众所周知，事故核电站带来危险后果，并产生长期影响。例子包括俄罗斯的切尔诺贝利灾难。
事故的原因之一是未能提前检测到组件上的裂纹。常规检查可能无法识别裂缝，它们会逃避检测，因为检查方法可能无法与衰老的植物的结构问题保持同步。
多亏了普渡大学开发的新自动化系统，与其他现有系统相比，可以更准确地检查核电厂的钢组件。
这在一项研究中揭示了出版在计算机辅助民用和基础设施工程杂志。该论文是由博士生Fu-chen Chen撰写的。
定期检查必不可少
随着核电站的年龄，它们会面临疲劳，磨损，侵蚀，金属成分的含量，腐蚀和氧化的问题。这需要进行加强的周期性防护检查，以防止未来的灾难。
“定期检查核电厂的组件对于避免事故并确保安全运行很重要，”著名的普渡大学莱尔斯·莱尔斯（Lyles）土木工程学院的助理教授穆罕默德·贾汉西（Mohammad R. Jahanshahi）和该报纸的合着者。
根据专家的说法，当前的检查方法具有许多缺陷，包括缺乏客观性，这些缺乏时间，而这些时间花费了很多时间，以及试图手动在金属表面中找到裂缝的操作员的缺点。
称为CRAQ的新自动化系统使用高级算法和机器学习来根据钢表面上出现的纹理变化来检测裂缝。
检测金属表面的裂纹是一个挑战，因为许多自动裂纹检测算法无法追踪它们，因为它们太小，难以区分焊缝，划痕和磨痕。
远程录制的视频
目前，远程录制的视频用于检查。核电站检查过程的复杂性因以冷却目的浸入水中的事实而加剧了这一事实。
“因此，由于高温和辐射危险，”贾汉哈希说。
他指出，以破裂为主导的退化将导致危险事故和巨大的经济成本。
该合着者补充说：“例如，康涅狄格州的磨石核电站在1996年发生了一次事故，这是由于阀泄漏而造成的，事故耗资2.54亿美元。”
根据研究人员的说法，在接受检查过程中拍摄的视频结果时需要保持更大的可靠性，因为它们是在水下反应堆表面记录的，并具有许多缺陷的范围。
普渡大学的研究人员在不断发展其新系统时使用了由水下摄像头系统拍摄的视频，并扫描了300多个不锈钢标本，这些标本具有裂缝，磨碎的标记，划痕和焊接标记。
他们的分析超出了传统的单像处理，因为他们使用多个视频框架取得了最佳结果。新系统显示出比许多其他系统优越。
在新方法中，裂纹是通过一种称为“贝叶斯数据融合”的方法识别的，该方法通过来自多个帧的信息从视频帧跟踪裂缝。
当然，新系统将使美国核电站受益，该核电站最近获得了美国土木工程师学会的总体D+评级。
东芝的出口
同时，东芝辞去核电站业务的决定已经袭击了该行业，因为对反应堆设计的创新和研究将是伤亡。
日本企业集团在西屋电气公司（Westinghouse Electric）的大部分股份提出了希望，新一代的发电厂将在郊游中更安全，更小，更便宜。
然而，许多项目的成本超支，技术问题和监管挑战导致东芝宣布在核业务中宣布下降63亿美元，并计划将其在公司股份的股份下载。
“当时看起来很重要，但变成了一团糟。”说麻省理工学院教授迈克尔·戈莱（Michael Golay）。
国际能源机构估计核能时，东芝的撤退到来容量到2050年，将需要两倍，以防止全球温度升高超过2摄氏度。
