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    最近內陸核電是否在近期啓封話題趨熱，世界核電運營者協會(WANO)官網WNN引用國家發展改革委員會文件，為達到2050年升溫低於1.5℃，需要增建290 座機組約400GW，而反對者加碼不僅卡死內陸，連渤海灣也有”難以承受之重”，要的是絕對安全保障，連億萬分之一也不允許。但是業界面臨在建機組陸續完工，產業斷鏈外銷停滯和國際管制的嚴峻局勢，大呼不能再折騰了！好吧，科技是在進歩的，筆者近年已經寫過三篇稍露端倪，現在就直白一下，絕對安全是可以達到的。

    自七十年代中期，美國麻省理工 采用航太工業的所謂 “或然率風險評估” Probability Risk Assessment (PRA) 理論，應用到核電站安全方面。計算一個複雜的系統工程出事率，把所有部件失效、人為失誤加上天災外因，詳細加起來達到的整體失事率。例如民航機，近百年精益求精，其數徝可達到非常小，但是不是零。基本上人們出門不會怕搭飛機，對老舊機型或記錄不良航空公司是有戒心的。用這種方法算出, 當時核電站堆心熔毀的可能性大約是每萬年一次。1979 美國三哩島事件時全世界有四百馀機組，距60年代起步約40年 (且不管出事的是不到四個月新機)，世界平均機齡約20年，所以400 x 20 = 8000，非常接近預估萬年一次，Rasmussen 教授因而沾沾自喜且名揚國際，PRA 於是成為舉世核電法定標凖。其後爲力求降低其值, 開發斦謂非能動式三代機，此值降低約一百倍，但永遠不是零。

    以上理論對飛機火箭適用，但是對我們現用的第二、三代核機組有一基本數學誤區：就是它假定終極災難的 “不可逆轉性” (Irreversibility)。不久前長征5號第二次升空，不幸失敗舉國悗惜，痛定思痛嚴格審查應可找出事因，但改正後實在也難保證下次絕對成功。相對的核連鎖反應在功率運轉時變化慢緩，尤其輕水式堆心失控升溫時，有功率自然減緩特性，加上保護裝置自動停機，其后余熱迅速下降，永遠不會發生爆炸。不同於化學反應及機械碰撞意外，瞬間爆發無法挽回，且后果巨大不可收拾。

    為什麼世界三大核災：1979 三哩島、1984 切爾諾貝利和 2011 福島還是發生？切爾諾貝利不是輕水式無此特性除外，三哩島後美國從教訓中學習到洩壓注水的必要，用法律規定 PRA 方法作電站安全的標準，除了美國一百馀機組 ，全世界除了日本以外幾乎所有都做了。很不幸，國人一向以為律己嚴厲又技術先進的東隣，只是翻譯閲讀查照歸檔。如果他們也嚴格執行 PRA 的要求，應該很容易發現福島 1到6號機的緊急柴油發電和電池位於面海的地下室裏，他們已考慮到海嘯的可能性，但只有6米高的堤防，攔不住14 米高的海嘯。在日本下議院調查報告裏，結論 “島國民族性” 墨守成規、尊重團隊精神和對長官指示從不質疑，事件發生純粹屬 “日本製造”。奇怪的是有些人專注到媒體宣傳的所謂 “福島50勇士”，如何發揮武士道精神捨己救機救國，進而延申為 “連日本人都做不到的事，我們更不行，早收攤子算了!” 的結論。 臺灣4站 7臺半機組已近全廢了，難道也要跟進？

    彩票上億的大奨無論中獎率多低，開奨後中的幸運兒興高采烈，千萬人沒中罔然若失，都接受事實，這就是彩票不可逆轉的規則，不能允許任何人等到七八個數字搖出來，再拿張空白票子照填進去領奬。然而，算不上20世紀最偉大科技產業的輕水式核堆，卻被世人至今忽略它無比的優點，就是因變化緩慢并且逐漸減弱，這世界最寶貴的大奬—絕對安全—卻可以合理的在幾個鐘頭甚至幾天前, 用高速計算加人工智能程序在災難到達前示告，優秀的操作人員可以及時洩壓、注水，等於是填進中獎號碼，甚至一次不成功再來一次，永遠走在前面，終至平安冷卻。

