ABD’nin ilk tamamen dijital ikiz nükleer reaktörü enerji atılımında %99 doğruluk oranına ulaştı. Bu daha küçük ve basit reaktörler, kırsal ve ücra bölgelerdekiler de dahil olmak üzere daha fazla topluluğa enerji sağlayabilir. Purdue Üniversitesi Reaktörü Bir Numaralı (PUR-1), benzersiz dijital yetenekleriyle bir nükleer enerji devriminin ön saflarında yer alıyor. Bu, daha güvenli, daha verimli ve daha uygun maliyetli yeni nesil nükleer reaktörlerin geliştirilmesine yol açabilir ve nihayetinde karbon içermeyen elektriğe geçişi hızlandırabilir.
Dijital ikiz nükleer reaktörü
PUR-1, ABD’nin ilk tamamen dijital olarak kontrol edilen ve işletilen reaktörü olarak tek başına durmaktadır. Bu, tüm “sinir sistemi”, yani enstrümantasyon ve kontrol sisteminin bilgisayar ekranlarına, klavyelere ve ethernet kablolarına dayandığı anlamına gelir. Purdue mühendisleri ve öğrencileri, PUR-1’i kullanarak çığır açıcı deneyler yürütüyor ve bulguları doğrudan küçük modüler reaktörler (SMR’ler) ve mikroreaktörler gibi gelişmiş reaktörlerin gelişimini etkiliyor.
Daha küçük ve inşası daha kolay olan bu reaktörler, kırsal ve uzak bölgeler de dahil olmak üzere daha geniş bir topluluk yelpazesine güç sağlamak üzere tasarlandı ve merkezi kontrol merkezlerinden uzaktan operasyon için büyük ölçüde dijital iletişime güvenecek.
Dijital sıçrama aynı zamanda gerçek zamanlı veri toplamayı ve sürekli reaktör performansı izleme için yapay zeka (AI) araçlarının entegrasyonunu da mümkün kılıyor. Bu proaktif yaklaşım, planlanan bakımlar arasındaki sorunları daha iyi tahmin edip tespit ederek güvenliği artırabilir ve reaktör kullanım ömrünü uzatabilir.
Purdue’nin bu alandaki liderliğini daha da güçlendiren nükleer mühendislik yardımcı doçenti ve yardımcı PUR-1 direktörü Stylianos Chatzidakis’in laboratuvarı, PUR-1’in “dijital ikizini” tamamladı. Enerji Bakanlığı tarafından finanse edilen, tamamen entegre fizik ve veri odaklı bu simülasyon, PUR-1’in sensörlerinden gerçek zamanlı veriler alıyor, tahminler için yapay zeka odaklı algoritmalar kullanıyor ve reaktör operasyonlarını bilgilendiren içgörüler sunuyor.
Chatzidakis ve Purdue ve Argonne Ulusal Laboratuvarı’ndan işbirlikçilerinin Nature’s Scientific Reports’ta yayımlanan araştırmasında, dijital ikizin SMR performansını iyileştirmek için tasarlanmış bir makine öğrenimi algoritmasını test etme yeteneği sergilendi.
