On the accuracy and efficiency of the reactor operation digital twin for parameter identification and state estimation

日本語

本研究は、ほぼ炭素フリーの原子力エネルギーシステムの運転最適化を目的とした原子炉運転デジタルツイン（RODT）の精度と効率を向上させる。機械学習ベースの代理モデルに起因する非微分可能性や不連続性に対処するため、新しい逆問題解法を提案し、パラメータ同定と状態推定の精度と計算効率を実証した。

English

This study enhances the accuracy and efficiency of a reactor operation digital twin (RODT) for optimizing near-carbon-free nuclear energy systems. It addresses non-differentiabilities and discontinuities from machine-learning-based surrogate models by proposing a novel inverse method, demonstrating improved parameter identification and state estimation.

日本のGX文脈において

日本のGX政策では原子力の活用が重要な柱であり、本技術は原子力発電の運転効率向上と安全性確保に寄与する。ただし、SSBJや開示制度との直接的な関連は薄く、エネルギー安定供給と脱炭素の両立という政策的文脈で捉えるべき。

In the global GX context

Globally, nuclear energy is recognized as a low-carbon source, and digital twin technology can enhance operational efficiency and safety, supporting the energy transition. However, this paper does not directly address climate disclosure or transition finance, but contributes to the broader decarbonization of power generation.