يقوم المختبر الأمريكي بتكييف تقنية المحولات الشبيهة بـ ChatGPT لتسريع عمليات محاكاة المفاعل النووي
يستخدم الباحثون في مختبر أرجون الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية نماذج قائمة على المحولات لتسريع عمليات محاكاة ديناميكيات الموائع في المفاعلات النووية المتقدمة، مما قد يساعد المهندسين على دراسة سلامة المفاعل وأدائه بشكل أسرع. المحولات هي بنية الشبكة العصبية وراء العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية، لكن باحثي أرجون يقومون بتكييف التكنولوجيا لمهمة مختلفة: نمذجة كيفية تحرك السوائل ونقل الحرارة داخل أنظمة الطاقة النووية. يقوم الفريق بدمج بنيات المحولات في وحدة تحليل النظام (SAM) الخاصة بأرجون، وهي أداة محاكاة تستخدم لدراسة المفاعلات النووية المتقدمة. الهدف هو تحسين نمذجة الاضطراب، مما يساعد الباحثين على التنبؤ بسلوك السوائل المعقد وتأثيراته على أنظمة المفاعلات. ومن خلال الجمع بين النماذج القائمة على المحولات ومحاكاة الاضطراب، يهدف الباحثون إلى إنتاج نتائج أسرع وأكثر دقة من الأساليب التقليدية. يمكن أن يسمح هذا العمل في نهاية المطاف للمهندسين بتصميم نماذج كاملة لمحطات الطاقة النووية، بما في ذلك المفاعلات وأنظمة التبريد وغيرها من البنية التحتية الداعمة. المحولات تعالج اضطراب المفاعل في المفاعلات النووية، يعد فهم حركة الموائع أمرًا بالغ الأهمية لأن الموائع تنقل الحرارة وتتفاعل مع المكونات في جميع أنحاء المحطة. تساعد نمذجة الاضطراب الباحثين على التنبؤ بهذه التدفقات المعقدة، لكن عمليات المحاكاة التفصيلية قد تتطلب موارد حاسوبية كبيرة. يقوم نهج أرجون القائم على المحولات بتحليل العلاقات بين نقاط البيانات المادية، بما في ذلك المواقع والسرعات وتدفقات السوائل. لقد أثبت النموذج بالفعل دقة عالية في تمثيل مقاومة تدفق السوائل وانتقال الحرارة، وهما خاصيتان مهمتان لمحاكاة الاضطراب الموثوقة. وقال روي هو، المهندس النووي الرئيسي ومدير قسم تحليل السلامة والهندسة في قسم العلوم والهندسة النووية (NSED) في أرجون: “مع الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نكون دقيقين مثل الأساليب المعقدة وبسرعة الأساليب البسيطة”. “إنه اتحاد بين الدقة والسرعة.” وفقًا لأرجون، يمكن للنماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إنتاج نتائج محاكاة بشكل فوري تقريبًا مع الحفاظ على الدقة المرتبطة بالطرق الحسابية الأكثر تعقيدًا. قد يسمح ذلك للباحثين بإجراء عمليات محاكاة أكثر واقعية دون الحاجة إلى نفس الوقت ومتطلبات الحوسبة. يمكن للنمذجة المحسنة أن تدعم العمل على تصميم المفاعل والأداء والسلامة. ويمكن أن يساعد أيضًا المهندسين في تقييم كيفية تأثير التغيرات في سلوك السوائل على النظام النووي الأوسع. التوائم الرقمية تدخل عمليات المحاكاة النووية. الخطوة التالية للباحثين هي تطبيق النموذج على محاكاة محطات الطاقة بأكملها. ويمكن أن تشمل هذه الأنظمة المفاعل نفسه بالإضافة إلى أنظمة التبريد والسلامة والأنظمة المساعدة وغيرها من الأنظمة الداعمة. ويستكشف الفريق أيضًا التوائم الرقمية، وهي تمثيلات افتراضية للأنظمة المادية التي يمكن تشغيلها وتحديثها في الوقت الفعلي. يقول باحثو أرجون إنهم من بين الأوائل الذين استكشفوا بنيات المحولات لتكنولوجيا التوأم الرقمي في الأنظمة النووية. يمكن للتوائم الرقمية في نهاية المطاف أن تسمح للمهندسين بمراقبة ومحاكاة المنشآت النووية مع دمج المعلومات في الوقت الحقيقي من الأنظمة المادية. ومن الممكن أن توفر هذه التكنولوجيا، إلى جانب نماذج المحاكاة الأسرع، أداة أخرى لدراسة أداء المصنع وتحديد المشكلات المحتملة. وسيركز العمل المستقبلي على توسيع النماذج القائمة على المحولات، وتحسين دقتها ومرونتها، ودمج القدرات الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في سير عمل محاكاة SAM. يتم دعم المشروع من قبل برنامج النمذجة والمحاكاة المتقدمة للطاقة النووية (NEAMS) التابع لوزارة الطاقة الأمريكية.
تم النشر: 2026-07-29 00:27:00
