El LADICIM desarrolla modelos predictivos basados en IA para extender la vida útil de las centrales nucleares de Estados Unidos
Una prestigiosa ingeniería norteamericana ha encargado al Laboratorio cántabro un estudio para generar una base de datos a nivel mundial que mejore el nivel de conocimiento de la evolución de las vasijas nucleares
El Laboratorio de la División de Ciencia e Ingeniería de los Materiales está impulsando una línea de investigación relacionada con la aplicación de la Inteligencia Artificial en la lucha contra el cambio climático. El último hito ha permitido llevar a un nuevo nivel los trabajos investigadores enfocados en encontrar soluciones para extender la vida útil de las centrales nucleares, que el LADICIM desarrolla desde hace más de 25 años.
Una prestigiosa ingeniería norteamericana (cuyo nombre está protegido por cláusulas de confidencialidad) acaba de contratar al LADICIM para generar una base de datos a nivel mundial que mejore el nivel de conocimiento de la evolución de las vasijas nucleares y poder desarrollar modelos predictivos avanzados -basados en IA- para pronosticar mejor cómo cambiará su fragilización con el paso del tiempo. Un reto sin precedentes ya que, hasta la fecha, no se había realizado ningún estudio global.
El proyecto, denominado ‘Estudio analítico para el desarrollo de una curva de tendencia para la fragilización neutrónica de reactores nucleares basada en datos de temperatura de referencia Master Curve’, cuenta con una dotación cercana a los 200.000 euros y su plazo de ejecución es de dos años.
Cuenta con financiación pública a través de una organización independiente y sin fines de lucro con sede en los EE.UU. dedicada a la investigación, desarrollo e innovación en el campo de la energía eléctrica. Se trata de una entidad que lleva a cabo investigaciones para todas las centrales nucleares norteamericanas que abarcan una amplia variedad de temas: mantenimiento, seguridad, gestión de residuos radiactivos, tecnología de reactores avanzados y evaluación de riesgos, entre otros.
En este caso, analizar grandes cantidades de datos históricos e integrar la Inteligencia Artificial en el desarrollo de modelos de comportamiento de las vasijas nucleares -fabricadas con acero- permitirá identificar patrones y tendencias sobre su fragilización y deterioro, lo que ayudará a mejorar la comprensión de estos fenómenos y a predecir con mayor precisión posibles problemas en el futuro.
“Se han realizado trabajos parciales sobre ello, la información está dispersa y el reto es ser capaces de recopilar toda la información que hay disponible, procesarla y utilizar herramientas de Data Analytics que nos permitan comprender mejor la pérdida de las características mecánicas del acero de las vasijas al estar sometidas a la radiación que genera el combustible nuclear”, explica Diego Ferreño Blanco, catedrático de la Universidad de Cantabria e investigador del LADICIM. «Al entender mejor cómo se deterioran, podremos tener una visión más precisa de su evolución y, en consecuencia, seremos capaces de predecir con más acierto hasta qué punto pueden seguir funcionando de manera segura y efectiva en el futuro”.
Método Master Curve vs Ensayo Charpy
Estados Unidos es uno de los principales actores en la industria nuclear con alrededor de 93 reactores en funcionamiento, distribuidos en 56 centrales distintas. El país norteamericano representa aproximadamente el 22% de todas las centrales nucleares operativas a nivel global, que son 436. La mayoría de los reactores que están funcionando en todo el mundo se acerca al fin de la vida útil para la que se diseñaron originalmente. De aquí a 2050, se prevé que hasta la mitad podrían entrar en régimen de parada definitiva.
Los reactores nucleares han implementado programas de vigilancia para realizar un seguimiento de la degradación de sus materiales y, en particular, del acero de la vasija. El ensayo de impacto Charpy ha sido la técnica tradicional general utilizada para evaluar la caracterización de la fragilización neutrónica. A finales del siglo XX, surgió una técnica específica y esencial en el campo de la ingeniería nuclear: el método Master Curve, basado en pruebas de fractura realizadas en un amplio rango de temperaturas, que proporciona una evaluación más precisa y confiable de la tenacidad de los materiales.
Los investigadores del LADICIM combinarán el método Master Curve, las técnicas analíticas tradicionales y los modelos predictivos basados en algoritmos de Inteligencia Artificial para mejorar la capacidad de predicción de la vida útil y el comportamiento de los materiales en entornos nucleares.
