Si le temps d’inspection des pièces imprimées en 3D peut varier d’une application à l’autre, les experts estiment qu’il peut représenter jusqu’à 25 % du temps de production total.
C’est pourquoi, plus les processus d’inspection sont complexes, plus il est difficile de livrer des produits rapidement et efficacement. Dans l’industrie de la FA, plusieurs fournisseurs de technologie ont fait de la mise au point de solutions d’inspection rapides et efficaces leur activité principale.
Des chercheurs de la division nucléaire de l’ORNL ont rejoint cette cohorte en créant un algorithme logiciel permettant de réduire de 85 % le temps nécessaire à l’inspection des pièces imprimées en 3D pour les applications nucléaires.
Ils forment actuellement l’algorithme pour l’Idaho National Laboratory (INL) afin d’appliquer des méthodes similaires aux matériaux irradiés et au combustible nucléaire.
Nouvel algorithme logiciel de l’ORNL
Le nouvel algorithme logiciel de l’ORNL utilise l’apprentissage automatique pour reconstruire et analyser rapidement les images afin de réduire considérablement le coût, le temps et le nombre de scans nécessaires pour effectuer une inspection.
Les chercheurs de l’INL ont appliqué le nouvel algorithme de l’ORNL pour analyser plus de 30 échantillons de pièces imprimées en 3D en moins de 5 heures de numérisation. Il aurait fallu plus de 30 heures pour effectuer chaque analyse sans le logiciel, ce qui ouvre la voie à des applications potentielles avec des matériaux et des combustibles radioactifs.
Les chercheurs de l’INL retardent souvent l’examen des matériaux retirés d’un réacteur nucléaire pour assurer la sécurité des techniciens de laboratoire. Les radiations accumulées au cours de longs scans aux rayons X peuvent également user le détecteur, limitant sa durée de vie et la précision de ses images.
Des scans plus courts permettraient de réduire la dose de rayonnement par scan et de diminuer l’attente, tout en permettant d’obtenir des données de meilleure qualité et un retour d’information plus rapide sur les modèles de performance.
Si nous utilisons cet algorithme pour réduire le temps de numérisation des matériaux et des combustibles radioactifs, la sécurité des travailleurs et la vitesse à laquelle nous pouvons évaluer de nouveaux matériaux s’en trouveront améliorées », a déclaré Bill Chuirazzi, scientifique spécialiste des instruments et chef du groupe de diffraction et d’imagerie de l’INL. « À terme, il nous permettra d’accélérer le cycle de vie des nouvelles idées nucléaires, de la conception à la mise en œuvre dans le réseau électrique.
Amir Ziabari, chercheur à l’ORNL, qui a d’abord développé l’algorithme pour produire des scans plus rapides et plus précis de pièces métalliques imprimées en 3D, apprend maintenant au logiciel à faire de même avec des matériaux et des combustibles radioactifs.
La collaboration entre l’ORNL et l’INL devrait accélérer le développement et le déploiement de nouveaux types de réacteurs afin de décarboniser le secteur de l’électricité.
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