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數字仿真技術在塞拉菲爾德廢物處理中實現突破性應用

2025-10-27 11:27    核退役  放射性廢物  英國核電  塞拉菲爾德核電站

英國塞拉菲爾德場區采用的乏燃料包殼筒倉操作模擬器驗證了協作與仿真在放射性高危環境中的價值,為未來更多機器人應用鋪平道路。機器人在核退役場所的放射性環境中具有重要作用。它們能處理放射性物質,或在人類難以進入或需嚴密防護才能進入的危險區域執行任務。然而機器人并非人們想象中的完全免手動解決方案。有時程序員需遵循嚴格安全規程進入輻射區,對軟件相關流程進行升級或設置新路徑。這要求他們穿戴供氣防護服,配備雙層手套和呼...


英國塞拉菲爾德場區采用的“乏燃料包殼筒倉操作模擬器”驗證了協作與仿真在放射性高危環境中的價值,為未來更多機器人應用鋪平道路。

數字仿真技術在塞拉菲爾德廢物處理中實現突破性應用

機器人在核退役場所的放射性環境中具有重要作用。它們能處理放射性物質,或在人類難以進入或需嚴密防護才能進入的危險區域執行任務。然而機器人并非人們想象中的完全“免手動”解決方案。有時程序員需遵循嚴格安全規程進入輻射區,對軟件相關流程進行升級或設置新路徑。這要求他們穿戴供氣防護服,配備雙層手套和呼吸器,才能進入作業艙對機器人進行調試。這種操作不僅令人不適、成本高昂,更伴隨著潛在風險。

針對這一難題,模擬器作為解決方案出現。這類系統對機器人所處環境進行高度精確虛擬再現,且處于安全的“沙盒”環境,可無風險測試新配置與運行路徑,最終將最優參數傳輸至機器人控制器。此舉能節省機器人升級所需的數日時間,降低操作不適感與輻射照射風險,輔助機器人操作人員培訓,并大幅削減人員進入污染區域所需成本。

塞拉菲爾德場區的機器人模擬技術取得突破性進展

首個在塞拉菲爾德應用的此類模擬器是“乏燃料包殼筒倉操作模擬器”(PFCS OpSim),由塞拉菲爾德有限公司與機器人技術與人工智能合作組織(RAICo)聯合開發。RAICo由英國原子能管理局(UKAEA)、核退役管理局(NDA)、塞拉菲爾德有限公司、曼徹斯特大學以及近期加入的AWE核安全技術公司組成。

該模擬器針對廢物容器處理設施(WCHF)而設計,系一個由機器人處理廢物容器的混凝土操作間。該設施位于塞拉菲爾德場區的乏燃料包殼筒倉(PFCS)內——這座建于二十世紀五十年代的遺留廢物貯存設施,曾用于存儲場區首批核反應堆產生的放射性燃料包殼,現已被列為場區優先退役項目。如今該庫區是場區內最具危險性的設施之一,亟需清空庫存廢物以便將其重新封裝至安全的現代化貯存系統中。

WCHF廠房內配備一臺大型六軸工業機械臂,其工作流程包括:卸除空容器螺栓→將容器送至廢物填充處→對完成填充的返回容器進行緊固螺栓操作以便轉運。該機械臂還會對容器外壁進行污染檢測拭子采樣,并將樣本存入分析專用收納箱。

當需要進行升級改造時,例如軟件修改或更換工具(如拭子夾持器或螺母扳手),工程師或維護人員必須讓機器人停止運行,而機器人程序員需穿戴防護裝備進行調整。位置調整需借助KUKA智能平板對機器人進行定位,隨后逐一對每個位置進行“精調”——由機器人軟件記錄坐標數據。

