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, https://interestingengineering.com/innovation/nuclear-fusion... 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.
Компания Kairos Power https://hightech.plus/2024/08/01/v-ssha-nachalos-stroitelstv... строительство в США первого реактора IV поколения Hermes. Демонстрационный реактор с шаровыми твэлами и охлаждением расплавленным фторидом не будет подключен к энергосети, а предназначен для отработки новых технологий. Это будет первый на территории США реактор, не использующий воду в качестве теплоносителя, за последние 50 лет.
Свежие комментарии