数字孪生能够将现实世界进行虚拟复制，在各个领域都具有变革潜力。在美国能源部（DOE）阿贡（Argonne）国家实验室，研究人员开发的数字孪生技术，以提高核反应堆的效率、可靠性和安全性。该技术利用先进的计算机模型和人工智能（AI）来预测反应堆行为，帮助操作员做出实时决策。

阿贡国家实验室首席核工程师Rui Hu表示，这种数字孪生技术标志着在理解和管理先进核反应堆方面取得了重大进展。它能够快速准确地预测和响应反应堆条件的变化。

数字孪生使科学家能够监测和预测小型模块化反应器和微反应器在不同条件下的活动。阿贡团队应用他们的方法为两种类型的核反应堆创建了数字孪生：现在处于非活动状态的实验增殖反应堆II（EBR-II）和一种新型的通用氟化物盐冷却高温反应堆（gFHR）。EBR-II数字孪生模型用作验证仿真模型的测试用例。

这种数字孪生技术的核心是图神经网络（GNN），这是一种人工智能，可以处理以图形形式结构化的数据，表示相互连接的组件。GNN擅长识别复杂的模式和连接，为关系至关重要的系统提供强大的见解。通过保留反应堆系统的布局并嵌入基本物理定律，基于GNN的数字孪生提供了真实系统的稳健和准确的复制品。

研究人员利用美国能源部科学办公室用户设施阿贡领导力计算设施（ALCF）来训练GNN并进行不确定性量化，这涉及识别和减少模型中的不确定性。

基于GNN的数字孪生比传统模拟快得多，可以快速预测各种情况下的反应堆行为，例如功率输出或冷却系统性能的变化。他们通过对阿贡国家实验室系统分析模块（SAM）的模拟数据进行培训来实现这一目标，SAM是一种分析先进核反应堆的工具。经过训练的模型可以根据有限的实时传感器数据做出准确的预测，支持更好的规划和决策，并可能降低维护和运营成本。

此外，数字孪生可以连续监测反应堆以检测异常。如果检测到异常行为，系统可以建议更改以保持安全和平稳运行。

阿贡国家实验室的数字孪生技术比传统方法具有许多优势，通过了解所有反应堆部件如何协同工作，提供了更可靠的预测。它可用于应急计划、知情决策和未来潜在的自主反应堆运行。这项创新标志着先进核反应堆的开发和部署向前迈出了重要一步，确保它们安全、可靠、高效地运行，同时降低成本并延长部件寿命。

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