BelNET logo

Электронный портал ядерных знаний Республики Беларусь

Belarusian Nuclear Education and Training Portal - BelNET

eng

rus

Материал портала ядерных знаний BelNET
статья/документ по запросу ресурса "6246"
2025-04-28
Цифровые решения и искусственный интеллект в передовой ядерной энергетике
Барткевич А.Р.

Цифровая трансформация формирует новый технологический базис для развития перспективных ядерных решений. Внедрение малых модульных и инновационных модульных реакторов требует не просто инженерных решений, а создания целостной цифровой экосистемы - от интеллектуального управления данными до внедрения когнитивных технологий. В эксклюзивной публикации для World Nuclear News ведущие эксперты PA Consulting Деррек Ван Гелдерен (стратегия, данные и искусственный интеллект) и Мэтт Лидхэм (ядерные технологии) представляют комплексную методологию цифровой интеграции на всех этапах жизненного цикла реакторов нового поколения. В работе детально анализируются ключевые аспекты: от разработки унифицированных онтологий данных до внедрения генеративного ИИ для управления эксплуатационными знаниями.

С оригинальной статьей "Viewpoint: Powering the roll-out of advanced nuclear technologies through digital, data and AI" можно ознакомиться по ссылке. Ниже, в Подробнее приведен русскоязычный вариант статьи с сохранением ключевых тезисов.

Загрузить:
awnn_logo.gif3942image/gif2019-10-15 11:10:25

Поддержка внедрения передовых ядерных технологий посредством цифровых решений и искусственного интеллекта

Внедрение передовых ядерных технологий, включая малые модульные реакторы (ММР) и инновационные модульные реакторы (Advanced Modular Reactors, AMR), представляет собой перспективное, но сложное направление трансформации энергетического сектора. Однако успех этого процесса в значительной степени зависит от интеграции современных цифровых технологий, методов обработки данных и искусственного интеллекта (ИИ) на всех этапах жизненного цикла ядерных объектов.

Развертывание ММР и AMR сопряжено с рядом взаимосвязанных вызовов, отличающих их от традиционных крупных реакторов. Во-первых, отсутствие вертикально интегрированной модели применения передовых ядерных технологий (Advanced Nuclear Technologies, ANT) требует формирования новой экосистемы, объединяющей поставщиков реакторов, разработчиков, инжиниринговые, закупочные и строительные организации, интеграторов программ и будущих операторов. Во-вторых, ключевое экономическое преимущество ANT — стандартизация парка реакторов для достижения эффекта масштаба — вступает в противоречие с необходимостью защиты глобальной интеллектуальной собственности и учета локальных требований к проектированию, что усложняет обмен данными. В-третьих, цепочка поставок для ANT остается недостаточно развитой, требуя специализированных материалов, новых методов производства и модульности, что может привести к задержкам и росту затрат. Наконец, реализация ANT зависит от наличия высококвалифицированных кадров, дефицит которых в ядерной отрасли уже сегодня представляет серьезную проблему.

Для преодоления этих барьеров необходимо обеспечить более высокий уровень координации и обмена данными, а также внедрить устойчивую систему управления информацией, которая позволит будущим поколениям инженеров оперативно использовать современные данные для принятия решений.

Данные двойного назначения: баланс текущих и перспективных потребностей

Успешное развертывание и эксплуатация ММР и AMR требуют надежных данных, а также создания интегрированных цифровых экосистем, охватывающих весь жизненный цикл ядерных проектов. Эти решения должны не только оптимизировать текущие операции, но и учитывать долгосрочные потребности отрасли. Например, для эффективного управления эксплуатационными простоями операторам необходимы актуальные данные о случаях безопасности, графиках технического обслуживания и проектных изменениях. Поскольку эти данные постоянно обновляются в процессе строительства и ввода объекта в эксплуатацию, критически важным становится переход от бумажного документооборота к цифровому управлению конфигурацией, что ускоряет утверждение проектов, развертывание и эксплуатацию.

Ключевые направления цифровой трансформации

  • Формирование отраслевого консенсуса и трансформация культуры данных

    Для преодоления разрозненности необходимо создание кросс-функциональных команд, повышение осведомленности о ценности данных и организация специализированных форумов (консорциумов, рабочих групп), объединяющих поставщиков реакторов, разработчиков, EPC-компании, регулирующие органы и операторов. Это позволит рассматривать данные как коллективный актив, а не как изолированную ответственность отдельных организаций. Параллельно требуется определение оптимальной модели управления данными — от централизованного подхода до полностью децентрализованного обмена — с учетом компромиссов между безопасностью, инновациями, доверием стейкхолдеров и объемом инвестиций.

  • Разработка надежных стандартов данных и системы управления

    Унификация таксономии данных, нормативных рамок и механизмов обмена информацией обеспечит согласованность, безопасность и надежность на протяжении всего жизненного цикла реактора. Стандартизация форматов отчетности и внедрение практик обмена данными снизят административную нагрузку, а четкое понимание эволюции данных (от проектных моделей САПР до эксплуатационных показателей) позволит расставить приоритеты на каждом этапе. Инвестиции в контроль качества данных и верификационные процессы обеспечат их точность и согласованность в течение десятилетий.

  • Внедрение безопасных и масштабируемых цифровых платформ

    Для эффективного использования данных и обеспечения бесперебойного взаимодействия между участниками цепочки создания стоимости необходимы цифровые платформы, поддерживающие обмен информацией в реальном времени. Кибербезопасность должна быть интегрирована на этапе проектирования, чтобы защитить интеллектуальную собственность и критически важные данные, не ограничивая при этом инновации. Кроме того, долгосрочное планирование архивирования и поиска данных гарантирует их доступность для будущих поколений специалистов.

  • Применение ИИ для анализа данных и поддержки принятия решений

    Интеграция структурированных (например, САПР-модели) и неструктурированных данных (например, видеозаписи, экспертные оценки) в единые базы знаний позволяет создавать интерактивные инструменты на основе генеративного ИИ. Примером такого подхода является виртуальный помощник DANI, разработанный для Управления по выводу из эксплуатации ядерных объектов Великобритании (NDA) и Селлафилда, который сократил время анализа воздействия изменений конфигурации на безопасность с года до нескольких секунд.

  • Адаптивный подход к управлению сложностью

    Учитывая высокую степень неопределенности в проектах первого поколения, критически важен итеративный подход, сочетающий системную инженерию с прототипированием. Использование показателей в реальном времени и циклов обратной связи позволит корректировать проектные, строительные и эксплуатационные решения по мере накопления данных, минимизируя риски дорогостоящих ошибок.

Реализация потенциала передовых ядерных технологий возможна только при условии тесного сотрудничества между всеми участниками отрасли. Интеграция цифровых решений и ИИ в процессы проектирования, строительства и эксплуатации превратит ММР и AMR в интеллектуальные системы, обеспечивающие лидерство в области безопасности, эффективности и инноваций. Стратегические партнерства и инвестиции в цифровую инфраструктуру сегодня заложат основу для устойчивого развития ядерной энергетики в долгосрочной перспективе.

Вход, регистрация