Las válvulas son los componentes activos más numerosos en el sistema de "defensa en profundidad" de las centrales nucleares (NPPs), y su fiabilidad es crucial para la seguridad nuclear. La experiencia operativa y numerosos estudios muestran que las válvulas siguen siendo un punto débil clave, sin embargo, las revisiones académicas existentes suelen limitarse a un solo mecanismo de fallo o la etapa de operación y mantenimiento (O&M). Para llenar esta laguna en la perspectiva sistémica centrada en este componente clave, este artículo construye un marco de fiabilidad de ciclo de vida completo que revisa sistemáticamente el estado y el progreso de la investigación sobre la fiabilidad de las válvulas de centrales nucleares desde cuatro aspectos interrelacionados: (1) diseño y optimización orientados a la fiabilidad; (2) análisis de modos y mecanismos clave de fallo; (3) evaluación de la fiabilidad y predicción de la vida útil; (4) monitoreo del estado y operación y mantenimiento inteligente. Este artículo aborda las limitaciones de revisiones anteriores que se centraron en etapas específicas, utilizando el marco completo de ciclo de vida propuesto, analizando en profundidad el cambio profundo de paradigma en el campo de la investigación de la fiabilidad de las válvulas de centrales nucleares — de un análisis estático, aislado y dirigido por la física, a uno dinámico, sistemático y de fusión profunda física-datos. Identificamos cuatro contradicciones centrales que restringen esta evolución: la contradicción entre muestras pequeñas y métodos basados en datos, la contradicción entre mecanismos físicos complejos y modelos simplificados, la contradicción entre sistemas electromecánicos y componentes individuales, y la contradicción entre la característica de "caja negra" de los modelos y las necesidades de explicabilidad. Para afrontar estos desafíos, presentamos perspectivas futuras enfocadas en profundizar la fusión física-datos, acoplar la vida útil residual a nivel de componente con la evaluación probabilística de riesgos a nivel de sistema, y explorar soluciones para la confianza en los modelos y la cuantificación de la incertidumbre.

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