banner

Блог

Apr 12, 2024

Набухание материалов выявлено посредством автоматизированной семантической сегментации полостей на изображениях электронной микроскопии

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 5178 (2023) Цитировать эту статью

848 Доступов

1 Цитаты

Подробности о метриках

Точная количественная оценка набухания сплавов, подвергшихся облучению, важна для понимания характеристик сплавов в ядерном реакторе и имеет решающее значение для безопасной и надежной эксплуатации реакторных установок. Однако типичной практикой является то, что радиационно-индуцированные дефекты на изображениях сплавов, полученных электронной микроскопией, количественно оцениваются вручную исследователями-экспертами в данной области. Здесь мы применяем комплексный подход глубокого обучения с использованием модели региональной сверточной нейронной сети Маски (Mask R-CNN) для обнаружения и количественной оценки наноразмерных полостей в облученных сплавах. Мы собрали базу данных изображений помеченных полостей, которая включает 400 изображений, > 34 тыс. дискретных полостей, а также многочисленные составы сплавов и условия облучения. Мы оценили как статистические (точность, полнота и баллы F1), так и ориентированные на свойства материалов (размер полостей, плотность и набухание) показатели производительности модели, а также провели целевой анализ оценок набухания материалов. Мы обнаружили, что наша модель дает оценки набухания материала со средней (стандартное отклонение) средней абсолютной ошибкой набухания, основанной на случайной перекрестной проверке с исключением 0,30 (0,03) процента набухания. Этот результат демонстрирует, что наш подход может точно обеспечить показатели набухания для каждого изображения и каждого состояния, что может дать полезную информацию о конструкции материала (например, измельчение сплава) и влиянии условий эксплуатации (например, температуры, дозы облучения) на набухание. . Наконец, мы обнаружили случаи тестовых изображений с плохими статистическими показателями, но с небольшими ошибками в разбухании, что указывает на необходимость выхода за рамки традиционных показателей, основанных на классификации, для оценки моделей обнаружения объектов в контексте приложений в области материалов.

Металлические сплавы, используемые в активных зонах ядерных реакторов и окружающих конструкциях, подвергаются облучению, что приводит к повреждению материала, что может привести к образованию обширных дефектов, таких как дислокационные петли, выделения и полости (иногда называемые пустотами, если они не содержат газа, или пузырьки, если они не содержат газа). содержат газ), что, в свою очередь, оказывает вредное воздействие на механические свойства посредством затвердевания, охрупчивания и набухания1,2,3,4,5. Рост полостей, вызванный смещением, приводящий к неограниченному распуханию под нейтронным облучением, обычно происходит за счет присутствия гелия (полученного в результате ядерной трансмутации), который стабилизирует полости3,6. Значительное набухание может привести к деградации и разрушению материала, поэтому понимание взаимодействия состава сплава, микроструктуры и условий реактора, таких как рабочая температура и доза облучения, важно для обеспечения безопасной и надежной эксплуатации реактора7. Методы объемного измерения компонентов реактора, такие как метод Архимеда, как правило, проще всего использовать для получения информации об общей реакции объемного набухания материала8. Однако методы трансмиссионной и сканирующей трансмиссионной электронной микроскопии (S/TEM) также широко используются в исследованиях и оценках разработок материалов для определения характеристик микроструктуры сплава ex situ и количественного определения набухания. Методы ПЭМ имеют преимущество перед методами объемного измерения, поскольку они позволяют получить строгую реакцию набухания из-за наличия полостей, устраняя вклад в набухание других факторов, таких как ползучесть, образование вторичной фазы и уплотнение фазы при высокой температуре.

ПЭМ-анализ также можно использовать для локальной идентификации реакций набухания, например, как это наблюдается во время ионного облучения или в сложных микроструктурах из-за локализованных микроструктурных эффектов на энергетику и кинетику образования гелия и дефектов. Наконец, ПЭМ-анализ может быть использован для понимания реакции на облучение на ранней стадии, например, процесса зарождения и роста полостей, который начинается до того, как произойдет значительное макроскопическое набухание. Таким образом, такая микромасштабная характеристика обеспечивает детальное понимание механизма, важное для проектирования устойчивых к распуханию сплавов, а также позволяет исследователям понять связи между микроструктурой материала, составом и реакцией на набухание как функцию ключевых рабочих переменных, таких как температура, тип облучения (например, нейтронное или нейтронное). .ион), мощность дозы и общая доза9. Эта информация, в свою очередь, полезна для моделирования набухания материалов в различных режимах (т.е. инкубационного, переходного и стационарного набухания) и может помочь определить эксплуатационные пределы материала в ядерном реакторе5.

 20 × 10−4 nm−2), where the model has a clear bias to lower values. The interplay of cavity size and density with regard to swelling assessments is discussed in section "Understanding model errors of swelling assessment". Overall, the Mask R-CNN model can assess the material swelling well with a typical mean absolute error of about 0.30 percent swelling, which is a small enough error for the model to discern changes in swelling responses based on material design (e.g., alloy refinement) and service conditions (e.g., temperature, dpa) and thus readily provides an accelerated means to assess these factors in TEM-based swelling quantification workflows./p> 2%). Overall, across all test images in our database, our model shows average absolute swelling errors (percentage swelling errors) of about 0.3% (25%)./p> 34 k cavities, with a domain encompassing an array of alloy compositions and irradiation conditions. We evaluated the performance of our Mask R-CNN models using a set of canonical classification-based metrics (overall and per-image precision, recall, and F1 scores) and materials domain-specific metrics of cavity size, cavity density, and swelling assessments. Given the importance of accurately characterizing swelling in irradiated alloys for their use as materials in nuclear reactor components, we particularly emphasized assessments of material swelling. Our model provides material swelling assessments with an average (standard deviation) swelling mean absolute error based on random leave-out cross validation of 0.30 (0.03) percent swelling, demonstrating good assessment ability of swelling with sufficiently small error to provide useful insight for new alloy design. We investigated the source of our swelling errors in greater detail, with three related findings of interest:/p>

3.0.CO;2-Q" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F%28SICI%291097-0029%2819980515%2941%3A4%3C285%3A%3AAID-JEMT1%3E3.0.CO%3B2-Q" aria-label="Article reference 14" data-doi="10.1002/(SICI)1097-0029(19980515)41:43.0.CO;2-Q"Article CAS Google Scholar /p>

ДЕЛИТЬСЯ