د.م/ خالد غيث القزيري

الملخص :

تركز الدراسة على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين أنظمة التحكم والمراقبة وتبحث هذه الدراسة في إمكانات المفاعلات النووية المعيارية الصغيرة (SMRs) في إنتاج كهرباء نووية آمنة وفعالة من خلال دراسة بيانات تشغيل المفاعل، مثل درجة الحرارة والضغط ومعدلات التدفق، تسعى الدراسة إلى إنشاء نموذج تنبؤ بالأعطال المبكرة من خلال تحديد الشذوذ المحتمل قبل حدوثه ومن خلال تقليل فترات التوقف غير المجدولة، وتعزيز موثوقية التشغيل، وتحسين أداء المفاعل من حيث الكفاءة والسلامة، تُسهّل هذه الطريقة الانتقال من الصيانة التقليدية إلى الصيانة التنبؤية.

تُظهر نتائج الدراسة أن دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة المراقبة يزيد من الكفاءة التشغيلية، ويُمكّن من الصيانة التنبؤية، ويُقلل من الحاجة إلى التدخل البشري المباشر، ويُحسّن المرونة في ظروف التشغيل المتغيرة ولضمان أفضل استخدام ممكن لهذه التقنيات، وبالتالي المساهمة في تحسين السلامة النووية، بالإضافة إلى زيادة استقرار وكفاءة المفاعلات النووية المعيارية الصغيرة في المستقبل، تُشدد التوصيات على أهمية زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي، وتحسين جمع البيانات، وتدريب الكوادر الفنية، ودعم البحث والتطوير.

Abstract:

This study focuses on applying artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies to improve control and monitoring systems. It explores the potential of small modular reactors (SMRs) in producing safe and efficient nuclear electricity. By analyzing reactor operating data, such as temperature, pressure, and flow rates, the study aims to develop an early fault prediction model. This model identifies potential anomalies before they occur, reduces unscheduled downtime, enhances operational reliability, and improves reactor performance in terms of efficiency and safety. This approach facilitates the transition from traditional to predictive maintenance.

The study’s findings demonstrate that integrating AI into monitoring systems increases operational efficiency, enables predictive maintenance, reduces the need for direct human intervention, and improves resilience under varying operating conditions. To ensure the optimal use of these technologies, thereby contributing to enhanced nuclear safety and increasing the stability and efficiency of SMRs in the future, the recommendations emphasize the importance of expanding the use of AI, improving data collection, training technical personnel, and supporting research and development.