Các mô hình ảo cho phép ra quyết định theo thời gian thực cho các lò phản ứng hạt nhân thế hệ tiếp theo
Nguồn: Michael Gattorna từ Pexels
Bản sao kỹ thuật số là bản sao ảo của một hệ thống thực tế. Chúng là một công cụ chuyển đổi có thể hỗ trợ các nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực. Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne thuộc Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) đã tạo ra một công nghệ bản sao kỹ thuật số có thể giúp các lò phản ứng hạt nhân hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và an toàn hơn. Công nghệ này sử dụng các mô hình máy tính tiên tiến và trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán cách các lò phản ứng sẽ hoạt động, giúp người vận hành đưa ra quyết định theo thời gian thực.
"Công nghệ bản sao kỹ thuật số của chúng tôi mở ra một bước tiến quan trọng hướng tới việc hiểu và quản lý các lò phản ứng hạt nhân tiên tiến, cho phép chúng tôi dự đoán và ứng phó với những thay đổi với tốc độ và độ chính xác cần thiết", Rui Hu, kỹ sư hạt nhân chính của Argonne và đồng tác giả của một bài báo gần đây được công bố trên tạp chí Nuclear Technology về thành tựu này, cho biết.
Một mô hình ảo suy nghĩ theo mối quan hệ
Bản sao kỹ thuật số cho phép các nhà khoa học theo dõi và dự đoán cách các lò phản ứng mô-đun nhỏ và lò phản ứng siêu nhỏ sẽ hoạt động trong các điều kiện khác nhau. Nhóm Argonne đã phát triển một phương pháp mới và áp dụng nó để tạo ra bản sao kỹ thuật số cho hai loại lò phản ứng hạt nhân: Lò phản ứng sinh sản thử nghiệm II (EBR-II) và một loại lò phản ứng mới, Lò phản ứng nhiệt độ cao làm mát bằng muối Fluoride (gFHR). Trong khi EBR-II không còn hoạt động nữa, một bản sao kỹ thuật số đã được phát triển cho nó như một trường hợp thử nghiệm, giúp xác thực các mô hình mô phỏng.
Chìa khóa của công nghệ bản sao kỹ thuật số này là mạng nơ-ron đồ thị (GNN), một loại AI. Đây là các mô hình máy tính tiên tiến xử lý dữ liệu có cấu trúc dưới dạng đồ thị—một tập hợp các nút và cạnh biểu diễn các thành phần được kết nối với nhau.
Các nút biểu diễn các thực thể và các cạnh biểu diễn các mối quan hệ. GNN rất giỏi trong việc nhận dạng các mẫu phức tạp và kết nối. Bằng cách kết hợp khả năng nhận dạng mẫu của mạng nơ-ron với cấu trúc tập trung vào mối quan hệ của đồ thị, GNN cung cấp những hiểu biết sâu sắc mạnh mẽ về các hệ thống mà kết nối là rất quan trọng.
"Các bản sao kỹ thuật số dựa trên GNN giúp các nhà khoa học hiểu được các hệ thống phức tạp bằng cách xem chúng như các mạng lưới các bộ phận được kết nối, tạo điều kiện cho việc hiểu toàn diện về hành vi động của hệ thống", Hu cho biết.
Bằng cách bảo toàn bố cục của các hệ thống lò phản ứng và nhúng các định luật vật lý cơ bản vào bản sao kỹ thuật số, ông nói thêm, phương pháp này đảm bảo bản sao mạnh mẽ và chính xác của hệ thống thực.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), một cơ sở người dùng của Văn phòng Khoa học DOE, để đào tạo GNN và định lượng sự không chắc chắn, đây là quá trình xác định, đo lường và giảm sự không chắc chắn trong các mô hình.
Dự đoán nhanh chóng hành vi của lò phản ứng
Các bản sao kỹ thuật số dựa trên GNN nhanh hơn đáng kể so với các mô phỏng mã hệ thống truyền thống hoặc thời gian thực. Chúng có thể nhanh chóng dự đoán cách lò phản ứng sẽ hoạt động trong các tình huống khác nhau, chẳng hạn như thay đổi về công suất đầu ra hoặc hiệu suất hệ thống làm mát. Chúng có thể thực hiện điều này bằng cách đào tạo dữ liệu mô phỏng từ Mô-đun phân tích hệ thống do Argonne phát triển, một công cụ hiện đại để phân tích các lò phản ứng hạt nhân tiên tiến.
Mô hình được đào tạo có thể đưa ra các dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu cảm biến thời gian thực hạn chế. Khả năng cung cấp thông tin chi tiết nhanh chóng, xác thực này hỗ trợ lập kế hoạch tốt hơn về cách lò phản ứng sẽ phản ứng với những thay đổi và đưa ra quyết định tốt hơn về thiết kế và hoạt động của chúng. Nó có thể giúp giảm chi phí bảo trì và vận hành.
Một bản sao kỹ thuật số cũng có thể được sử dụng để liên tục theo dõi lò phản ứng để phát hiện bất kỳ hành vi bất thường nào, được gọi là bất thường. Nếu có điều gì đó có vẻ bất thường, hệ thống có thể đề xuất những thay đổi để giữ cho lò phản ứng an toàn hoặc hoạt động trơn tru.
Một bước tiến cho các lò phản ứng tiên tiến
Công nghệ bản sao kỹ thuật số mới của Argonne mang lại nhiều lợi ích so với các phương pháp truyền thống. Bằng cách hiểu cách tất cả các bộ phận của lò phản ứng hoạt động cùng nhau, bản sao kỹ thuật số có thể đưa ra những dự đoán đáng tin cậy hơn. Nó có thể được sử dụng để lập kế hoạch cho các trường hợp khẩn cấp, đưa ra quyết định sáng suốt và thậm chí vận hành lò phản ứng một cách tự động trong tương lai.
Sự đổi mới của nhóm nghiên cứu là một bước tiến lớn trong quá trình phát triển và triển khai các lò phản ứng hạt nhân tiên tiến. Bằng cách mô phỏng các tình huống đa dạng, công nghệ bản sao kỹ thuật số giúp đảm bảo lò phản ứng hoạt động an toàn, đáng tin cậy và hiệu quả, giảm chi phí và kéo dài tuổi thọ của các thành phần lò phản ứng.
Thông tin thêm: Yang Liu và cộng sự, Phát triển toàn bộ hệ thống kỹ thuật số song sinh cho lò phản ứng tiên tiến: Tận dụng mạng nơ-ron đồ thị và mô phỏng SAM, Công nghệ hạt nhân (2024). DOI: 10.1080/00295450.2024.2385214
Cung cấp bởi Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne
