Ngày 18/6/2020, Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) đã công bố tài trợ hơn 65 triệu đô la cho 93 dự án công nghệ hạt nhân tiên tiến ở 28 bang. Các dự án giành được giải thưởng sẽ tập trung nghiên cứu về năng lượng hạt nhân, phát triển công nghệ mới, tiếp cận và truy cập cơ sở hạt nhân, và cơ sở hạ tầng. Đây là các khoản tài trợ nằm trong các chương trình năng lượng hạt nhân của DOE, bao gồm chương trình hỗ trợ các trường đại học Năng lượng hạt nhân (NEUP), chương trình Công nghệ J882ea tỉ lể kèo thắng lớn Năng lượng Hạt nhân (NEET) và chương trình Cấp quyền tiếp cận và truy cập cơ sở hạt nhân cho người dùng (NSUF). Kể từ năm 2009, Văn phòng Năng lượng Hạt nhân thuộc DOE, đã phân bổ hơn 800 triệu USD cho nghiên cứu, nhằm J882ea tỉ lể kèo thắng lớn vị thế lãnh đạo của Hoa Kỳ trong công cuộc chuyển đổi năng lượng sạch, đào tạo các kỹ sư và nhà khoa học hạt nhân thế hệ tiếp theo. Bài viết sau đây sẽ điểm qua những dự án hứa hẹn nhất, được kỳ vọng sẽ dẫn dắt tương lai của điện hạt nhân Hoa Kỳ.
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Purdue và Đại học Nam California đã phát triển ứng dụng công nghệ học máy trong các quá trình tự động hóa để hỗ trợ cải thiện công nghệ in 3D (3D printing/additive manufacturing).
Đại học Purdue – sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để đánh giá rủi ro của các bộ phận lò phản ứng được chế tạo bằng công nghệ in 3D
Một dự án đáng chú ý trong danh mục năng lượng hạt nhân là kiểm tra rủi ro của các bộ phận lò phản ứng hạt nhân được chế tạo thông qua công nghệ in 3D, sử dụng cách biểu diễn mới lạ của chiến lược học tập trí tuệ nhân tạo (AI), hay còn gọi là bài toán “Tên cướp nhiều-tay” (multi-armed bandit) trong mô hình học tăng cường (RL).
In 3D cho phép tạo mẫu và sản xuất nhanh chóng các bộ phận phức tạp, giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc, tạo ra nhiều phạm vi hơn cho sự linh hoạt trong thiết kế.
Mục tiêu chính của dự án RL là phát triển và thử nghiệm chiến lược sử dụng dữ liệu từ Chương trình Lò phản ứng với Thử thách chuyển đổi (Transformational Challenge Reactor – TCR). Dữ liệu mô phỏng vật lý và cảm biến sẽ được sử dụng kết hợp với nền tảng kỹ thuật số dựa trên mã nguồn mở liên kết DREAM.3D, cài đặt tại Đại học Purdue, Indiana để tính toán các biện pháp phòng ngừa rủi ro.
Dự án tập trung vào nhu cầu quan trọng là nâng cấp các bước phê chuẩn chất lượng nhờ phát triển các quy trình kiểm thử nghiêm ngặt về mặt toán học, do đó có thể được bảo vệ một cách khoa học trước cơ quan quản lý hạt nhân để hạn chế rủi ro liên quan đến các bộ phận được sản xuất bằng công nghệ in 3D.
Một mục tiêu khác của dự án là kết hợp phân tích độ nhạy để ước tính xem việc kiểm tra sản phẩm sau khi sản xuất (post-build test) quan trọng đến mức độ nào, từ đó cải thiện độ tin cậy, giúp giảm mức độ cần thiết phải kiểm tra vào giai đoạn sau sản xuất.
Viện Công nghệ Massachusetts– Chương trình Lò phản ứng với Thử thách chuyển đổi (Transformational Challenge Reactor programme – TCR)
Theo nhóm nghiên cứu, chương trình TCR tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) được thiết kế để giúp thay đổi “mô hình kinh tế của năng lượng hạt nhân”. Hiện tại, cơ sở để thiết kế TCR là một lò phản ứng làm mát bằng khí với nhiều loại vật liệu rắn được sắp xếp theo cách riêng. Theo kế hoạch, dự án sẽ thử nghiệm trong vòng hơn 60 tháng.
