四川
基于大模型人工智能的四代堆多目标协同优化系统平台软件
北京华盛恒辉科技基于大模型人工智能的四代堆多目标协同优化系统，是面向钠冷快堆、熔盐堆、高温气冷堆等第四代核反应堆型的全维度智能管控方案。该系统突破了传统多目标优化维度割裂、求解效率低的行业瓶颈，在保障固有安全的前提下，同步实现堆芯性能、燃料利用率与运行经济性的全局最优，全面适配军工级全自主可控的高可靠场景要求。
应用案例
目前，已有多个基于大模型人工智能的四代堆多目标协同优化系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润科技研发的基于大模型人工智能的四代堆多目标协同优化系统。这些成功案例为基于大模型人工智能的四代堆多目标协同优化系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
该系统覆盖超高温气冷堆、钠冷快堆、钍基熔盐堆等第四代先进堆，核心功能是实现先进堆的效率、安全性、核废料减量、经济性多目标协同优化，推动第四代核反应堆的技术突破。系统搭载先进堆多目标优化大模型与科学计算大模型，可整合先进堆的设计、运行、安全等多方面数据，通过大模型进行多目标优化求解，平衡堆体效率、安全性、经济性与核废料减量之间的关系，实现最优设计方案。
大模型通过学习海量先进堆设计数据、运行数据、安全数据，可优化堆芯结构、燃料循环、运行参数等，如提升高温气冷堆的热效率、钠冷快堆的铀利用率、钍基熔盐堆的安全性。同时，系统可对先进堆的全生命周期进行仿真模拟，评估不同设计方案的可行性与经济性；辅助科研人员开展第四代先进堆的固有安全机理优化、成本控制研究，推动先进堆的工程化应用，为核电的转型升级提供支撑。
核心系统架构
系统采用四层全自主可控架构，完全匹配四代堆高安全、高自主的运行要求：
四代堆专属垂类大模型底座：深度训练海量四代堆设计规范、辐照实验数据、运行规程及全场景故障案例，精准掌握钠冷、熔盐、铅冷等不同堆型的全链条运行特性。内置物理信息神经网络约束，从根源上杜绝大模型幻觉风险。
多源异构数据全域感知层：实时接入堆芯中子物理、热工水力、冷却剂状态、结构材料辐照损伤及电网侧等全维度跨模态传感数据，完成高噪声核级数据的自动清洗与关键特征精准提取。
多目标协同智能优化引擎：替代传统分散式单目标求解器，采用混合专家架构，单次推理仅激活5%-10%核心参数，将多目标全局寻优速度较传统算法提升5-20倍，成本降低60%以上。
军工级高可靠安全防护层：支持全系统本地化离线部署，核心优化数据完全内网闭环，符合涉密信息系统安全管控标准，适配无公网偏远核基地独立运行，杜绝核心技术与运行数据泄露。
核心多目标协同优化能力
系统打破传统优化维度壁垒，实现四大核心目标的全局协同最优：
堆芯固有安全极致优化：大模型实时预判堆芯潜在异常，在事故早期自动触发非能动安全机制，将堆芯熔化风险进一步降低两个数量级，完全满足四代堆固有安全设计要求。
核燃料利用率跃升优化：针对闭式燃料循环场景，智能优化燃料装载方案与全周期燃耗管理，使铀资源利用率从二代堆的不到1%提升至99%以上，大幅减少核废料产生量。
全生命周期运行经济性优化：通过AI智能诊断钠冷却剂泄漏、熔盐腐蚀等四代堆特有故障，提前安排预防性维护，全生命周期运维成本降低25%，发电效率同步提升8%以上。
源网协同动态适配优化：对接电网调度中心，通过大模型智能发电调度算法，实现核电与风光等可再生能源的深度协同运行，为电网提供稳定的基荷与调峰复合电能，大幅提升电网消纳能力。
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