Применение “цифровых двойников” и искусственного интеллекта для повышения безопасности атомных электростанций

Марсель Эдуардович Крылов

Применение “цифровых двойников” и искусственного интеллекта для повышения безопасности атомных электростанций

Марсель Эдуардович Крылов

Аннотация

Статья посвящена исследованию применения “цифровых двойников” и искусственного интеллекта для повышения безопасности атомных электростанций. Предложена концепция “цифрового двойника” реакторной установки, включающая связанное моделирование нейтронно-физических и теплогидравлических процессов, а также интеграцию с данными реального энергоблока в режиме реального времени. Описаны подходы к адаптации высокоточных расчётных моделей для онлайн-расчета: использование суррогатных моделей на основе машинного обучения, параллельных вычислений и механизмов динамического изменения детализации. Показано, как внедрение искусственного интеллекта позволяет раньше выявлять отклонения, точнее прогнозировать развитие аварий и выдавать операторам обоснованные рекомендации по управлению. Представлены результаты моделирования, подтверждающие сокращение времени обнаружения предаварийных состояний, снижение числа ложных срабатываний и улучшение показателей эффективности эксплуатации за счёт оптимизации режимов и предиктивного обслуживания. Сформулированы требования к архитектуре “умного цифрового двойника” и обозначено его место в концепции “умной атомной электростанции” в условиях цифровой трансформации отрасли.

Ключевые слова

“цифровой двойник”, атомная электростанция, теплогидравлический анализ, искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная диагностика, адаптивное управление, безопасность; оптимизация режимов, предиктивное обслуживание

Полный текст:

PDF

Литература

Hu, M. Current status of digital twin architecture and application in nuclear energy field / M. Hu, X. Zhang, C. Peng, Y. Zhang, J. Yang // Annals of Nuclear Energy. – 2024. – Vol. 202. P. 110491. DOI: 10.1016/j.anucene.2024.110491.

Назаров, Р. “Беспилотные” АЭС на подходе: ИИ научили управлять реактором с точностью 99% / Р. Назаров // Tech- Insider. 23.05.2025. URL: https: // www.techinsider.ru/news/ news-1691813-mini-aes-s-distancionnym-upravleniem-i-zashchitoi- ot-hakerov-razrabatyvayut-v-amerikanskom-uni-versi tiza / (дата обращения: 18.11.2025).

Alavi, Z. S. Model Reference Adaptive Control of a Nuclear Reactor / Z. S. Alavi, M. B. Menhaj, H. Eliasi // Proc. 2009 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA). Changchun, China, 9–12 Aug. 2009. P. 735 – 740. DOI: 10.1109 / ICMA.2009.5246128.

Mondal, K. Advanced manufacturing and digital twin technology for nuclear energy / K. Mondal, O. Martinez, P. Jain // Frontiers in Energy Research. – 2024. – Vol. 12. Article 1339836. DOI: 10.3389/fenrg.2024.1339836.

Ulrich, T. A. Co-simulation of Hydrogen Production with Nuclear Power Plants / T. A. Ulrich, F. G. Dias, R. Lew, T. Olowu, T.Westover // Idaho National Laboratory. Tech. Rep. INL / RPT-22 – 70457. Idaho Falls, ID. – 2022. URL: https: // lwrs.inl.gov/content/uploads/11/2024/08/Coupled-HSSLESL.pdf (дата обращения: 18.11.2025).

Шашова, Е. Интеллектуальный штурм: на АЭС внедрят цифровых дублёров оперативного персонала / Е. Шашова // Страна Росатом. – 26.04.2024. URL: https: // stranarosatom. ru/2024/04/26/intellektualnyj-shturm-na-aes-vnedrya/ (дата обращения: 18.11.2025).

Lu, C. Nuclear Power Plants with Artificial Intelligence in Industry 4.0 Era: Top-Level Design and Current Applications — A Systemic Review / С. Lu, J. Lyu, L. Zhang, A. Gong, Y. Fan, J. Yan, X. Li // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. P. 194315 – 194332. DOI: 10.1109/ACCESS. 2020.3032529.

Создана нейросеть для прогнозирования рисков тяжёлых аварий на АЭС // Информационный портал “Техэксперт” (НИЦ “Курчатовский институт”). 07.08.2025. URL: https: // info.cntd.ru/news/read/sozdana-neiroset-dlia-prognozirovaniia-riskov-tiazelyx-avarii-na-aes (дата обращения: 18.11.2025).