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J-GLOBAL ID：202202247889539143   整理番号：22A0440928

機械学習を用いた中性子照射α-Uにおける核分裂ガス気泡分布,ランタニド輸送および熱伝導率劣化の理解【JST・京大機械翻訳】

Understanding fission gas bubble distribution, lanthanide transportation, and thermal conductivity degradation in neutron-irradiated α-U using machine learning

著者 (11件)： Cai Lu (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Xu Fei (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Di Lemma Fidelma Giulia (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Giglio Jeffrey J. (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Benson Michael T. (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Murray Daniel J. (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Adkins Cynthia A. (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Kane Joshua J. (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Xian Min (University of Idaho, Idaho Falls, ID 83406, USA) ,  Capriotti Luca (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA) ,  Yao Tiankai (Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID 834015, USA)
資料名： Materials Characterization  (Materials Characterization)
巻： 184  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0448C  ISSN： 1044-5803  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： U10Zrベースの金属核燃料は,米国における次世代ナトリウム冷却高速炉のための主要な候補である。US研究炉は,1960年代からこの燃料タイプを使用,試験して,燃料性能に関するかなりの経験と知識を蓄積した。しかし,ほとんどの知識は経験的のままである。燃料性能の機構的理解の欠如は,商業使用のためのU10Zr燃料の認定のための実験的検証を通して証明に大きな負担を与える。本論文では,先進的ポスト照射検査によって提供されるドメイン知識と結合した画像データ駆動機械学習アプローチを提案し,核分裂ガス気泡の形態,サイズ,密度および連結性,核分裂生成物輸送および熱伝導率に及ぼすそれらの影響に対する前例のない定量化された洞察を与えた。特に,著者らは,自動的に検出,抽出統計,およびΔΣ19,000核分裂ガス気泡を異なるカテゴリーに分類する方法を開発し,中性子照射U10Zr環状燃料の半径方向温度勾配に沿って,結合気泡と熱伝導率の劣化を通して,データをランタニド輸送に定量的にリンクさせた。結果は,他の照射核燃料における二次相再分布やガス状燃料膨潤のような他の照射効果を研究するために,このアプローチを修正できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *核分裂 ,  核分裂生成物 ,  *気泡 ,  *中性子照射 ,  *熱伝導率 ,  *学習 ,  膨潤 ,  気体燃料 ,  核燃料 ,  温度勾配 ,  再分布 ,  *ランタノイド ,  *核分裂気体 ,  *機械学習 ,  ドメイン知識

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  核燃料 ,  核分裂気泡 ,  ランタニド移動 ,  熱伝導率

分類 (1件)： その他の物理的・機械的性質  (WB02040F)

タイトルに関連する用語 (9件)： 機械学習 ,  中性子照射 ,  核分裂ガス ,  気泡 ,  分布 ,  ランタニド ,  輸送 ,  熱伝導率 ,  理解