En la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología MISIS y el Instituto de Investigación Científica de Automatización de Rusia que lleva el nombre de Dújov, desarrollaron un enfoque innovador que utiliza redes neuronales para predecir la aparición de defectos en las estructuras de acero de las centrales nucleares (CN) bajo la influencia del flujo de neutrones rápidos. Así lo informó el servicio de prensa de la universidad.
En el proceso de operación de los reactores, la vaina de los elementos combustibles dentro de él se "hincha" gradualmente bajo la influencia de la radiación y afecta negativamente su resistencia y durabilidad. Esto reduce la vida útil de las vainas de los elementos combustibles y otros elementos estructurales de acero resistente al calor.
Para entrenar nuestro modelo, examinamos docenas de materiales que pueden "hincharse" hasta un 50%. Como resultado, podemos predecir el "hinchamiento" con gran precisión.
El nuevo método permite predecir con una precisión de alrededor del 98,9% la influencia de la irradiación neutrónica en la estructura de las construcciones de acero en varios rangos de temperatura y composiciones de materiales.
Para crear la red neuronal, los científicos analizaron datos de más de 1,1 mil muestras de acero irradiadas y los utilizaron para entrenar el algoritmo. Los resultados de los cálculos ayudaron a identificar la influencia de diversas impurezas y materiales de aleación en la resistencia a la radiación del acero austenítico. Estos datos ayudarán a los especialistas de la industria nuclear a seleccionar las composiciones y estructuras óptimas de materiales para las vainas de los elementos combustibles y otros componentes de los reactores.
Anteriormente, www1.ru informó que en Novosibirsk crearon una serie de instalaciones para simular accidentes en centrales nucleares.
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