Entre 1985 y 2010, el Laboratorio ya desarrolló trabajos experimentales y analíticos para la Central Nuclear de Santa María de Garoña y demostró que la planta burgalesa, cerrada en 2012 tras 41 años de funcionamiento y actualmente en proceso de desmantelamiento, podría haber llegado a operar más de 80 años sin ningún problema estructural en la vasija derivado del daño por irradiación neutrónica.
La dedicación y experiencia en el campo de la energía nuclear ha convertido al LADICIM en una referencia internacional en esta importante área de investigación.
La ‘cultura del dato’, clave para la investigación nuclear
La controversia en torno a la energía nuclear y el mantenimiento de las centrales nucleares se debe a factores múltiples y complejos. En un contexto de cambio climático, de transición energética global y de búsqueda de soluciones sostenibles, las políticas y decisiones varían según la situación y las prioridades de cada país. La energía nuclear se caracteriza por ser limpia y baja en emisiones de carbono y muchas voces defienden que puede desempeñar un papel significativo en la lucha contra el cambio climático. “Todos los escenarios que contemplan producir energía eléctrica limpia implican no solo el mantenimiento de la energía nuclear, sino el incremento de la potencia producida. El dictamen es muy claro”, recalca Ferreño.
Las posturas críticas señalan preocupaciones sobre la probabilidad de incidentes, la gestión sostenible de los residuos radiactivos, el riesgo de proliferación de armas nucleares y los aspectos socioeconómicos y medioambientales asociados con la tecnología nuclear.
En este entorno de preocupaciones sobre seguridad, costos, alternativas de energía y sostenibilidad, la ‘cultura del dato’ y la aplicación de la IA
juegan un papel destacado en el sector. Contar con un amplio conjunto de datos históricos, fiables y precisos es fundamental para ‘alimentar a los modelos’ y lograr las mejores predicciones sobre el comportamiento de las vasijas de acero. Y aquí es donde aparece uno de los principales desafíos a los que se enfrentan el LADICIM: la falta de cesión de información por parte de algunos países en relación al funcionamiento de sus centrales, incluyendo España.
“Veinte países han realizado una total transferencia, la base es buena pero incompleta. Si contáramos con la información detallada, nuestro conjunto de datos se enriquecería significativamente, lo que permitiría mejorar la calidad de nuestros algoritmos. A medida que se incorporen más datos a nuestra base, procederemos a reentrenarlos, logrando así una predicción más precisa y confiable”, explica Diego Ferreño.
La vasija es el único elemento insustituible del reactor y conocer en profundidad su evolución y los factores que afectan a la fragilidad del acero es importante para garantizar la seguridad y el funcionamiento adecuado de la planta nuclear. “Los datos de las centrales más antiguas son especialmente valiosos. Desconocemos la composición química de los aceros de algunas vasijas y es una información esencial para comprender su resistencia y comportamiento. Por eso la transparencia cobra tanto valor. Los márgenes de seguridad son muy elevados, pero cuanto más conocimiento tengamos, más certeras van a ser las predicciones”.
Cuanto mayor y mejor es la información que analizan y manejan los algoritmos de IA, mejores son los modelos predictivos que desarrollan. Predecir cómo se van a comportar los materiales con el paso del tiempo implica, entre otras cosas, comprender en profundidad sus propiedades físicas y químicas, analizar el entorno y las condiciones de uso a las que están expuestos o estudiar cómo afectan a su desgaste fenómenos como la corrosión o la oxidación.
Desde el año 2020, el LADICIM forma parte del proyecto europeo ENTENTE, orientado a desarrollar y explotar una base de datos europea que aporte información relevante sobre la integridad estructural de los componentes de las centrales nucleares y a desarrollar modelos basados en IA para predecir la evolución de los materiales. Los resultados son claros: la mejora en la capacidad de predicción ha permitido reducir la incertidumbre en un 21%.
“Quienes han intentado hacerlo usando fórmulas matemáticas se han dado cuenta de que es muy difícil pronosticar el deterioro que experimenta la vasija del reactor nuclear debido a la radiación a la que se ve sometida. En los últimos 20 años, las mejoras fueron del uno o dos por ciento. En cambio, cuando usamos algoritmos de IA predecimos con mucho más acierto”.
Financiado con 4 millones de euros, implica a 27 socios de 12 países, bajo el liderazgo del Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT). Junto al Laboratorio participan instituciones y empresas punteras en el ámbito de la energía como Électricité de France (EDF), SKC de Bélgica o el CRIEPI de Japón, y entidades reguladoras y fabricantes del sector nuclear.