An efficient digital twin based on machine learning SVD autoencoder and generalised latent assimilation for nuclear reactor physics - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Annals of Nuclear Energy Année : 2022

An efficient digital twin based on machine learning SVD autoencoder and generalised latent assimilation for nuclear reactor physics

Helin Gong
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1165494
Zhang Chen
  • Fonction : Auteur
Qing Li
  • Fonction : Auteur
Dunhui Xiao
  • Fonction : Auteur

Résumé

• A real-time operational digital twin is proposed for the prediction of power field in the core. • A non-intrusive forward model is built based on SVD-autoencoder and machine learning prediction methods. • An inverse model is realised based on a generalised latent assimilation method to overcome the bottleneck of efficient parameter identification.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03779790 , version 1 (18-09-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03779790 , version 1

Citer

Helin Gong, Sibo Cheng, Zhang Chen, Qing Li, César Quilodrán-Casas, et al.. An efficient digital twin based on machine learning SVD autoencoder and generalised latent assimilation for nuclear reactor physics. Annals of Nuclear Energy, 2022. ⟨hal-03779790⟩
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