論文の概要: Enhancing failure prediction in nuclear industry: Hybridization of knowledge- and data-driven techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11604v1
• Date: Sat, 01 Nov 2025 16:52:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.283668
• Title: Enhancing failure prediction in nuclear industry: Hybridization of knowledge- and data-driven techniques
• Title（参考訳）: 原子力産業における失敗予測の強化:知識とデータ駆動技術のハイブリッド化
• Authors: Amaratou Mahamadou Saley, Thierry Moyaux, Aïcha Sekhari, Vincent Cheutet, Jean-Baptiste Danielou,
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動技術と原子力機器のドメイン知識を組み合わせた新しい予測保守手法を提案する。 この研究の適用上の新規性は、安全保障、経済、環境上の懸念から非常に制限され、超敏感な核産業のような領域内での使用にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.118478900782898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The convergence of the Internet of Things (IoT) and Industry 4.0 has significantly enhanced data-driven methodologies within the nuclear industry, notably enhancing safety and economic efficiency. This advancement challenges the precise prediction of future maintenance needs for assets, which is crucial for reducing downtime and operational costs. However, the effectiveness of data-driven methodologies in the nuclear sector requires extensive domain knowledge due to the complexity of the systems involved. Thus, this paper proposes a novel predictive maintenance methodology that combines data-driven techniques with domain knowledge from a nuclear equipment. The methodological originality of this paper is located on two levels: highlighting the limitations of purely data-driven approaches and demonstrating the importance of knowledge in enhancing the performance of the predictive models. The applicative novelty of this work lies in its use within a domain such as a nuclear industry, which is highly restricted and ultrasensitive due to security, economic and environmental concerns. A detailed real-world case study which compares the current state of equipment monitoring with two scenarios, demonstrate that the methodology significantly outperforms purely data-driven methods in failure prediction. While purely data-driven methods achieve only a modest performance with a prediction horizon limited to 3 h and a F1 score of 56.36%, the hybrid approach increases the prediction horizon to 24 h and achieves a higher F1 score of 93.12%.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)と産業4.0の収束により、原子力産業におけるデータ駆動手法が大幅に強化され、特に安全性と経済効率が向上した。 この進歩は、ダウンタイムと運用コストの削減に不可欠である資産の将来のメンテナンスニーズの正確な予測に挑戦する。 しかし、核セクターにおけるデータ駆動手法の有効性は、関連するシステムの複雑さのために広範なドメイン知識を必要とする。 そこで本研究では,データ駆動技術と原子力機器のドメイン知識を組み合わせた新しい予測保守手法を提案する。 本論文の方法論的独創性は, 純粋にデータ駆動アプローチの限界を強調することと, 予測モデルの性能向上における知識の重要性を示すものである。 この研究の適用上の新規性は、安全保障、経済、環境上の懸念から非常に制限され、超敏感な核産業のような領域内での使用にある。 機器監視の現状と2つのシナリオを比較した実世界の詳細なケーススタディでは、この手法が故障予測において純粋にデータ駆動の手法を著しく上回っていることを実証している。 純粋にデータ駆動方式は予測地平線が3h、F1スコアが56.36%に制限された控えめな性能しか達成しないが、ハイブリッド方式では予測地平線が24hに増加し、より高いF1スコアが93.12%に達する。

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