ذكاء اصطناعي قابل للتفسير يكشف انسدادات في مبادلات حرارة المفاعلات ذات الملح المنصهر

كشف باحثون في مختبر أرغون الوطني نموذجًا أوليًا لمبادل حرارة يجمع بين شبكة كثيفة من حساسات الألياف البصرية ونموذج تعلم آلي قابل للتفسير، وقد صُمم الجهاز خصيصًا للمفاعلات التي تستخدم الملح المنصهر، حيث يمكن للملح أن يتجمد عند انخفاض درجات الحرارة نحو 500 °C، ما قد يعيق تدفق السائل داخل القنوات العديدة للمبادل ويؤدي إلى مشاكل تشغيلية خطيرة.

تحتوي مبادلات الملح المنصهر عادةً على ما بين 2000 و4000 قناة موازية، وتعتمد طرق الرصد التقليدية على قراءات درجة الحرارة والضغط عند المدخل والمخرج فقط، وهو ما قد يفوت المراحل الأولية للانسداد التي تتشكل عميقًا داخل القناة قبل أن تظهر أي تغيرات ملحوظة في المؤشرات التقليدية.

دمج الحساسات دون الإخلال بالسلامة الهيكلية

قام فريق أرغون بوضع حساسات الألياف البصرية على هياكل الدعم الداخلية للمبادل بدلاً من حفر جدران الوعاء عالي الضغط، مما حافظ على السلامة الميكانيكية للمكون مع توفير بيانات موزعة للحرارة والإجهاد عبر المصفوفة، وبالتالي تمكّن المشغلين من متابعة الحالة الداخلية للمبادل بصورة غير تدخلية.

تم تدريب ثمانية نماذج تعلم آلي على ما يقرب من 5000 مجموعة بيانات اصطناعية مضافة إليها ضوضاء، محاكاةً لمجموعة متنوعة من سيناريوهات الانسداد، ووفقًا لموقع t3n التقني الألماني، فقد حقق خوارزمية التعزيز المتدرج XGBoost أعلى أداء اكتشاف، متفوقًا على النماذج الأخرى في جميع المقاييس المختبرة.

في حالات الانسدادات الشديدة—حيث يشغل الملح المتجمد جزءًا كبيرًا من القناة—وصلت نسبة الاستدعاء إلى 0.99، أي تم التعرف على 99 % من هذه الأحداث الحرجة، إلا أن حساسية النظام انخفضت بشكل ملحوظ للأنماط الضعيفة التي تشبه ظروف التشغيل العادية، ما يشير إلى الحاجة لتحسين القدرة على اكتشاف الإنذارات المبكرة.

قابلية التفسير عبر قيم شابلي

لتجنب الحلول الصندوقية، استخدم الباحثون تحليل قيم شابلي وتشخيصات الترتيب الجزئي، وهي تقنيات تقيس مدى مساهمة قراءة كل حساس في الإنذار النهائي وتبرز المناطق الأكثر تأثيرًا في قرار النموذج داخل المبادل، مما يتيح للمشغلين فهم السبب وراء كل تنبيه.

كشفت طبقة القابلية للتفسير أيضًا عن مناطق غموض مستمرة لا يستطيع النموذج التمييز فيها بثقة بين تقلب حراري غير ضار وبداية الانسداد، وتُعد هذه المعلومات حيوية للمشغلين الذين يقررون ما إذا كانوا سيتدخلون أم يواصلون المراقبة بناءً على مستوى الشك.

من النموذج المختبري إلى أداة تشغيلية

نُشرت نتائج النموذج الأولي في مجلة Scientific Reports المحكمة، وأكدت الورقة أن النظام لا يزال في مرحلة التحقق المختبري ولم يُطبق تجاريًا بعد ولا يحمل شهادة تنظيمية، ما يستدعي مزيدًا من الاختبارات في بيئات تشغيلية حقيقية قبل الاعتماد الواسع.

• حساسات ألياف بصرية مدمجة على الدعامات الداخلية
• نموذج XGBoost المختار بعد اختبار ثمانية خوارزميات
• استدعاء بنسبة 0.99 للانسدادات عالية الشدة
• قابلية تفسير مستندة إلى شابلي لتتبع مساهمات الحساسات
• تم التحقق على نحو تقريبي من 5000 مجموعة بيانات اصطناعية وضوضائية

أفاد موقع Tech Xplore في 22 سبتمبر 2026 أن المراقبة الفورية بالذكاء الاصطناعي قد تقلل من توقفات غير مخطط لها وتطيل عمر المكونات إذا تم نقل التقنية إلى مفاعلات كاملة النطاق، مما يفتح آفاقًا جديدة لتحسين كفاءة تشغيل المفاعلات النووية ذات الملح المنصهر.

بالنسبة للمنظمات الناطقة بالعربية التي تدير أو تخطط لإنشاء مفاعلات ملح منصهر، يمثل هذا الاختراق مسارًا محتملًا للكشف المبكر عن تجمد الملح الذي يعيق التدفق، وتقليل خطر ارتفاع الحرارة الكارثي، وتطبيق جداول صيانة مستندة إلى البيانات، وهو ما يعزز موثوقية التشغيل ويقلل من المخاطر البيئية.

على الرغم من أن التقنية لم تُعتمد بعد، فإن طبيعتها القابلة للتفسير تتماشى مع متطلبات الصناعة للشفافية والامتثال التنظيمي، ما يجعلها مرشحًا واعدًا لتحديثات السلامة المستقبلية في دول مثل المملكة العربية السعودية ومصر، حيث تُجرى دراسات جدوى لتطبيقها في مشاريع الطاقة النووية القائمة.

من الناحية الاقتصادية، تُظهر التحليلات الأولية أن تحسين الكشف المبكر قد يقلل من تكاليف الصيانة غير المخطط لها بنسبة تصل إلى 15 %، بالإضافة إلى تحسين معدلات توفر المفاعلات بما يتجاوز 90 % في السيناريوهات المثلى.

في المستقبل القريب، يخطط فريق أرغون لتوسيع قاعدة البيانات التجريبية لتشمل بيانات تشغيلية حقيقية من مفاعلات تجريبية، مع التركيز على تحسين حساسية النموذج للأنماط الضعيفة وتوسيع نطاق القابلية للتفسير لتغطية جميع القنوات في الوقت الفعلي.

ختامًا، يظل هذا الابتكار مثالًا على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تقنيات الاستشعار المتقدمة لتوفير حلول أمان متقدمة في قطاع الطاقة النووية، مع توقع أن يشهد المجال تطورًا سريعًا خلال السنوات القليلة المقبلة.