Специалисты Национального исследовательского центра "Курчатовский институт" создали нейросетевую модель, способную анализировать теплофизические параметры для прогнозирования тяжелых аварий на атомных электростанциях (АЭС).
Применение искусственного интеллекта (ИИ) позволяет повысить точность оценки угроз и сократить время расчетов.
Разработанная система прогнозирует риск повторной критичности — опасного состояния, которое может возникнуть при авариях, связанных с потерей теплоносителя и расплавлением активной зоны реактора.
"Особенность нейросети состоит в том, что она может накапливать "опыт" и экстраполировать его для выявления ядерно-опасных состояний, которые ранее могли быть упущены в анализе прохождения аварии. Это позволяет точнее прогнозировать параметры таких ситуаций и принимать меры для управления запроектными авариями. Также важно, что использование решения значительно сокращает время расчетов", — пояснили в институте.
В настоящее время для оценки безопасности АЭС применяются сложные расчетные программы, требующие значительных вычислительных ресурсов. Новая методика с использованием ИИ позволяет проводить более реалистичный анализ, избегая избыточно консервативных допущений.
"Основное преимущество разработанной методики с использованием модели искусственной нейросети — возможность проведения реалистического анализа ядерной безопасности в запроектных авариях. Ранее для этого применялись консервативные допущения, которые завышали значение эффективного коэффициента размножения нейтронов, или использовались алгоритмы отбора состояний, основанные на многолетнем опыте экспертов", — отметил Александр Глазков, научный сотрудник отдела анализа ядерной безопасности объектов использования атомной энергии НИЦ "Курчатовский институт".