تقنية الذكاء الاصطناعي تعزز اكتشاف العيوب الدقيقة في الفولاذ المقاوم للصدأ

وفقًا لموقع الجمعية النووية الأمريكية، طوّر باحثون في مختبر أرجون الوطني (ANL) في الولايات المتحدة تقنية جديدة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتصوير الحراري النبضي بالأشعة تحت الحمراء (PIT) للكشف الدقيق عن العيوب الدقيقة في مكونات الفولاذ المقاوم للصدأ المطبوعة بتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد. عادةً ما يكون قطر هذه العيوب، مثل المسام، أقل من 100 ميكرومتر، ويصعب اكتشافها بالطرق التقليدية. ومع ذلك، فإنها قد تُضعف قوة المادة بشكل كبير، خاصةً في البيئات القاسية مثل المفاعلات النووية، حيث قد تؤدي إلى مشاكل خطيرة. نُشرت نتائج البحث ذات الصلة في عدد حديث من مجلة "التقارير العلمية" .

مكونات الفولاذ المقاوم للصدأ المطبوعة ثلاثية الأبعاد

تمكين الذكاء الاصطناعي يعزز الكشف

تستخدم تقنية PIT مصابيح فلاش ضوئية لتسخين سطح المعدن بسرعة، بينما تسجل كاميرا الأشعة تحت الحمراء عالية السرعة الصور الحرارية المتكونة أثناء انتشار الحرارة وتوهينها. عند وجود عيوب داخلية، مثل المسام المملوءة بالهواء، فإنها تُغير السلوك الفيزيائي للمادة، مما يُصعّب مرور الحرارة بسلاسة. تُعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي صور PIT، فتُرشّح الضوضاء وتُحسّن وضوح العيوب، ما يُمكّن من تحديد العيوب الدقيقة بدقة، والتي يصل قطرها إلى 100 ميكرومتر. وقد وجد الباحثون أن هذه الطريقة الجديدة قادرة على اكتشاف هذه العيوب الدقيقة التي لم تكن تُكتشف سابقًا بالتقنيات التقليدية. ويُمثل هذا تقدمًا ملحوظًا في ضمان السلامة الهيكلية للمواد المستخدمة في التطبيقات النووية.

مبدأ "الذكاء الاصطناعي + PIT" لاكتشاف العيوب الداخلية وإعادة بناء صور العيوب الداخلية

اختراق جديد

يتزايد استخدام التصنيع الإضافي، إلى جانب تقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد، لإنتاج أجزاء للبيئات القاسية، مثل الأجزاء الداخلية للمفاعلات النووية، حيث يجب أن تتحمل المعادن درجات حرارة وإشعاعات عالية. تعتمد قوة وموثوقية هذه المكونات على المدى الطويل على اكتشاف العيوب والوقاية منها. تكافح تقنيات الاختبار غير التدميري التقليدية، مثل التصوير بالأشعة السينية والاختبار بالموجات فوق الصوتية، لتحديد العيوب الدقيقة تحت السطح في الهياكل المطبوعة ثلاثية الأبعاد ذات الأشكال المعقدة. في المقابل، يوفر اختبار PIT المعزز بالذكاء الاصطناعي حلاً غير تلامسي يمكن توسيع نطاقه ليشمل مكونات من أي شكل وحجم. يسمح هذا للمصنعين بفحص سلامة الأجزاء المعدنية المطبوعة ثلاثية الأبعاد أثناء عملية الاختبار دون إتلافها. تُعد هذه التقنية مناسبة بشكل خاص لصناعات مثل الطاقة النووية والفضاء، حيث تكون متطلبات أداء المواد عالية للغاية، مما يتيح الكشف المبكر عن العيوب ومنع الأعطال وإطالة عمر المكونات.

آفاق التقديم

يعمل الباحثون على تحسين هذه التقنية، بهدف تعزيز حساسية PIT وتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أصغر العيوب. كما يخططون لتوسيع نطاق هذه التقنية لتشمل مواد وعمليات تصنيع أخرى. يُظهر هذا الإنجاز التكنولوجي إمكانات الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات المعقدة في التقييم غير الإتلافي وعلوم المواد. ومن خلال الجمع بين تقنيات التصوير المتقدمة والتعلم الآلي، تظهر إمكانيات جديدة لضمان سلامة وجودة المواد المستخدمة في أكثر البيئات تطلبًا.

لا يُحسّن هذا التطور مراقبة جودة المكونات المُصنّعة بالإضافة فحسب، بل يُبرز أيضًا الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في التقييم غير الإتلافي وعلوم المواد. في المستقبل، يخطط الباحثون لتحسين حساسية الكشف بشكل أكبر وتوسيع نطاق هذه التقنية لتشمل المزيد من المواد وعمليات التصنيع، مما يوفر ضمانات أقوى لسلامة المواد في البيئات القاسية.