當粒子束擊中同位素生產設施中的目標時，它會產生熱量，這些熱量通過水通道排出。目標和流動的水之間的熱量傳遞會產生過冷流動沸騰。這是一種蒸發(fā)和冷凝同時發(fā)生的情況。如果沒有足夠的冷卻，溫度就會達到臨界點，從而熔化并摧毀目標。
研究人員希望測試同位素生產設施中冷卻系統(tǒng)的極限。然而，目標輻照期間的輻射水平太高，無法進行真實世界的測量。相反，研究人員建造了一個模擬裝置來收集溫度和沸騰的高速視頻。他們用深度學習工具分析了測量結果，并利用結果驗證了一個預測這些復雜系統(tǒng)中沸騰的模型。
該項研究成果發(fā)表在《國際傳熱與傳質雜志》上。
同位素生產設施使用靶材來制造支持醫(yī)學成像、癌癥治療和其他應用的同位素。粒子加速器和同位素生產設施依靠冷卻來確保靶材系統(tǒng)在輻照期間正常運行。洛斯阿拉莫斯中子科學中心 (LANSCE) 同位素生產設施的靶材系統(tǒng)依靠靶材系統(tǒng)中的一系列水通道在靶材輻照時去除熱量。
考慮到與生物學的聯(lián)系，研究人員使用一種原本設計用于跟蹤生物細胞活動的深度學習工具來研究水冷卻。該工具分析了水中的氣泡作為沸騰的指標，跟蹤了氣泡的形成、大小和運動。
利用改進后的算法，該團隊從高速視頻中提取了臨界氣泡參數(shù)，使研究人員能夠開發(fā)和驗證一個框架來預測完整的沸騰曲線。研究人員隨后證實，目前的運行情況遠低于預測的臨界熱通量。
該模型可擴展用于復雜多目標和冷卻通道幾何形狀的全面建模，并可能使世界各地不同加速器缺乏光束監(jiān)測的其他粒子加速器靶應用和同位素生產設施受益。
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