人工智能如何降低核能成本

核電站提供大量電力而不會釋放地球變暖的污染。但運營這些工廠的費用使它們難以保持開放。如果核能要在美國清潔能源經濟中發揮作用，成本必須下降。美國能源部 (DOE) 阿貢國家實驗室的科學家們正在設計可以利用人工智能使核能更具競爭力的系統。

核電站之所以昂貴，部分原因是它們需要持續監控和維護，以確保一致的電力流動和安全。Argonne 正在進行一項耗資 100 萬美元、為期三年的項目，旨在探索智能計算機化系統如何改變經濟狀況。

“運營和維護成本與核裝置非常相關，目前需要大量現場工作人員和大量維護，”阿貢的首席核工程師羅伯托龐西羅利說。“我們認為自主運行有助于提高他們的盈利能力，也有利于先進反應堆概念的部署。”

該項目旨在創建一種計算機架構，可以及早發現問題并向操作員推薦適當的行動。Ponciroli 及其同事估計，這項技術每年可為核工業節省超過 5 億美元。

一個典型的核電站可以容納數百個傳感器，所有這些傳感器都在監控不同的部件，以確保它們正常工作。

“在一個根據數據做出決策的世界里，重要的是要知道你可以信任你的數據，”Ponciroli 說。“傳感器與任何其他組件一樣，會退化。知道您的傳感器正在運行至關重要。”

檢查每個傳感器的工作——以及閥門、泵、熱交換器等系統組件的性能——目前由在工廠車間走動的員工負責。相反，算法可以通過學習正常傳感器的功能并尋找異常來驗證數據。

在驗證工廠的傳感器后，人工智能系統將解釋來自它們的信號并推薦具體行動。

Ponciroli 舉了一個例子：假設您的汽車儀表板提醒您注意輪胎氣壓低。你知道你不需要馬上停下來，但你可能會決定放慢一點以避免爆胎，直到你可以給輪胎充氣。

人類一直在做出這些類型的判斷。我們評估信息、做出決定并采取行動，例如改變控制(在上述場景中，讓汽車減速)和進行維修。一種稱為強化學習的人工智能方法通過教系統通過評估潛在結果來做出決策來復制大腦的邏輯。在核電站，計算機可以盡早發現問題并將其標記給工廠操作員，從而幫助優化控制并避免更昂貴的維修費用。同時，計算機可以防止對不需要的設備進行不必要的維護。

“人們現在所做的較低級別的任務可以交給算法，”阿貢高級核工程師理查德維利姆說。“我們正試圖將人類提升到更高程度的態勢感知能力，以便他們成為做出決策的觀察者。”

Argonne 工程師與工業界合作開發測試場景，建立了先進核反應堆的計算機模擬或“數字雙胞胎”。Vilim 說，雖然該系統旨在服務于新的反應堆技術，但它也足夠靈活，可以應用于現有的核電站。

該團隊正在模擬反應堆上驗證其人工智能概念，到目前為止，他們已經完成了控制和診斷其虛擬部件的系統。該項目的其余部分將專注于系統的決策能力——它對診斷數據的作用。

由于自主核電站需要這些不同的功能，Argonne 團隊工作的最終產品是將多種算法拼接在一起的系統架構。例如，工程師正在調整代碼，包括 Argonne 的系統分析模塊 (SAM)，這是一種先進反應堆的分析工具。SAM 是與工程公司 Kairos Power 合作開發的，獲得了 2019 年 R&D 100 獎。

“Argonne 非常適合這個項目，因為我們已經擁有內部所需的所有能力，”Ponciroli 說。“這只是將它們結合起來以從中獲得更多收益的問題。”