2025年核管理委员会人工智能研讨会 03/13

引言与动机

研究目的 开发一个用于多用途研发的人工智能增强型信息物理测试平台

目标

1) 开发与控制系统相连的热流体I设施

2) 开发设施与数字孪生之间的实时通信

3) 将数字孪生与用于自主控制、异常检测、网络安全研究的算法相连，并在实际物理设施上评估性能

三回路热流体设施的开发

目前是水回路，可切换为Dowtherm A 作为熔盐替代物

图. 实验装置结果与组件(左)，用于比较的初始设计(右)。

将热流体设施与控制系统相连

由人工智能增强的多用途信息物理测试平台

应用：自主控制

一种混合控制方案

大语言模型智能体执行两项主要任务

·作为主管：

o监测反应堆瞬态，特别是功率，并在其超出预定义的安全限值(滞后区域)时发出警告，以便操作人员进行干预，人在回路(H.I.L)设计理念。

o材料完整性：跟踪包壳的机械性能，并在其超出预定义阈值时发出警告。

·作为助手：

o通过整合检索增强生成(RAG)，大语言模型智能体使用户能够提出后续问题，提供有关反应堆输出和运行策略的上下文感知响应。

一种传统控制算法(例如)验证上述大语言模型抽象，提供智能(人工智能驱动)和传统控制策略的复杂融合，提高反应堆管理和运行效率

与数字孪生集成的大语言模型智能体

连接设施

应用：异常检测

·将基于图的卷积与基于节点的注意力相结合，用于整个系统状态推断和未来瞬态进展预测，实时速度更快：快速识别异常。

正在开发的应用：网络安全与预防性维护

用于有效异构时空信息学习的图神经网络(GNN)架构，它结合了：

(a). 基于注意力的时间信息学习机制；

(b). 基于图卷积的消息传递用于系统状态推理和学习；

(c). 图解释器，用于识别对GNN预测至关重要的一小部分重要特征和路径

图4. 图神经网络通过识别传感器关系变化检测对泵的虚假数据注入攻击影响，解释器模块提供辅助泵，通过识别传感器关系变化变化，解释器模块提供辅助算子解释。

总结评论

·我们开发了一个用于多用途研发的网络物理测试平台

o一个三回路热流体设施

o一个支持远程通信和控制的系统

o一个数字孪生体，可灵活地与用于不同研发目的的算法进行交互

·尽管尚处于早期阶段，但我们开发并展示了该测试平台用于

o自主控制(机器学习方法和传统控制方法)

o异常检测(基于图神经网络)

o将大语言模型智能体集成到监测和控制工作流程中

o我们提议基于该测试平台开展网络安全和预测性维护工作

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