ORNL利用算法將3D打印核部件的檢查時間縮短85%

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，因此需要精確的質量控制流程進行嚴格檢測。

△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)的質量控制流程產生了重大影響。

智能算法加速質量控制流程

核工業(yè)中，3D打印部件的質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量的數據，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實施的整個生命周期。”

△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。現在，他正致力于訓練該軟件，能夠對放射性物質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。