人工智能算法在核反应堆热工水力预测分析中的初步探索

来源：核动力工程杂志2025年第2期北京时间：

作者：章静, 王明军, 田文喜, 苏光辉, 秋穗正

单位：西安交通大学核科学与技术学院，西安，710049；

摘要：人工智能算法快速预测、自学习与强泛用性的优势已应用于解决核反应堆热工水力现象和机理复杂的问题，包括热工水力参数预测、热工安全分析程序优化与计算流体动力学（CFD）效率提升等。本文回顾了人工智能算法在流型、沸腾换热及临界流等热工水力参数预测研究现状，针对严苛运行条件下机理不明、预测范围局限性问题，基于人工智能非线性快速预测优势扩展分析范围与精度；针对热工分析程序受限于参数模型的问题，利用人工智能自学习、自适应与极强泛用性优势，通过模型校准及数据同化技术提升复杂现象参数识别能力与预测性能；基于模型降阶与快速预测，提高热工水力物理场复杂现象参数的计算效率和多维复现重构能力。提出人工智能算法在反应堆系统大型关键设备全寿期准确预测、液态金属快堆等新型先进反应堆的加快设计迭代、跨尺度多物理场复杂交互的加速优化的未来应用前景。

关键词：人工智能, 核反应堆热工水力, 计算流体动力学（CFD）, 热工水力参数预测, 安全分析程序

基金资助：国家自然科学基金面上项目（12175173）