TiaSang
Thứ 3, Ngày 7 tháng 7 năm 2020
Đổi mới sáng tạo

Mỹ: Đầu tư 5,2 triệu đô la cho bản sao kĩ thuật số của lò phản ứng

23/06/2020 11:39 -

Theo hãng tin từ ANN ARBOR (Michigan, Mỹ), nguồn năng lượng hạt nhân an toàn với giá cả phải chăng đang là mục tiêu nghiên cứu trong dự án mới của Đại học Michigan, thu hút sự tham gia của các nhà khoa học hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ năng lượng hạt nhân và khoa học máy tính.

Giáo sư kỹ thuật hạt nhân và khoa học phóng xạ của U-M, nhà nghiên cứu chính của dự án, Annalisa Manera giới thiệu về một số kết quả nghiên cứu.

Cơ quan Nghiên cứu Dự án Tiên tiến (the Advanced Research Projects Agency) sẽ đầu tư gói hỗ trợ trị giá 5,2 triệu đô la trong vòng ba năm dành cho nghiên cứu và phát triển các bản sao kỹ thuật số của lò phản ứng (digital twins reactor) sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI).

Dự án có sự tham gia của đối tác đến từ Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne, Phòng thí nghiệm quốc gia Idaho và các công ty kỹ thuật như Kairos Power, Curtiss Wright nhằm cải thiện ba nhược điểm hiện nay của năng lượng hạt nhân.

Nghiên cứu được kì vọng sẽ làm giảm chi phí bảo trì cho các nhà máy điện bằng cách dự báo chính xác thời gian thay thế các bộ phận thay vì dựa trên lịch bảo trì cố định như trước kia. Thêm nữa, nhà máy điện hạt nhân tiên tiến được thiết kế nhằm giảm thiểu chi phí trong quá trình xây dựng và vận hành với mục tiêu cuối cùng là cho phép năng lượng hạt nhân có thể điều chỉnh theo nhu cầu, trở thành nguồn bổ sung hiệu quả cho năng lượng gió và năng lượng mặt trời.

Vòng lặp lưu lượng thử nghiệm được sử dụng để mô phỏng vòng làm mát trong lò phản ứng muối nóng chảy. Ảnh: Xiaodong Sun, Cơ sở thử nghiệm muối Fluoride nhiệt độ cao, Đại học Michigan

Lò phản ứng ảo là “bản sao” gần như chính xác của các lò phản ứng thực được sử dụng trong tất cả các thử nghiệm. Các bản sao số dựa trên các nguyên lý vật lý áp dụng trong thiết kế lò phản ứng, kết hợp với dữ liệu được cập nhật theo thời gian thực bằng các cảm biến trên lò và được  AI giám sát.

Giáo sư kỹ thuật hạt nhân và khoa học phóng xạ của U-M, nhà nghiên cứu chính của dự án Annalisa Manera, và cộng sự là nghiên cứu viên Thomas Downar, giáo sư kỹ thuật hạt nhân và khoa học phóng xạ đã có kinh nghiệm trong việc mô phỏng thành công lò phản ứng hạt nhân hoàn chỉnh nhờ phát triển các mã vật lý có độ chính xác cao. Nhóm dự án sẽ sử dụng kết hợp các bản sao có độ chính xác và dữ liệu thử nghiệm để xây dựng các phiên bản hoàn chỉnh hơn của mô hình lò phản ứng, có thể vận hành theo thời gian thực tế.

Nhà phát triển chính của hệ thống, giáo sư kỹ thuật hàng không vũ trụ Karthik Duraisamy cũng đồng thời là nghiên cứu viên của dự án, cho rằng sự kết hợp giữa mô phỏng vật lý và mô hình có chứa dữ liệu lớn (big data) sẽ thúc đẩy phát triển hệ thống máy tính ConFlux, vốn được biết đến với thiết kế tích hợp giữa hai phương pháp này.

Ngoài việc thiết lập lịch bảo trì phù hợp, mô phỏng còn có thể tự động hóa các hoạt động. Mỗi quyết định được đưa ra bởi AI có thể sử dụng trình giả lập để xác định vấn đề và kết quả đầu ra tương ứng với từng tác động, cho phép thực hiện các hoạt động thông thường một cách tự động và hơn hết là ứng phó với các tình huống tai nạn.

Năng lượng hạt nhân không được sử dụng phổ biến để tăng hoặc giảm sản lượng điện năng bởi các lò phản ứng có xu hướng vận hành liên tục. Tuy nhiên, nhu cầu về một nguồn năng lượng phát thải ít carbon và có khả năng phụ trợ cho các dạng năng lượng tái tạo khác như năng lượng mặt trời, năng lượng gió giúp cho nguồn năng lượng với tính năng “điều chỉnh công suất để đáp ứng với thay đổi của tải trong hệ thống điện” giành được nhiều quan tâm hơn cả. Hệ thống AI có khả năng phát huy hết những ưu điểm này của năng lượng hạt nhân này trong các nhà máy.

Nhóm nghiên cứu sẽ chứng minh phần mềm bằng cách sử dụng vòng lặp thử nghiệm trong phòng thí nghiệm của Xiaodong Sun dưới sự giám sát của các giáo sư kỹ thuật hạt nhân và khoa học phóng xạ. Vòng lặp sử dụng muối nóng chảy tương tự chất làm mát mô phỏng quy trình làm mát bên trong lò phản ứng muối nóng chảy (molten salt reactor).

Sau đó, phần mềm được sử dụng để tối ưu hóa thiết kế của lò phản ứng nhiệt độ cao và lò phản ứng làm mát bằng muối fluoride Kairos Power. Một phần vì muối không thể sôi và lò phản ứng luôn hoạt động ở áp suất thấp nên thiết kế của lò phản ứng Kairos được đánh giá an toàn hơn so với lò phản ứng làm mát bằng nước đang được sử dụng ngày nay.

Dự án có tiêu đề là SAFARI (Secure Automation for Advanced Reactor Innovation) – Tự động hóa an toàn cho lò phản ứng tiên tiến mới.

Trần Thiện Phương Anh/VINATOM dịch

Nguồnhttps://news.umich.edu/5-2m-for-digital-twins-of-nuclear-reactors-could-bring-down-nuclear-energy-costs/

Tags: