Ни для кого не секрет, что нейросети активно развиваются и внедряются в нашу повседневную жизнь. На данный момент ИИ отлично умеет писать различные тексты, генерировать картинки и код, но насколько они хороши в энергетической сфере? Эта статья поможет Вам разобраться какую нейросеть лучше использовать если у вас возникают вопросы в данном сегменте или Вы хотите использовать её в обучении.
Перед основными запросами для обеих нейросетей были отправлены промты с пояснением о том какие вопросы будут, о какой сфере идет речь и т.п. Перейдем к основным техническим запросам:
Какие технологии разделения изотопов урана ты знаешь и какая технология на данный момент преимущественно используется?
ChatGPT рассмотрел 4 основных метода и включил в ответ пятый - химический метод, упомянув, что он оказался непрактичным для промышленного обогащения. Действительно, такой способ рассматривался во Франции и Японии, но из-за недостатков в необходимости газовой фазы и многократного повторения процесса, он не дошел до промышленного освоения. Не очень понятно, зачем включать этот метод в принципе, так как он не используется даже в лаборатории. Также, несмотря на запрос о том, что необходимо подробно расписывать ответ, в итоге описание методов довольно скудное. Из преимуществ - ошибок в ответе нет.
DeepSeek же в свою очередь упомянул 4 основных метода, а также исторический термодиффузионный и метод который сейчас находится в разработке. Во-первых хочется отметить, что преимущественный метод он выдал первым пунктом, а не вторым как сделал GPT. Во-вторых в ответе приведена более подробная информация про каждый метод с характеристиками, принципами и недостатками. Единственная ошибка это ЛWR, скорее всего DS имел ввиду LWR.
На самом деле существует около восьми методов разделения изотопов, основные это: газо-диффузионный метод, лазерное разделение, метод электромагнитного разделения и конечно же самый передовой это газоцентрифужный метод. Обе нейросети не упомянули про ректификационный, экстракционный и сорбционный метод, они хорошо разделяют легкие элементы, но к урану не применяются в связи с очень низким коэффициентом разделения. В центрифужной технологии обогащение зависит от скорости вращения, современные центрифуги крутят до 90000 об/мин = 600 м/с, коэффициент разделения = 1,233. ≈ 50кВт/ч на 1EPP. Российская Федерация лидер в этой технологии, так как в 90-е годы весь мир развивал газо-диффузионный метод и добился максимальный коэфф. разделения = 1,0043, в то время как Россия развивала центрифужный и обогнала весь мир. Теперь остальные страны развивают только этот метод. В принципе обе нейросети справились с ответом на данный вопрос, но DS ответил лучше. Перейдем ко второму запросу:
Рассмотрим внутри реакторные процессы. При бомбардировке урана нейтронами сколько выделяется энергии в акте деления и на что распределяется энергия?
В данном запросе у нейросетей был разный подход к ответу. ChatGPT привёл распределение энергии в виде таблички, без пояснения, что это за вид энергии, просто значения. DS в свою очередь выдал такой же ответ как прошлый (по пунктам), расписав про каждый вид энергии. Значения у обеих нейросетей очень близкие и соответствуют реальным значениям.
Почему нельзя запускать реактор через 5 часов после остановки?
Это не еще одна важная причина, это самая главная причина. Ксенон это рекордсмен по сечению захвата нейтронов и если мы запустим реактор раньше времени, то мы не сможем вернуться к N стационарному и цепная реакция будет невозможна. Снова DS подробнее расписал причины, почему нельзя запускать реактор раньше определенного времени, указав главную причину, при этом дал указания, что это можно сделать через 20-30 часов, в отличие нейросети от OpenAI.
В чем растворить цирконий, чтобы не затронуть сердечник ТВЭЛ? Подкрепи ответ химическими реакциями.
В данном вопросе ChatGPT ответил полностью неправильно, потому что если рассматривать фтористые соединения, то серная кислота не используется в растворении ТВЭЛ, используется только азотная, а реакция будет следующей: Zr + 6HF = H2[ZrF6] + 2H2, также он не привел использование аммониевых соединений Zr + 6NH4F = (NH4)2[ZrF6] + 4Nh3 + 2H2, а этот способ самый лучший, так как выделения водорода меньше и аппаратурное стойкость лучше. DS справился с задачей намного лучше, он привел правильные основные реакции, правда также добавил лишнюю, не совсем правильную информацию, так как электрохимическое растворение никто не использует. Касаемо формул и реакций, ChatGPT оформляет формулы лучше: не забывает расставлять фигурные скобки у соединений, и не пропускает стрелочное разделение между исходными и конечными продуктами. DeepSeek же приходится просить вторым запросом исправить реакции, но несмотря на это он пишет реакции правильные, хоть и забывает привезти их в нормальный вид.
В данной статье приведена только часть вопросов, но уже по ним можно сделать основные выводы:
Нейросети довольно неплохо справляются с теоретическими инженерными и химическими вопросами;
Нейросети на данный момент довольно слабы в написании химических реакций;
DeepSeek выдает более подробный ответ чем ChatGPT;
DeepSeek сразу выдает ключевую информацию, в то время как у ChatGPT это может быть вторым пунктом;
У DS более правильная информация чем у GPT.
Таким образом на данный момент лучше использовать DeepSeek чем ChatGPT в вопросах, связанных с атомной промышленностью.
Если интересна тематика энергетики, то подписывайтесь! Я Дмитрий, закончил направление «Химическая технология материалов современной энергетики», работаю в Росатоме.
Спасибо за внимание!