南极熊导读：在核能工业中，3D打印技术正逐渐成为一种变革性的制造方式，特别是在生产关键部件方面。然而，这些部件的性能和安全性至关重要，因此需要精确的质量控制流程进行严格检测。
△ORNL算法目前正在为爱达荷国家实验室 (INL) 进行训练，以便将类似的方法应用于辐照材料和核燃料
2024年11月4日，南极熊获悉，美国橡树岭国家实验室（ORNL）的科学家们开发出了一种创新的软件算法，能够极大提升核应用3D打印部件的检测速度，将检测时间缩短85%。这一突破性的进展，不仅将检测成本和时间大幅降低，而且对核工业的质量控制流程产生了重大影响。
智能算法加速质量控制流程
核工业中，3D打印部件的质量检测通常依赖于高精度的计算机断层扫描（CT扫描）。这些扫描利用X射线技术，对部件的内部结构进行详尽的检查，以确保无缺陷。然而，传统方法不仅耗时，而且昂贵。ORNL的算法运用先进的机器学习技术，加速了图像重建和分析过程，使得检测过程更加迅速和高效。
在爱达荷国家实验室（INL）的应用测试中，该算法展现了先进的性能。研究人员使用新算法，仅用不到5小时的时间就完成了30多个3D打印样品部件的分析，这与以往30多个小时的扫描时间相比，效率得到了极大的提升。这种加速的检测能力，为辐照材料和核燃料的应用开辟了新的可能性。
另外，在核反应堆中取出的材料往往含有放射性，因此，长时间的X射线CT扫描不仅对实验室技术人员的安全构成威胁，还会因为辐射导致探测器磨损，限制使用寿命和图像准确性。通过缩短扫描时间，现在可以显著减少辐射剂量，减少等待时间，同时还能提供更高质量的数据，并加速性能模型的反馈。
INL的仪器科学家兼衍射和成像小组负责人Bill Chuirazzi表示：“这种算法的应用将显著提高工人安全，加快我们评估新材料的速度，从长远来看，它将加速新核能理念从构思到电网实施的整个生命周期。”
△ORNL研究人员利用基于电子束的粉末床熔合 (EB-PBF) 技术3D打印出首批具有复杂几何形状的无缺陷钨部件
新算法获得AMMT资助
ORNL的研究员Amir Ziabari是该算法的开发者，他最初是为了加快3D打印金属部件的扫描速度而开发此算法。现在，他正致力于训练该软件，能够对放射性物质和燃料进行同样高效的扫描。ORNL和INL之间的合作将有助于新型反应堆的快速开发和部署，这在推动电力部门脱碳的进程中起着至关重要的作用。
这项软件技术得到了美国能源部先进材料和制造技术（AMMT）的资助，该项目旨在通过演示和部署，加速新材料和制造技术的商业化进程，以支持美国制造业的创新和竞争力。
