Inteligencia artificial aplicada a simulaciones atomicas de temas nucleares

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La principal causa de endurecimiento y fragilización de un reactor nuclear bajo presión es la formación de precipitados ricos en cobre, porque actúan como obstáculo para el movimiento de las dislocaciones. El método de Monte Carlo cinético atomístico (AKMC) es una herramienta ampliamente utilizada p...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pascuet, María Inés Magdalena, Castin, Nicolás, Malerba, L.
Lenguaje:Español
Publicado: 2010
Materias:
FE-0.75%NI
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AKMC
SIMULACIONES ATOMICAS
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
ATOMISTIC SIMULATIONS
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v22_n01_p124
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling todo:afa_v22_n01_p1242023-10-03T13:23:58Z Inteligencia artificial aplicada a simulaciones atomicas de temas nucleares Application of an artificial intelligence aided atomistic simulation to nuclear related problems Pascuet, María Inés Magdalena Castin, Nicolás Malerba, L. FE-0.75%NI INTELIGENCIA ARTIFICIAL AKMC SIMULACIONES ATOMICAS FE-0.75%NI ARTIFICIAL INTELLIGENCE AKMC ATOMISTIC SIMULATIONS La principal causa de endurecimiento y fragilización de un reactor nuclear bajo presión es la formación de precipitados ricos en cobre, porque actúan como obstáculo para el movimiento de las dislocaciones. El método de Monte Carlo cinético atomístico (AKMC) es una herramienta ampliamente utilizada para el estudio de para el estudio de la difusión controlada por la microestructura y la evolución microquímica en el envejecimiento de aceros bajo irradiación. Se desarrolla un novedoso método de Inteligencia Artificial, mediante redes neuronales artificiales (ANN) para calcular las energías de migración de defectos puntuales. Se utilizan potenciales interatómicos que tienen en cuenta efectos de relajación de largo rango. El propósito de este trabajo es la aplicación de este método para el cálculo de los coeficientes de difusión, frecuencias de salto y tiempo de vida de clusters de Cu-vacancias y en un entorno de Fe-Ni y de Fe puro The formation of copper-rich precipitates under irradiation is accepted to be among the main causes of hardening and embrittlement of reactor pressure vessel steels during operation, in consequence of their acting as obstacles to dislocation motion. Atomistic kinetic Monte Carlo (AKMC) methods are widespread tools to study diffusion-controlled microestructural and microchemical evolution in alloys during thermal ageing under irradiation. A novel AKMC was developed, that utilizes artificial neuronal networks (ANN) to calculate the point-defects migration energies, talking all the long-ranged relaxation effects, as predicted by a given interatomic potential, into account. The propose of this work is the application of the method to the calculation of the diffusion coefficients, jumps frequencies and lifetimes of Cu-vacancies clusters in Fe and in Fe-Ni environments Fil: Pascuet, María Inés Magdalena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). CABA. Argentina Fil: Castin, Nicolás. SCK-CEN. Mol. Bélgica Fil: Malerba, L.. SCK-CEN. Mol. Bélgica 2010 PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v22_n01_p124
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