Des chercheurs US ont développé une nouvelle méthode pour cartographier en temps réel la température interne des micro-réacteurs nucléaires. Cette innovation pourrait améliorer considérablement la surveillance de la sécurité de ces installations énergétiques compactes et portables.
Une étude récente menée par l’Université du Michigan a permis de reconstruire une carte thermique tridimensionnelle en temps réel de l’intérieur d’un micro-réacteur nucléaire. Les résultats de cette recherche ouvrent de nouvelles perspectives pour l’analyse des «big data» et la reconstruction de distributions à haute résolution en trois dimensions.
Dean Price, doctorant en sciences nucléaires et radiologiques à l’Université du Michigan et auteur principal de l’étude, explique : «La plupart des travaux sur les méthodes de reconstruction parcimonieuse se concentrent sur les signaux numériques dépendants du temps, mais notre étude s’intéresse aux distributions existant dans l’espace physique.»
Les micro-réacteurs nucléaires sont des installations de petite taille, transportables par semi-remorque, capables de fonctionner de manière autonome ou en connexion avec un réseau électrique. Ces réacteurs compacts peuvent générer jusqu’à 20 mégawatts d’énergie thermique, utilisable directement sous forme de chaleur ou convertible en électricité.
Les coûts initiaux réduits et les exigences d’implantation moindres des micro-réacteurs devraient ouvrir de nouveaux marchés pour l’énergie nucléaire. Cette technologie présente un potentiel significatif pour compléter les énergies renouvelables dans la transition vers un réseau électrique décarboné.
L’importance de la surveillance en temps réel
Brendan Kochunas, professeur associé de génie nucléaire et de sciences radiologiques à l’Université du Michigan et auteur senior de l’étude, souligne : «L’un des principaux défis consiste à s’assurer que nous connaissons à tout moment l’état interne du réacteur.»
Les micro-réacteurs nucléaires offrent une fiabilité et une flexibilité opérationnelle appréciables pour des applications telles que les secours en cas de catastrophe naturelle, les opérations militaires ou l’approvisionnement énergétique de zones isolées. Cependant, leur utilisation dans des régions reculées nécessite des systèmes de surveillance sophistiqués pour garantir la sécurité.
Les « jumeaux numériques »
Dean Price ajoute : «Les jumeaux numériques, c’est-à-dire une représentation du réacteur physique reconstruite à partir de données de capteurs, constituent une nouvelle technologie potentielle qui pourrait améliorer à la fois la sécurité et la viabilité économique des micro-réacteurs nucléaires.»
Une reconstruction tridimensionnelle à haute résolution des distributions de température au sein d’un micro-réacteur nucléaire à caloduc permet aux systèmes de surveillance de suivre les indicateurs de performance et de sécurité, tout en réduisant le besoin de main-d’œuvre humaine coûteuse.
Défis et perspectives
L’étude a évalué la méthode à l’aide d’une simulation multiphysique utilisant des fonctions de base généralisées. Bien que la méthode ait réussi à capturer les tendances générales, les fonctions de base généralisées se sont révélées insuffisantes en raison des caractéristiques fondamentales du système du réacteur, notamment la variation spatiale du comportement de transfert de chaleur dans les matériaux.
À l’avenir, ces lacunes pourront être comblées en utilisant des fonctions de base sur mesure, créées spécifiquement à partir de distributions de température précalculées pour ce micro-réacteur. Cette approche améliorerait la précision tout en conservant une intégrité mathématique robuste.
Dean Price conclut : «Nos méthodes sont particulièrement bien adaptées à l’exploitation à distance car elles prennent en compte la mémoire de l’ordinateur, ce qui sera utile pour fournir des informations détaillées aux systèmes de surveillance des jumeaux numériques ayant des capacités de calcul limitées.»
Dean Price et al, Simplified matching pursuits applied to 3D nuclear reactor temperature distribution construction, Applied Mathematical Modelling (2024). DOI: 10.1016/j.apm.2024.04.011
