2021年5月，美國能源部 (DOE) 宣布將為9個項目提供2700萬美元的資金，用于開發數字孿生技術以降低先進反應堆的運營和維護成本。這筆資金隸屬于DOE高級研究計劃署能源署 (ARPA-E) 下屬的智能核資產發電管理 (GEMINA)。ARPA-E成立于2009年，旨在為私企的能源技術在早期高風險時期提供資金。

GEMINA希望將下一代核電站的運維成本降低至原來的十分之一，使核電站更加經濟、靈活、高效。GEMINA計劃為一系列先進反應堆設計開發數字孿生技術。

數字孿生技術將用于未來運維框架的戰略性設計，以提高靈活性、自主性并加速設計迭代。Slaybaugh(GEMINA項目主管，加州大學伯克利分校的核工程教授)表示，現在數字孿生體的設計將決定未來運維方式。

如果從一開始沒有從戰略上考慮運維工作，那將是一個沒有競爭力的系統。僅僅憑借數字技術降低現有反應堆成本的程度是有限的，因為簡單的數字技術沒有配備收集數據以支持先進的預測性維護技術所需的數字傳感器。

核能研究所(NEI)稱，核電的平均發電成本從2012年的44.57$/MWh下降到2019年的30.42$/MWh，下降了約三分之一。

平準化能源成本 (LCOE)并不能說明全部情況。運營成本同樣重要，近年來美國部分反應堆因經濟原因而關閉。Slaybaugh表示，事實上，運維成本幾乎占了當前核電站發電成本的全部，核電的固定運維成本比天然氣高一個數量級。

GEMINA專注于數字孿生技術，以實現顯著和可持續的降低運維成本。先進反應堆按照優化的人員配備方案和固定運維成本運行，相比其他發電能源更具競爭力。

MSRs項目的模塊化運維

密歇根大學獲得了近520萬美元資助，用于為先進反應堆開發基于現實、模型并可擴展的一體化運維系統。一體化運維系統將包括：可擴展的數字孿生體;維護評估系統(以監測運行情況并評估先進反應堆的健康狀況和維護需求);智能操作控制器(在正常和事故條件下實現自主控制)和運維監督系統(監督運維情況)。

GEMINA計劃使用密歇根大學的熔鹽堆來驗證該運維系統，并將其應用于Kairos Power的HTR 設計中，以展示如何應用新型運維系統來優化電站設計。由阿貢國家實驗室(ANL)領導的MARs項目正在與Kairos Power合作，旨在通過先進的傳感器和設備降低Kairos反應堆的運維成本。

憑借220萬美元的資金，科學家們將開發可以適應反應堆內高溫和化學環境的新型傳感器，并開發機器學習分析傳感器數據的算法，幫助實現反應堆監測的自動化。

ANL過程模擬和保障小組經理Nathaniel Hoyt表示，MARs項目致力于使新反應堆盡可能安全、經濟。通過先進的傳感器和自動化技術，可以大大減少運維成本。MARs項目的目標是將運維成本降低至2$/MWh。

由麻省理工學院(MIT)與MPR Associates合作領導的為期兩年的項目旨在更好地理解MSRs堆芯中產生的放射性物質特性，以預測和降低運維成本。該團隊將使用MIT的研究堆對計劃用于MSRs的材料中含有燃料的熔鹽進行輻照，同時監測釋放的放射性。監測數據將用于MSRs項目數字孿生體的開發。

MIT還將與美國電力研究所 (EPRI) 密切合作進行概念論證研究，探索擺脫傳統的運維方法。EPRI領導的項目旨在研究“更換和翻新”模型，其中組件的設計壽命更短、更可預測(采用類似商業航空業的方法)。

MIT項目負責人、核科學與工程系教授Koroush Shirvan表示，這個合作項目將通過讓核技術更好地適應不斷變化的能源市場條件來重新審視降低運維成本。MIT的作用是確定適用于各先進反應堆技術的降低成本的途徑。

為BWRX-300開發數字孿生體

GE Research和MIT已獲得資助，將組織開發數字孿生技術的項目團隊，同時采用人工智能和先進建?？刂葡到y。

GE Research領導的團隊(包括Exelon發電公司、橡樹嶺國家實驗室、田納西大學諾克斯維爾分校和 GE Hitachi [GEH])將構建BWRX-300關鍵組件的數字孿生體，并使用人工智能做出風險決策。

Exelon公司運營著美國最大的核電站，將提供歷史數據，為先進反應堆的模型和運維成本降低目標提供信息。GE Research的高級人工智能科學家兼項目負責人Abhinav Saxena表示，GE已經在一系列產品和部門中開發和部署了超過 120 萬個數字孿生體。

GE已經在風力渦輪機和燃氣輪機中應用其Humble AI技術，提高了其效率和能量輸出。

GE的目標是為核行業帶來同樣利益，在降低運維成本的同時提高電站自動化程度。

MIT領導的團隊(包括GE Research 和GEH)將展示預測性維護方法和基于模型的故障系統檢測技術。

為HTRs降低成本

Framatome將為高溫氣冷堆(HTR)開發兩個新型數字孿生體，并結合Metroscope一起使用(連接數字孿生體及其故障庫并對其進行監控的軟件包，使用算法在早期發現問題)。AEL正在設計非能動冷卻方案的數字孿生體。

該項目由AEL科學家Darius Lisowski領導，將使用來自AEL自然對流關閉排熱測試的數據模擬自然空氣和水循環冷卻反應堆。這些數據將用于開發Framatome的數字孿生體并提高其可靠性和成熟度。然后Framatome將通過數字孿生技術對非能動冷卻系統與典型的冷卻系統進行比較，以確定HTR中蒸汽回路的冷卻系統。

X-energy公司獲得了600萬美元用于數字孿生項目，該項目旨在將其Xe-100 HTR反應堆的固定運維成本降低至2$/MWh。

該項目將使用人因工程、概率風險評估、危害分析以及安全和維護評估來確定需要優化的領域。X-energy還將使用自動化、機器人、遠程和集中維護以及監控等先進技術來優化人員配備方案并確保電站最佳運營。

數字孿生技術的未來?

最初以為僅依靠現實和數字化的結合就足以創建準確的數字模型。然后，隨著更復雜的實驗設施和示范反應堆的建造，數字孿生技術可以生成更準確的數據并改進模型。美國能源部(DOE)正在部署一個多功能測試反應堆，該反應堆計劃在2026年投入運行， Oklo、Terrapower、Karios和NuScale的設計方案計劃在該反應堆上進行演示。

數字孿生技術的最終目標是使開發的工具成為標準并在未來在先進反應堆中應用。