KI-Fortschritte bei der Leistungsmessung in Kernreaktoren

Die Messung der Leistungs-Verteilung in Kernreaktoren ist super wichtig für sichere und effiziente Abläufe. Dabei geht's darum, wie viel Energie in verschiedenen Bereichen des Reaktorkerns produziert wird. Eine genaue Messung ist entscheidend für das Management des Brennstoffs und um die Sicherheitsstandards einzuhalten. Fortschritte in der Technologie, vor allem in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML), bieten neue Wege, diese Messungen zu verbessern.

#Aktuelle Messmethoden

In Siedewasserreaktoren (BWRs) werden lokale Leistungsbereichsmesser (LPRMs) verwendet, um Leistungslevels im Reaktor zu messen. Diese Detektoren sind an festen Positionen platziert, um die lokale Neutronenaktivität zu überprüfen, was hilft zu erkennen, wie viel Energie an verschiedenen Stellen produziert wird.

Leistungsberechnungen werden sowohl online als auch offline durchgeführt. Bei der Planung und dem Entwurf von Reaktorkernen schätzt ein Computersimulator verschiedene Parameter, wie den Leistungsfluss. Während des Betriebs liefern LPRMs Echtzeitdaten, um zu helfen zu berechnen, wie die Energie über den Kern verteilt ist.

#Herausforderungen bei der Leistungs-Messung

Es gibt einige Herausforderungen, mit denen Reaktorbetriebsleiter bei der Messung der Leistungs-Verteilung konfrontiert sind. Dazu gehören unter anderem:

1. Umgehene Detektoren: Wenn ein LPRM nicht richtig funktioniert, kann das die Sicht auf die Leistungslevels einschränken.
2. Kalibrierungsprobleme: Detektoren müssen regelmässig kalibriert werden, aber das passiert entweder zu selten oder falsch.
3. Lebensdauer der Detektoren: LPRMs haben eine begrenzte Lebensdauer, und zu wissen, wann man sie austauschen muss, ist entscheidend.
4. Fehler bei der Leistungsanpassung: Wenn die Leistungswerte falsch sind, kann das zu falschen Berechnungen der Sicherheitsmargen führen.

Diese Probleme können die Betriebskosten erhöhen oder zu unsicheren Designs führen. Es besteht Bedarf an besseren Systemen, die genaue Echtzeitdaten liefern können.

#Rolle von KI und ML

KI und ML können helfen, diese Herausforderungen zu lösen, indem sie die Messgenauigkeit verbessern und die Kosten senken. Durch die Nutzung historischer Daten aus verschiedenen Reaktorsystemen können diese Technologien komplexe Muster erkennen und Einblicke geben.

KI kann in vielen Bereichen des Reaktormanagements unterstützen, zum Beispiel bei der Vorhersage, wie lange Komponenten halten oder bei der frühzeitigen Diagnose potenzieller Probleme. Das Ziel ist es, die Effizienz von Kernkraftwerken zu verbessern und eine bessere Planung der Brennstoffzyklen zu ermöglichen.

#Entwicklung neuer Modelle

Neue Modelle, bekannt als SurrogateNet und LPRMNet, wurden entwickelt, um die Genauigkeit von Online- und Offline-Leistungs-Messungen zu verbessern.

• SurrogateNet nutzt Daten von benachbarten LPRMs, um den Wert eines bestimmten LPRM vorherzusagen. Das ermöglicht Echtzeitlesungen, selbst wenn einige Detektoren ausgefallen sind.
• LPRMNet kombiniert Zustandsdaten von Reaktoren, um LPRM-Werte vorherzusagen, was nützlich für zukünftige Planungen und Bewertungen ist.

#SurrogateNet erklärt

SurrogateNet sammelt Daten von mehreren LPRMs, nutzt die Symmetrie im Reaktorkern und sagt die Werte der LPRMs in Echtzeit voraus. Durch die Bewertung der Werte von funktionierenden Detektoren kann es Lücken in den Daten füllen, die durch ausgefallene Einheiten entstehen.

#LPRMNet erklärt

LPRMNet basiert auf einer Art von KI, die als konvolutionales neuronales Netzwerk (CNN) bekannt ist. Es verarbeitet die Zustandsdaten des Reaktors, um LPRM-Lesungen vorherzusagen. Das Modell kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen und kann Vorhersagen über zukünftige Leistungs-Verteilungen basierend auf früheren Lesungen und Kernbedingungen machen.

