Материаловеды создали подход, позволяющий прогнозировать при помощи нейросетей появление дефектов в различных стальных конструкциях на АЭС под воздействием потока быстрых нейтронов. Разработка российских ученых позволит создать материалы, максимально долго сохраняющие устойчивость к облучению, сообщила пресс-служба НИТУ МИСИС.
"Чтобы обучить нашу модель, мы рассмотрели десятки материалов, которые могут "распухать" до 50%. В результате мы можем предсказывать "распухание" с высокой точностью. Это помогло выяснить, как различные легирующие материалы влияют на радиационную стойкость. Такие элементы как никель, титан, фосфор, кремний и углерод, например, уменьшают "распухание", но до определенного предела", — пояснил эксперт НИТУ МИСИС Павел Коротаев, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Ученые в НИТУ МИСИС и Всероссийском НИИ автоматики имени Духова сделали большой шаг к решению одной из самых больших проблем в работе современных ядерных реакторов, значительно усложняющих их эксплуатацию. Она связана с тем, что в процессе их эксплуатации оболочка тепловыделяющих элементов, загруженных в реактор, постепенно "распухает" под действием излучения, что снижает ее прочность и долговечность.
Это накладывает серьезные ограничения на сроки службы оболочек ТВЭЛ и других структурных элементов реакторов, изготовленных из жаропрочной аустенитной стали и подвергающихся действию потока быстрых нейтронов, возникающих в процессе деления расщепляющихся элементов. Для оценки этих сроков и безопасности использования подобных конструкций ученые сейчас используют несколько подходов, которые работают или для конкретных материалов, или дают недостаточно точный ответ.
Для избавления от этих недостатков российские ученые создали систему ИИ, которая способна с очень высокой средней точностью, порядка 98,9%, прогнозировать то, как нейтронное облучение будет влиять на структуру стальных конструкций в широком диапазоне температур и составов этих материалов. Для ее разработки ученые изучили и объединили данные, полученные при изучении структуры свыше 1,1 тыс. облученных образцов стали, и использовали эти сведения для обучения созданного ими алгоритма.
Последующие расчеты при помощи этой системы ИИ позволили исследователям раскрыть вклад различных примесей и легирующих материалов в радиационную стойкость конструкций из аустенитной стали. Эти сведения, как надеются материаловеды, помогут их коллегам и представителям атомной отрасли подобрать оптимальный состав и структуру материалов для изготовления оболочек ТВЭЛ и других компонентов реакторов, подвергающихся действию потоков нейтронов.