Сетевое издание ENERGOSMI (ЭНЕРГОСМИ). Номер свидетельства СМИ ЭЛ № ФС 77 — 63300.

Сегодня процесс проектирования и лицензирования ядерных реакторов занимает годы, иногда десятилетия. Например, чтобы построить новую АЭС в Штатах, уйдет в среднем 25 лет, и только пять из них — непосредственно на строительство. Команда исследователей из США намерена упростить этот процесс с помощью искусственного интеллекта.

Техническая сложность и трудоемкость строительства ядерных реакторов проистекают из необходимости интеграции процессов из различных областей знаний, от нейтронов на квантовом уровне до макроскопического теплопереноса и охлаждения. Облегчить процесс комплексного проектирования атомного реактора, по мнению ученых из Университета Бригама Янга, может ИИ. В частности, технология машинного обучения. Модель, которую они разработали, берет на себя часть сложных вычислений в области гидравлики и поведения нейтронов, пишет IE.

Модель прогнозирует температурный профиль на основе различных геометрических параметров реактора. Затем эти параметры оптимизируются для создания оптимального дизайна реактора. Вычислительные мощности, потраченные на расчеты, при этом на порядок меньше, чем в случае использования традиционных методов.

Создав и протестировав десяток алгоритмов машинного обучения, исследователи выбрали три самых эффективных и модифицировали их, пока не нашли тот, который справлялся с предложенным набором данных наиболее хорошо. Результаты испытания этой модели показали, что она выполняет задачи по геометрической оптимизации элементов конструкции реактора значительно быстрее, чем имеющиеся методы.

К примеру, модель смогла разработать почти точную копию щита для реактора, спроектированного силами местной компании, всего за два дня. У инженеров на это ушло шесть месяцев.

Читайте Insider

Журнал о кабельном бизнесе

Слушайте Kabel.FM

Первое кабельное радио!

Рекомендации по теме

Максим Третьяков посетил завод РЭК Prysmian. Непрерывная модернизация, фокус на безопасности и инженерной эффективности
Будущее волновой энергетики: как французский стартап бросает вызов традиционным решениям
КПД почти 35 % — последний скачок перед революцией в солнечной генерации?
Переход от выбросов к ресурсам: Китай предлагает CO₂-экономику нового типа
ИИ против электросети: выдержит ли энергетика скачки спроса от дата-центров?
CO₂ — ресурс, или как наука превращает проблему в ценное сырье
Глобальная сеть ВИЭ: как решить проблему нестабильной генерации раз и навсегда
Катализаторы нового поколения: смогут ли они изменить рынок утилизации CO₂?
Энергия без выбросов: новые решения для углеродно-чистого транспорта