Динамическую математическую модель экстракции урана и плутония для безотходной ядерной энергетики разработал аспирант Томского политехнического университета (ТПУ) Алексей Емельянов, 9 сентября сообщает пресс-служба вуза.

С помощью созданной модели можно выбирать оптимальные режимы работы модуля переработки урана и плутония для опытно-демонстрационного энергетического комплекса (ОДЭК), строящегося в рамках проекта «Прорыв» госкорпорации «Росатом» в ЗАТО Северск, Томской области.

Модель, разработанная с использованием нейросетевых технологий, позволяет более точно прогнозировать процесс экстракции — необходимого звена для создания замкнутого ядерного топливного цикла (ЗЯТЦ).

Результаты работы модели были представлены на XI Международной научно-практической конференции «Физико-технические проблемы в науке, промышленности и медицине», которая была приурочена к 55-летию первого пуска исследовательского ядерного реактора ТПУ.

ОДЭК должен впервые в мире продемонстрировать устойчивую работу полного комплекса объектов, обеспечивающих ЗЯТЦ, в число которых входит модуль переработки, выполняющий экстракционную очистку урана и плутония.

Моделирование процесса экстракции является необходимым этапом перед разработкой и постройкой модуля. Модель позволяет исследовать алгоритмы управления процессом, определить оптимальные режимы работы оборудования, а также станет впоследствии частью цифровой модели всего производства.

Моделирование техпроцесса дает возможность выявить критические ошибки проектирования, что позволит избежать аварийных ситуаций или производства некачественного продукта.

Разработанная математическая модель процесса экстракции адаптирована под центробежный экстрактор, то есть основана на математических уравнениях, соответствующих конкретному объекту и процессам ОДЭК.

Инженер-проектировщик научно-образовательной лаборатории «Электроника и автоматика физических установок» ТПУ Алексей Емельянов пояснил:

«Для подсчета параметров экстракции технологи используют коэффициент распределения. Суть экстракции в том, чтобы целевой продукт перешел из одной фазы в другую, например, из водной в органическую, а примеси — нет. Таким образом происходит процесс разделения и очистки. Коэффициент распределения показывает, насколько целевой компонент распределился между фазами».

Этот коэффициент зависит от большого числа таких параметров, как концентрации растворов, температуры фаз и других. Для математического описания этих зависимостей обычно применяются полиномы, что приводит к потере точности.

Использованные Емельяновым нейросетевые технологии позволяют обучить нейросеть учитывать все необходимые параметры и получать точный коэффициент распределения при любых их изменениях.

Кроме того, разработанная модель является динамической, что позволяет оценивать процессы не только для стационарного режима работы оборудования, но и для переходных.

Модель процесса экстракции уже отработана и передана заказчику. В настоящее время группа специалистов Инженерной школы ядерных технологий ТПУ, в состав которой входит Алексей Емельянов, разрабатывает в рамках проекта «Прорыв» цифровую модель для линии модуля фабрикации и рефабрикации ОДЭК и другие модели технологических процессов модуля переработки с применением нейросети.