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据Futurism报道,美国印第安纳州普渡大学(Purdue University)的工程师们正在开发一种新的系统,以利用人工智能(AI)确保核电站的安全。
在《IEEE工业电子汇刊》上发表的论文中,研究人员引入了一个深度学习框架,通过分析单个视频帧,它可以有效地识别出反应堆上的裂缝。这种方法有可能使安全检查的结果更可靠。普渡大学莱尔斯土木工程学院的助理教授穆罕默德˙贾汉沙希(Mohammad Jahanshahi)在一份新闻稿中说:“定期检查核电站的部件对保证安全运行很重要。然而,目前的做法需要人类技术人员审查视频,以识别反应堆上的裂缝,这种做法耗时费力又难以保证不出错误。”
普渡大学的AI使用了大约30万个裂纹和非裂纹区域数据集,通过查看反应堆的视频图像来工作。这些反应堆通常被淹没在水下,以确保它们保持冷却,但这也使它们更难以手动检查。AI可以扫描每个核反应堆,并检测到视频帧重叠的“补丁”裂缝。每个裂纹都被数据融合算法一帧帧地查看。贾汉沙希说:“数据融合可能会得到比其他方法更准确的结果。”他指出,他们的AI在识别裂缝方面的成功率高达98.3%,这远远高于目前最先进的方法。
当世界继续向更多可再生能源转变时,核能已经成为一种选择。人们对核能越来越感兴趣的一个原因是,它不像太阳能和风能那样受到很多限制,后两者主要取决于是否有合适的条件来发电。然而,许多人看到的最终目标是利用可再生能源的所谓“圣杯”,即核聚变。
虽然研究人员在稳定和维持聚变反应方面取得了相当大的成功,但我们还需要很长时间才能放心地依赖它来满足我们日常的能源需求。目前,可供我们使用的核能是以核裂变的形式出现的,世界各地的研究人员正在努力改进它。专家们已经在使用熔盐反应堆方面取得进展,这种先进的核反应堆使用液体而不是固体,这意味着熔盐既可以作为燃料,又可以充当冷却剂。
普渡大学开发的安全系统将有助于核能获得公众的支持,这将是可以让核能作为替代能源选择存在的最好方式。自1986年切尔诺贝利核灾难发生以来,99起主要核电站事故中有56起发生在美国(这个国家的核电占发电总量的20%)。
贾汉沙希解释说:“这些事件背后的一个重要因素就是核反应堆发生破裂,导致放射物质泄漏。上述事件中有19起与破裂或泄漏有关,损失高达20亿美元。老化降解导致核反应堆开裂、疲劳、脆化、磨损、腐蚀以及氧化,最终丧失功能和出现安全缺陷。因此,保障核能安全是确保更广泛地采用我们所掌握的可再生能源的重要步骤,而核能是应对气候变化和全球变暖的重要武器。
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