升級改造需經過多次測試運行,通常需人工反復介入以優化設置。為確保安全,每次介入都需規劃、清場與監控,并配備隨時待命的支援團隊。

一次典型升級改造需經歷10天測試,這種緩慢進程源于厚重防護裝備帶來的不適——單次作業時長因此受限。此類升級改造可能因設備故障或異常狀況觸發,在系統性升級改造期間尤為頻繁。每次人員入艙都會增加輻射照射或污染風險,同時人為失誤可能損毀機械臂或室內設備,而新設備和新配置的試運行更會直接導致作業中斷。

PFCS OpSim能夠解決其中許多問題。它提供了允許操作人員在虛擬現實的WCHF中可視化機器人的模擬環境。這使得新程序及其他變更在實施到實際設施前,可通過模擬進行測試驗證。經驗證后,軟件更新可通過數字方式傳輸至機器人。

機器人仿真的優勢

虛擬仿真并非完美無缺,仍需要進行部分內部微調。但若一切順利,這類模擬器帶來的效益將相當可觀。

最明顯的優勢在于節省時間。塞拉菲爾德有限公司估計,在最佳情況下,需要派遣人類程序員進入作業艙的天數將從10天縮減至2天。這不僅解放了工程師資源,還降低了人員穿戴全套正壓防護裝備進入作業艙的成本。

風險降低同樣至關重要。減少在作業艙內的時間意味著降低危險照射程度。這符合“合理可行的低水平(ALARA)”原則——英國安全準則要求退役場所在合理成本/努力范圍內將人員風險控制在最低水平。模擬器還能支持更多實驗操作,例如可測試新指令序列以探索機器人性能,像創建工具意外脫落時的抓取復位指令。

這讓塞拉菲爾德場區的機器人程序員們興奮不已,他們期待能花更多時間在電腦前工作,而不用再穿著笨重的防護服進行繁瑣的編程操作。

最后,模擬器是培訓機器人操作人員的有力工具。由于它在視覺和操作上完全復刻真實工作單元,因此非常適合具備適當資質與經驗的人員(SQEP)進行培訓與熟悉流程、維護演練及作業前簡報。操作人員無需再通過閉路電視進行評估,而是能置身于一個交互式、零風險的環境中,使學習過程更快速、更安全、更精準。

創建廢物處理設施模擬器

該項目始于塞拉菲爾德有限公司對UKAEA位于卡勒姆(Culham)的“挑戰性環境中的遠程應用(RACE)”設施的訪問。團隊參觀了那里用于JET聚變裝置的“MASCOT”雙臂機械手的虛擬模擬器。

認識到模擬器的潛力后,各方開始探討為塞拉菲爾德創建類似方案,最終促成了與RAICo的合作項目。這正是成立RAICo的初衷——讓成員單位能夠共享挑戰,攜手攻克難題。

為繪制廢物處理設施地圖,采用激光雷達掃描儀采集了空間內所有物體的精確位置數據。這些數據點與塞拉菲爾德有限公司原始設施設計中的CAD模型一同被傳送至RAICo。

RAICo利用這些資料構建了塞拉菲爾德乏燃料包殼筒倉的精確數字孿生模型,完全復現其真實布局。這一成果依托其自主研發的RHOVR三維可視化軟件平臺實現,該平臺同時采用以游戲開發聞名的虛幻引擎技術,能夠創建高度逼真的三維作業環境。

隨后,獲取并集成了現成的機器人軟硬件模擬器。這是整個項目中最具技術挑戰性的環節——相當于在虛擬PFCS環境中完整嵌入了機器人的數字孿生體。

產品完成后,用戶可以編程機器人模擬器(如同操作真實機器人一樣),并觀察虛擬機器人實例在照片級逼真的PFCS虛擬環境中運行該程序。程序員隨后能直觀評估運行結果——例如機器人是否選擇最優路徑、新增工具后是否仍能正確執行擦拭廢料容器等動作,以及行進過程中是否發生碰撞——之后再將修改應用至真實機器人控制軟件。

