De un proceso manual a la automatización inteligente
Neutronet es una herramienta que emplea una red neuronal acoplada a un algoritmo optimizador para agilizar la búsqueda de esquemas de recarga. Desde su desarrollo hace ya varios años, se ha usado como herramienta de soporte en los estudios de esquemas de recarga de algunas plantas españolas PWR con resultados muy satisfactorios. En este trabajo se parte de la experiencia de uso de Neutronet en ENUSA con esquemas de recarga en diseño PWR y, en base a dicha experiencia, se plantean mejoras en la herramienta para abordar mejor la complejidad inherente al diseño de los núcleos. En concreto, con el fin de mejorar la flexibilidad de Neutronet, se plantea la implementación de funciones multiobjetivo que permitan la optimización simultánea de múltiples variables clave en la búsqueda de esquema PWR.
Hacia una optimización multiobjetivo más eficiente
El alcance de este trabajo comprende el análisis de la experiencia de uso de Neutronet poniendo como ejemplo su rendimiento durante la búsqueda de esquema de una recarga. A continuación, también se presenta el desarrollo e implementación de distintas funciones multiobjetivo con el fin de realizar la optimización de dos parámetros distintos simultáneamente. Por último, se realiza la evaluación del impacto de las nuevas funciones objetivo en la eficiencia y eficacia del proceso de búsqueda de esquemas de recarga. Estas mejoras buscan incrementar la flexibilidad y precisión de Neutronet, contribuyendo así a un proceso de diseño de núcleos más eficiente.
