論文の概要: An Efficient Instance Segmentation Approach for Extracting Fission Gas Bubbles on U-10Zr Annular Fuel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12833v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 18:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-05 05:42:20.190075
• Title: An Efficient Instance Segmentation Approach for Extracting Fission Gas Bubbles on U-10Zr Annular Fuel
• Title（参考訳）: U-10Zr環状燃料の分裂ガス気泡抽出のための効率よいインスタンス分割法
• Authors: Shoukun Sun, Fei Xu, Lu Cai, Daniele Salvato, Fidelma Dilemma, Luca Capriotti, Min Xian, Tiankai Yao
• Abstract要約: U-10Zrをベースとした核燃料は、次世代のナトリウム冷却高速炉の第一候補として追求されている。 熱間燃料中心から冷間クラッド表面へのランタニドの移動は、燃料性能に影響を与える重要な要因の1つである。 熱間燃料中心から冷間クラッド表面へのランタニドの移動は、燃料性能に影響を与える重要な要因の1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2470111111873257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: U-10Zr-based nuclear fuel is pursued as a primary candidate for next-generation sodium-cooled fast reactors. However, more advanced characterization and analysis are needed to form a fundamental understating of the fuel performance, and make U-10Zr fuel qualify for commercial use. The movement of lanthanides across the fuel section from the hot fuel center to the cool cladding surface is one of the key factors to affect fuel performance. In the advanced annular U-10Zr fuel, the lanthanides present as fission gas bubbles. Due to a lack of annotated data, existing literature utilized a multiple-threshold method to separate the bubbles and calculate bubble statistics on an annular fuel. However, the multiple-threshold method cannot achieve robust performance on images with different qualities and contrasts, and cannot distinguish different bubbles. This paper proposes a hybrid framework for efficient bubble segmentation. We develop a bubble annotation tool and generate the first fission gas bubble dataset with more than 3000 bubbles from 24 images. A multi-task deep learning network integrating U-Net and ResNet is designed to accomplish instance-level bubble segmentation. Combining the segmentation results and image processing step achieves the best recall ratio of more than 90% with very limited annotated data. Our model shows outstanding improvement by comparing the previously proposed thresholding method. The proposed method has promising to generate a more accurate quantitative analysis of fission gas bubbles on U-10Zr annular fuels. The results will contribute to identifying the bubbles with lanthanides and finally build the relationship between the thermal gradation and lanthanides movements of U-10Zr annular fuels. Mover, the deep learning model is applicable to other similar material micro-structure segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: u-10zrベースの核燃料は、次世代のナトリウム冷却高速炉の候補として追求されている。 しかし、燃料性能の根本的な基盤となるためには、より高度な評価と分析が必要であり、商業用途にU-10Zr燃料を適格化する。 熱間燃料中心から冷間クラッド表面へのランタナイドの移動は燃料性能に影響を与える重要な要因の1つである。 先進的な環状U-10Zr燃料では、ランタニドは分裂ガスバブルとして存在する。 注釈付きデータがないため、既存の文献では複数の閾値法を用いて気泡を分離し、環状燃料上の気泡統計を計算する。 しかし、マルチスレッショルド法は、画質やコントラストの異なる画像ではロバストな性能を達成できず、気泡の区別もできない。 本稿では,効率的な気泡セグメンテーションのためのハイブリッドフレームワークを提案する。 気泡アノテーションツールを開発し,24枚の画像から3000以上の気泡を含む最初の分裂ガス気泡データセットを生成する。 u-netとresnetを統合するマルチタスクディープラーニングネットワークは、インスタンスレベルのバブルセグメンテーションを実現するように設計されている。 セグメンテーション結果と画像処理ステップを組み合わせることで、90%以上のリコール率と非常に限られた注釈データが得られる。 本モデルは,従来提案していたしきい値法を比較することにより,優れた改善を示す。 提案手法は,u-10zrアニュラー燃料の核分裂ガス気泡のより高精度な定量分析を実現した。 その結果、泡をランタニドと同定し、最終的にU-10Zr環状燃料の熱分解とランタニド運動の関係を構築することに寄与する。 mover、ディープラーニングモデルは、他の類似の材料マイクロ構造セグメンテーションタスクに適用できる。

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