Специалисты НИЦ «Курчатовский институт» разработали нейросетевую модель для анализа ядерной безопасности при тяжёлых запроектных авариях на атомных электростанциях. Разработка предназначена для моделирования ситуаций, сопровождающихся разрушением и плавлением активной зоны реактора с потерей теплоносителя.
Моделирование подобных аварий требует перебора десятков тысяч возможных состояний системы, что делает задачу крайне ресурсоёмкой. Традиционные методы анализа, основанные на детальных физических симуляциях и расчётах, занимают часы и даже сутки, что затрудняет их применение для оперативного реагирования.
Новая разработка учёных позволяет значительно ускорить этот процесс. Нейросеть анализирует теплофизические параметры и способна накапливать «опыт», экстраполируя его для выявления ядерно-опасных состояний, которые ранее могли быть упущены. Это даёт возможность точнее прогнозировать параметры критических ситуаций и своевременно принимать меры для управления аварией.
Как пояснил научный сотрудник центра Александр Глазков, особенность методики заключается в создании отдельных нейросетевых моделей для каждого этапа развития аварии, а не одной универсальной модели, что позволило сократить требуемые вычислительные ресурсы.
Читайте ещё материалы по теме:
- В Москве адаптировали нейросети для прогнозирования дефектов в стали для АЭС
- В Новосибирске создали серию установок для моделирования аварий на АЭС
- Искусственный интеллект добрался до атомной энергетики