Нейросети для атомных станций: российский опыт и мировой интерес

В условиях глобального перехода к чистой энергии атомная энергетика остается ключевым источником устойчивого энергоснабжения. Управление атомными станциями требует высокой точности и надежности, что делает искусственный интеллект, в частности нейросети, важным инструментом для повышения безопасности и эффективности.

Российский опыт

Нейросети — это системы, способные обучаться на больших объемах данных и прогнозировать сложные процессы. В атомной энергетике они применяются для диагностики, управления и оптимизации работы станций. Россия, как один из мировых лидеров в ядерной отрасли, активно использует нейросети в своих проектах.

Россия, производящая около 20% электроэнергии в России на атомных станциях, активно интегрирует нейросети в управление ядерными объектами. Госкорпорация «Росатом» разрабатывает цифровые решения, повышающие безопасность и эффективность работы АЭС. Одним из примеров является использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) в интеллектуальном контроллере ядра для реакторов типа ВВЭР-320. Этот контроллер использует RNN для моделирования динамического поведения реактора и системы на основе нечеткой логики для принятия решений. Программный комплекс DYNCO, применяемый в этом проекте, симулирует поведение ядра с использованием 3260 узлов, распределенных симметрично, что позволяет точно управлять нагрузкой реактора и обеспечивать его безопасность.

Нейросети также применяются для предиктивного обслуживания, что позволяет прогнозировать износ оборудования и предотвращать их остановы. Например, цифровые двойники, интегрированные с нейросетями, создают виртуальные модели АЭС, которые в реальном времени анализируют данные с датчиков, минимизируя риски и сокращая простои. Эти технологии, разработанные в рамках Единой цифровой стратегии «Росатома», включены в национальный реестр программного обеспечения.

Кроме того, нейросети используются для оптимизации топливного цикла и управления сложными процессами, такими как пространственные ксеноновые колебания, которые влияют на локальное распределение мощности в реакторе. Это повышает экономическую эффективность работы АЭС, что особенно важно в условиях глобальной конкуренции.

Мировой опыт

Глобальный интерес к применению нейросетей в атомной энергетике стремительно растет, что подтверждается многочисленными исследованиями и проектами. Международное агентство по атомной энергии (МАГАТЭ) подчеркивает, что ИИ, включая нейросети, может значительно повысить эффективность производства атомной энергии. Они применяются для диагностики неисправностей, прогнозирования поведения реакторов и оптимизации процессов управления. Однако МАГАТЭ отмечает, что использование генеративного ИИ в эксплуатации АЭС пока ограничено из-за его новизны и недостаточной прозрачности в принятии решений.

В США Национальная лаборатория Аргонн разрабатывает цифровые двойники ядерных реакторов с использованием ИИ для повышения их эффективности и безопасности. Исследования в Китае и Индии также демонстрируют активное использование нейросетей для диагностики и управления АЭС. Например, в Китае нейросети применяются для анализа данных с датчиков, что позволяет быстрее выявлять потенциальные неисправности.

Глобальные исследования показывают, что нейросети эффективны в таких задачах, как диагностика аварий, включая потерю теплоносителя (LOCA), и прогнозирование длины топливного цикла. Исследование, опубликованное на arXiv, демонстрирует, что нейросети могут предсказывать длину топливного цикла с точностью до 99%, что существенно снижает затраты на проектирование и эксплуатацию реакторов.

Перспективы и вызовы

Российский опыт вызывает интерес у международных партнеров, особенно в странах, где «Росатом» строит АЭС: Египет, Индия и Бангладеш. Цифровые решения, включая нейросети, могут стать частью экспортного портфеля «Росатома», предлагая комплексные технологии для управления ядерными объектами. Это открывает перспективы для международного сотрудничества, особенно в области обмена опытом и совместных исследований.

Применение нейросетей в атомной энергетике связано с рядом вызовов. Прежде всего, это фактор «черного ящика» — недостаточная прозрачность решений нейросетей, вызывающая опасения в отрасли с высокими стандартами безопасности. Для преодоления этого барьера нужны дальнейшие исследования в области интерпретируемого ИИ, например, использование методов на основе теории игр, таких как SHAP, для анализа поведения нейросетей.

В будущем нейросети могут стать основой для автоматизации сложных процессов на АЭС, включая управление малыми модульными реакторами (SMR). Российские разработки в этой области могут укрепить позиции страны на рынке ядерных технологий, предлагая не только оборудование, но и передовые цифровые решения.

Заключение

Нейросети уже сейчас трансформируют атомную энергетику, делая ее более безопасной, эффективной и устойчивой. Российский опыт, особенно в применении нейросетей для управления реакторами ВВЭР, демонстрирует значительный прогресс в этой области.