一种新算法显著缩短了核应用3D打印部件的检查时间,降幅高达85%,为更快、更安全地检查辐照材料和核燃料奠定了坚实基础,有望进一步加速新核技术的开发和部署。
该算法由橡树岭国家实验室(ORNL)开发,利用机器学习技术快速重建和分析计算机断层扫描(CT)图像。ORNL首席研究员Amir Ziabari指出,该算法能够大幅减少检查所需的成本、时间和扫描次数,同时提高扫描的准确性。更短的扫描时间还意味着每次扫描的辐射剂量减少,提升了技术人员的安全性,并降低了长时间X射线CT扫描对探测器的磨损。
爱达荷国家实验室(INL)的研究人员利用该算法,在不到5小时的扫描时间内分析了30多个3D打印样品部件,而传统方法每次扫描需要30多个小时。目前,该软件正在接受进一步训练,以便未来能应用于放射性物质和燃料的检查。
ORNL表示,该软件由美国能源部先进材料和制造技术项目资助,具有广泛的应用前景,不仅限于核领域,还可应用于国防、汽车制造、航空航天、电子印刷以及电动汽车电池的无损评估等多个领域。目前,该算法已被纳入商业合作伙伴ZEISS在其位于ORNL的能源部制造示范设施中使用的软件中。
随着该算法的不断优化和广泛应用,预计将进一步推动新核技术的快速发展和部署,同时提高工作人员的安全性并降低成本。