Development of artificial neural networks to analyze micrographs of zirconium-based alloys and hydrides for nuclear power applications

开发人工神经网络来分析核电应用中锆基合金和氢化物的显微照片

• 批准号: 549836-2020
• 负责人: Béland, LaurentKarim
• 金额: $ 3.44万
• 依托单位: Queen's University
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Alliance Grants
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2021-01-01 至 2022-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=721116
• 关键词: Development; artificial; neural; networks; analyze

Nuclear power provides 60% of Ontario's electricity. This energy source is carbon-free and has a small environment footprint. In order to ensure safe, reliable, and economical operation of our reactors, the structural materials of which they are made are regularly inspected. Notably, as the neutrons flowing through the reactor hit the pressure tubes made of zirconium alloys, they displace atoms out of their normal positions, creating nanoscale microstructure that is not observed in other conditions. Also, since the hot pressure tubes are in contact with water, they tend to pick-up hydrogen, and form zirconium hydrides, which also changes the material's mechanical properties. Characterizing radiation-induced microstructures and hydrides necessitates very high resolution instruments, including transmission electron microscopes, which have a resolution of a couple of nanometers (i.e. a few atoms wide). However, analyzing the micrographs produced by these instruments is a tedious, time-consuming task. Currently, the Canadian Nuclear Laboratories (CNL) perform this characterization for the benefit of its clients, including Canadian utilities. Skilled scientists spend countless hours painstakingly analysing these images manually, since the images are often too noisy for standard image filters to be of much help. This Alliance industrial partnership aims at developing neural networks to largely automate the image analysis, and let scientist focus on solving other important challenges in the field of materials science.#(cr)#(lf)60% de l'électricité ontarienne est produite par ses centrales nucléaires. Il s'agit d'une énergie sans émissions de carbone et avec une très petite empreinte environnementale. Afin d'assurer que les réacteurs soient opérés de façon sécuritaire, fiable et économique, les matériaux qui les composent sont régulièrement inspectés. Notamment, les neutrons générés par les réacteurs rentrent en collision avec les tubes à pression composés d'alliage de zirconium. Ils déplacent les atomes de l'alliage hors-position, menant à la création de nanostructures qui ne sont pas normalement présentent dans le zirconium. Aussi, puisque ces tubes sont à haute température et exposés à l'eau, ils accumulent de l'hydrogène, qui forme des hydrures de zirconium, ce qui modifie également les propriétés mécaniques du matériau. Caractériser les nanostructures induites par la radiation et les hydrures nécessite des instruments de très fine résolution, incluant des microscopes à transmission électroniques, qui disposent d'une résolution de quelques nanomètres, soit une taille équivalente à celle de quelques atomes. Cependant, l'analyse de ces micrographies est une tâche pénible, répétitive, qui prend beaucoup de temps. Les Laboratoires Nucléaires Canadiens (LNC) caractérisent ces matériaux pour le compte de ses clients, les producteurs électriques canadiens. Des scientifiques hautement qualifiés analysent ces images à la main, puisque les filtres traditionnels ne fonctionnent pas très bien, parce que ces images sont souvent brouillées. Ce partenariat industriel CRSNG-Alliance vise à mettre sur pied un réseau de neurones artificiel pour assurer une analyse automatisée de ces images. Ainsi, ces scientifiques industriels pourront consacrer leur savoir et leurs énergies à élucider d'autres mystères de la science des matériaux utilisés par l'industrie nucléaire.

核电提供了安大略60%的电力。这种能源是无碳的，对环境的影响很小。为了确保反应堆的安全、可靠和经济运行，我们会定期检查反应堆的结构材料。值得注意的是，当流经反应堆的中子撞击由锆合金制成的压力管时，它们将原子从正常位置置换出来，产生了在其他条件下无法观察到的纳米级微观结构。此外，由于热压力管与水接触，它们往往会吸收氢，并形成锆氧化物，这也会改变材料的机械性能。表征辐射诱导的微观结构和微结构需要非常高分辨率的仪器，包括透射电子显微镜，其分辨率为几纳米（即几个原子宽）。然而，分析这些仪器产生的显微照片是一项繁琐、耗时的任务。目前，加拿大核实验室（CNL）为其客户（包括加拿大公用事业公司）进行这种表征。熟练的科学家花费无数个小时辛苦地手动分析这些图像，因为这些图像通常太嘈杂，标准图像过滤器无法提供太多帮助。该联盟工业合作伙伴关系旨在开发神经网络，以实现图像分析的自动化，并让科学家专注于解决材料科学领域的其他重要挑战。(cr)#（lf）60%的安大略省电力是由中央核电站生产的。他有一个没有碳排放的能源，还有一个非常小的企业。为了确保安全、可靠和经济方面的可靠性，检查了组成部分的材料。注意，中子产生于与锆合金压力复合管碰撞的反应堆。它们取代了合金中的原子，意味着在锆中产生了非标准化的纳米结构。此外，由于这些管的温度较高，水的温度也较高，因此会积聚大量的氢，从而形成锆的水合物，从而改变材料的机械性能。Caractériser les nanostructures induites par la radiation et les hydrures néproliite des instruments de très fine résolution，incluant des microscopes à transmission éelectroniques，whi disposent d'une résolution de quelques nanomètres，soit une taille équivalente à策勒de quelques atomes.然而，这些显微镜的分析是一个非常重要的、有代表性的、需要大量时间的过程。法国核工业公司（LNC）为加拿大客户和产品提供材料。科学家们主要对图像进行分析，因为传统的过滤器功能不好，因为这些图像不是很容易产生的。工业合作伙伴CRSNG-Alliance vise à mettre sur pour sur un réseau de neurones artificiel pour susurer une analysis automatisée de ces images.此外，这些工业科学家们还利用核工业所用材料科学的其他奥秘，来研究核工业的知识和能源。