論文の概要: Multi-objective Combinatorial Methodology for Nuclear Reactor Site Assessment: A Case Study for the United States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08878v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 02:24:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 15:57:56.193868
• Title: Multi-objective Combinatorial Methodology for Nuclear Reactor Site Assessment: A Case Study for the United States
• Title（参考訳）: 核反応場評価のための多目的組合せ手法:米国を事例として
• Authors: Omer Erdem, Kevin Daley, Gabrielle Hoelzle, Majdi I. Radaideh,
• Abstract要約: 原子力発電所(NPP)に伴う高資本コスト 石炭発電所の立地を含む既存のインフラのある場所は、建設済みの設備とユーティリティを提供している。 ブラウンフィールドの跡地は、以前は工業活動によってしばしば影響された、あるいは未利用の土地であった。 本研究は,米国における3万以上のNPPサイトを探索して評価する,新しい多目的最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40498500266986387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the global demand for clean energy intensifies to achieve sustainability and net-zero carbon emission goals, nuclear energy stands out as a reliable solution. However, fully harnessing its potential requires overcoming key challenges, such as the high capital costs associated with nuclear power plants (NPPs). One promising strategy to mitigate these costs involves repurposing sites with existing infrastructure, including coal power plant (CPP) locations, which offer pre-built facilities and utilities. Additionally, brownfield sites - previously developed or underutilized lands often impacted by industrial activity - present another compelling alternative. These sites typically feature valuable infrastructure that can significantly reduce the costs of NPP development. This study introduces a novel multi-objective optimization methodology, leveraging combinatorial search to evaluate over 30,000 potential NPP sites in the United States. Our approach addresses gaps in the current practice of assigning pre-determined weights to each site attribute that could lead to bias in the ranking. Each site is assigned a performance-based score, derived from a detailed combinatorial analysis of its site attributes. The methodology generates a comprehensive database comprising site locations (inputs), attributes (outputs), site score (outputs), and the contribution of each attribute to the site score (outputs). We then use this database to train a machine learning neural network model, enabling rapid predictions of nuclear siting suitability across any location in the contiguous United States.
• Abstract（参考訳）: クリーンエネルギーの世界的な需要が持続可能性や二酸化炭素排出目標を達成するために増大するにつれて、核エネルギーは信頼性の高い解決策として際立っている。 しかし、その可能性を完全に活用するには、原子力発電所(NPP)に関連する高い資本コストなど、重要な課題を克服する必要がある。 これらのコストを軽減するための有望な戦略の1つは、建設済みの設備やユーティリティーを提供する石炭発電所(CPP)の立地を含む既存のインフラで施設を再購入することである。 さらに、ブラウンフィールドの跡地(以前は工業活動に影響された土地や未利用の土地)は、別の魅力的な代替案を提示している。 これらのサイトは通常、NPP開発コストを大幅に削減できる貴重なインフラを備えている。 本研究では,米国における3万件以上のNPPサイトを評価するために,組合せ探索を利用した新しい多目的最適化手法を提案する。 我々のアプローチは、各サイト属性に事前決定された重み付けを割り当てる現在のプラクティスにおけるギャップに対処し、ランキングのバイアスにつながる可能性がある。 各サイトは、そのサイト属性の詳細な組合せ分析から得られたパフォーマンスベースのスコアが割り当てられる。 本手法は、サイト位置(インプット)、属性(アウトプット)、サイトスコア(アウトプット)、および各属性のサイトスコア(アウトプット)を含む総合データベースを生成する。 次に、このデータベースを使用して、機械学習ニューラルネットワークモデルをトレーニングし、連続した米国のあらゆる場所において、核座の適合性の迅速な予測を可能にします。

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