伴随着社会经济水平的提升，核电工程建设项目运行进程逐渐加快，对于核电企业来讲，将工作重点放在了生产经营以及设备维修环节中，在提高设备稳定性的基础上使其处于良好的运行状态，将经济效益发挥到最大化。其中，设备属于不可缺少的一方面，但是运行期间还有着一定的缺陷存在，是否规范性管理设备缺陷直接决定了设备资产价值体现以及收益的提高。核电企业内包含的环节诸多，涉及到了各种各样的设备类型，设备使用数量也是非常多的，专业性强，受该项因素的影响，难以在缺陷文本内探究到存在的价值。再加上现场作业开展不规范，所以直接应用储存于信息系统内的缺陷处理信息时存在的问题也是特别多的。对此，引进新型大数据技术是很有必要的，借助该项技术探究缺陷文本中的价值，便于作业高效率实施，这是目前核电设备管理人员以及信息化人员注重的要点。
在设备缺陷分析期间大数据技术的适用性探究
所谓大数据，主要是指处于难以在可以承受时间段以及领域内采取常规类型的软件工具处理数据的整体称呼，通常表现为公司创建的诸多非结构化以及半结构化下载到关系型数据库用于分析所消耗时间以及资金的数据情况。大数据技术本身有着数据量多和处理数据快、应用合理、实效性强等诸多价值。并且在核电厂发展期间，基于电站自动化和信息集成度的提升，分布式控制系统被广泛应用到了电站内，建设电站期间包含的数据诸多，基于机组后期运行和维护状态下的生产运行数据量增多，这些运输数据具备多样性和价值高的特征，结合定义来看，将其确定为大数据。大多数企业采取大数据技术方式将存在的难点解决，可以产生极高的效果。在核电厂设备运行状态下，不管是数量还是类型等都包含了一定的量级，设备缺陷分析可以与大数据发展特征相符合，设备缺陷数据一般是利用非结构化语句以及口语化表现详细呈现出来，结合自然语言分析技术和知识图谱技术抽取以分析文本要点。在技术平台中，核电厂根据大数据技术创建规范性的大数据平台。通常来讲，大数据系统组成结构涉及到了多方面，分别是收集和整理数据，储存以及分析、应用数据等，各个方面的组成结构都可以根据开源技术组件加以满足，在落实方案期间，依照行业发展情况和特征加以改进。
在大数据技术基础上的核电设备缺陷分析环节
当前阶段，需要依照核电厂业务和信息化情况以及遵循具体问题具体分析的基本原则探究核电设备缺陷，从数据资源和质量以及解决方案等多方面入手。在数据资源整理期间，核电企业需要创建包含生产维修阶段的信息化系统以及和设备缺陷有着一定联系的经验反馈系统和维修管理系统等。其中，经验反馈系统属于核电领域的基本概念，表现为跟踪和处理生产运行和管理期间存在的问题，了解到实际情况，把具体的经验反馈于其他部门中，共享丰富经验，防止不良问题再次出现而造成严峻后果。在电厂运行中应用经验反馈系统收集信息，提升信息利用率，具体涉及到了核电厂事件数据库和经验反馈信息数据库等。而维修管理系统则是企业资源计划和生产工作过程管理中的主要部分，包含了管理设备编码和缺陷分析等多项流程，动态性管理设备运行状态，对此，分析平台内的数据，挖掘出价值性高的信息是极为重要的。在数据质量控制期间，设备缺陷分析包含的数据表现为主数据以及业务数据。前者是以设备为主的主数据对象，受相关因素影响，主数据本身还有着一些问题存在，比如规范不标准、管控流程体系不完善等，这就需要结合实际情况创建设备主数据标准规范，转换和整理历史数据，提升数据质量，保障完善性，使其和标准要求相符合。后者因为工作人员技能较低，掌握的知识点非常少等而增加了业务数据的分析难度，需要花费的清理时间也是特别多的。业务人员清理数据期间，应投入相应的工作量，并且此项工作收益无法直接体现。所以，可以引进技术手段解决这些方面，促使大数据工作良好开展。
在整理应用场景的过程中，设备缺陷本身形成地点为维修工作发起和执行以及关闭阶段，基于此，就需要依照业务活动特征分析应用场景。在发起时期，工作人员勘察设备异常情况，了解到故障特征，反馈于系统内部，此阶段的场景是为了提升数据准确性，利用历史记录找寻产生问题的原理，制定出解决对策。在执行时期，提前准备材料清单和分析原因，落实处置维护措施，促使维修人员高效率的展开现场作业，获得缺陷分析结果。在关闭以及统计时期，明确业务数据的价值，将该项数据当成开展后期大数据作业的关键所在。并且该项阶段中还必须合理规划统计类的报表以及分析框架。最后，设计解决方案的过程中，大数据技术应用时需要从数据收集和储存以及计算环境等多个阶段考虑，各项环节中必须基于标准技术平台内探究方案是否合理，引进与实际需求相符合的技术产品。在应用技术期间，既需要对业务场景扩展以及多样化问题加以探究，还必须做好资源开发作业，将收益发挥到最大化。
在设备缺陷分析阶段中对于大数据技术的实际应用
3.1设备缺陷分析阶段中的大数据技术选型
在收集数据期间，探究到项目数据一般是被储存在企业核心组件或者是数据库内，相关人员采取合理方式在企业资源计划系统内获取准确的数据，或者是应用自定义脚本开发定制算方式整理数据，将数据收集的有效性全面体现出来。当储存数据的过程中，缺陷数据问题表现为文本颇多，结构化字段少之又少，适合在非结构化数据库内储存。从实用性角度展开分析，应用完善的技术开发体系，选取规范性的计算框架，获取丰富资源。
3.2查重和应用物料主数据
在核电项目全生命周期内普遍应用了主数据，其涉及到了前期准备环节、设计、采购、设备安装以及运行等多项阶段，物料主数据属于从信息系统内以物料编码为主的基本数据，本身有着唯一性特征，也就是说，一项品种规格的物料只可以和一个物料主数据相对应，禁止发生一项物料主数据对应多项品种规格物料的现象，也不可以发生相同品种规格物料与多项物料主数据对应情况。将有着相同规格型号的物料提供给不同供应商，比如存在着制造以及使用差别期间应当应用不同的物料编码。精准的识别了重码以后展开信息维护，保存一项编码，将其他编码冻住。重码识别工作内容是综合性比较重码识别要素，从主数据管理系统内维护重码。
4、结语：
从以上论述来看，在核电企业运行期间，设备缺陷分析工作是应用大数据技术对文本信息资源价值展开挖掘的一项关键所在，通过全面分析设备缺陷来看，存在的设备故障类型多种多样，对此，就需要全面解决故障，合理采购设备，制定出完善的维修方案，将大数据技术的价值全面体现出来，进而促使核电企业稳定运行。
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