孪生技术是目前的热门研究课题。本文介绍了国内外对数字孪生技术的研究，包括美国的 GEMINA 项目等；随后提出了核领域应用数字孪生技术的基本概念模型，并初步建立了故障诊断流程；同时，数字孪生技术有望率先在小型模块堆、空间反应堆的研发上得到应用。不过，数字孪生技术在核能领域中的应用近几年才受到关注，研发尚处于初级阶段。未来，数字孪生技术预期在核电厂智能运维、故障预测，空间反应堆和小型堆设计运行、故障诊断及预防等先进核能领域中得到广泛的应用。
2019年进入华中科技大学攻读硕士学位，2021年通过硕转博考核，继续攻读博士学位。博士研究方向为核反应堆热工水力、数字孪生、不确定性分析等。发表SCI论文4篇，其中一作1篇；EI及会议论文多篇。曾获学业一等奖、康明斯林博士奖学金等。
