<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autoren
Damien Perret, PhD, Forschungs- und Entwicklungswissenschaftler, französische Atomenergiekommission
Jean Luc Dussossoy, PhD, Forschungs- und Entwicklungswissenschaftler, französische Atomenergiekommission
Kontext
Glasformulierung für die Verglasung von hochradioaktiven Abfällen wird seit vielen Jahren untersucht. Glasmaterial wurde Anfang der 1960er Jahre von vielen Ländern wie Kanada, Frankreich, den USA, Deutschland und Russland für die Aufbereitung von Atommüll auf hohem Niveau ausgewählt. Da sich Glas schwer lösen lässt und chemisch stabil ist, können Radionukleide für lange Zeit in einer Glasmatrix eingeschlossen werden. Während des industriellen Prozesses werden flüssige Abfälle kalziniert und in einem Ofen mit zerkleinertem Glas (Fritte) gemischt. Geschmolzenes Glas wird dann in Edelstahlkanister gegossen, wo es sich zu einer stabilen Form verfestigt.
Neben der Komplexität seiner Formulierung muss das Kernglas auch Anforderungen erfüllen, die für den industriellen Verglasungsprozess spezifisch sind. Infolgedessen müssen große Datenmengen kontinuierlich verarbeitet werden, einschließlich Formulierungsdaten, physikalischen und chemischen Eigenschaften und Daten, die sich auf den Verglasungsprozess beziehen.
Inhalt der mündlichen Präsentation
Im Jahr 2010 wurde die JMP-Software bei der französischen Atomenergiekommission von Forschungs- und Entwicklungsteams implementiert, die Kernglasformulierung entwickeln. Auf der Discovery Summit-Konferenz in Denver im Jahr 2011 haben wir gezeigt, wie wir die statistischen Analyseplattformen von JMP verwenden, um Glaszusammensetzungsdomänen mit einem hohen Maß an Komplexität zu vergleichen. Angesichts der Komplexität der fraglichen Glasformulierung muss ein Design of Experiments (DOE) -Ansatz verwendet werden. Im Jahr 2011 haben wir erklärt, warum die statistischen Analyseplattformen von JMP 9 zu diesem Zeitpunkt nicht alle unsere Spezifikationen genau erfüllten. Seitdem wurden jedoch viele Verbesserungen von JMP-Entwicklern vorgenommen, und JMP 11 bietet leistungsstarke Methoden zum Generieren und Analysieren von Mixture-DOEs, um stark eingeschränkte experimentelle Domänen zu untersuchen. Während der Präsentation geben wir einige Grundlagen zu Mischungsdesigns und zeigen, wie wir die JMP Pro 11 Mixture DOE-Plattform verwenden, am Beispiel eines 7-Komponenten-Gemisches mit linearen Einschränkungen. Wir vergleichen den früheren Ansatz des "Distance-based Design", den wir seit etwa zehn Jahren verwenden, mit anderen kommerziellen Softwarepaketen, wobei optimale Designs mit JMP erstellt werden. