Sede ufficiale: LARGO LUCIO LAZZARINO 2, 56126 PISA
Email: salvatore.cancemi@unipi.it
Profilo
Didattica
Attività didattica
Incarichi di responsabilità didattica di moduli/insegnamenti
- Nuclear materials (cod. 1086I) per Laurea Magistrale in Ingegneria nucleare
Ricerca
Interessi di ricerca
S.A. Cancemi, ingegnere nucleare e ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale dell'Università di Pisa, dove insegna "Nuclear Materials" per il corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Nucleare. La sua attività di ricerca si concentra principalmente su temi innovativi che combinano tecniche avanzate di intelligenza artificiale con la sicurezza e la gestione degli impianti nucleari.
Principali interessi di ricerca:
Machine Learning e Intelligenza Artificiale: sviluppo e applicazione di algoritmi avanzati per il monitoraggio predittivo, il rilevamento di anomalie e la gestione operativa degli impianti nucleari, inclusi modelli di reti neurali per identificare eventi anomali e previsione della vita utile residua dei componenti.
Analisi e Modellazione Termo-meccanica: impiego di metodi numerici ad alte prestazioni (HPC) per la simulazione e l’analisi strutturale e termica di componenti nucleari, con particolare attenzione ai contenitori di stoccaggio e trasporto di materiali radioattivi secondo le normative IAEA.
Gestione e Caratterizzazione dei Rifiuti Radioattivi: studi sperimentali e numerici sui materiali cementizi e geopolymer impiegati nello smaltimento e nella gestione sostenibile dei rifiuti radioattivi, focalizzandosi sulla valutazione della sicurezza a lungo termine e sulla stabilità strutturale.
Tecnologie Avanzate di Sicurezze Nucleare: applicazione di tecniche inverse per problemi di trasferimento del calore, e sistemi digital twin per il monitoraggio in tempo reale di componenti nucleari.
Progetti Europei:
Eurad 2: Task leader per attività relative ai digital twins per la gestione di rifiuti radioattivi e partner in altri WPs
Opera HPC: Contributi chiave nello sviluppo di strumenti termo-meccanici avanzati per analisi combustibili nucleari avanzati
Predis: Studi approfonditi sui comportamenti termomeccanici di matrici geopolimeriche utilizzate nella gestione dei rifiuti radioattivi.
NARSIS: Analisi avanzata degli effetti cumulativi e invecchiamento su componenti critici degli impianti nucleari.
Premi e Riconoscimenti
Vincitore del premio SNETP Innovation Award (2024).
Vincitore del premio Italian PhD Nuclear Talent Award (2024).
Premi ASME per miglior presentazione e articoli scientifici (ICONE 2021, 2022, 2023).
Riconoscimento internazionale come Young Author alla conferenza NENE 2021
Attività Didattiche
Docenza nel corso di "Nuclear Materials".
Supporto didattico per corsi di Decommissioning, Structural Mechanics e Principi Meccanici per l'Ingegneria Nucleare
Collaborazioni industriali e consulenze tecniche:
Supporto e consulenza tecnico-scientifica per aziende strutturate come Sogin Spa, Comecer Spa e Nucleco, per contenitori destinati al trasporto e stoccaggio di materiali radioattivi.
Referente per i ricercatori DICI nel Senato Accademico dell’Università di Pisa.
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SCOPUS
Google Scholar
Pubblicazioni
- Hybrid neural network and statistical forecasting methodology for predictive monitoring and residual useful life estimation in nuclear power plant components (Cancemi, S. A.; Angelucci, M.; Chierici, A.; Paci, S.; Lo Frano, R. - 2025 - 1.1 Articolo in rivista)
- Surrogate Modeling Advancements in Nuclear Fuel Engineering: Bridging the Gap Between Accuracy and Efficiency (Cancemi, S. A.; Angelucci, M.; Lo Frano, R.; Paci, S. - 2024 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
- NEURAL NETWORK-DRIVEN METHODOLOGY FOR PREDICTIVE HEALTH MONITORING AND AGING MANAGEMENT IN NUCLEAR POWER PLANT OPERATIONS (Cancemi, S. A.; Angelucci, M.; Lo Frano, R.; Paci, S. - 2024 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
- EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF AGED CONCRETE FROM UKRAINE NUCLEAR PLANT (Cancemi, S. A.; Lo Frano, R.; Dolin, V.; Lezzerini, M.; Pagnotta, S. - 2023 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
- UNSUPERVISED NEURAL NETWORK APPROACH FOR IDENTIFYING ANOMALOUS EVENTS IN NUCLEAR POWER PLANTS (Cancemi, S. A.; Frano, R. L. - 2023 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
- Unsupervised anomaly detection in pressurized water reactor digital twins using autoencoder neural networks (Cancemi, S. A.; Lo Frano, R.; Santus, C.; Inoue., T. - 2023 - 1.1 Articolo in rivista)
- Unsupervised Machine Learnig approach for NPP LTO Program (Cancemi, S. A.; Lo Frano, R. - 2022 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
- Anomalies Detection in Structures, System and Components for Supporting Nuclear Long Term Operation Program (Cancemi, S. A.; Lo Frano, R. - 2022 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
- Preliminary Analysis of Long-Term Performance of a Piping: Aging and Creep Effects (Cancemi, Salvatore Angelo; Lo Frano, Rosa - 2021 - 1.1 Articolo in rivista)
- Preliminary Analysis of Creep and Ageing Influence During SBO (Cancemi, SALVATORE ANGELO; LO FRANO, Rosa; Ciolini, Riccardo; Darnowski, Piotr - 2020 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)