Атомные электростанции производят большое количество электроэнергии, не загрязняя планету. Но расходы на эксплуатацию этих заводов не позволяют им оставаться открытыми. Если атомная энергетика должна играть роль в экономике экологически чистой энергии США, затраты должны снизиться.
Ученые из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) разрабатывают системы, которые могли бы сделать ядерную энергетику более конкурентоспособной с помощью искусственного интеллекта.
Атомные электростанции дороги отчасти потому, что они требуют постоянного контроля и обслуживания для обеспечения стабильного потока энергии и безопасности. Аргонн находится на полпути к трехлетнему проекту стоимостью 1 миллион долларов, направленному на изучение того, как умные компьютеризированные системы могут изменить экономику.
«Затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание весьма существенны для ядерных блоков, которые в настоящее время требуют большого количества бригад на площадке и обширного обслуживания», — сказал Роберто Пончироли, главный инженер-ядерщик в Аргонне. «Мы считаем, что автономная работа может помочь повысить их прибыльность, а также принести пользу при развертывании передовых концепций реакторов».
Проект направлен на создание компьютерной архитектуры , которая могла бы обнаруживать проблемы на раннем этапе и рекомендовать соответствующие действия операторам-людям. По оценкам Пончироли и его коллег, эта технология может сэкономить атомной отрасли более 500 миллионов долларов в год.
Типичная атомная станция может содержать сотни датчиков, и все они контролируют различные части, чтобы убедиться, что они работают правильно
«В мире, где решения принимаются на основе данных, важно знать, что вы можете доверять своим данным», — сказал Пончироли. «Датчики, как и любой другой компонент, могут изнашиваться. Крайне важно знать, что ваши датчики функционируют».
Работа по проверке каждого датчика, а также производительности компонентов системы, таких как клапаны, насосы, теплообменники , в настоящее время возлагается на персонал, который ходит по цеху. Вместо этого алгоритмы могли бы проверять данные, изучая, как работает нормальный датчик, и ища аномалии.
Проверив датчики завода, система искусственного интеллекта будет затем интерпретировать сигналы от них и рекомендовать конкретные действия
Пончироли предлагает пример: скажем, приборная панель вашего автомобиля предупреждает вас о шине с низким давлением воздуха. Вы знаете, что вам не нужно сразу же останавливаться, но вы можете решить немного снизить скорость, чтобы избежать прокола, пока не накачаете шину воздухом.
Люди постоянно делают подобные суждения. Мы оцениваем информацию, принимаем решение и предпринимаем действия, например, меняем элементы управления (в приведенном выше сценарии замедляем машину) и ремонтируем. Метод искусственного интеллекта, называемый обучением с подкреплением, воспроизводит логику мозга, обучая систему принимать решения, оценивая потенциальные результаты.
На атомной станции компьютеры могут обнаруживать проблемы и сообщать о них операторам станции как можно раньше, помогая оптимизировать контроль, а также предотвращая более дорогостоящий ремонт в будущем. В то же время компьютеры могут предотвратить ненужное обслуживание оборудования, которое в нем не нуждается.
«Задачи более низкого уровня, которые сейчас выполняют люди, можно передать алгоритмам», — сказал Ричард Вилим, старший инженер-ядерщик из Аргонны. «Мы пытаемся поднять людей до более высокой степени ситуационной осведомленности, чтобы они были наблюдателями, принимающими решения».
В партнерстве с промышленностью для разработки сценариев испытаний аргоннские инженеры создали компьютерную симуляцию, или «цифрового двойника», усовершенствованного ядерного реактора. Хотя система предназначена для обслуживания новых реакторных технологий, сказал Вилим, она также достаточно гибкая, чтобы ее можно было применять на существующих атомных станциях.
Команда проверяет свою концепцию искусственного интеллекта на смоделированном реакторе, и к настоящему времени они завершили системы для контроля и диагностики его виртуальных частей. Оставшаяся часть проекта будет сосредоточена на способности системы принимать решения — что она делает с диагностическими данными.
Поскольку автономная атомная станция требует этих разнообразных функций, конечным продуктом работы аргоннской команды является системная архитектура, объединяющая несколько алгоритмов. Например, инженеры адаптируют код, включая модуль системного анализа Argonne (SAM), инструмент анализа для современных реакторов. SAM, разработанный в сотрудничестве с инженерной фирмой Kairos Power, получил награду R&D 100 в 2019 году.
«Аргонн хорошо подходит для этого проекта, потому что у нас уже есть все необходимые возможности внутри компании», — сказал Пончироли. «Это просто вопрос их объединения, чтобы получить от них еще больше».
