Современная атомная энергетика требует постоянной обработки большого объёма численных данных. Это касается как проектирования атомных станций (расчет кодов безопасности, моделирование различных режимов работы реактора), так и их эксплуатации (анализ сведений, поступающих с многочисленных датчиков, и принятие решений на основании этих данных). Поэтому логично было бы логично использование современной суперкомпьютерной техники и аналитических методов для работы с этими данными.
Один из недавно появившихсяexternal link, opens in a new tab таких проектов – разработанная французской ядерной компанией AREVA в партнерстве с IBM предиктивная информационная система Watson Internet of Things (IoT)external link, opens in a new tab для работы с базами данных в атомной промышленности. Это приложение может быть использовано для анализа большого объема данных, позволяя прогнозировать все операции технологического цикла и иметь возможность повышать их производительность.
«Это инновационная технология, способная решать реальные проблемы в атомной отрасли. Она способна представить нашим клиентам 360-градусный обзор наиболее критичных узлов атомной электростанции, таких как, например, главные циркуляционные насосы, – сказал Крейг Рансон (Craig Ranson), вице-президент AREVA, – Работая с IBM, мы смогли создать продукт, который позволит обеспечивать максимальную эффективность техобслуживания и создавать наиболее эффективные стратегии работы операционного персонала».
Система Watson Internet of Things разработана с расчетом на постоянное совершенствование и повышение эффективности эксплуатации ядерных объектов через технологии машинного обучения (machine learning), благодаря которым будет проходить все большая автоматизация процессов, ранее выполнявшихся вручную. Прогностическая технология модели программы будет интегрировать большие объемы данных из многих источников. Этими источниками могут быть, например, потоки сведений с физических датчиков, накопленные базы данных или корпоративные системы управления.
Созданная информационно-аналитическая система позволит эксплуатирующим организациям атомной отрасли выработать более эффективную и действующую на опережение стратегию управления, принимать критические решения быстрее и точнее благодаря инновационной связке институциональных знаний, аналитических технологий и машинного обучения, а также оптимизировать логистические процессы через быстрое и легкое прогнозирование производительности и состояния активов.