基于X射线相位衬度成像的TRISO燃料颗粒无损分析

发布时间：2020-07-23 08:32

【摘要】：熔盐堆是第四代先进核能系统的候选堆型之一。除了传统的液态燃料熔盐堆之外,美国、中国的研发人员还提出了固态燃料熔盐堆的设计。固态燃料熔盐堆采用基于TRISO(Tristructural isotropic)颗粒的燃料元件,近年来正逐渐受到各国的关注。其燃料元件可以采用不同的设计,如球形、燃料棒及板型等。TRISO颗粒由燃料核芯(铀和钍的氧化物、碳化物等)和四个不同材质的包覆层组成。四个包覆层由内而外分别是缓冲层,内致密热解碳层,碳化硅层和外致密热解碳层。包覆层的结构完整程度是有效约束放射性裂变产物释放、确保燃料安全的重要因素。合适的包覆层厚度以及完整的内部结构可以有效地降低燃料的失效概率,从而保证反应堆的安全高效运行。因此,包覆层的厚度是TRISO包覆颗粒燃料制备过程中重要的质量控制参数。金相法是最常用的测量包覆层厚度的方法。但这种方法受到金相制样的限制,只能获得某一剖面的厚度信息。与金相法相比,X射线成像法可以对包覆颗粒进行无损检测,且可以通过变换观测角度得到更加全面的包覆层厚度信息。另一方面,对于有制造缺陷或运行过程中产生破损的TRISO颗粒,目前缺乏有效的检测手段。本工作采用X射线相位衬度成像利用X射线穿过不同材料边界时急剧的相位变化,对TRISO颗粒内部的各类边缘诸如包覆层边界,破损边缘做清晰的成像。在此基础上的开展的两项研究内容分别为:(1)提出TRISO包覆燃料颗粒包覆层厚度的自适应算法,并完成了厚度计算程序;(2)利用监督字典学习算法,建立了 TRISO燃料颗粒缺陷及破损的分析算法和程序。现有的对TRISO厚度进行无损计算的方法可以归纳为三个步骤,分别是图像去噪,边缘提取和厚度计算。然而现有的方法中对去噪算法优劣的关注不够,边缘提取的自动化程度较低,消耗的人力大,计算速度较慢。因而本研究针对现有的方法存在的一些弊端做了以下改进:1.使用全局差分降噪算法(total variation denoising algorithm)去噪,该算法具有较高的边缘敏感程度,可以在滤除背景噪声的同时较完整地保留边缘信息;使用衬度噪声比CNR(contrast to noise ratio)做去噪图像做量化,从而优化该算法中的参数,最大可能地防止边缘信息流失;2.使用自适应Canny算子做自动边缘提取,使传统Canny算子中的两个重要参数,滤波器宽度和非边界比例系数达到自适应化,从而可以自动计算出边缘探测的阈值,减少人力投入,提高边缘探测的准确程度;3.使用最小二乘法做圆心定位等,最终计算厚度的平均值和方差,使用单因素方差分析对无损方法和金相显微镜法计算得出的平均厚度做统计分析,探究两种方法在测量结果上是否存在显著差异;利用计算的方差信息分析包覆颗粒的厚度均匀性;最终证明,该方法经证明可以产生与金相显微镜法相当的结果,厚度方差较大的颗粒其包覆均匀程度较差;目前分析包覆颗粒的破损情况主要是基于有限元模型的模拟方法,尚未找到利用机器学习方法进行破损识别的例子。本研究将机器学习方法用于颗粒的破损检测中。主要工作如下:1.使用大津法将图像上的颗粒单个分割开来,大津法根据图像灰度直方图计算出基于某个阈值划分的类间方差,并通过最大化类间方差求得最终的优化阈值。使用该阈值将图像中的像素点分成两类,从而可以将图像转换成二值图像。在此基础上,利用二值化图像中像素点的连通情况确定各颗粒的位置信息,最终将各颗粒提取分离开来;2.使用 HOG(histogram of oriented gradient algorithm)和 LBP-HF(local binary pattern histogram Fourier)两个描述子对颗粒做特征提取。其中前者对光照和图像衬度的变化具有较强的鲁棒性,能将图像中的方向梯度直方图作为图像的特征进行描述,有效捕获图像边缘;后者则具有图像旋转不变性,它是局部二值化图案特征描述子的修正版,将均匀(uniform)局部二值化图案直方图的傅立叶变化作为最终的特征向量,更好地描述图像中的各像素点与周围像素点的差异,即纹理信息;使用典型关联法将HOG特征和LBP-HF特征做特征融合,使混合特征同时具备两种特征描述子的优点,从而可以更好地将破损颗粒和完好颗粒区分开来;3.结合监督字典学习(labelconsistentK-SVD,LCK-SVD)将捕获的图像特征作训练,生成一本字典用于其他颗粒特征的稀疏表达;由于LCK-SVD对字典学习的目标函数做了修正,利用训练集的标签信息加强特征的稀疏表达,并引入了分类器的参数进行优化,因而可以实现稀疏编码与自动识别。识别率达到83.1%;4.本次实验目的为实现各类颗粒的识别,引入四种破损类型,包括核芯迁移,OPyC层缺失,缓冲层不均匀以及包覆层破碎等。识别的结果不仅可以区分完好颗粒与破损颗粒,也可以区分各种破损类型。自动识别颗粒内部破损结构有助于分析燃料的失效概率,该识别方法也可以用于其他的破损分类。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院上海应用物理研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TL426;TP391.41
【图文】：

