Актуально
Британия ввела санкции в отношении Татнефти, Русснефти, РуснефтегазаГосдума приняла закон об инвестпрограммах в сфере ЖКХТранснефть и Казтрансойл договорились о транспортировке казахстанской нефти на 2026гСамый мощный российский квантовый компьютер достиг 70 кубитовРынок управления спросом на э/э в I кв 2026г вырастет на 16%В Омской области запустили магистральный газопровод на север региона
Ученые Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» разработали нейросеть, которая анализирует теплофизические параметры для моделирования тяжелых аварий на атомных электростанциях (АЭС). Обработка данных с помощью искусственных нейронных сетей позволяет более точно прогнозировать угрозы на этих объектах, сообщили в пресс-службе научного центра.
Решение прогнозирует вероятность достижения повторной критичности — состояния, которое может возникнуть при так называемых запроектных авариях, сопровождаемых потерей теплоносителя и плавлением элементов активной зоны.
«Особенность нейросети состоит в том, что она может накапливать „опыт“ и экстраполировать его для выявления ядерно-опасных состояний, которые ранее могли быть упущены в анализе прохождения аварии. Это позволяет точнее прогнозировать параметры таких ситуаций и принимать меры для управления запроектными авариями. Также важно, что использование решения значительно сокращает время расчетов», — сообщили в институте.
Сегодня для анализа ядерной безопасности АЭС используются программы, моделирующие распределение нейтронов в реальных объектах на основе данных, максимально полно описывающих состояние системы. Однако для моделирования тяжелых аварий требуются сравнительно большие вычислительные ресурсы, что делает эту задачу практически нерешаемой без современных технологий. Авторы предложили использовать элементы ИИ для анализа ядерной безопасности на всех этапах тяжелых аварий.
«Основное преимущество разработанной методики с использованием модели искусственной нейросети — возможность проведения реалистического анализа ядерной безопасности в запроектных авариях. Ранее для этого применялись консервативные допущения, которые завышали значение эффективного коэффициента размножения нейтронов, или использовались алгоритмы отбора состояний, основанные на многолетнем опыте экспертов», — сообщил Александр Глазков, научный сотрудник отдела анализа ядерной безопасности объектов использования атомной энергии НИЦ «Курчатовский институт», чьи слова приводит пресс-служба Курчатовского института.
Результаты работы опубликованы в журнале «Вопросы атомной науки и техники. Серия: Физика ядерных реакторов».
Читайте в Telegram:
Наш Телеграм
Британия ввела санкции в отношении Татнефти, Русснефти, Руснефтегаза
Всего рестрикции распространены на 24 физических и юридических лиц.
Госдума приняла закон об инвестпрограммах в сфере ЖКХ
В сферах теплоснабжения, водоснабжения и водоотведения.
Транснефть и Казтрансойл договорились о транспортировке казахстанской нефти на 2026г
Рабочая встреча делегаций обеих компаний состоялась сегодня в Астане.
Самый мощный российский квантовый компьютер достиг 70 кубитов
Это расширяет возможности практического применения квантовых вычислений и служит основой…
Рынок управления спросом на э/э в I кв 2026г вырастет на 16%
До 736 млн руб.