Сотрудники ОКБ «ГИДРОПРЕСС» подготовили публикации о валидации программ для ЭВМ, использования машинного обучения и применения моделей нейросетей при обосновании безопасности РУ ВВЭР
Сотрудники АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» (компания машиностроительного дивизиона Росатома – «Атомэнергомаш») подготовили серию публикаций по результатам своих трудов в области валидации программ для ЭВМ, использования технологии машинного обучения и применения моделей нейронных сетей при обосновании безопасности РУ ВВЭР.
В первой работе представлен концептуальный анализ применения технологий машинного обучения для трудоемких расчетных задач по обоснованию безопасности объектов использования атомной энергии. Актуальность рассматриваемой темы обусловлена постоянно растущими требованиями к объему и сложности расчетных анализов безопасности реакторных установок энергоблоков АЭС, в частности, новых проектов РУ ВВЭР большой мощности. Основными преимуществами предложенного подхода являются программная реализация, позволяющая существенно снизить объем расчетов и исключить субъективную экспертную оценку, а также возможность повышения точности работы модели с каждым новым выполненным расчетом.
Вторая работа посвящена валидации кода КОРСАР/ГП в части расчета параметров РУ ВВЭР в режимах маневрирования мощностью. Актуальность работы обусловлена новыми требованиями к энергоблокам АЭС, связанными с несением гибкого графика электрической нагрузки и возможностью ее оперативного изменения, что предусмотрено как у российских, так и у зарубежных пользователей технологии ВВЭР.
Третья публикация описывает развитие методики расчетного обоснования безопасности РУ ВВЭР с учетом маневренных режимов. Данная методика была разработана в ОКБ «ГИДРОПРЕСС». Для модернизации методики в части замены экспертной оценки было предложено разработать и внедрить модель нейронной сети. В работе предлагаются способы построения нейронной сети и анализируются возможности ее применения для решения поставленной задачи. Делаются выводы о возможности развития методики в целом за счет разработки и внедрения многослойной нейронной сети, учитывающей тип аварии, алгоритм маневрирования, момент кампании, специфику конкретного проекта и другие, важные для обоснования безопасности факторы.
Публикации будут включены в сборник трудов XVIII Международной конференции «Супервычислений и математическое моделирование» (РФЯЦ-ВНИИЭФ), доклады на которой представили инженер-конструктор 2 категории Михаил Антипов, инженер-конструктор 1 категории Александр Николаев и заместитель начальника отдела вероятностного анализа безопасности и программных средств, начальник группы Максим Увакин.