論文の概要: Techno-economic optimization of a heat-pipe microreactor, part I: theory and cost optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16032v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 23:28:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.853181
• Title: Techno-economic optimization of a heat-pipe microreactor, part I: theory and cost optimization
• Title（参考訳）: 熱パイプ型マイクロリアクターの技術・経済最適化(第1報)理論とコスト最適化
• Authors: Paul Seurin, Dean Price, Luis Nunez,
• Abstract要約: マイクロリアクターは、高価な燃料が支配的な遠隔地へのアクセスに適している。 彼らは規模の不一致に悩まされ、その財政的生存性はいまだに説得力のないままである。 本稿では,テクノ・経済学的考察を考慮に入れた新しい幾何学的設計最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Microreactors, particularly heat-pipe microreactors (HPMRs), are compact, transportable, self-regulated power systems well-suited for access-challenged remote areas where costly fossil fuels dominate. However, they suffer from diseconomies of scale, and their financial viability remains unconvincing. One step in addressing this shortcoming is to design these reactors with comprehensive economic and physics analyses informing early-stage design iteration. In this work, we present a novel unifying geometric design optimization approach that accounts for techno-economic considerations. We start by generating random samples to train surrogate models, including Gaussian processes (GPs) and multi-layer perceptrons (MLPs). We then deploy these surrogates within a reinforcement learning (RL)-based optimization framework to optimize the levelized cost of electricity (LCOE), all the while imposing constraints on the fuel lifetime, shutdown margin (SDM), peak heat flux, and rod-integrated peaking factor. We study two cases: one in which the axial reflector cost is very high, and one in which it is inexpensive. We found that the operation and maintenance and capital costs are the primary contributors to the overall LCOE particularly the cost of the axial reflectors (for the first case) and the control drum materials. The optimizer cleverly changes the design parameters so as to minimize one of them while still satisfying the constraints, ultimately reducing the LCOE by more than 57% in both instances. A comprehensive integration of fuel and HP performance with multi-objective optimization is currently being pursued to fully understand the interaction between constraints and cost performance.
• Abstract（参考訳）: マイクロリアクター、特にヒートパイプ・マイクロリアクター(HPMR)は、高価な化石燃料が支配するアクセス制御された遠隔地に適したコンパクトで輸送可能で自己制御型の電力システムである。 しかし、彼らは規模の不一致に悩まされ、その財政的生存性はいまだに説得力のないままである。 この欠点に対処する1つのステップは、これらの原子炉を設計し、初期の設計イテレーションを行うための包括的な経済・物理分析を行うことである。 本研究では,技術・経済的な考察を考慮に入れた幾何設計の統一的最適化手法を提案する。 まず、ガウス過程(GP)や多層パーセプトロン(MLP)を含む代理モデルを訓練するためにランダムサンプルを生成する。 次に、これらのサロゲートを強化学習(RL)に基づく最適化フレームワークに配置し、燃料寿命、シャットダウンマージン(SDM)、ピーク熱流束、ロッド積分ピーク係数に制約を課しながら、電力の高水準化コスト(LCOE)を最適化する。 本研究では, 軸方向反射器のコストが非常に高い場合と, 安価である場合の2つの事例について検討する。 操作・維持・資本コストがLCOE全体,特に軸反射器のコスト(第1例)と制御ドラム材料の主な貢献者であることがわかった。 このオプティマイザは設計パラメータを巧みに変更し、制約を満たしながらその中の1つを最小限に抑え、最終的に両方のインスタンスにおいてLCOEを57%以上削減する。 燃料とHPの性能と多目的最適化の総合的な統合は、制約とコストパフォーマンスの相互作用を十分に理解するために現在進行中である。

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