Giriş: AI ve Fast Breeder Reaktörlerin Yakınlaştırılması
Hızlı yetiştiricilik reaktörleri (FBRs) gelişmiş nükleer yakıt döngülerinin bir taşlarını temsil ediyor, daha fazla fissile malzeme üretmek için tasarlanmıştır - hızlı bir şekilde plutonyum-239 – hızlı bir şekilde soğutma sistemleri (soğuk, liderlik, veya liderlik) ve karmaşık yakıt işlemesi için - aynı zamanda, otomatik izleme ve kontrol için gereken operasyonel zorlukları ortaya koyuyor.
Aktivasyon ve Operasyonlar Arasındaki Zeka ve ML
Hızlı bir cins reaktörün çalışması, bu sinyallerin sadece bir kısmını takip edebilir: nötron flux dağıtım, yakıt montaj sıcaklıkları, serin akış oranları, pompa hızları ve ısı değiştirici koşulları, diğerlerinden dolayı, insan operatörleri, hatta on yıllar boyunca bu hataların sadece bir kısmını izleyin, aynı anda AI ve ML algoritmaları, özellikle derin öğrenme ve ensemble yöntemleri, yüksek boyutlu, zaman serisi verileri işleme konusunda üst düzey veriler, performans bozulmalarını ve sapmaları tespit etmek için zaman serisi verileri.
Data Analytics for Core and Yakıt Yönetimi
FBR'lerde ML'nin en kritik uygulamaları biri, geleneksel ampirik korelasyonlara kıyasla gelişmiş olan gaz salıvermelerinin tahmin edilmesi ve yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte bulunan modeller, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte bulunan modeller.For example, nx-akin çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte bulunabilir.
Gerçek Zaman İzleme ve Tanıklar
Hızlı yetiştiriciler, son derece hassas sistemlerden gelen aşırı frekans analizlerini, pompalardan ve valflerden gelen titreşimleri ve yapıların akustik emisyonlarının azaltılması gibi, klasik eş tabanlı alarmlar geliştirmeyi çok iyi bir şekilde kaçırıyor çünkü eşlerin yanlış alarmlardan kaçınmak için yeterince geniş bir şekilde okumaları gerekiyor, gerçek öncüler, doğrusal olmayan bir şekilde bakımlama sistemleri, doğrusal olmayan ormanlar veya destek vektörleri kullanarak, dinamik olmayan bir şekilde kontrol etme gibi, dinamik olmayan bir şekilde kontrol etmek için sürekli olarak zorlanmış durumda.
Tahmin edici Bakım
Tahmin edici bakım (PdM) belki de endüstriyel operasyonlardaki en olgun AI uygulamasıdır ve FBR'ler, buhar jeneratörleri, orta ısı değiştiricileri ve elektromanyetik pompalar gibi bileşenleri çok erken veya geç için daha pahalıya kadar tespit etmek için çalışır ve konu alır, PdM, sızıntı analiz tekniklerini en yüksek çözünürlükte tespit ederken, sıcaklık analiz tekniklerini düzeltebilir.
Otomatik Kontrol Sistemleri
FBR'ler, hızlı bir şekilde şarj edici kontrol sistemleri, takviyeli öğrenme (RL) veya modellemek için gerekli olan tüm dinamikleri kullanarak, sabit bir sistemle veya kontrol ünitesine uygun olarak uygun olmayan bir şekilde entegre edilebilir.In a RL framework, the Controller learning (RL) veya model kontrolü kullanarak hızlı bir şekilde kontrol sistemleri kullanarak, doğru bir şekilde kontrol sistemleri ile bağlantı kurmayabilirsiniz.
AI ve ML ile güvenlik
Güvenlik, herhangi bir nükleer reaktör için aşırı tasarım zorunluluğudur ve FBR'ler kaza önleme, algılama, hava ve su ile sodyumun kimyasal reaktivitesi, yüksek işletim sıcaklıkları (500 °C'nin üzerinde), ve belirli kaza dizilerinde pozitif boşluklar için potansiyel sağlar. AI ve ML'nin yeni savunma katmanlarının iyileştirilmesi, kaza önleme, algılama, mitigation ve su ile algılama, algılama analizi. Bu teknolojiler sağlam determinist güvenlik sistemleri için yerine getirmez, ancak bu tür normal olaylar için yanıt verir.
Anomaly Tespit ve Kaza Precursor Analizi
Konvansiyonel güvenlik sistemleri sabit eşlere ve red dışı sensörlerine güveniyor; reaktör ve bayrak herhangi bir sapmanın normal işletim sistemini sürekli olarak öğrenebiliyorlar, yüzlerce sensör veya reaktivite eklemesini analiz ederek, bu modeller bir insan operatörünün asla göremediği korelasyonları tespit edebilir.
Acil Önlem ve Yanıt
Aşırı düşük ücretli kazalar için, yüksek sadakat simülasyonlarında (örneğin, reaktöre yönelik hesaplamak için sayısal kodlar) geçici eylemlerin saatlerden daha kısa sürede gerçekleşmesini sağlamak için kritik bir şekilde yapılır.Bu ekspektif modeller sürekli olarak yüksek sadakatle ilgili sistemlerde bulunabilir, kaza senaryolarına kıyasla, tahminlere göre, tahmin edilebilir bir sistemin olası yolunu gösterir.
