例如，美國(guó)的NuScale Power公司開發(fā)的小型模塊化反應(yīng)堆，每個(gè)模塊功率相對(duì)較小，可根據(jù)實(shí)際需求靈活組合，滿足不同規(guī)模的能源需求，無論是偏遠(yuǎn)地區(qū)的小型電網(wǎng)，還是大型工業(yè)設(shè)施的自備電源，都能適用，這極大地拓展了核能的應(yīng)用場(chǎng)景。
然而，這些緊湊型反應(yīng)堆也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是在實(shí)物保護(hù)方面。核設(shè)施的實(shí)物保護(hù)至關(guān)重要，它關(guān)乎公眾安全、環(huán)境保護(hù)以及國(guó)家能源安全。傳統(tǒng)大型核反應(yīng)堆的實(shí)物保護(hù)體系基于其龐大的規(guī)模和固定的設(shè)施布局構(gòu)建，而小型模塊化核反應(yīng)堆由于體積小、分布可能更為分散，需要采用新的實(shí)物保護(hù)方法，在降低成本的同時(shí)仍能滿足監(jiān)管要求，從而使核能與其他電力來源具備競(jìng)爭(zhēng)力。
目前核電領(lǐng)域不斷探索一些新技術(shù)和新的實(shí)物保護(hù)方法，這些方法有助于優(yōu)化新設(shè)施的保護(hù)成本。
在入侵檢測(cè)方面，提出了高效的入侵檢測(cè)故意動(dòng)作算法。傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)多基于固定規(guī)則和簡(jiǎn)單的傳感器數(shù)據(jù)，對(duì)于復(fù)雜多變的潛在入侵場(chǎng)景適應(yīng)性不足。而新的算法采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)分析多種傳感器數(shù)據(jù)，包括視頻監(jiān)控、震動(dòng)傳感器、紅外傳感器等。通過建立正常行為模型，當(dāng)檢測(cè)到異常行為模式時(shí)，能夠快速準(zhǔn)確地判斷是否為入侵行為，并及時(shí)發(fā)出警報(bào)。例如，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)監(jiān)控視頻中的人員行為進(jìn)行分析，不僅可以識(shí)別出人員的異常闖入，還能對(duì)可疑的徘徊、窺探等行為進(jìn)行預(yù)警，大大提高了入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。
