Учёные разработали метод повышения надежности термоядерных реакторов

В Университете Суррея создали передовую методику для исследования поведения сварных соединений при экстремальных температурах в термоядерных реакторах. Это исследование выполнено совместно с UK Atomic Energy Authority (UKAEA), Национальной физической лабораторией и TESCAN. Основное внимание уделено стали P91, которая рассматривается в качестве перспективного материала для будущих реакторов. Ученые подвергли сталь нагреву до 550 градусов Цельсия, чтобы смоделировать рабочую температуру реактора. Выяснилось, что при таких условиях сталь значительно теряет свою прочность, становясь более хрупкой и снижая свою устойчивость более чем на 30% по сравнению с низкими температурами.


Учёные разработали метод повышения надежности термоядерных реакторов
Изображение сгенерировано Grok

Ключевым элементом исследования стала картировка «остаточных напряжений» — скрытых напряжений, возникающих в металлах в процессе их производства, особенно в микроскопических областях сварных швов. Эти внутренние напряжения могут стать причиной скрытых дефектов, уменьшающих надежность и долговечность компонентов реактора. Для анализа таких сложных зон команда применила инновационный метод, комбинирующий плазменно-фокусированное ионное облучение с цифровой корреляцией изображений (PFIB-DIC). Это позволило исследовать узкие области сварки, не доступные для традиционных методов изучения.

Исследования показали, что внутренние напряжения существенно влияют на свойства стали P91. В одних зонах наблюдалось упрочнение, в то время как в других — снижение прочности под воздействием напряжений. Это влияет на характер деформации и разрушения металла под нагрузкой. Понимание такого поведения при рабочих температурах реактора жизненно важно для обеспечения его структурной целостности. Разработанная методология революционизирует подходы к оценке остаточных напряжений и может быть применена к широкому спектру металлических изделий. Полученные данные станут основой для верификации компьютерных моделей и инструментов прогнозирования на базе ИИ, что значительно ускорит разработку крупных термоядерных проектов.

 

Источник: iXBT

Читайте также