Risk Değerlendirme ve Karar Desteği
Probabilist risk değerlendirmesi (PRA) nükleer güvenlik temelleridir, ancak FBR için geleneksel PRA, sınırlı olay verileri ve son derece karmaşık bitki yapılandırmaları ile ilgili bazı riskleri güncelleyen bir risk modeli sunar.PRA modelleri, işletim deneyiminden, deneysel verilerden ve simülasyon sonuçları. Bayesian ağları, örneğin, farklı bir tasarım veya yaygınlaştırma sistemlerinin olası etkilerini güncellemek için birçok kaynaktan entegre edebilir.
İnsan-Makine Ekibi
AI ve ML bir vakumda çalışmaz; dikkat gerektiren insan operatörleriyle entegre edilmelidirler, bu insan makineli takım paradigması, AI önerilerinin açıkça ve şeffaf bir şekilde, AI odaklı teşhis ve tavsiyelerde bulunduğunda, özellikle karmaşık zamanlayıcı bir şekilde, güvenli bir şekilde kontrol edilen veri sınırlamalarının ve kontrol sistemlerinin kısmi bir şekilde ortadan kaldırılmasına izin verir.
Meydanlar ve düşünceler
AI ve ML'nin FBR operasyonlarındaki kabul edilmesi, gerçek veri kümelerinden gelen fiziksel denetimlerden yararlanamaz, ancak bu simülasyonların kabul edilebilirliği ile karşı karşıya kalmaması gerekir.
Future Outlook
AI ve ML'nin hızlı üreme reaktör uygulamalarındaki evrimi hızlanıyor, her iki bilişim donanım ve algoritmalı araştırmadaki gelişmeler tarafından yakıtlanıyor. Önümüzdeki on yıl içinde FBR operasyonları ve güvenliği yeniden şekillendirebilecek birçok umut verici yol ortaya çıkıyor.
Dijital Twins ve Sürekli Öğrenme
Dijital ikiz - gerçek zamanlı olarak durumunu yansıtan fiziksel reaktörün sanal bir kopyası - mevcut AI izleme ve simülasyon aletlerinin mantıksal uzantısı. ML-updated parametrelerle ilgili bir modele müdahale ederek, dijital ikiz, gelecekteki durumları tahmin eden yüksek bir simülasyon sağlayabilir. FBRs için, dijital ikizler, her zaman veri toplama modellerini optimize edebilir ve yeni öğrenme modellerini sürekli olarak geliştirirler.
Özerk Operasyon ve Kendi kendine Sahip Sistemler
Birçok gelişmiş reaktör konseptinin nihai hedefi tamamen otonom veya “ışıklar” operasyonudur, örneğin bitkinin yeniden yakıt ve bakım sırasındaki insan müdahalesi olmadan yıllarca çalıştırabileceği veya AI'nın tam olarak tüm rutin işlemleri ele alması gerekir, tespit ve teşhis hataları - örneğin, otomatik onarımlar yapmak için -örneğin, sabit diskoyu tekrarlama ve bakımlama yeteneğinin arttırılması veya hatalı bir bileşeninin belirlenmesi için daha fazla bilgi sahibi olmak.
Diğer Gelişmiş Teknolojilerle entegrasyon
AI ve ML izolasyonda çalışmaz. Gelişmiş sensörlerle birleştirildiğinde (örneğin, fiber optik sıcaklık algılaması, akustik izleme ve radyasyona dayanıklı kameralar), yüksek performanslı hesaplamalar ve güvenli iletişim ağları, bir sonraki nesil FBR'ler için kapsamlı bir dijital altyapı oluşturmalarına izin verir.
Düzenleme ve Standartlaştırma İlerleme
Hiçbir gelecek bakış, Yönetmelikteki rolünü kabul etmek için hiçbir şey tamamlanmamış olacaktır.Uluslararası topluluk, IAEA ve OECD NEA gibi kuruluşlar aracılığıyla, bilişim döngüsündeki çalışma grupları başlatmış ve birkaç ulusal düzenleyici, ABD'nin güvenlik-kırıklama sistemlerindeki kullanımını değerlendirmek için pilot projeler başlattı.
Sonuç: Safer, Daha Verimli Breeder Reaktör Era
Hızlı yetiştirici reaktörler, nükleer yakıtın neredeyse sınırsız tedarikine anahtar tutuyorlar, ancak karmaşıklık uzun zamandır yaygın bir ticari kabul için engel teşkil ediyor. AI ve makine öğrenimi, her türlü reaktör operasyonlarının iyileştirilmesine yönelik araçları sunarak bu bariyeri kırıyor - yakıt yönetimi ve gerçek zamanlı izlemeden sorumlu bir araştırma, dijital ikizler, karma fizik-ML güvenlik görevlileri tarafından daha hızlı bir şekilde algılama ve daha hızlı bir şekilde entegre edilmesi gereken bir şekilde geliştiriliyor.
[0] Kaynak ve daha fazla okuma:[Dönem:0)
- [FONTD:0)IAEA Fast Reor Database[[Dönetici:0)[Dönetici:0)
- [FONT:0)U.S. Nükleer Düzenleme Komisyonu: Gelişmiş Reaktörlerde Yapay Zeka [Dönetici: 1) AI güvenliğine ilişkin düzenleyici perspektifler.
- [FONT:0)Argonne Ulusal Laboratuarı - Gelişmiş Reaktör Teknolojileri[Dönetici: 1), sıvı metal reaktörlerde AI uygulamaları üzerine araştırmalar.