例如，美國的NuScale Power公司開發(fā)的小型模塊化反應堆，每個模塊功率相對較小，可根據(jù)實際需求靈活組合，滿足不同規(guī)模的能源需求，無論是偏遠地區(qū)的小型電網(wǎng)，還是大型工業(yè)設施的自備電源，都能適用，這極大地拓展了核能的應用場景。
然而，這些緊湊型反應堆也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是在實物保護方面。核設施的實物保護至關重要，它關乎公眾安全、環(huán)境保護以及國家能源安全。傳統(tǒng)大型核反應堆的實物保護體系基于其龐大的規(guī)模和固定的設施布局構建，而小型模塊化核反應堆由于體積小、分布可能更為分散，需要采用新的實物保護方法，在降低成本的同時仍能滿足監(jiān)管要求，從而使核能與其他電力來源具備競爭力。
目前核電領域不斷探索一些新技術和新的實物保護方法，這些方法有助于優(yōu)化新設施的保護成本。
在入侵檢測方面，提出了高效的入侵檢測故意動作算法。傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)多基于固定規(guī)則和簡單的傳感器數(shù)據(jù)，對于復雜多變的潛在入侵場景適應性不足。而新的算法采用人工智能和機器學習技術，能夠?qū)崟r分析多種傳感器數(shù)據(jù)，包括視頻監(jiān)控、震動傳感器、紅外傳感器等。通過建立正常行為模型，當檢測到異常行為模式時，能夠快速準確地判斷是否為入侵行為，并及時發(fā)出警報。例如，利用深度學習算法對監(jiān)控視頻中的人員行為進行分析，不僅可以識別出人員的異常闖入，還能對可疑的徘徊、窺探等行為進行預警，大大提高了入侵檢測的準確性和及時性。
