本帖最后由 冰墩熊 于 2024-11-4 16:27 編輯
南極熊導讀:在核能工業(yè)中,3D打印技術正逐漸成為一種變革性的制造方式,特別是在生產(chǎn)關鍵部件方面。然而,這些部件的性能和安全性至關重要,因此需要精確的質(zhì)量控制流程進行嚴格檢測。
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2024-11-4 16:24 上傳
△ORNL算法目前正在為愛達荷國家實驗室 (INL) 進行訓練,以便將類似的方法應用于輻照材料和核燃料
2024年11月4日,南極熊獲悉,美國橡樹嶺國家實驗室(ORNL)的科學家們開發(fā)出了一種創(chuàng)新的軟件算法,能夠極大提升核應用3D打印部件的檢測速度,將檢測時間縮短85%。這一突破性的進展,不僅將檢測成本和時間大幅降低,而且對核工業(yè)的質(zhì)量控制流程產(chǎn)生了重大影響。
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智能算法加速質(zhì)量控制流程
核工業(yè)中,3D打印部件的質(zhì)量檢測通常依賴于高精度的計算機斷層掃描(CT掃描)。這些掃描利用X射線技術,對部件的內(nèi)部結構進行詳盡的檢查,以確保無缺陷。然而,傳統(tǒng)方法不僅耗時,而且昂貴。ORNL的算法運用先進的機器學習技術,加速了圖像重建和分析過程,使得檢測過程更加迅速和高效。
在愛達荷國家實驗室(INL)的應用測試中,該算法展現(xiàn)了先進的性能。研究人員使用新算法,僅用不到5小時的時間就完成了30多個3D打印樣品部件的分析,這與以往30多個小時的掃描時間相比,效率得到了極大的提升。這種加速的檢測能力,為輻照材料和核燃料的應用開辟了新的可能性。
另外,在核反應堆中取出的材料往往含有放射性,因此,長時間的X射線CT掃描不僅對實驗室技術人員的安全構成威脅,還會因為輻射導致探測器磨損,限制使用壽命和圖像準確性。通過縮短掃描時間,現(xiàn)在可以顯著減少輻射劑量,減少等待時間,同時還能提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù),并加速性能模型的反饋。
INL的儀器科學家兼衍射和成像小組負責人Bill Chuirazzi表示:“這種算法的應用將顯著提高工人安全,加快我們評估新材料的速度,從長遠來看,它將加速新核能理念從構思到電網(wǎng)實施的整個生命周期。”
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2024-11-4 16:24 上傳
△ORNL研究人員利用基于電子束的粉末床熔合 (EB-PBF) 技術3D打印出首批具有復雜幾何形狀的無缺陷鎢部件
新算法獲得AMMT資助
ORNL的研究員Amir Ziabari是該算法的開發(fā)者,他最初是為了加快3D打印金屬部件的掃描速度而開發(fā)此算法。現(xiàn)在,他正致力于訓練該軟件,能夠?qū)Ψ派湫晕镔|(zhì)和燃料進行同樣高效的掃描。ORNL和INL之間的合作將有助于新型反應堆的快速開發(fā)和部署,這在推動電力部門脫碳的進程中起著至關重要的作用。
這項軟件技術得到了美國能源部先進材料和制造技術(AMMT)的資助,該項目旨在通過演示和部署,加速新材料和制造技術的商業(yè)化進程,以支持美國制造業(yè)的創(chuàng)新和競爭力。
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