Lò phản ứng làm mát bằng khí đã được sử dụng một thời gian do cải thiện hiệu suất chuyển đổi năng lượng, cho phép lò hoạt động an toàn ở nhiệt độ cao hơn so với lò phản ứng làm mát bằng nước. Bằng cách sử dụng các loại vật liệu khác nhau theo cách sắp xếp riêng, nhóm hy vọng sẽ đưa công nghệ đi xa hơn nữa.
Khi phân tích độ nhạy (SA), các nhà nghiên cứu từ MIT sẽ thực hiện định lượng độ bất định (uncertainty quantification – UQ) của các thông số thiết kế TCR, sử dụng mã nguồn mở Monte-Carlo phụ thuộc vào thời gian, mã thương mại đạt chuẩn NQA1 (STARCCM +) và ABAQUS cho thủy nhiệt và cơ học kết cấu.
Phân tích SA/UQ nhằm tìm hiểu sâu hơn về sự phát triển của các thước đo hiệu suất độ mạnh cho các cảm biến vận hành tự động, bằng cách xử lý những tín hiệu như thông lượng nơ-tron, nhiệt độ và độ biến dạng.
Lợi ích mà nhóm nghiên cứu tại Massachusetts thu được sẽ là mối quan hệ hợp tác kéo dài hàng thập kỷ để phát triển các công cụ có độ trung thực cao (high-fidelity) ứng dụng cho lò phản ứng. Nhóm có các chuyên gia về thiết kế lò phản ứng và nhiên liệu, chuyên gia tính toán động lực học chất lỏng, chuyên gia vật lý lò và một thành viên của nhóm phân tích TCR chịu trách nhiệm cung cấp thông tin cơ bản cần thiết và giữ cho nhóm thực hiện đúng tiến độ TCR.
Đại học bang Ohio – Đánh giá của CyberSim về rủi ro không gian mạng trong các nhà máy điện hạt nhân
Trong một phần của dự án an ninh mạng này, các nhà nghiên cứu của Đại học bang Ohio sẽ tạo ra J88vip00 Giải Trí Thể Thao mô phỏng, so sánh các kiến trúc mạng khác nhau và các mức độ đề phòng rủi ro khác nhau của chúng.
Có thể coi mạng lưới internet là một chiến trường và cơ sở hạ tầng năng lượng quan trọng có nguy cơ bị tấn công cao. Điều này được minh họa rõ ràng qua cuộc tấn công tinh vi vào nhà máy điện hạt nhân Kudankulam ở Tamil Nadu, Ấn Độ vào năm 2019. Khả năng mô phỏng hiệu quả một cuộc tấn công nhà máy điện hạt nhân sẽ là chìa khóa để giải quyết bài toán bảo vệ các tài sản quan trọng tương tự bị rất nhiều nguy cơ đe dọa.
Nhóm nghiên cứu không chỉ tập trung vào ứng dụng cho các nhà máy điện hạt nhân mà còn cho các cơ sở hạ tầng quan trọng khác. J88vip00 Giải Trí Thể Thao mô phỏng có thể được sử dụng trong J882ea hoàn trả cao và đào tạo nhân viên vận hành nhà máy điện hạt nhân.
Các phương pháp được sử dụng trong bản thử nghiệm bao gồm: đánh giá rủi ro theo xác suất động – một phương pháp mô tả đặc điểm các nguy cơ và cuộc tấn công; thư viện sửa đổi và thích ứng; các cấu phần giao tiếp; người bảo vệ hoặc kẻ tấn công, trình độ kỹ năng hoặc kinh nghiệm trước đó của họ; phản ứng bảo vệ; v.v.
