Ein vom Oak Ridge National Laboratory (ORNL) entwickelter Software-Algorithmus hat den Zeitaufwand für die Prüfung von 3D-gedruckten Teilen für nukleare Anwendungen um 85 Prozent reduziert.
Additive Fertigung, besser bekannt als 3D-Druck, ermöglicht die inländische Herstellung komplexer Kernteile innerhalb kürzerer Zeiträume. Die Qualität dieser Bauteile wird üblicherweise mittels Computertomographie (CT) überprüft, bei der Röntgenstrahlen verwendet werden, um interne Strukturen auf Schwachstellen oder Fehler zu untersuchen. Traditionell erfordern diese CT-Scans umfangreiche Zeit und Ressourcen, was die Produktionszyklen verlängert und die Kosten erhöht.
Der neue Algorithmus von ORNL nutzt maschinelles Lernen, um die rekonstruierten Bilder schnell zu analysieren und dadurch die Anzahl der benötigten Scans sowie die Gesamtdauer der Inspektion deutlich zu reduzieren. Forschende des Idaho National Laboratory (INL) haben den Algorithmus erfolgreich eingesetzt und mehr als 30 3D-gedruckte Musterteile in weniger als fünf Stunden analysiert – ein Prozess, der ohne die Software über 30 Stunden gedauert hätte. Diese Effizienzsteigerung eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz bei radioaktiven Materialien und Brennstoffen.
„Wenn wir diesen Algorithmus nutzen, um die Scanzeit für radioaktive Materialien und Brennstoffe zu verkürzen, erhöht sich die Sicherheit der Mitarbeiter und die Geschwindigkeit, mit der wir neue Materialien evaluieren können“, so Bill Chuirazzi, Instrumentenwissenschaftler und Leiter der Diffraction and Imaging Group des INL. „Auf lange Sicht ermöglicht es uns, den Lebenszyklus neuer nuklearer Ideen von der Konzeption bis zur Umsetzung im Stromnetz zu beschleunigen.“
Der ORNL-Forscher Amir Ziabari, der den Algorithmus ursprünglich zur schnelleren und genaueren Analyse von 3D-gedruckten Metallteilen entwickelt hat, trainiert die Software nun für den Einsatz bei radioaktiven Materialien und Brennstoffen. Die Zusammenarbeit zwischen ORNL und INL soll die Entwicklung und den Einsatz neuer Reaktortypen vorantreiben, die zur Dekarbonisierung des Energiesektors beitragen. Unterstützt wird das Projekt durch das DOE-Programm für Advanced Materials and Manufacturing Technologies (AMMT), das die Kommerzialisierung neuer Materialien und Fertigungstechnologien fördern soll.