AI预判核电站取水口漂浮植被

据开发者GDES公司和电站运营方ANAV称，一套基于人工智能的系统已被开发出来，用于预测漂浮植被团块抵达西班牙Ascó Nuclear Power Plant冷却系统的时间。开发者称，该系统比传统目视检查方法有显著进步。

开发者表示，藻类和其他漂浮植被团块在取水渠中出现，是使用地表水进行冷却的设施中一种众所周知的自然现象。iAlgae系统由总部位于西班牙的能源服务集团GDES与Ascó-Vandellós II Nuclear Association（ANAV）合作开发，可对电站取水渠进行连续监测，自动探测可能影响设施取水和冷却系统的植被聚集。通过实时获取植被聚集变化的信息，监测工作可以得到优化，并为电站运营方提供先进的决策支持工具。

该解决方案将多光谱、热成像和可见光摄像头与人工智能算法相结合，能够自动探测移动的植被团块，并生成实时警报，便于运行团队及时清除。开发者称，多光谱成像与先进热成像技术的结合，使系统能够在各种环境条件下实现全天候24小时可靠探测。

iAlgae解决方案已在Ascó核电站（图片来源：GDES）的测试中得到验证。

该技术在Ascó核电站真实运行条件下完成了144天的测试，期间处理了超过一百万张图像，采用了边缘计算架构（边缘计算是指将采集的数据在靠近产生位置的地方进行处理和存储，而非在中央数据中心处理，从而为实时决策提供更快的数据洞察）。

测试结果证实了该方案的可行性：系统自动探测到710个藻垫，并能识别面积小于1平方米的植被聚集，其中许多聚集通过常规目视观察很难发现。试验还表明，系统在雨、雾、光照条件变化、风和水流湍动等情况下均表现出稳定的性能。

GDES表示，项目的下一阶段将重点完成该解决方案的产业化，并扩展其自动化能力：“通过iAlgae，GDES进一步强化了其在能源和核能领域推动技术创新的承诺，通过开发数字化解决方案，帮助提高电站可靠性，并在潜在问题影响运行之前进行预判。”

“iAlgae进一步说明，核电运营方与技术创新团队之间的合作，能够将运行挑战转化为智能、可靠且面向未来的解决方案。”

Ascó电站包括两台西屋电气压水堆机组，每台装机容量约为1030兆瓦电功率。1号机组于1984年投入商业运行，2号机组随后于1986年投入商业运行。