分类： 核科学技术 >> 核科学与技术 提交时间： 2024-05-21
摘要： 神经网络可以基于大量数据学习输入输出变量之间的关系，具有强大的拟合能力，在包括核工程计算领域常用作程序的代理模型。中子输运计算作为中子学模拟的核心环节之一，其耗时较长的问题可以通过利用神经网络模型来解决。然而，神经网络模型具有一系列超参数需要设置，而手动调节这些超参数工作量大，重复繁琐，只能依靠经验进行，而且求解不同问题时这些超参数不可复用。为了解决以上问题，本文提出了一种采用贝叶斯优化(Bayesian Optimization)算法来调节神经网络超参数，结合了学习率衰减、损失函数优化方法，它可以针对不同问题的数据集，自动搜索超参数的最佳组合，以获得最佳性能，具有很高的灵活性和效率，泛化性强。本文对 TAKEDA基准题得到的堆芯关键参数进行拟合，结果表明有效增殖因数keff的平均误差在150pcm以内，TAKEDA1数据集上区域积分通量Φ的平均误差率为1.72%，最大误差率为7.56%。该研究可为人工智能在堆芯物理计算理论的应用提供一定参考。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《中国科学院院刊》
摘要： 实现碳达峰、碳中和是以习近平同志为核心的党中央做出的重大战略决策，将带来经济社会广泛而深刻的系统性变革。科技是支撑碳中和目标的核心驱动力。文章在梳理碳中和相关概念基础上，分析了发达国家/地区和国际组织碳中和的战略行动和科技布局特点，发现：各主要国家通过立法监管、能源战略、技术路线图、碳市场等政策行动全面推动碳中和目标；在科技方面，重点布局可再生能源、氢能、储能、先进核能、碳捕集利用与封存（CCUS）等变革性绿色低碳技术，抢占未来绿色工业革命科技制高点。文章针对实现碳中和的“减排”和“增汇”两条根本路径，围绕“构建零碳能源体系”“再造低碳产业流程”“生态固碳增汇/负排放”三大方向提出了需要重点布局的 14 个重要科技问题研究，以引导超过 70 项关键技术突破。在分析碳中和国际行动和关键科技问题基础上，围绕加强碳达峰、碳中和行动顶层设计，强化面向碳中和的科技研发体系，建立零碳能源体系和新型电力系统，构建低碳产业体系，前瞻部署生态固碳等负排放技术，以及加强系统性解决方案在碳中和行动中的应用 6个方面，提出了加强我国碳中和战略科技布局的建议。
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