#Datensammlung und Nutzung

Kernkraftwerke sammeln über die Zeit eine Menge Daten. Diese historischen Informationen beinhalten die Lesungen von LPRMs und verschiedene Parameter, die beschreiben, wie der Reaktor funktioniert.

Bei der Entwicklung dieser Modelle wurden die Daten bereinigt, um Genauigkeit zu gewährleisten. Ungültige oder Ausreisserwerte wurden entfernt, bevor die Daten für Vorhersagen verwendet wurden.

#Training der Modelle

Beide Modelle wurden mithilfe einer Methode namens überwachtes Lernen trainiert, bei dem sie aus einem grossen Datensatz lernen, der sowohl Eingabemerkmale (Daten, die vom Reaktor gesammelt wurden) als auch gewünschte Ausgaben (tatsächliche Lesungen der LPRMs) umfasst.

Der Trainingsprozess konzentriert sich darauf, Fehler bei der Vorhersage von LPRM-Werten zu minimieren, indem die Parameter des Modells angepasst werden. Das erfordert eine Menge Rechenressourcen, ermöglicht es den Modellen jedoch, über die Zeit an Genauigkeit zu gewinnen.

#Ergebnisse der Modelltests

Nach dem Training wurden die Modelle darauf bewertet, wie gut sie die LPRM-Lesungen vorhersagten.

#SurrogateNet Ergebnisse

SurrogateNet zeigte eine niedrige durchschnittliche Fehlerrate bei der Vorhersage von Echtzeitlesungen, was auf seine Zuverlässigkeit und Robustheit in verschiedenen Szenarien hinweist. Das bedeutet, dass das Modell auch dann noch präzise Schätzungen liefern kann, wenn einige Detektoren ausser Betrieb sind.

#LPRMNet Ergebnisse

LPRMNet, das auf Zustandsvariablen basiert, schnitt ebenfalls gut ab, wenn auch in einem anderen Kontext. Es konnte Leistungslevels für zukünftige Brennstoffzyklen vorhersagen, was für die langfristige Planung und Sicherheitsbewertungen entscheidend ist.

#Praktische Anwendungen

Die Entwicklung dieser Modelle eröffnet mehrere praktische Anwendungen für Kernkraftwerke:

1. Virtuelle Sensorik: Sie können Schätzungen für LPRMs liefern, die defekt sind oder nicht verwendet werden.
2. Bedarfsorientierte Kalibrierung: Die Modelle ermöglichen schnelle Anpassungen in der Kalibrierung, ohne dass physischer Zugang zu den Detektoren nötig ist.
3. Vorhersage des Lebensendes: Die Modelle können helfen zu bestimmen, wann LPRMs basierend auf ihren Leistungsdaten ausgetauscht werden müssen.
4. Reduzierung von Verzerrungen: Sie können helfen, Online- und Offline-Messungen anzugleichen und sicherstellen, dass die Sicherheitsmargen angemessen eingehalten werden.

#Bedeutung genauer Messungen

Genau Messungen sind essenziell, um die Sicherheit in Kernreaktoren aufrechtzuerhalten. Sie sorgen dafür, dass die Reaktoren innerhalb sicherer Grenzen operieren und dass genug Spielraum bleibt, um unvorhergesehene Ereignisse zu berücksichtigen.

Wenn die Messungen nicht stimmen, kann das zu Betriebsproblemen führen, wie unerwarteten Leistungsreduktionen oder steigenden Kosten aufgrund übermässigen Brennstoffverbrauchs.

#Fazit

Die Einführung von KI und ML zur Messung der Leistungs-Verteilung in Kernreaktoren ist eine vielversprechende Entwicklung. Modelle wie SurrogateNet und LPRMNet stellen bedeutende Fortschritte zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Leistungs-Messungen dar.

Diese Fortschritte verbessern nicht nur die täglichen Abläufe, sondern sorgen auch dafür, dass Kernenergie eine sichere und praktikable Energiequelle für die Zukunft bleibt. Mit weiterem Forschung und Entwicklung können wir noch mehr Verbesserungen im Reaktormanagement und Betrieb erwarten.