論文の概要: Machine Learning and Artificial Intelligence-Driven Multi-Scale Modeling for High Burnup Accident-Tolerant Fuels for Light Water-Based SMR Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12146v1
• Date: Sun, 25 Sep 2022 04:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 15:20:52.118364
• Title: Machine Learning and Artificial Intelligence-Driven Multi-Scale Modeling for High Burnup Accident-Tolerant Fuels for Light Water-Based SMR Applications
• Title（参考訳）: 軽水系smr用高燃焼事故耐性燃料の機械学習と人工知能駆動多スケールモデリング
• Authors: Md. Shamim Hassan, Abid Hossain Khan, Richa Verma, Dinesh Kumar, Kazuma Kobayashi, Shoaib Usman and Syed Alam
• Abstract要約: 小型モジュール型原子炉の概念は、将来のエネルギー危機に対処するための展望を変えた。 この研究は、小さなモジュール型原子炉の設計最適化、制御、監視における機械学習と人工知能の適用に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3745741215827112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The concept of small modular reactor has changed the outlook for tackling future energy crises. This new reactor technology is very promising considering its lower investment requirements, modularity, design simplicity, and enhanced safety features. The application of artificial intelligence-driven multi-scale modeling (neutronics, thermal hydraulics, fuel performance, etc.) incorporating Digital Twin and associated uncertainties in the research of small modular reactors is a recent concept. In this work, a comprehensive study is conducted on the multiscale modeling of accident-tolerant fuels. The application of these fuels in the light water-based small modular reactors is explored. This chapter also focuses on the application of machine learning and artificial intelligence in the design optimization, control, and monitoring of small modular reactors. Finally, a brief assessment of the research gap on the application of artificial intelligence to the development of high burnup composite accident-tolerant fuels is provided. Necessary actions to fulfill these gaps are also discussed.
• Abstract（参考訳）: 小型モジュール型原子炉の概念は将来のエネルギー危機に対処するための展望を変えた。 この新しい原子炉技術は、低い投資要件、モジュール性、設計の単純さ、安全性の強化などを考慮して、非常に有望である。 デジタルツインとそれに伴う小型モジュール型原子炉の研究における不確実性を取り入れた人工知能駆動多スケールモデリング(ニュートロニクス、熱水理学、燃料性能など)の応用は最近の概念である。 本研究では,事故耐性燃料のマルチスケールモデリングに関する総合的研究を行った。 軽水系小型モジュール型原子炉へのこれらの燃料の適用について検討した。 この章は、小さなモジュラーリアクターの設計最適化、制御、監視における機械学習と人工知能の適用に焦点を当てている。 最後に、高燃焼性複合事故耐性燃料の開発における人工知能の応用に関する研究ギャップを簡潔に評価する。 これらのギャップを満たすために必要なアクションについても論じる。

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