該模擬器經過六個月的驗證,并于2025年3月在坎布里亞郡懷特黑文(Whitehaven)的RAICo1設施進行了預演。

從預演到應用

該預演廣受好評,隨后可用版本移交至塞拉菲爾德卓越工程中心。這款工具目前仍屬新興技術,現階段主要實際價值體現在培訓領域——操作人員如今能通過虛擬方式零距離接觸機器人,而非依賴缺乏可靠深度感知的監控屏幕。它同時也成為向內外利益相關方展示塞拉菲爾德機器人技術實力的有效工具。

但真正的價值在于其能夠對廢物處理機器人進行虛擬編程。與所有安全關鍵應用一樣,此類操作需遵循特定流程。必須對操作序列進行嚴格測試以確認其適用性。塞拉菲爾德公司還需建立嚴格的流程與網絡安全措施,確保程序能從模擬器(運行于沙箱環境中,與公司IT系統物理隔離)安全傳輸至機器人。團隊對此持樂觀態度,預計首套經模擬器驗證的程序將于明年投入運行。

塞拉菲爾德模擬器的更廣泛潛力

PFCS OpSim是塞拉菲爾德首創,但絕非終章。首批擴展目標包括箱體封裝廠(BEP)與封裝產品倉庫—廢物轉運路線(EPS-WTR),由機器人在人類難以進入的區域執行廢物處理、尺寸縮減、螺栓固定、拭擦作業等精密操作。以BEP為例,部分作業艙的高危環境將完全禁止人員進入,操作人員只能依靠景深有限的攝像反饋實施作業。在此應用模擬器既可實現安全精準的程序調試與故障排除,又能大幅提升培訓可及性。

目前已有兩臺同類機器人在運,一旦BEP投入使用還將新增至少10臺,在塞拉菲爾德規模化應用機器人模擬器的前景明朗。更重要的是,NDA下屬其他場區面臨相似挑戰,這項技術有望成為多個場址機器人模擬應用的藍本。

協作的價值

該模擬器的研發能力得益于RAICo合作匯集的專業知識。塞拉菲爾德有限公司擁有自身場址的專業認知,并長期認可先進數字模擬的價值,但內部缺乏專業的機器人技術與三維可視化能力。

RAICo憑借其在核工程、機器人技術和軟件開發領域的綜合能力,已研發出解決該問題的工具并積累了專業經驗。不過,與塞拉菲爾德公司協作理解現場具體配置與挑戰同樣至關重要。最終誕生的是一款性能穩定的工具,其交付速度更快、成本效益更高——這對塞拉菲爾德有限公司和納稅人而言是雙贏成果。

拉維·丘尼拉爾,塞拉菲爾德有限公司機器人與人工智能部門負責人評論道:“與RAICo的合作正在加速實現我們的使命,并為核退役領域的創新樹立了新標桿,這一模式可在塞拉菲爾德及NDA旗下其他運營公司推廣復制。”

仿真技術并非全新事物,其在航空航天等領域的應用已相當成熟。但在核退役領域,由于新技術應用需遵循嚴格的安全規程,仿真應用仍屬創新嘗試。當前項目正打破這一局面,塞拉菲爾德有限公司期待在驗證成功后快速推進模擬器的規模化應用。

當然,該項目是塞拉菲爾德場區及NDA旗下更廣泛數字化行動的一部分,旨在運用無人機、機器人四足設備、虛擬培訓及手套箱自動化等數字工具提升安全性與作業效率。

核設施退役工程極其復雜,必須遵循極高的安全標準。當今的退役場地涉及各類高難度空間中的多樣化修復任務——這些空間在設計時均未考慮現代技術的應用。機器人技術與數字化技術顯然具備加速實現這一使命的潛力。不存在能解決所有問題的單一方案——挑戰與風險實在過于多元。像塞拉菲爾德這樣的場區需要精準采用機器人與人工智能,針對具體挑戰逐個擊破,每次采用都應使核退役任務更安全高效——從而整體加速進程,降低核退役的風險與成本。

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