- комбинируя цифровое моделирование реальных ядерных установок с системами искусственного интеллекта, отрасль может оптимизировать сложные процессы и улучшить конструкцию реактора, его производительность и безопасность. Такая оптимизация может повысить эффективность операций и снизить затраты на техническое обслуживание;
- ИИ может способствовать обеспечению ядерной безопасности несколькими способами:
- при обработке данных систем обнаружения радиации для улучшения обнаружения и идентификации ядерных и других радиоактивных материалов,
- для анализа данных систем физической защиты, чтобы улучшить обнаружение злоумышленников или помочь выявить аномалии, которые могут указывать на кибератаку на ядерный объект;
- в области радиационной защиты интеграция ИИ в ПО, связанное со стандартами безопасности, может усилить защиту работников различных отраслей промышленности от радиации;
- управлять большими объемами данных, полученных различными способами, такими как спутниковые снимки, отбор проб окружающей среды, гамма-спектроскопия и видеонаблюдение для анализа ядерного нераспространения и гарантий.
Управление ядерными установками для существующих реакторов
Мониторинг и управление безопасностью:
Системы искусственного интеллекта могут использоваться для непрерывного мониторинга и анализа огромных объемов данных, поступающих с датчиков на атомных электростанциях (АЭС).
Эти системы могут быть разработаны для быстрого обнаружения аномалий, прогнозирования потенциальных проблем и инициирования корректирующих действий для обеспечения безопасности и стабильности ядерных реакторов.
Алгоритмы управления на основе искусственного интеллекта могут быть разработаны для динамической настройки параметров реактора с целью оптимизации производительности и реагирования на изменяющиеся условия эксплуатации, обеспечивая стабильную и эффективную работу.
Профилактическое обслуживание:
алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать исторические эксплуатационные данные, чтобы предсказать, когда критические компоненты АЭС могут выйти из строя или потребовать технического обслуживания.
Такой упреждающий подход может предотвратить дорогостоящие простои и обеспечить надежность производства ядерной энергии.
Радиационный мониторинг и управление:
системы на базе искусственного интеллекта могут использоваться для мониторинга уровней радиации на ядерных объектах и в их окрестностях в режиме реального времени.
Эти системы могут выявлять закономерности и тенденции в данных о радиации, помогая операторам снижать потенциальные риски и обеспечивать соблюдение нормативных требований.
Они также могут контролировать радиационное облучение работников, что означает, что не нужно ждать конца месяца, чтобы получить пропуска.
Управление топливом:
Алгоритмы ИИ могут быть разработаны для оптимизации использования ядерного топлива (ЯТ) путем прогнозирования спроса, управления запасами и оптимизации графиков простоев / дозаправки.
Это помогает максимизировать эффективность ядерных реакторов и снизить эксплуатационные расходы.
Более эффективное планирование сократит потерю доходов от каждого отключения.
Моделирование и обучение:
моделирование на основе ИИ может использоваться в симуляторах и цифровых двойниках для обучения операторов АЭС запуску нового реактора или для обучения новых операторов для существующей станции.
Искусственный интеллект может использоваться в различных сценариях, включая процедуры реагирования на чрезвычайные ситуации.
Эти симуляции обеспечивают безопасную и реалистичную среду для повышения квалификации операторов и их способностей к принятию решений.
Взаимодействие человека и машины:
интерфейсы ИИ могут предоставить операторам интуитивно понятные способы взаимодействия со сложными системами реакторов, облегчая принятие решений и повышая общую эффективность эксплуатации.
Безопасность и обнаружение угроз:
Системы наблюдения на основе ИИ могут повысить безопасность ядерных объектов за счет использования датчиков для обнаружения и идентификации потенциальных угроз безопасности:
- несанкционированный доступ,
- неправильное использование объектов,
- попытки вторжения в систему кибербезопасности.
Системы ИИ могут помочь в обеспечении соответствия нормативным требованиям путем автоматизации анализа огромных объемов данных и документов, связанных с протоколами безопасности, экологическими нормами и эксплуатационными процедурами.
Разработка перспективных реакторов
Оптимизация конструкции:
алгоритмы ИИ могут использоваться для более эффективного изучения обширных проектных пространств, чем традиционные методы, определения оптимальных конфигураций реакторов, которые максимизируют безопасность, производительность и экономическую эффективность.
Науки о материалах и топливе:
Моделирование материалов на основе ИИ может ускорить открытие и разработку новых материалов и топлива с улучшенными характеристиками производительности, надежности в таких областях, как радиационная стойкость и теплопроводность.
Управление цепочками поставок:
Разработка основного списка оборудования может способствовать составлению спецификаций на закупку, эксплуатационных характеристик и т.д., что поможет отслеживать график поставок ключевых компонентов, привязанный к системе управления проектами.
Использование искусственного интеллекта для решения проблем использования АСММ для питания ЦОД
Хотя ИИ в ближайшей перспективе не может стать решающим фактором в использовании АСММ для питания ЦОД, некоторые проблемы и возможности использования ИИ могут создать экономически эффективные решения текущих задач и повысить рентабельность инвестиций в такого рода сделках.
Как ИИ может повысить рентабельность инвестиций для атомной энергетики, создающей SMR, и обеспечить более конкурентоспособную сделку по покупке электроэнергии для центра обработки данных, чтобы привлечь новых клиентов? Вот краткий обзор некоторых идей о проблемах и возможностях достижения такого рода результатов.
