Científicos rusos han desarrollado un sistema de aprendizaje automático para calcular con precisión las características físicas de las sales fundidas utilizadas en reactores de sales líquidas. El sistema permite determinar su densidad, viscosidad, conductividad térmica y otras propiedades sin necesidad de realizar experimentos complejos.
El método de búsqueda dirigida de sales con las propiedades deseadas ayuda a encontrar más rápidamente los materiales óptimos para los refrigerantes, minimizando los experimentos que consumen muchos recursos. La eficacia del enfoque ha sido confirmada: los cálculos para la mezcla FLiNaK (fluoruros de litio, sodio y potasio) mostraron coincidencia con los datos experimentales.
Los reactores de sales líquidas proponen sustituir el agua, el refrigerante tradicional, por sales fundidas. Esto permite trabajar a altas temperaturas y bajas presiones, aumentando la eficiencia y la seguridad. Sin embargo, seleccionar una combinación adecuada de sales es difícil debido a su corrosividad y la necesidad de trabajar a temperaturas extremas. Para solucionar este problema, a menudo se utilizan experimentos virtuales en superordenadores.
Normalmente, estos cálculos requieren métodos complejos de mecánica cuántica. Investigadores del "Skoltech" y del Instituto de Electroquímica de Alta Temperatura de Ekaterimburgo, de la Rama Ural de la Academia de Ciencias de Rusia, simplificaron el proceso aplicando potenciales interatómicos aprendidos por máquinas y modelado de dinámica molecular. El nuevo enfoque proporciona alta precisión con menores costes computacionales, abriendo posibilidades para el desarrollo posterior de materiales para reactores.
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