Никакого перегрева: ученые создают новую систему диагностики реакторов и микрочипов
Специалисты Национального исследовательского ядерного университета МИФИ разработали методику ранней диагностики теплоотдачи.
Алгоритмы анализируют малейшие колебания температуры и другие параметры теплоносителя, чтобы предупредить операторов об опасности закипания ещё до появления проблем. Технология может стать основой интеллектуального помощника для управления атомными станциями и охлаждения мощной электроники.
Опасность скрытого кипения
В современной науке до сих пор не существует единой общепризнанной математической модели кипения жидкостей. При этом для атомной энергетики понимание этого процесса остаётся крайне важным. В реакторах типа ВВЭР объёмное кипение теплоносителя может привести к крайне опасному явлению – кризису теплоотдачи.
Это явление возникает, когда в активных зонах реактора резко ухудшается отвод тепла из-за запаривания тепловыделяющих элементов (ТВЭЛ). На поверхности металла образуется плотная паровая плёнка, которая работает как теплоизолятор. Температура нагревателя начинает стремительно расти вплоть до разрушения или расплавления оболочки. Цена ошибки в такой ситуации остаётся крайне высокой.
Традиционные системы защиты реагируют на уже случившийся перегрев. Инженеры МИФИ предложили сместить фокус на стадию зарождения проблемы. Методика позволяет выявлять предпосылки к кризису теплоотдачи на самых ранних этапах, когда процесс ещё можно безопасно остановить или скорректировать штатными средствами.
Анализ невидимых флуктуаций
Главная сложность диагностики заключается в дефиците данных. Давление и расход теплоносителя измеряются на станциях постоянно, однако температуру самой поверхности ТВЭЛ не замеряют – датчики устанавливают только на экспериментальных исследовательских сборках.
Учёные МИФИ предложили методику, основанную на анализе колебаний температуры теплоотдающей поверхности. Алгоритмы ищут скрытые математические корреляции с теми параметрами, которые всегда есть в распоряжении: давлением и расходом жидкости.
Поиск математических связей между косвенными и прямыми параметрами требует серьёзных вычислительных мощностей. Инженерам приходится фильтровать промышленные шумы и выделять полезный сигнал на фоне естественных вибраций оборудования. Методика прогнозирует опасные явления в реальном времени до их физического проявления, не требуя установки дополнительного оборудования в активной зоне реактора.
Цифровой советчик оператора
Конечная цель разработки – создание полноценного программно-аппаратного комплекса, который станет интеллектуальным советником для оператора АЭС. Программа будет анализировать потоки телеметрии и предупреждать персонал о рисках задолго до срабатывания аварийных защит. Внедрение таких предиктивных систем будет предотвращать внеплановые остановки и таким образом сэкономит миллионы рублей.
Сейчас проект находится на этапе математического моделирования и набора обучающих выборок. Исследователи проводят серию физических экспериментов на стендах отраслевых партнёров – ОКБ «Гидропресс» и НИКИЭТ. Методика уже прошла проверку на стендах с водой и жидким азотом, подтвердив работоспособность в различных термодинамических условиях.
В перспективе команда МИФИ планирует интегрировать в комплекс технологии искусственного интеллекта. Нейросети смогут обучаться на массивах данных и выявлять сложные нелинейные зависимости. Это превратит систему в полноценного цифрового ассистента, способного предлагать оптимальные сценарии предотвращения аварий.
От быстрых реакторов до микрочипов
Хотя методика изначально создавалась для атомной энергетики, её физическая основа универсальна. Теория флуктуаций применима к любым жидкостям, что открывает технологии путь в смежные отрасли. Развитие отечественных алгоритмов диагностики снижает зависимость критической инфраструктуры от зарубежных систем.
Разработка крайне востребована в проекте «Прорыв», где используются жидкометаллические теплоносители: натрий, свинец и висмут. Эти металлы не должны закипать, и контроль их термодинамического состояния остаётся важнейшей задачей. Также методика подходит для систем охлаждения сверхпроводящих магнитов в больших ускорителях частиц, где сбой теплоотвода ведёт к потере сверхпроводимости и авариям.
Перспективным направлением стала и микроэлектроника. Современные высокопроизводительные чипы выделяют колоссальное количество тепла, и воздушного охлаждения для них уже недостаточно, поэтому применяются жидкостные системы отвода тепла. Алгоритмы МИФИ помогут предотвратить локальный перегрев процессоров, повысив стабильность работы суперкомпьютеров и дата-центров.
