人工智能如何降低核能成本

核电站提供大量电力而不会释放地球变暖的污染。但运营这些工厂的费用使它们难以保持开放。如果核能要在美国清洁能源经济中发挥作用，成本必须下降。美国能源部 (DOE) 阿贡国家实验室的科学家们正在设计可以利用人工智能使核能更具竞争力的系统。

核电站之所以昂贵，部分原因是它们需要持续监控和维护，以确保一致的电力流动和安全。Argonne 正在进行一项耗资 100 万美元、为期三年的项目，旨在探索智能计算机化系统如何改变经济状况。

“运营和维护成本与核装置非常相关，目前需要大量现场工作人员和大量维护，”阿贡的首席核工程师罗伯托庞西罗利说。“我们认为自主运行有助于提高他们的盈利能力，也有利于先进反应堆概念的部署。”

该项目旨在创建一种计算机架构，可以及早发现问题并向操作员推荐适当的行动。Ponciroli 及其同事估计，这项技术每年可为核工业节省超过 5 亿美元。

一个典型的核电站可以容纳数百个传感器，所有这些传感器都在监控不同的部件，以确保它们正常工作。

“在一个根据数据做出决策的世界里，重要的是要知道你可以信任你的数据，”Ponciroli 说。“传感器与任何其他组件一样，会退化。知道您的传感器正在运行至关重要。”

检查每个传感器的工作——以及阀门、泵、热交换器等系统组件的性能——目前由在工厂车间走动的员工负责。相反，算法可以通过学习正常传感器的功能并寻找异常来验证数据。

在验证工厂的传感器后，人工智能系统将解释来自它们的信号并推荐具体行动。

Ponciroli 举了一个例子：假设您的汽车仪表板提醒您注意轮胎气压低。你知道你不需要马上停下来，但你可能会决定放慢一点以避免爆胎，直到你可以给轮胎充气。

人类一直在做出这些类型的判断。我们评估信息、做出决定并采取行动，例如改变控制(在上述场景中，让汽车减速)和进行维修。一种称为强化学习的人工智能方法通过教系统通过评估潜在结果来做出决策来复制大脑的逻辑。在核电站，计算机可以尽早发现问题并将其标记给工厂操作员，从而帮助优化控制并避免更昂贵的维修费用。同时，计算机可以防止对不需要的设备进行不必要的维护。

“人们现在所做的较低级别的任务可以交给算法，”阿贡高级核工程师理查德维利姆说。“我们正试图将人类提升到更高程度的态势感知能力，以便他们成为做出决策的观察者。”

Argonne 工程师与工业界合作开发测试场景，建立了先进核反应堆的计算机模拟或“数字双胞胎”。Vilim 说，虽然该系统旨在服务于新的反应堆技术，但它也足够灵活，可以应用于现有的核电站。

该团队正在模拟反应堆上验证其人工智能概念，到目前为止，他们已经完成了控制和诊断其虚拟部件的系统。该项目的其余部分将专注于系统的决策能力——它对诊断数据的作用。

由于自主核电站需要这些不同的功能，Argonne 团队工作的最终产品是将多种算法拼接在一起的系统架构。例如，工程师正在调整代码，包括 Argonne 的系统分析模块 (SAM)，这是一种先进反应堆的分析工具。SAM 是与工程公司 Kairos Power 合作开发的，获得了 2019 年 R&D 100 奖。

“Argonne 非常适合这个项目，因为我们已经拥有内部所需的所有能力，”Ponciroli 说。“这只是将它们结合起来以从中获得更多收益的问题。”

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