Aplicación de modelos de machine learning para predecir la fragilización de aceros de vasijas nucleares

Abstract

En las centrales nucleares, el uso de modelos para predecir el nivel de fragilización del acero de sus vasijas es necesario para garantizar unas condiciones de operación seguras. En este trabajo, se pretende comparar uno de los modelos usados en la práctica hoy en día, el modelo ASTM E900-15, con un conjunto de modelos de machine learning entrenados, y ver cuál de ellos consigue un mejor rendimiento. Se ha prestado especial atención a técnicas basadas en la agrupación de datos provenientes de centrales cuyas vasijas se fragilizan de una forma similar.

In nuclear power plants, the use of models to predict what level of embrittlement the reactor pressure vessel has is necessary to guarantee safe operation conditions. In this project, we aim to compare one of the models used currently in real situations, the ASTM E900-15 model, with a set of trained machine learning models, and see which ones obtain the best performance. We have paid special attention to techniques based on the gathering of data from power plants whose vessel materials behave similarly when irradiated.