Het komt zelden voor dat een pre-tiener verliefd wordt op thermodynamica, maar degenen die door zo'n passie worden verteerd, mogen zichzelf gelukkig prijzen om op een plaats als MIT te eindigen. Madhumitha Ravichandran doet dat zeker. een doctoraat student Nuclear Science and Engineering (NSE), Ravichandran kwam voor het eerst in aanraking met de wetten van de thermodynamica als middelbare scholier in Chennai, Indië. "Ze waren volkomen logisch voor mij, "zegt ze. "Terwijl we thuis naar de koelkast kijken, Ik vroeg me af of ik ooit energiesystemen zou kunnen bouwen die dezelfde principes gebruiken. Zo is het begonnen, en sindsdien heb ik die interesse behouden."

Ze put nu uit haar kennis van thermodynamica in onderzoek in het laboratorium van NSE-assistent-professor Matteo Bucci, haar promovendus. Ravichandran en Bucci krijgen belangrijke inzichten in de "kokende crisis" - een probleem dat de energie-industrie lang heeft opgezadeld.

Ravichandran was goed voorbereid op dit werk tegen de tijd dat ze in 2017 aan het MIT arriveerde. Als student aan de Sastra University in India, ze deed onderzoek naar "tweefasige stromen, " onderzoek van de overgangen die water ondergaat tussen zijn vloeibare en gasvormige vorm. Ze bleef druppelverdamping en aanverwante verschijnselen bestuderen tijdens een stage begin 2017 in het Bucci Lab. Dat was een eye-openende ervaring, Ravichandran legt uit. "Terug op mijn universiteit in India, slechts 2 tot 3 procent van de werktuigbouwkundestudenten was vrouw, en er waren geen vrouwen op de faculteit. Het was de eerste keer dat ik geconfronteerd werd met sociale ongelijkheid vanwege mijn geslacht, en ik ging door een aantal worstelingen, op zijn zachtst gezegd."

MIT bood een welkom contrast. "De hoeveelheid vrijheid die ik kreeg, maakte me enorm gelukkig, " zegt ze. "Ik werd altijd aangemoedigd om mijn ideeën te onderzoeken, en ik voelde me er altijd bij betrokken." Ze was dubbel blij want halverwege de stage, ze hoorde dat ze was toegelaten tot het afstudeerprogramma van het MIT.

Als een Ph.D. student, haar onderzoek heeft een soortgelijk pad gevolgd. Ze blijft koken en warmteoverdracht bestuderen, maar Bucci gaf dit werk wat extra urgentie. Ze onderzoeken nu de eerder genoemde kokende crisis, die van invloed is op kernreactoren en andere soorten energiecentrales die afhankelijk zijn van stoomopwekking om turbines aan te drijven. In een lichtwaterkernreactor, water wordt verwarmd door splijtstofstaven waarin kernsplijting heeft plaatsgevonden. Warmteafvoer is het meest efficiënt wanneer het water dat langs de staven circuleert, kookt. Echter, als er zich te veel luchtbellen vormen op het oppervlak, de splijtstofstaven omhullen met een damplaag, warmteoverdracht wordt sterk verminderd. Dat vermindert niet alleen de energieopwekking, het kan ook gevaarlijk zijn omdat de brandstofstaven continu moeten worden gekoeld om een ​​gevreesd meltdown-ongeval te voorkomen.

Kerncentrales werken met een laag vermogen om een ​​ruime veiligheidsmarge te bieden en zo een dergelijk scenario te voorkomen. Ravichandran is van mening dat deze normen te voorzichtig zijn, omdat men nog niet zeker is van de omstandigheden die de kokende crisis veroorzaken. Dit schaadt de economische levensvatbaarheid van kernenergie, ze zegt, in een tijd waarin we dringend koolstofvrije energiebronnen nodig hebben. Maar Ravichandran en andere onderzoekers in het Bucci Lab beginnen enkele grote hiaten in ons begrip op te vullen.

Ze voerden aanvankelijk experimenten uit om te bepalen hoe snel bellen zich vormen wanneer water een heet oppervlak raakt, hoe groot de bubbels worden, hoe lang ze groeien, en hoe de oppervlaktetemperatuur verandert. "Een typisch experiment duurde twee minuten, maar het duurde meer dan drie weken om elke luchtbel die zich vormde eruit te pikken en zijn groei en evolutie te volgen, " legt Ravichandran uit.

Om dit proces te stroomlijnen, zij en Bucci implementeren een machine learning-aanpak, gebaseerd op neurale netwerktechnologie. Neurale netwerken zijn goed in het herkennen van patronen, inclusief die geassocieerd met bellenkiemvorming. "Deze netwerken zijn hongerig naar data, " zegt Ravichandran. "Hoe meer gegevens ze krijgen, hoe beter ze presteren." De netwerken werden getraind op experimentele resultaten met betrekking tot bellenvorming op verschillende oppervlakken; de netwerken werden vervolgens getest op oppervlakken waarvoor de NSE-onderzoekers geen gegevens hadden en niet wisten wat ze konden verwachten.

Na het verkrijgen van experimentele validatie van de output van de machine learning-modellen, het team probeert nu met deze modellen betrouwbare voorspellingen te doen over wanneer de zeepbelcrisis, zelf, zal voorkomen. Het uiteindelijke doel is om een ​​volledig autonoom systeem te hebben dat niet alleen de kokende crisis kan voorspellen, maar laat ook zien waarom het gebeurt en sluit experimenten automatisch af voordat het te ver gaat en laboratoriumapparatuur begint te smelten.

Ondertussen, Ravichandran en Bucci hebben enkele belangrijke theoretische vorderingen gemaakt, waarover ze rapporteren in een recent gepubliceerd artikel voor Technische Natuurkunde Brieven . Er was een discussie geweest in de nucleaire technische gemeenschap over de vraag of de kookcrisis wordt veroorzaakt door bellen die het oppervlak van de splijtstofstaaf bedekken of door bellen die op elkaar groeien. zich vanaf het oppervlak naar buiten uitstrekken. Ravichandran en Bucci hebben vastgesteld dat het een fenomeen van oppervlakteniveau is. In aanvulling, ze hebben de drie belangrijkste factoren geïdentificeerd die de kokende crisis veroorzaken. Eerst, er is het aantal bellen dat zich vormt over een bepaald oppervlak, en ten tweede, de gemiddelde bellengrootte. De derde factor is het product van de belfrequentie (het aantal bellen dat zich binnen een seconde op een bepaalde plaats vormt) en de tijd die een bel nodig heeft om zijn volledige grootte te bereiken.

Ravichandran is blij een nieuw licht op deze kwestie te hebben geworpen, maar erkent dat er nog veel werk aan de winkel is. Hoewel haar onderzoeksagenda ambitieus is en bijna alles in beslag neemt, ze vergeet nooit waar ze vandaan kwam en het gevoel van isolement dat ze voelde tijdens haar studie techniek als student. Zij heeft, op eigen initiatief, begeleidde vrouwelijke ingenieursstudenten in India, het verstrekken van zowel onderzoeksbegeleiding als loopbaanadvies.

"Soms heb ik het gevoel dat er een reden was waarom ik die vroege ontberingen doormaakte, " Zegt Ravichandran. "Dat heeft me doen besluiten dat ik een opvoeder wil worden." Ze is ook dankbaar voor de kansen die voor haar zijn ontstaan ​​sinds ze naar MIT is gekomen. Een ontvanger van een 2021-22 MathWorks Engineering Fellowship, ze zegt, "nu voelt het alsof de enige limieten voor mij die zijn die ik mezelf heb opgelegd."