米国アルゴンヌ国立研究所の研究者が「デジタルツイン」を開発
研究者によると、現在、ニューラル ネットワークは、原子力発電所の主要コンポーネントの動作をリアルタイムで診断および制御できます。研究者は現在、AI をトレーニングして、サービス担当者に推奨事項を作成しています。
研究者らは、このシステムは建設的に新しい最新の原子炉の運転からのデータに基づいて構築されているが、あらゆる原子力発電所の運転に容易に適応できることに注目している。
原子力発電所は大量の地球を汚染することなく電力量を削減します。しかし、そのようなステーションは高価です。まず第一に、エネルギーの流れと安全な操作を確実にするために、常に監視とメンテナンスが必要だからです。
典型的な原子力発電所には、数百または数千のシステムの動作を制御するセンサー。各センサーのチェックや、バルブ、ポンプ、熱交換器などのシステムコンポーネントの性能をチェックする作業は、現在、現場を歩く人員に任されています。科学者によると、この作業はニューラル ネットワークに置き換えることができます。
運用および保守費用現在、多数の乗組員と大規模なメンテナンスを必要とする原子力ユニットにとって、メンテナンスは非常に重要です。自律運転は、収益性の向上に役立つだけでなく、高度な原子炉コンセプトの展開にも役立つと考えています。
Roberto Ponchiroli 氏、主任原子力技術者、アルゴンヌ国立研究所
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