Yapay Zeka ile Nükleer Enerji Verimliliğini Artırmak

Nükleer enerji, birçok ülke tarafından etkin biçimde kullanılmaktadır. Yakın tarihte Çernobil gibi kötü bir örnek bulunmasına rağmen nükleer enerji, gerekli önlemler alındığı takdirde oldukça güvenli ve karlıdır. Bununla birlikte, nükleer enerji üretiminde verimliliği direkt olarak etkileyen birçok değişken bulunmaktadır. Nükleer enerji mühendisleri, bu değişkenleri göz önüne alarak santral için en verimli çalışma noktasını bulmaya çalışırlar. Ancak, reaktörün boyutuna göre değişken sayısı artmakta ve en verimli çalışma noktasının bulunması zorlaşmaktadır. En verimli çalışma noktasının bulunması için yapay zeka sistemlerinin kullanılması ise kolaylık sağlayabilir ve yapay zeka ile nükleer enerji verimliliği artırılabilir.

Nükleer Enerjide Verimlilik

Nükleer enerji üretiminde verimliliği yükseltmenin en pratik yolu, nükleer enerjinin üretildiği yer olan reaktör çekirdeğini stabil hale getirmektir. Reaktör çekirdeğinin stabil olarak çalışması için yakıt demetlerinin ideal şekilde yerleştirilmesi gerekmektedir. Yakıt demetlerinin ideal şekilde yerleştirilmesi, harcanan yakıt miktarının ve bakım gereksinimlerinin azalmasını sağlamaktadır.

Reaktör çekirdeği ve Yakıt demetleri
Reaktör Çekirdeği ve Yakıt Demetleri

Yakıt Demetleri ve Verimlilik İlişkisi

Tipik bir reaktörde yakıt demetleri, uranyum ve gadolinyum oksit seviyelerine göre sıralanarak dizilir. Yakıt demetlerinde bulunan uranyum aracılığıyla nükleer reaksiyon gerçekleştirilirken, gadolinyum oksit, reaksiyonun kontrol altında tutulmasını ve gerekirse yavaşlatılmasını sağlamaktadır. En verimli çalışma noktasının bulunması için bu iki zıt etkenin dengelenmesi gerekmektedir. Halihazırda bu işlemin gerçekleştirilmesinde geleneksel yöntemler kullanılmaktadır. Ancak, standart bir reaktörde en az 100 adet yakıt demeti bulunmaktadır. 100 yakıt demetli bir dizaynda en verimli çalışma noktasının bulunması oldukça zordur. Bu nedenle geleneksel yöntemlerle yapılan dizaynlar sınırlı verimlilik sunmaktadır.

Yapay Zeka ile Verimlilik Artırma

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ve Exelon firması tarafından geliştirilen yapay zeka sistemi, yüksek verimliliğe sahip onlarca farklı tasarım konfigürasyonu üretecek ve en verimli çalışma noktasını bulacak şekilde eğitilebilir. Yapay zeka sisteminin, yakıt demetlerinin kullanım süresini yüzde 5 artırması durumunda, yıllık yaklaşık 3 milyon dolar kazanç sağlanması öngörülmektedir. Öte yandan, yapay zeka sistemi en uygun tasarımı insanlardan daha kısa sürede oluşturabilir. Aynı zamanda, oluşturulan tasarımların güvenli şekilde simüle edilmesi de mümkündür.

Yapay Zeka ile Verimlilik Artırma Nasıl Çalışır?

Yapay zekayı geliştiren ekip, pekiştirmeli öğrenme yaklaşımını kullanmaktadır. Pekiştirmeli öğrenmede ajan (agent), doğru eylemler için ödül alırken, yanlış eylemler için ceza alır. Ajan, ödül – ceza yöntemi sayesinde her denemede kendini geliştirir.

Pekiştirmeli öğrenme diyagramı
Pekiştirmeli Öğrenme Diyagramı

Yapay zeka sisteminin en verimli konfigürasyonu üretmesi için bir takım kısıtlama ve kural bulunmaktadır. Bu kısıtlamalar ve kurallar, nükleer enerji çalışmalarında elde edilen bilgilere göre belirlenmiştir. Ajanın ödül kazanmak amacıyla gerçekleştirdiği her eylem, nükleer reaktörün verimliliğin artmasına katkıda bulunmaktadır. Örnek olarak; uranyum yakıtı az olan yakıt demetini dizinin en dışına yerleştirmek veya yanma seviyesini kontrol altında tutmak için gadolinyum çubuklarını devreye almak gösterilebilir.

Yapay zeka simülasyonlarının sonucu
Yapay Zeka Simülasyonlarının Sonucu

Yukarıdaki şekil, kaynar su reaktörü (BWR) baz alınarak oluşturulan simülasyonların sonucunu içermektedir. MIT araştırmacıları tarafından gerçekleştirilen çalışmada, yakıt demetlerinin ideal pozisyonlarının belirlenmesi için 36 bin simülasyon yürütülmüştür. Bu simülasyonlar sonucunda reaktör için en verimli çalışma noktası bulunmuştur. Şekilde görülen renkli daireler yakıt demetlerini ifade etmektedir. Dairelerin renkleri ise, demetlerde bulunan uranyum ve gadolinyum oksit miktarlarına göre belirlenmiştir. Şeklin orta kısmında bulunan siyah daireler ise su çubuklarını ifade etmektedir.

Yapay Zeka ile Nükleer Enerji Verimliliği Artırma Denemeleri

MIT ve Exelon firması tarafından geliştirilen yapay zeka sistemi, kaynar su reaktörü ve basınçlı su reaktörü dizaynlarını taklit eden simülasyonlarda denenmektedir. Sistem, simülasyonlarda istenilen şekilde çalışmaktadır. Ancak, henüz gerçek hayatta denenmemiştir. Bununla birlikte, Exelon firmasının ABD’nin çeşitli bölgelerinde 21 adet nükleer santrali bulunmaktadır. Simülasyonlarda denenmeye devam eden yapay zeka sisteminin, yaklaşık 2 yıl içinde Exelon firmasının nükleer santrallerinden birinde denenmesi planlanmaktadır.

Teknoloji'den geri kalmamak için e-posta listemize abone olun!

Otomasyon sistemleri, elektrikli araçlar ve yenilenebilir enerji başta olmak üzere, mühendislik konularında araştırma yapmaktan ve öğrendiklerini paylaşmaktan mutluluk duyan bir elektrik mühendisi.