La inteligencia artificial comienza a abrirse camino en la supervisión de los reactores nucleares de nueva generación con una aplicación destinada a anticiparse a uno de los problemas que puede comprometer su funcionamiento: las obstrucciones en los intercambiadores de calor. Investigadores del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE) han desarrollado un sistema que combina sensores de fibra óptica e inteligencia artificial para detectar, localizar y evaluar en tiempo real posibles bloqueos en los canales internos de estos equipos.
La tecnología ha sido diseñada para los reactores refrigerados por sales fundidas, conocidos como MSCR, una de las tecnologías nucleares avanzadas que todavía se encuentran en fase de desarrollo. El objetivo es identificar anomalías antes de que evolucionen hasta convertirse en un fallo del intercambiador y obliguen a detener de forma no planificada el reactor, con el consiguiente impacto sobre su disponibilidad y sus costes de operación y mantenimiento.
Un sistema para vigilar miles de canales
Los intercambiadores de calor desempeñan una función esencial en estos sistemas, ya que permiten extraer el calor generado en el núcleo del reactor y transferirlo a otro fluido que posteriormente puede utilizarse para producir vapor y accionar una turbina eléctrica. En los reactores refrigerados por sales fundidas, el refrigerante circula a temperaturas muy elevadas, lo que añade nuevos desafíos a la hora de garantizar un funcionamiento estable y fiable.
El equipo de Argonne ha planteado un intercambiador de calor de tipo matriz equipado con un sistema de monitorización integrado, compuesto por sensores y herramientas de inteligencia artificial. Cada uno de estos intercambiadores puede incorporar entre 2.000 y 4.000 pequeños tubos o canales por los que circula el fluido, una cifra que puede ser todavía mayor en equipos de mayores dimensiones.
El principal riesgo aparece cuando la sal utilizada como refrigerante se aproxima a su punto de congelación, situado en torno a los 500 grados centígrados. En esas condiciones puede comenzar a solidificarse y obstruir parcial o completamente alguno de los canales. El bloqueo reduce el flujo del refrigerante y la eficiencia del intercambiador y, si no se detecta a tiempo, puede terminar afectando al funcionamiento del conjunto del reactor.
El problema es que los sistemas convencionales de monitorización no permiten observar directamente qué ocurre en cada uno de esos canales. Habitualmente, los intercambiadores controlan parámetros como la temperatura y el caudal en los puntos de entrada y salida, pero no disponen de información detallada sobre el comportamiento interno de cada canal. Una anomalía incipiente puede así pasar inadvertida hasta que sus efectos sobre el funcionamiento general del sistema sean suficientemente importantes.
La propuesta de Argonne pretende cubrir precisamente ese vacío mediante sensores distribuidos de fibra óptica capaces de recopilar grandes cantidades de información sobre la temperatura dentro del intercambiador. Los sensores se instalarían sobre las estructuras mecánicas de soporte del equipo, sin necesidad de penetrar en las paredes de los canales por los que circula la sal.
Esta configuración permitiría obtener información de alta resolución sin interferir directamente en la circulación del refrigerante. Además, al no requerir penetraciones a través de las paredes del intercambiador, la instrumentación podría facilitar el proceso de evaluación y eventual aprobación regulatoria del diseño.
Una IA que también explica sus decisiones
La inteligencia artificial se encargaría de analizar en tiempo real los datos obtenidos por los sensores para identificar patrones de temperatura anómalos. Una desviación respecto al comportamiento esperado podría indicar que uno de los canales está parcial o completamente bloqueado.
El sistema no se limitaría a activar una alarma, sino que estaría diseñado para localizar el canal afectado y determinar la gravedad de la anomalía. "Si uno de esos canales se obstruye, ya sea parcial o completamente, queremos poder detectarlo, localizarlo y determinar su gravedad", explica Alex Heifetz, ingeniero eléctrico principal de Argonne.
Uno de los elementos diferenciales de la propuesta es el uso de inteligencia artificial explicable. El sistema proporcionaría al operador información sobre el motivo por el que ha generado una alerta, la naturaleza del problema y los factores que han llevado al algoritmo a tomar esa decisión. De esta forma, la IA no actuaría como una herramienta de diagnóstico opaca, sino como un apoyo para que los operadores puedan interpretar sus resultados y tomar decisiones con mayor información.
Esta capacidad resulta especialmente relevante porque las anomalías pueden ser muy difíciles de distinguir de las condiciones normales de operación. El análisis simultáneo de miles de datos de temperatura puede revelar patrones que resultarían difíciles de identificar mediante una inspección manual.
"Uno de los mayores desafíos de estos sistemas es detectar fallos cuando los datos parecen casi idénticos a los del funcionamiento normal", señala Konstantinos Prantikos, investigador de la Universidad Purdue, investigador visitante en Argonne. El sistema, añade, puede identificar patrones apenas distinguibles dentro de grandes volúmenes de datos y explicar al mismo tiempo por qué ha llegado a una determinada conclusión.
Detectar el fallo antes de que obligue a parar el reactor
La detección anticipada tendría además un impacto directo sobre los costes y la disponibilidad de las futuras centrales. Un intercambiador de calor que falle por completo puede requerir una reparación o sustitución que obligue a realizar una parada no programada del reactor. En cambio, identificar una obstrucción en una fase temprana permitiría a los operadores preparar una intervención antes de que el problema evolucione hacia un fallo generalizado.
"Reparar o sustituir un intercambiador de calor averiado es un procedimiento costoso que probablemente obligará a una parada no planificada del reactor", apunta Heifetz.
La cuestión adquiere especial importancia en los reactores refrigerados por sales fundidas debido a sus condiciones de funcionamiento. Estos diseños operan a temperaturas considerablemente superiores a las de los reactores tradicionales de agua a presión y utilizan sales cuyo punto de congelación se sitúa alrededor de los 500 grados. La capacidad de detectar anticipadamente cualquier alteración en la circulación del refrigerante constituye, por tanto, uno de los retos que deberán resolverse antes de que esta tecnología pueda alcanzar una implantación comercial a gran escala.
Una nueva capa de supervisión para los reactores avanzados
El proyecto cuenta con el apoyo de la Advanced Research Projects Agency-Energy (ARPA-E) del Departamento de Energía estadounidense y se enmarca en los esfuerzos por desarrollar herramientas de supervisión adaptadas a los reactores nucleares avanzados. La propuesta también tiene en cuenta los requisitos de inspección establecidos por la Comisión Reguladora Nuclear de Estados Unidos para los componentes relacionados con la seguridad de las centrales.
Más allá de la detección de obstrucciones, el planteamiento abre la puerta a una supervisión mucho más detallada del estado de los componentes internos de los futuros reactores. Frente a los sistemas convencionales, que ofrecen una visión principalmente global del comportamiento del intercambiador, la combinación de sensores distribuidos e inteligencia artificial permitiría disponer de información prácticamente en tiempo real sobre el estado de cada canal.
El objetivo es avanzar hacia un mantenimiento basado en el estado real de los equipos y reducir las interrupciones inesperadas. En el caso de los MSCR, concebidos para operar durante largos periodos —de hasta una década antes de requerir una nueva carga de combustible, según el planteamiento de estos diseños—, mantener la disponibilidad de los componentes críticos resulta especialmente relevante.
La incorporación de inteligencia artificial no sustituiría a los sistemas de seguridad convencionales, sino que añadiría una nueva capa de vigilancia capaz de procesar de forma continua grandes cantidades de información. "La IA siempre está vigilando. No duerme", resume Prantikos.
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