論文の概要: Towards Efficient Parametric State Estimation in Circulating Fuel Reactors with Shallow Recurrent Decoder Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08904v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 21:32:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.532549
• Title: Towards Efficient Parametric State Estimation in Circulating Fuel Reactors with Shallow Recurrent Decoder Networks
• Title（参考訳）: 極低繰り返しデコーダを用いた循環式燃料炉の効率パラメトリック状態推定に向けて
• Authors: Stefano Riva, Carolina Introini, J. Nathan Kutz, Antonio Cammi,
• Abstract要約: 本稿では, 中性子と熱水圧との強い結合を特徴とする第4世代原子炉である溶融塩高速炉(MSFR)の試験事例として考察する。 リアルタイムの全ての特性場の正確な再構成により、この手法は原子炉デジタルツインの枠組みにおける監視と制御の目的に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.422016133670755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The recent developments in data-driven methods have paved the way to new methodologies to provide accurate state reconstruction of engineering systems; nuclear reactors represent particularly challenging applications for this task due to the complexity of the strongly coupled physics involved and the extremely harsh and hostile environments, especially for new technologies such as Generation-IV reactors. Data-driven techniques can combine different sources of information, including computational proxy models and local noisy measurements on the system, to robustly estimate the state. This work leverages the novel Shallow Recurrent Decoder architecture to infer the entire state vector (including neutron fluxes, precursors concentrations, temperature, pressure and velocity) of a reactor from three out-of-core time-series neutron flux measurements alone. In particular, this work extends the standard architecture to treat parametric time-series data, ensuring the possibility of investigating different accidental scenarios and showing the capabilities of this approach to provide an accurate state estimation in various operating conditions. This paper considers as a test case the Molten Salt Fast Reactor (MSFR), a Generation-IV reactor concept, characterised by strong coupling between the neutronics and the thermal hydraulics due to the liquid nature of the fuel. The promising results of this work are further strengthened by the possibility of quantifying the uncertainty associated with the state estimation, due to the considerably low training cost. The accurate reconstruction of every characteristic field in real-time makes this approach suitable for monitoring and control purposes in the framework of a reactor digital twin.
• Abstract（参考訳）: データ駆動方式の最近の発展は、エンジニアリングシステムの正確な状態再構築を提供するための新しい手法への道を開いた;原子炉は、特に第IV世代原子炉のような新しい技術において、強く結合された物理学と非常に厳しい敵対的な環境の複雑さのために、この課題に特に挑戦的な応用を表現している。 データ駆動技術は、計算プロキシモデルやシステム上の局所ノイズ測定など、さまざまな情報ソースを組み合わせることで、状態を堅牢に見積もることができる。 この研究は、新しいシャロー・リカレント・デコーダ・アーキテクチャを利用して、中性子束、前駆体濃度、温度、圧力、速度を含む全ての状態ベクトルを、コア外の3つの中性子束だけから推定する。 特に、この研究はパラメトリック時系列データを扱うための標準アーキテクチャを拡張し、異なる事故シナリオを調査する可能性を確保し、様々な操作条件で正確な状態推定を行うためのこのアプローチの能力を示す。 本論文は, 溶融塩高速炉 (MSFR) の試験事例として, 燃料の液体の性質から, 中性子と熱水圧との強い結合が特徴である。 この研究の有望な結果は、トレーニングコストがかなり低いために、状態推定に関連する不確実性を定量化する可能性によってさらに強化される。 リアルタイムの全ての特性場の正確な再構成により、この手法は原子炉デジタルツインの枠組みにおける監視と制御の目的に適している。

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