¿Cuánta vida útil tiene una vasija nuclear?

Para entender el papel del Laboratorio en el proyecto es bueno repasar su historia (el grupo existe desde hace cuarenta años). Su línea estratégica ha sido siempre responder «a los retos de la sociedad con todos los recursos disponibles». Y en esa línea, con el paso del tiempo, se ha colado de lleno el cambio climático. Esa nueva variable les obligó a buscar nuevas herramientas y empezaron a especializarse –y a formarse– en Inteligencia Artificial. La aplicaron a su experiencia en el transporte ferroviario (para reducir los costes de mantenimiento de trenes de alta velocidad, por ejemplo) y al sector energético (mejoraron el diseño de hormigones respetuosos con el medio ambiente para aerogeneradores flotantes). Y empezaron a usar estas técnicas en el ámbito de la energía nuclear. Ya trabajaron en su día en la central de Garoña (ellos entienden que podía haber estado funcionando hasta ochenta años –cerró cuando llevaba unos cuarenta–) y, con la IA, tratan de «ir por delante de los hechos». «Averiguar con antelación cuánto se fragilizan las vasijas».

Lo explica Diego Ferreño, catedrático de la UC e investigador del Ladicim. De entrada, dejando de lado cuestiones políticas, señala el vínculo directo del trabajo de su grupo con el cambio climático porque, en el contexto actual (tal vez no en el futuro, pero sí en el presente, indica), renovables y energía nuclear están en cualquier análisis de reducción de emisiones de CO2. A partir de ahí, explica cómo ya han trabajado en un proyecto europeo junto a instituciones de gran prestigio en esta línea. «¿Somos capaces de proponer modelos basados en IA que predigan lo que va a ocurrir con ese acero mejorando los que se hacían con fórmulas matemáticas?», se preguntaban al abordar esos trabajos. Él mismo se responde: «Está demostrado que mejoramos la capacidad de predecir».

Tanto, que en los resultados del proyecto europeo Entente –así se llama esta iniciativa con 27 socios de doce países– concluyen que la mejora en la capacidad de predicción ha permitido reducir la incertidumbre un 21%. Los algoritmos de IA funcionan.

Es en ese punto donde llega la propuesta desde el otro lado del océano. «Las mismas herramientas del proyecto europeo las quieren para combinarlas con una técnica experimental diferente». Porque, en una industria muy conservadora en cuanto a sus métodos de trabajo (la nuclear), hace dos décadas se trabaja con una técnica basada en pruebas de fractura en distintos rangos de temperatura para hacer mediciones de la tenacidad de los materiales. «Lo que buscan con este proyecto es cambiar la narrativa. Que los cálculos con IA se mezclen con esos nuevos métodos que se desarrollan desde hace dos décadas para crear herramientas de mayor precisión a la hora de dar un diagnóstico más preciso del nivel de salud de la vasija ahora y en el futuro», detalla Ferreño.

Esa explicación permite entender el largo título que tiene el proyecto: 'Estudio analítico para el desarrollo de una curva de tendencia para la fragilización neutrónica de reactores nucleares basada en datos de temperatura de referencia Master Curve' (que es el nombre de esa técnica que se usa hace veinte años). Bajado a la tierra: ser más precisos a la hora de medir la vida útil de las vasijas nucleares y, con ello, aportar información a organismos como, por ejemplo, el Consejo de Seguridad Nuclear. O sea, a los que tienen que tomar decisiones.

Y lo primero en su trabajo es recopilar datos. Todos los posibles. Tanto que tratan de elaborar una base con la información de todas las centrales del mundo. Cuanto más amplia sea, más precisa la predicción. Ya tienen los de Estados Unidos y el visto bueno para tener los de Japón o Francia. «En España ya están solicitados, pero estamos a la espera», apunta el investigador.

«La transparencia –insiste– es clave en este trabajo».