密歇根大学的一项新研究表明，为了提高安全监测水平，使用新建立的理论基础来评估基函数，重建了核微反应堆内部的实时 3D 温度图，这些基函数可以结合起来描述数据的基本趋势。
该研究结果发表在《应用数学建模》上，适用于任何需要“大数据”分析的地方，因为重建方法适合 3D 中的高分辨率分布。
密歇根大学核与放射科学博士生、该研究的通讯作者 Dean Price 表示：“稀疏重建方法中的大多数工作都集中在与时间相关的数字信号上，但这项研究的重点是物理空间中存在的分布。”
虽然评估发现一般基函数对于现实世界的微反应器温度监测来说不够准确，但该团队找到了改进它们的方法。
核微反应堆(可用半挂车牵引的小型核反应堆)可以独立运行，也可以作为电网的一部分运行。这些紧凑型反应堆可产生高达 20 兆瓦的热能，可直接用作热能或转化为电能。
微反应堆较低的前期成本和较小的选址要求将为核电开辟新的市场，核电在向脱碳电网过渡过程中对可再生能源具有巨大的补充潜力。
密歇根大学核工程与放射科学副教授、这项研究的资深作者布伦丹·科丘纳斯 (Brendan Kochunas) 表示：“实现这一目标的主要挑战之一是确保我们能够随时了解反应堆内部的情况。”
核微反应堆无需补给燃料即可运行数年，既可靠又灵活，可用于自然灾害救援、军事行动或偏远地区。然而，在偏远地区运行需要复杂的监控系统来确保安全。
普莱斯说：“数字孪生，即通过传感器数据重建的物理反应堆，是一项令人兴奋的全新技术，它可以提高核微反应堆的安全性和经济可行性。”
通过对热管核微反应堆内的温度分布进行高分辨率 3D 重建，监测系统可以跟踪性能和安全状态指标(包括材料退化、多普勒反馈和热管性能)，同时减少对人工操作的高成本劳动力的需求。
密歇根大学核工程与放射科学助理教授、这项研究的作者 Majdi Radaideh 表示：“在部署之前，我们必须确保使用数字孪生的监控能够提供准确的信息，以便在核心操作范围内安全运行。”
通常，重建方法使用放置在反应堆内各个点的传感器测量温度，然后进行插值以估计未直接测量区域的温度。
由于稀疏方法使用数据中最少数量的基本模式或模式来构建温度分布，因此定义这些模式的各种方法可能会显著影响重建的质量。本研究通过广义基函数的演示为评估这些方法提供了指导。
该方法旨在降低计算复杂度和所需的传感器数据量，同时保持准确性。该方法的计算机内存感知特性在向计算能力有限的数字孪生系统提供详细信息时特别有用。
研究人员使用广义基函数通过多物理模拟(涉及核反应、热力学和流体动力学等多种物理过程)评估了该方法。
虽然该方法成功捕捉到了广泛的趋势，但由于反应堆系统的基本特性(包括材料传热行为的空间变化)，广义基函数最终还是失败了。
展望未来，这些缺点可以通过使用定制的基函数来解决，即专门根据该微反应器的预先计算的温度分布创建基函数。这将提高准确性并具有强大的数学完整性。
普莱斯说：“我们的方法特别适合远程操作，因为它们考虑到了计算机内存，这对于为计算能力有限的数字孪生监控系统提供详细信息很有用。”
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