结构图,燃料颗粒,结构图,裂变产物

艺上是采用化学气相沉积（ＣＶＤ）法。己炔气体可以制得热解碳，混入丙烯的乙逡逑炔气体则反应生成致密热解炭层，ＳｉＣ则是由三氯甲基硅墢热解制成。ＴＲＩＳＯ燃逡逑料颗粒结构图如下图１．１所示＜＝逡逑裂变产物的传输性能是燃料的关键指标。’因为金属裂变产物和气体从核芯逡逑释放之．启，通过燃料包覆层、燃料元件基体石墨传输到生冷却剂，这些裂变产物逡逑是影响燃料服役性能和燃料质量的关键参数。ＴＲＩＳＯ四个包覆层可以有效阻挡逡逑裂变产物的释放，是反应堆中裂变产物释放的主要屏障；燃料中的裂变产物衰变逡逑期远远长于燃料的寿命，包覆层可以保证在正常操作和所有允许的基准．事件中逡逑不发生泄露；同时，它达到约束裂变材料的Ｈ的。例如，每—？层都是外一层包覆逡逑层的沉积基面，ＩＰｙＣ层中的疏松热解炭层可以缓解裂变产物对同—层中致密热逡逑解碳层的冲击，可以包容部分裂变产物。四个包覆层的Ｍ度和密度如表１．１所示ｓ逡逑由表中数据可以分析得到，各个包覆层都是由含碳或含硅元素的材料组成，这些逡逑含轻元素的材料吸收系数都比较小

包覆层厚度,核芯,颗粒,半径

９５ｙｕｍ，４０ｙｕｍ，３５ｙｕｍ和４０ｙｕｍ。然而在实际的生产工艺中，核芯半径和包覆层的逡逑厚度并不完全符合标准值，由于工艺水平的限制，生产的包覆颗粒核芯半径及包逡逑覆层厚度值呈现正态分布，如图１．２所示。这种正态分布的峰值（平均厚度）说明逡逑颗粒必须满足一定的足够的厚度，才能达到安全标准，标准差则代表颗粒与颗粒逡逑之间的厚度分布存在一定的偏差，这种偏差在一定的范围之内是允许的。在实逡逑际生产中，主要使用随机抽样法来预测包覆层厚度变化对燃料失效概率的影响。逡逑考虑某一包覆层厚度对失效概率影响时则采用部分随机抽样法。逡逑目前一些探究包覆层厚度对失效概率影响的实验为制备颗粒并控制包覆层逡逑厚度提供了参考依据。中国科学院上海应用物理研究所张永栋等人发现ｂｕｆｆｅｒ层逡逑的厚度分布对燃料失效概率的贡献最大，当ｂｕｆｆｅｒ层厚度分布的标准偏差降低逡逑至１６ｙｕｍ以下，ＴＲＩＳＯ颗粒的失效概率将降低一个数量级（张永栋，２０１６）。朱贵逡逑凤等发现，当核芯半径小于ＺＯＯｙｕｍ时，燃料的失效概率将增大，这是由于空间逡逑自屏蔽效应使得燃料的有效燃耗深度大大减少（朱贵凤，２０１５）。逡逑１．３．４邋ＴＲＩＳＯ破损机制分析逡逑图１．３为ＴＲＩＳＯ的破损失效机制示意图。在辐照和假定事故条件下ＴＲＩＳＯ包逡逑覆系统部分或全部失效破损的失效机制包括：逡逑？辐照引起的

裂变产物,核芯

料核芯迁移出来。在对ＴＲＩＳＯ燃料的辐照后测试中Ｂ经发现Ｐｄ会与ＳｉＣ发生化逡逑学反应。反应速率与温度高度柑关，肩温度高子１３００Ｘ时，Ｐｄ穿透ＳｉＣ层所需逡逑的时间急剧降低（Ｐｄ腐蚀ＳｉＣ如图１．４所示）。此外，在辐照过程中Ｃ／０２核芯会逡逑产生过剩的氧，其并不能完全通过与裂变产物的反应来完全消耗。尤其在高燃耗逡逑时核芯孔隙增多，几乎所有的氧都能从Ｃ／0２核芯逃逸，并且很快与缓冲层的碳逡逑反应生成ＣＯ。这不仅会X椉友沽θ萜骱湍诤饲ㄒ频母怕剩一嵩谑鹿侍跫腻义衔露认露裕樱椋貌阍斐筛础ｅ义稀濉鲥义希澹掊濉鲥澹澹义希澹辏伲В巍ⅰ悖ⅲ儒澹巍疦B＃邋￥邋Ｉ邋ｉｉ邋Ｉ？邋－逦■＇Ｅ邋？＃％逡逑■！．逦？逦．．．逦，P？逦＂邋ｆｃ邋？邋＾ｌ＝ｉ逡逑．■邋■＂＜逦’逦Ｗ＇邋ｍ逦■■＞．＞‘￥．逦．．．逡逑私逦＊＂９＊．号－．ｍｈｒ邋—邋．邋１逡逑ｒ邋：．：；Ｖｆ．样秦？．＇Ａ逡逑图１．４裂变产物对ＳｉＣ层的局部灥（Ｐｅｔｔｉ，２０１０）0逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１．４邋ＳｉＣ邋ｌａｙｅｒ邋ｌｏｃａａｌｙ邋ｃｏｒｒｏｄｅｄ邋ｂｙ邋ｒａｄｉｏａｃｔｉｖｅ邋ｆｉｓｓｉｏｎ（Ｐｅｔｔｉ，邋２０１０）．逡逑ＳｉＣ在很啬的温度下会分解为Ｓｉ和Ｃ。ＳｉＣ汽化后会留下多孔的碳骨架。基逡逑于以前的堆芯计算，这种失效机制在正常运行温度下对燃料失效的贡献并不大。逡逑１０逡逑

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