Ein Team des Argonne National Laboratory in den USA hat ein neues Überwachungskonzept für salzgekühlte Hochtemperaturreaktoren entwickelt. Das System kombiniert faseroptische Temperatursensoren mit künstlicher Intelligenz, um Störungen im Kühlsystem frühzeitig zu erkennen.
Das Problem: In salzgekühlten Reaktoren zirkuliert flüssiges Salz bei extremen Temperaturen durch den Wärmetauscher. Kühlt das Salz lokal zu stark ab, kann es erstarren und einzelne der tausenden Strömungskanäle blockieren. Mit herkömmlichen Messmethoden werden solche Probleme oft erst zu spät bemerkt.
Wie "t3n" unter Berufung auf eine Studie im Fachmagazin Nature Scientific Reports berichtet, setzt das Forscherteam auf spezielle faseroptische Sensoren, die an den internen Strukturen des Wärmetauschers angebracht werden. Ein KI-Algorithmus namens XGBoost wertet die Daten aus und erreichte bei Tests eine Erkennungsrate von 99 Prozent.
Besonders wichtig für den Einsatz in Atomkraftwerken: Die künstliche Intelligenz muss ihre Entscheidungen nachvollziehbar machen. Das System nutzt dafür sogenannte Shapley-Werte aus der Spieltheorie. Damit wird dem Personal genau aufgeschlüsselt, welche Sensordaten für einen Alarm ausschlaggebend waren.
"Anders als Menschen wird KI nicht müde, tausende Zahlen zu betrachten", erklärt Forscher Konstantinos Prantikos die Vorteile der permanenten algorithmischen Überwachung.
Ein ausgefallener Wärmetauscher führt in der Praxis meist zur sofortigen Abschaltung des gesamten Reaktors. Die Früherkennung könnte Kraftwerksbetreibern ermöglichen, Wartungsarbeiten gezielter einzuleiten und Stillstandszeiten zu minimieren.
Allerdings handelt es sich bisher nur um einen Machbarkeitsnachweis: Das System wurde noch nicht an einem physisch laufenden Reaktor getestet. Für die endgültige Einsatzfähigkeit sind weitere Experimente unter realen Betriebsbedingungen nötig.
