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
| Título: | Inteligencia artificial aplicada a simulaciones atomicas de temas nucleares |
| Título alt: | Application of an artificial intelligence aided atomistic simulation to nuclear related problems |
| Autor: | Pascuet, María Inés Magdalena; Castin, Nicolás; Malerba, L. |
| Fecha: | 2010 |
| Título revista: | Anales AFA |
| Editor: | Asociación Física Argentina |
| Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v22_n01_p124 |
| Ciudad: | Villa Martelli, Buenos Aires |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | FE-0.75%NI; INTELIGENCIA ARTIFICIAL; AKMC; SIMULACIONES ATOMICAS |
| Keywords: | FE-0.75%NI; ARTIFICIAL INTELLIGENCE; AKMC; ATOMISTIC SIMULATIONS |
| Año: | 2010 |
| Volumen: | 22 |
| Número: | 01 |
| Título revista abreviado: | An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) |
| ISSN: | 1850-1168 |
| Formato: | |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/afa/afa_v22_n01_p124.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/afa/document/afa_v22_n01_p124 |
