論文の概要: Virtual Sensing-Enabled Digital Twin Framework for Real-Time Monitoring of Nuclear Systems Leveraging Deep Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13762v2
• Date: Fri, 29 Nov 2024 03:05:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:23.867296
• Title: Virtual Sensing-Enabled Digital Twin Framework for Real-Time Monitoring of Nuclear Systems Leveraging Deep Neural Operators
• Title（参考訳）: 深部ニューラル演算子を利用した実時間監視のための仮想センシング可能ディジタルツインフレームワーク
• Authors: Raisa Bentay Hossain, Farid Ahmed, Kazuma Kobayashi, Seid Koric, Diab Abueidda, Syed Bahauddin Alam,
• Abstract要約: 本稿では,デジタルツインフレームワークのコアコンポーネントとしてDeepOperator Networks (DeepONet) を導入する。 DeepONetは動的でスケーラブルな仮想センサとして機能し、操作された入力パラメータと空間的に分散されたシステムの振る舞いの間の相互作用を正確にマッピングする。 この結果から,DeepONetは平均二乗誤差と相対L2誤差で精度の高い予測を行い,従来のCFDシミュレーションの1400倍の精度で未知データの予測を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36651088217486427
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• Abstract: Effective real-time monitoring is a foundation of digital twin technology, crucial for detecting material degradation and maintaining the structural integrity of nuclear systems to ensure both safety and operational efficiency. Traditional physical sensor systems face limitations such as installation challenges, high costs, and difficulty measuring critical parameters in hard-to-reach or harsh environments, often resulting in incomplete data coverage. Machine learning-driven virtual sensors, integrated within a digital twin framework, offer a transformative solution by enhancing physical sensor capabilities to monitor critical degradation indicators like pressure, velocity, and turbulence. However, conventional machine learning models struggle with real-time monitoring due to the high-dimensional nature of reactor data and the need for frequent retraining. This paper introduces the use of Deep Operator Networks (DeepONet) as a core component of a digital twin framework to predict key thermal-hydraulic parameters in the hot leg of an AP-1000 Pressurized Water Reactor (PWR). DeepONet serves as a dynamic and scalable virtual sensor by accurately mapping the interplay between operational input parameters and spatially distributed system behaviors. In this study, DeepONet is trained with different operational conditions, which relaxes the requirement of continuous retraining, making it suitable for online and real-time prediction components for digital twin. Our results show that DeepONet achieves accurate predictions with low mean squared error and relative L2 error and can make predictions on unknown data 1400 times faster than traditional CFD simulations. This speed and accuracy enable DeepONet to synchronize with the physical system in real-time, functioning as a dynamic virtual sensor that tracks degradation-contributing conditions.
• Abstract（参考訳）: 効果的なリアルタイム監視はデジタルツイン技術の基礎であり、物質劣化を検出し、安全性と運用効率の両方を確保するために核システムの構造的整合性を維持するのに不可欠である。 従来の物理的センサーシステムは、インストールの困難、高いコスト、難易度や厳しい環境で重要なパラメータを測定するのが難しいといった制限に直面しており、しばしば不完全なデータカバレッジをもたらす。 デジタルツインフレームワークに統合された機械学習駆動の仮想センサは、物理的センサー機能を強化して、圧力、速度、乱流などの重要な劣化指標を監視することにより、変革的なソリューションを提供する。 しかし、従来の機械学習モデルは、原子炉データの高次元的性質と頻繁な再訓練の必要性により、リアルタイムモニタリングに苦慮している。 本稿では,AP-1000加圧水炉(PWR)のホットレッグにおける熱水和パラメータを予測するために,デジタルツインフレームワークのコアコンポーネントとしてDeepOperator Networks(DeepONet)を導入する。 DeepONetは動的でスケーラブルな仮想センサとして機能し、操作された入力パラメータと空間的に分散されたシステムの振る舞いの間の相互作用を正確にマッピングする。 本研究では、DeepONetは、デジタル双生児のためのオンラインおよびリアルタイム予測コンポーネントに適した、継続的再トレーニングの要件を緩和する、さまざまな運用条件で訓練されている。 この結果から,DeepONetは平均二乗誤差と相対L2誤差で精度の高い予測を行い,従来のCFDシミュレーションの1400倍の精度で未知データの予測を行うことができた。 このスピードと精度により、DeepONetは物理システムとリアルタイムで同期し、劣化寄与条件を追跡する動的仮想センサーとして機能する。

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