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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120745746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510922854.3，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备是由王文林;吴国华;谢雨霏;曾益萍设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备，包括获取核能模拟装置故障数据；搭建多任务网络；将获取的数据集D划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集对多任务网络进行预训练；在预训练完成后，将多任务网络中的参数固定，即冻结大参数量预训练模型作为教师模型；采用多任务逐比例渗入知识蒸馏的方法，将教师模型的知识迁移到学生模型中；利用学生模型推理得到目标管道的物理量推演结果和故障结果。本发明通过搭建基于物理信息神经网络的多任务网络，能够同时处理多个与反应堆核事故中的故障诊断和参数推演，充分利用不同任务之间的相关性，提高故障诊断的精度和对核事故发展过程的推演能力。

本发明授权用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1、获取核能模拟装置故障数据； 步骤2：搭建多任务网络，多任务网络采用PINN模型； 步骤3、将步骤1中获取的数据集D划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集对步骤2中搭建的多任务网络进行预训练； 步骤4、在预训练完成后，将多任务网络中的参数固定，即冻结多任务网络的大参数量预训练模型作为教师模型； 步骤5、采用多任务逐比例渗入知识蒸馏的方法，将教师模型的知识迁移到学生模型中； 步骤6、将待诊断的目标管道的实时监测数据作为输入，输入到步骤5中训练好的学生模型中，利用学生模型推理得到目标管道的物理量推演结果和故障结果； 其中，步骤5具体包括， 设教师模型的输出为，学生模型的输出为，知识蒸馏的损失函数定义为： ； 其中，是蒸馏损失，用于衡量教师模型和学生模型输出之间的差异，使用KL散度： ； 是学生模型在各个任务上的任务损失；λ是一个超参数，用于平衡蒸馏损失和任务损失的比例；在训练过程中，逐步调整λ的值，使得学生模型在不同阶段既能学习到教师模型的知识，又能保持对各个任务的性能； 步骤5涉及多任务逐比例渗入知识蒸馏的方法，包括， 步骤S50、设计学生模型，确保其具备处理多任务的能力，但计算复杂度低于大模型，对学生模型的参数进行Kaiming初始化； 步骤S51、冻结教师模型，并初始蒸馏学生模型；设定初始的蒸馏损失权重λ，用于平衡蒸馏损失和任务损失，以及学习率、批次大小；将大模型冻结，使用初始训练数据集D对学生模型进行初始知识蒸馏，在训练过程中，计算蒸馏损失KL散度和任务损失，根据总损失更新学生模型的参数，经过设定轮次的训练后，得到初始蒸馏后的学生模型； 步骤S52、新数据收集与整合； 步骤S53、根据训练轮数逐步调整蒸馏损失权重；采用逐比例渗入的持续蒸馏方法，逐步调整蒸馏损失权重λ；按照设定的递增或递减规则在训练过程中逐渐改变λ的值，使得在训练后期更注重新数据上的任务性能，同时保留满足要求的原始知识； 步骤S54、持续蒸馏学习； 步骤S52包括， 持续监测核能系统的运行情况，当发现有新的故障数据或系统状态发生变化时，收集新的数据样本，构建新的数据集； 步骤S53包括， 设计一种基于数据相似度和训练进度的动态权重函数；设训练轮次为t，总训练轮次为T，新数据与初始数据的相似度为s，0≤s≤1，通过计算数据分布的L2范数距离得到，定义λ的动态调整函数为 ； 其中，α是控制函数衰减速度的超参数，γ是调节相似度影响的权重系数；该函数的第一项是一个指数衰减项，随着训练轮次t的增加，其值逐渐减小；在训练初期，蒸馏损失权重较大，模型更注重保留从初始大模型蒸馏得到的原始知识；随着训练的进行，逐渐降低对原始知识的依赖，更多地关注新数据上的任务性能； 步骤S54包括， 冻结大模型，使用更新后的数据集对学生模型进行持续蒸馏训练；在训练过程中，每个训练轮次t都根据动态权重函数计算，计算蒸馏损失和任务损失，根据总损失更新学生模型的参数；随着训练的进行，学生模型逐渐学习到新数据中的知识，同时动态地保留了从初始大模型蒸馏得到的原始知识。

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