Đại học Wisconsin-Madison – Tích hợp năng lượng mặt trời và hạt nhân thông qua chu trình sCO2
Dự án liên quan đến thiết kế Hệ thống năng lượng tích hợp hạt nhân và tái tạo (Integrated Energy System – IES) đồng thời tạo ra điện và nước sạch với chi phí cạnh tranh. Ngoài ra, các công cụ sẽ được mô hình hóa, cho phép mô phỏng IES, đảm bảo một bộ công cụ quan trọng cho các nghiên cứu hiện tại và tương lai.
IES được dự kiến thiết kế tương thích với khuôn khổ RAVEN/Modelica (khuôn khổ phần mềm kết hợp, cho phép mô phỏng và tối ưu hóa hệ thống). Các thành phần có trong IES quy tụ năng lượng mặt trời, chu trình CO2/sCO2 siêu tới hạn, chưng cất đa hiệu ứng và lò phản ứng nhanh làm mát bằng chì.
Khi các thị trường điện như ở Hoa Kỳ dần chuyển sang vận hành theo cơ chế hỗn hợp năng lượng, những dự án kết hợp như trên sẽ trở nên hấp dẫn hơn nhờ tính linh hoạt, hiệu quả chi phí và chứng nhận đảm bảo về J88vip00 Giải Trí Thể Thao.
Cấu hình tham chiếu cho IES sẽ được thiết lập kèm theo các khía cạnh kỹ thuật và vòng đời hoạt động (kỹ thuật thông tin mạng, J88vip00 Giải Trí Thể Thao pháp quy), cũng như tính đến chi phí hệ thống. Khuôn khổ RAVEN/Modelica sẽ kết nối với Mô hình Cố vấn Hệ thống nguồn mở (open-source System Adviser Model), sẵn có, miễn phí và có khả năng áp dụng vào phân tích mẫu thiết kế được đề xuất.
Kết quả của dự án này dự kiến gồm: báo cáo về tính khả thi của IES, khuôn khổ và các mô hình phân tích, tương thích với hệ sinh thái RAVEN/Modelica hiện có và có thể sử dụng cho các nghiên cứu trong tương lai.
Đại học Nevada, Reno – Cơ sở hạ tầng giúp kiểm tra các cấu trúc vật liệu được chiếu xạ
Một dự án khác nổi bật trong hạng mục cơ sở hạ tầng nhận được tài trợ thuộc về trường Đại học Nevada, Reno với nghiên cứu thành phần, cấu trúc quy mô nano, và hệ thống cơ sở hạ tầng kiểm tra khuyết tật cho các vật liệu được chiếu xạ sử dụng Kính hiển vi điện tử truyền qua (Transmission Electron Microscope – TEM) Hysitron PI-95 PicoIndenter.
Độ chính xác ở quy mô nano cần phải đi một chặng đường dài nữa để cải thiện độ an toàn và ngăn ngừa sự cố của nhà máy điện.
Hệ thống này được thiết kế hoạt động cùng với TEM độ phân giải cao, cho phép xác định thành công đặc tính của vật liệu.
Thiết bị của dự án sẽ sử dụng cho hệ thống thử nghiệm cơ học nano, từ đó có thể thu được cơ học nano định lượng (quantitative nanomechanical), có thể quan sát mẫu trước, trong và sau mỗi thử nghiệm cho thấy cái nhìn toàn diện về các quá trình biến dạng và sai hỏng, chẳng hạn như nhiệt độ phòng và nhiệt độ tăng cao.
TEM Hysitron PI-95 PicoIndenter được lựa chọn để hỗ trợ năng lực thử nghiệm vi cơ học của hệ thống Kính hiển vi điện tử quét tại chỗ Alemnis (SEM) từng được trao cho Đại học Nevada, Reno thông qua Chương trình Hỗ trợ Cơ sở hạ tầng khoa học cho các trường đại học DOE FY 2018.
Mặc dù vậy, thử nghiệm này ở cấp độ TEM vẫn chưa thể thực hiện được nếu thiếu vắng một hệ thống đã được đề xuất – hệ thống thử nghiệm quy mô nano Hysitron PI 95.
Biên dịch: Phạm Thị Thu Trang, Ban KH&QLKH
