AI技術が原子炉の安全性と効率を高める可能性――冷却システムを継続的に監視する機械学習モデル - fabcross for エンジニア

米国エネルギー省（DOE）アルゴンヌ国立研究所は2023年11月2日、原子力技術と機械学習を組み合わせることで、次世代原子炉であるナトリウム冷却高速炉（SFR）の安全性と効率性を維持し、運用方法を改善する可能性を見出したと発表した。 SFRは、液体ナトリウムを使って炉心を冷却し、重い原子を分解することで炭素を含まない電気を効率的に作る原子炉の一種だ。アメリカではまだ商業利用されていないが、有望な発電手法であり、核廃棄物の削減に役立つと考えられている。しかし、システムの腐食や詰まりを防ぐために、高温の液体ナトリウム冷却材の純度を維持するといった課題がある。 そこで研究チームは、冷却システムを継続的に監視する機械学習モデルを作成した。このモデルは、アルゴンヌのMechanisms Engineering Test Loop（METL）施設にある、31個のセンサーからのデータを解析する。これらの

[misshiki]

“原子力技術と機械学習を組み合わせることで、次世代原子炉であるナトリウム冷却高速炉（SFR）の安全性と効率性を維持し、運用方法を改善する可能性”