    所謂 “如果、萬一、一但” 核災發生則萬劫不復云云，實為唯心論的臆測，沒有必然發生的根據。如果最先進的核國家也沒什麼好辦法, 我們現在就找個好辦法：用早已成熟的電站仿真程式，開發一套人工智能 AI 系統，幫助偵測事故起點，預知后續狀況并且提供緩解方式。只要有多重及備份的電源、水源及高素質人員，完全有時間去校正事故，永遠避免輻射外洩。

    人工智能 AI 系統早已普遍使用，下圖示 “人工神經網絡” (Artificial Neural Network) ANN 學習自動駕駛汔車，取材於 Tom Mitchell 1997 年版教科書 “Machine Learning”。  從駕駛座看前方路況，系統用左右兩個聲納探測器，記錄左右32和前後30共 960個影像神經元 (Neuron) 比重，時速在100公里以下時可以用AI 操作方向盤、油門和煞車，相對安全的自動行駛。如今特斯拉自駕車等已不是新聞，高擋的新車雖不自駕，也裝有比較簡單的防撞警示系統。

    我們完全可以應用同樣的原理和工具，開發一套人工智慧診斷核電異常并改正的系統。簡介如下： 

    上圖左邊是輸入電站參數，用ANN中 “誤差反向傳播”(back propagation) 算法，得知右邊最重要的安全參數，例如堆心然料包鞘表面溫度，然后與已知大數據庫相關參數比對，如不一致則進入異常狀況，大數據庫為所有可能發生的事故分析成果，包含機件、人為、天災等案例，預先輸入此系統，讓機器學習并且建立運算法則 (Algorithm)。其后步步為營，于是全盤掌控不在話下。我們已完成正常運轉時發生小破管泄漏的 AI 偵測演算法，下圖在降載 90%，穩壓器頂端泄壓閥發生泄漏，堆心熱功率為了補償熱流損失自動抽棒上升，人工神經網絡 ANN計算的功率比高速仿真和實際功率更大，ANN演算法明確指示并估算泄漏大小，操作員可及時采取應變措施。

    同樣起源於美國麻省理工，自七O年代起最早領頭反核的 “科學家関心聯盟” （Union of Concerned Scientists），有全世界為數最多的諾貝爾獎得主會員，和不收一文企業捐款的獨立性。自兩千年代中葉改變其政策, 舍棄單純反核，改為監督政府核管執行，經常列席專項核安咨詢聼證會，其主管David Lochbaum 曾徵詢我公司，探索采用高速電腦分析可能性，我們就免費提供了，作他們自用工具。就在幾天前 (2018.11.9) UCS 全面改弦更張宣佈： 鍳於美國三分之一的核電站將於十年內關閉，暖化將極端惡化，建議開徵碳稅貼補非碳能源，包括核能免於過早除役。 該訊息可以很容易的在搜尋網站裏查證，所以國際主潮流轉了180度，要明查！

    下一步是累積所有事故案例，建立AI 訓練整體算法，工作量當然很大，要反復測試確保整體運行和順，可偵測任何非預知的事故，然后接上實體電站測試，目標是在不影響正常運轉情況下裝上此附加系統，從此一勞用逸永保無災, 免得爭辯不休。新建機組自然附上此原裝系統，也算得上是新一代造福人類的重器。任重，事艱而道不甚遠，是完全可行的。

    濮勵志簡歷

    安徽安慶人，1946年生，臺灣大學物理系本科，英國 Manchester大學物理博士，美國安娜堡密西根大學博士后,  核能熱工水力及輻射研究。1980 年任職擁有三里島的 GPU公司，參與二號機善后及一號機改良工程,  1985 年創辦 Micro-Simulation Technology 公司，專業核能仿真軟件開發，獲聯合國 IAEA及數十國百余機構采用。自1996年起，擔任  IAEA 年度 “Advanced Reactor Simulation" 講習班主任講席 Lecturer Director。
Dr. Li-Chi C. Po , Micro-Simulation Technology 經理; 10 Navajo Court, Montville, New Jersey 07045, USA,  Tel: 1-973-263-7327  http://www.microsimtech.com/  

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