Сейсмические и акустические данные, зарегистрированные на расстоянии 50 м от ядерного реактора, могут предсказать, находится ли он во включенном или выключенном состоянии с точностью до 98%. Используя несколько моделей машинного обучения, исследователи из Национальной лаборатории Ок-Риджа смогли предсказать, когда реактор переключается между включением и выключением, а также оценить уровни его мощности с точностью около 66%.
Сейсмические и акустические данные давно используются для мониторинга землетрясений и структурных свойств инфраструктуры, такой как здания и мосты. Позже их стали задействовать и для более пристального изучения промышленных процессов — например, сейсмоакустические датчики могут с высокой точностью регистрировать механические характеристики вибрирующего оборудования, такого как вентиляторы и насосы для градирен.
На этот раз исследователи развернули сейсмические и акустические датчики вокруг высокопоточного изотопного реактора в Ок-Ридже (штат Теннесси). Это исследовательский реактор, использующийся для производства нейтронов.
Исследователи сравнили ряд алгоритмов машинного обучения, чтобы определить, какие из них лучше всего оценивают состояние мощности реактора по конкретным сейсмоакустическим сигналам. Алгоритмы были обучены с использованием только сейсмических, только акустических данных или обоих типов данных, собранных в течение года. Наилучшие результаты дал объединенный вариант.
«Сейсмоакустические сигналы, связанные с различными уровнями мощности, демонстрируют сложные закономерности, которые трудно анализировать с помощью традиционных методов. Подходы машинного обучения способны определить сложную взаимосвязь между различными реакторными системами и их сейсмоакустическими "отпечатками пальцев", чтобы использовать их для прогнозирования уровней мощности», — говорит ведущий автор исследования Ченгпин Чай, геофизик из Ок-Риджа.
