Ученые Национального исследовательского Московского государственного строительного университета (НИУ МГСУ) с помощью инструментов искусственного интеллекта создали методику прогнозирования износа бетонных конструкций реакторных отделений АЭС. В перспективе это позволит сэкономить значительные суммы за счет продления работы реакторных отделений, оптимизации проектных решений и обработки данных мониторинга, сообщили в пятницу в пресс-службе Минобрнауки России.
"Разработка научных основ прогноза остаточного ресурса бетона очень важна, так как позволяет определить научно обоснованные сроки эксплуатации АЭС. При этом следует учитывать, что один день работы атомной станции генерирует огромный объем энергетической продукции. Открытие имеет важнейшее значение для национальной экономики и мирового развития ядерной энергетики в целом", - приводит пресс-служба слова директора Дирекции научно-технических проектов НИУ МГСУ Олега Кабанцева.
Прогнозирование износа - сложная задача ввиду многих факторов: неоднородности используемых материалов, уровня напряжения на конструкции, химического воздействия. На атомных станциях используют разные по прочности и долговечности железобетонные конструкции, из-за чего трудно определить точный срок их эксплуатации. По причине физико-механических и химических факторов на современных реакторах действуют принципиально иные эксплуатационные режимы несущих конструкций, состоящих из бетона и металлической арматуры (железобетон). В частности, из-за коррозионных воздействий высокой интенсивности происходит ускоренное изнашивание бетона, и это влияет на сроки использования части сооружений.
В ходе работы специалисты использовали инструменты искусственного интеллекта. До настоящего времени этот метод еще никогда не применяли для прогнозирования остаточного ресурса бетона на АЭС. Таким образом, специалисты Научно-исследовательского института строительного материаловедения и технологий НИУМГСУ первыми представили решение этой задачи с помощью ИИ.
Теперь перед учеными НИУ МГСУ стоит задача разработки практических технологий для передачи в отрасль атомной энергетики.
Разработка научного метода проходила в рамках программы академического лидерства "Приоритет 2030" национального проекта "Наука и университеты". Заказчиком научной работы стала госкорпорация "Росатом", сообщили в пресс-службе Минобрнауки.