Computationally efficient and trustworthy machine learning algorithms are necessary for Digital Twin (DT) framework development. Generally speaking, DT-enabling technologies consist of five major components: (i) Machine learning (ML)-driven prediction algorithm, (ii) Temporal synchronization between physics and digital assets utilizing advanced sensors/instrumentation, (iii) uncertainty propagation, and (iv) DT operational framework. Unfortunately, there is still a significant gap in developing those components for nuclear plant operation. In order to address this gap, this study specifically focuses on the "ML-driven prediction algorithms" as a viable component for the nuclear reactor operation while assessing the reliability and efficacy of the proposed model. Therefore, as a DT prediction component, this study develops a multi-stage predictive model consisting of two feedforward Deep Learning using Neural Networks (DNNs) to determine the final steady-state power of a reactor transient for a nuclear reactor/plant. The goal of the multi-stage model architecture is to convert probabilistic classification to continuous output variables to improve reliability and ease of analysis. Four regression models are developed and tested with input from the first stage model to predict a single value representing the reactor power output. The combined model yields 96% classification accuracy for the first stage and 92% absolute prediction accuracy for the second stage. The development procedure is discussed so that the method can be applied generally to similar systems. An analysis of the role similar models would fill in DTs is performed.


翻译:一般来说,DT授权技术包括五个主要组成部分:(一) 机器学习(ML)驱动的预测算法,(二) 物理和数字资产之间的时间同步,利用先进的传感器/仪器,(三) 不确定性的传播,(四) DT操作框架。不幸的是,在为核电厂运行开发这些部件方面仍然存在巨大的差距。为了弥补这一差距,本研究特别侧重于“ML驱动的预测算法”,作为核反应堆运行的一个可行组成部分,同时评估拟议模型的可靠性和有效性。因此,作为DT预测算法,本研究开发了一个多阶段预测模型,其中包括利用神经网络(DNNN)的两个进化深层学习,以确定反应堆在核反应堆/工厂运行方面处于过渡状态的最后稳定能力。多阶段模型结构的目标是将“ML驱动的预测算法”转换为持续产出变量,以提高可靠性和方便性分析。四种回归模型经过联合开发并测试,从DTTF预测阶段的输入了96级绝对精确性模型。 一种预测阶段的精确性模型可以用来预测单一数据分析。

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