Thứ ba, 14/05/2024 | 21:13 - GMT+7
Một hệ thống tự động mới có khả năng phát hiện các vết nứt trong các bộ phận thép của nhà máy điện hạt nhân với độ chính xác cao hơn các hệ thống khác vừa được các nhà nghiên cứu tại Đại học Purdue, Mỹ phát triển.
16/11/2017 - 10:09Một hệ thống tự động mới có khả năng phát hiện các vết nứt trong các bộ phận thép của nhà máy điện hạt nhân với độ chính xác cao hơn các hệ thống khác vừa được các nhà nghiên cứu tại Đại học Purdue, Mỹ phát triển.
PGS. Mohammad R. Jahanshahi tại Đại học Purdue cho biết: "Việc kiểm tra định kỳ các bộ phận của nhà máy điện hạt nhân rất quan trọng để phòng tránh tai nạn và đảm bảo cho nhà máy hoạt động an toàn. Tuy nhiên, các phương thức kiểm tra hiện nay mất nhiều thời gian và mang tính chủ quan vì chúng đều liên quan đến việc một thợ máy tự định vị các vết nứt trên các bề mặt kim loại".
Các thuật toán phát hiện vết nứt tự động đang được phát triển hiện nay thường không phát hiện vết nứt ở bề mặt kim loại vì các vết nứt này nhỏ, có độ tương phản thấp và rất khó để phân biệt với các mối hàn, vết xước hay vết cắt. Hệ thống mới, được đặt tên là CRAQ, vượt qua được những hạn chế trên bằng cách sử dụng một thuật toán tiên tiến và kỹ thuật "máy học" để phát hiện các vết nứt dựa trên sự thay đổi của cấu trúc xung quanh các vết nứt trên bề mặt thép.
Theo PGS. Jahanshahi, vết nứt có thể gây rò rỉ và dẫn đến những sự cố nguy hiểm. Nhà máy điện hạt nhân Millstone ở Connecticut gặp sự cố vào năm 1996, nguyên nhân là do một van bị rò rỉ và chi phí khắc phục sự cố này lên đến 254 triệu USD. Năm 2010, tại nhà máy điện hạt nhân Vermont Yankee, sự cố đường ống ngầm đã làm rò rỉ tritium phóng xạ vào nguồn nước ngầm, gây thiệt hại 700 triệu USD.
Giới thiệu về hệ thống mới, PGS. Jahanshahi cho biết: "Trái ngược với các phương pháp khác chỉ tập trung phát hiện vết nứt trong một hình ảnh, chúng tôi đề xuất một phương pháp gọi là hợp nhất dữ liệu Bayesian cho phép theo dõi các vết nứt được phát hiện trong các khung hình video và hợp nhất thông tin thu được từ nhiều khung hình. Hơn nữa, chúng tôi có thể xác định các vết vứt đã được phát hiện sai và tăng độ tin cậy của việc phát hiện vết nứt bằng cách sử dụng lý thuyết quyết định Bayes, xác định xác suất mà đối tượng là một vết nứt hoặc một cảnh báo giả".
Ngọc Diệp (Theo http://www.sciencenewsline.com)
Triển lãm trưng bày hàng trăm sản phẩm, giải pháp công nghệ, sản phẩm thành quả của áp dụng khoa học công nghệ đến từ các doanh nghiệp trong và ngoài nước, các sở, ngành, các viện, trường và các hội tự động hóa địa phương...
