۰۲ آذر ۱۴۰۳
به روز شده در: ۰۲ آذر ۱۴۰۳ - ۰۷:۰۰
فیلم بیشتر »»
کد خبر ۹۱۵۴۵۵
تاریخ انتشار: ۲۱:۲۴ - ۱۴-۰۸-۱۴۰۲
کد ۹۱۵۴۵۵
انتشار: ۲۱:۲۴ - ۱۴-۰۸-۱۴۰۲

یادگیری ماشینی راکتورهای هسته ای را ارتقا می دهد

یادگیری ماشینی راکتورهای هسته ای را ارتقا می دهد
به گفته کارشناسان آزمایشگاه ملی آرگون وزارت انرژی آمریکا، فناوری یادگیری ماشینی پتانسیل تغییر در عملیات راکتورهای هسته ای‌ را دارد.

 آنها کاربرد ماشین یادگیری در راکتور سریع خنک شده با سدیم (SFR) را نشان دادند که یک راکتور هسته ای نوین و مخصوص است. SFR نوعی از راکتور هسته ای است که از سدیم مایع به عنوان مایع خنک کننده برای هسته اش استفاده می کند.

این کاربرد سبب می شود راکتور بدون تولید کربن و با جدا کردن اتم های سنگین، برق بسازد.

به گزارش مهر، هرچند این راکتورها هم اکنون برای مقاصد تجاری در آمریکا به کار نمی روند اما کارشناسان بسیار خوش بین هستند که آنها پتانسیل بالایی برای تحول تولید برق و کمک به کاهش دورریز هسته ای دارند. SFR ها در آینده نزدیک راهی برای تولید انرژی پاک تر و ماندگارتر به حساب می آیند.

طبق بیانیه رسمی منتشر شده، یادگیری ماشینی با یک چالش بزرگ مرتبط با اطمینان از مایع خالص خنک کننده سدیم با دمای بالا روبرو است.

حفظ این خلوص برای جلوگیری از پوسیدگی و گرفتگی سیستم حیاتی است. محققان آزمایشگاه آرگون برای برطرف کردن این چالش ها یک سیستم یادگیری ماشینی سرنوشت ساز ابداع کرده اند.

السکاندر هیفتز مهندس هسته ای ارشد آرگون در یک بیانیه رسمی نوشته است: با به کارگیری قدرت یادگیری ماشینی برای نظارت مستمر و تشخیص ناهنجاری‌ها، می توان کنترل ابزار دقیق را بهتر کرد. این امر به پیشرفت کارایی و مقرون به صرفه بودن سیستم های انرژی هسته ای منجر می شود.

برای همین منظور محققان یک مدل یادگیری ماشینی ابداع کردند و حوزه های عملیاتی مختلفی را در نظر گرفتند. نخستین حوزه رصد مداوم سیستم خنک کننده بود.

در بیانیه محققان آمده است: این مدل طوری تجهیز شده تا داده های ۳۱ حسگر واحد METL در آزمایشگاه آرگون را تحلیل کند که متغیرهایی مانند دما، فشار و جریان مایع را می سنجد.

همچنین به عنوان یک بستر آموزشی برای مهندسان، تکنسین ها و حتی مدل های یادگیری ماشینی عمل می کند که همگی می توانند در بهره برداری و نگهداری این راکتورها سهیم باشند.

ادغام یک سیستم کامل تقویت شده توسط یادگیری ماشینی می تواند نظارت را بهبود بخشد و خطر ناهنجاری هایی را کاهش دهد که عملکرد راکتور را مختل می کند.

همچنین محققان ظرفیت مدل برای ردیابی اختلالات عملیاتی را به سرعت و با دقت نشان دادند.

این پژوهش ارتقای قابل توجهی برای مدل های آینده فراهم می کند. البته محدودیت های قابل توجهی نیز دارد مانند احتمال انتشار هشدارهای اشتباه در نتیجه ناکارآمدی تصادفی حسگرها.

برچسب ها: راکتور ، یادگیری
ارسال به دوستان
موارد مصرف و خواص جالب عرق اترج را اینجا بخوانید! مدت زمان حافظه گربه چقدر است؟ حذف کم‌هزینه میکروپلاستیک و نانوپلاستیک ها از آب ۵ فروند از زیباترین جت های جنگنده در تاریخ هوانوردی نظامی(+عکس) کدر شدن چراغ‌های خودرو؛ دلایل و راهکارهایی برای پیشگیری و ترمیم پف زیر چشم و درمان آن نخستین بالن فتوولتائیک آماده پرواز شد(+عکس) چرا انسان‌ها دیر بالغ می‌شوند؟ فسیل ۱٫۸ میلیون ساله پاسخ می‌دهد میوه پالمیرا یا سیب یخی؛ سوپر میوه‌ای که معجزه‌ درمان چاقی است افراد در رویارویی با ویروس‌های تنفسی، درگیر برونشیت حاد می‌شوند بهترین رژیم غذایی بیماران کلیوی تصویب قطعنامه علیه ایران در شورای حکام/ پاسخ ایران؛ راه‌اندازی مجموعه قابل‌توجهی از سانتریفیوژهای جدید و پیشرفته نیمار در دبی خانه خرید (+عکس) خطوط تلگراف کرج؛ عکسی از دورۀ قاجار که یک شاهکار مینیمالیستی است غریب‌آبادی: قطعنامه ضد ایرانی در نشست شورای حکام تبعاتی برای ایران نخواهد داشت