Проблемы
Нормативные препятствия: Нормативно-правовая база, окружающая SMR, создает проблемы для разработчиков SMR, ищущих центры обработки данных в качестве клиентов, поскольку процессы лицензирования и выдачи разрешений могут быть длительными и сложными. Лучшее понимание нормативных требований и данных, необходимых для их соблюдения, может быть обеспечено с помощью искусственного интеллекта с точки зрения доступа к документам NRC и управления сложным хозяйством, связанным с управлением документацией, изменениями и отправками (тематические отчеты), ведущими к подаче заявки на лицензию. Сборка самой заявки на лицензию предоставляет возможность использования искусственного интеллекта в целях постоянного и полного соответствия требованиям к заявкам на лицензию, индексации, контроля изменений и других сложных функций управления документами
Первоначальные капиталовложения: Хотя SMR обеспечивают потенциальную экономию средств по сравнению с традиционными ядерными реакторами благодаря их меньшим размерам и модульной конструкции, первоначальные капиталовложения, необходимые для развертывания SMR, по-прежнему значительны. Даже при очень конкурентоспособной ставке в 4000 долларов за кВт SMR мощностью 300 МВт обойдется в 1,2 миллиарда долларов. Центры обработки данных никогда не будут разработчиками SMR, но они могут стать значимыми заказчиками благодаря соглашениям о покупке электроэнергии.
Тем не менее, центры обработки данных должны тщательно оценивать финансовую целесообразность интеграции решений на базе SMR в свою инфраструктуру. Валидация данных, проверка аналитических методов экономической / финансовой осуществимости, формулы отслеживания и ссылки на ячейки данных в сложных электронных таблицах - все это созрело для использования искусственного интеллекта.
Общественное восприятие и принятие: Общественное восприятие ядерной энергетики, особенно SMR, может влиять на отношение заинтересованных сторон / инвесторов / заказчиков. Центры обработки данных могут столкнуться с сопротивлением местных сообществ или экологических групп, выступающих против ядерной энергетики, что требует эффективных коммуникаций и информационно-пропагандистских усилий для решения проблем и укрепления доверия.
Активный мониторинг средств массовой информации, опросы общественного мнения и показания граждан и экспертов ("за" и "против") на местном уровне, в штатах и федеральные слушания / Конгресс могут способствовать лучшему пониманию ключевых вопросов, которые различные группы заинтересованных сторон считают важными, и инициированию эффективных мер реагирования на их опасения.
Безопасность: Центры обработки данных должны иметь средства для работы с поставщиками реакторов и EPC для оценки надежности конструкций SMR и реализации мер по снижению рисков и защите критически важной инфраструктуры и персонала, особенно если центр обработки данных расположен рядом с SMR. Моделирование с помощью искусственного интеллекта управления аварийными событиями могло бы решить эти проблемы.
Возможности
Масштабируемость и гибкость:
SMR обеспечивают масштабируемость и гибкость, соответствующие меняющимся потребностям центров обработки данных в энергии.
Модульная конструкция обеспечивает постепенное расширение мощностей, позволяя центрам обработки данных масштабировать свои мощности по выработке электроэнергии в соответствии с ростом спроса при минимизации первоначальных инвестиций и сроков строительства.
Для существующих АЭС, имеющих соглашения о покупке электроэнергии с ЦОД, новая АСММ может иметь больше смысла, чем увеличение мощности, для удовлетворения постоянно растущего спроса на электроэнергию.
Срок службы АСММ составит не менее 60 лет.
Надежное базовое питание:
АСММ могут обеспечить надежный базовый источник питания с высокой доступностью и низкими эксплуатационными расходами, обеспечивая бесперебойное электроснабжение ЦОД.
Такая надежность имеет решающее значение для поддержания непрерывной работы и соблюдения строгих требований по времени безотказной работы.
Искусственный интеллект может использоваться для отслеживания нагрузки и управления стабильностью сети при наличии в сети нескольких источников выработки электроэнергии, например, АЭМ, газовой ТЭС и возобновляемых источников энергии (ВИЭ).
Внедряя АСММ, ЦОД могут повысить энергетическую независимость и устойчивость за счет диверсификации своих источников энергии и снижения зависимости от электроэнергии, поставляемой сетями.
Такая стратегическая диверсификация сводит к минимуму подверженность сбоям в электросетях, волатильности цен и геополитическим рискам, связанным с зависимостью от ископаемого топлива.
Низкоуглеродная энергетика:
АСММ производят электроэнергию с минимальными выбросами парниковых газов, предлагая центрам обработки данных возможность сократить свой углеродный след и продемонстрировать экологическую ответственность.
Интеграция решений на базе АСММ соответствует целям устойчивого развития и усиливает инициативы корпоративной социальной ответственности.
Искусственный интеллект может использоваться для управления избыточным теплом, вырабатываемым установкой, путем разумного распределения вычислительной нагрузки на другие ЦОД, когда окружающее тепло за пределами станции влияет на подачу охлаждающей воды.
Долгосрочная экономия средств:
Несмотря на первоначальные капиталовложения, АСММ могут обеспечить долгосрочную экономию средств ЦОД на протяжении всего срока эксплуатации благодаря более низким затратам на топливо, сниженным требованиям к техническому обслуживанию и предсказуемым эксплуатационным расходам.
Центры обработки данных могут извлечь выгоду из стабильных затрат на электроэнергию и улучшенной финансовой предсказуемости, повышая конкурентоспособность на рынке.
Использование искусственного интеллекта в финансовом анализе может помочь разработчикам и владельцам / операторам ЦОД быстро находить реальные бизнес-обоснования для заключения соглашений о покупке электроэнергии как с АСММ, так и с существующими АЭС.
