Detailed transient modeling and FPGA-based real-time digital-twin development for sodium-cooled fast reactor
Notice bibliographique
Résumé
The important role of small modular reactors (SMRs) in global energy production is highlighted by their substantial contribution towards clean, consistent, and high-capacity electrical power. These reactors are instrumental in the shift towards energy sources that mitigate carbon emissions and support sustainable development goals . Among the various nuclear reactor technologies, Liquid Metal-cooled Reactors (LMRs) stand out for their outstanding efficiency, enhanced safety features, and their capacity to utilize long-lived radioactive waste more effectively, thereby contributing to a more sustainable fuel cycle. This paper introduces a novel real-time digital-twin (RTDT) for the classical sodium-cooled fast reactor (SFR): the Experimental Breeder Reactor (EBR-II). To the best of our knowledge, this is the first RTDT developed specifically for SFRs, addressing a critical gap in current nuclear reactor simulation technologies. The RTDT is based on a 5 1 s t -order nonlinear transient model of the EBR-II system, which contains 3 subsystems at the top level and 6 subsystems at the component level. The entire EBR-II system was validated offline first in Simulink and in C programming language. The RTDT was then implemented on the Xilinx® VCU 118 field-programmable gate array (FPGA) based emulation platform. The results show the performance of the developed RTDT in comparison to the offline simulation and experimental results. The proposed RTDT achieved a significant improvement in computational speed, with 79.5% acceleration over real-time execution. The real-time capability enabled the emulation of various operational scenarios, including steady-state operation and transient conditions, providing invaluable insights into reactor performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».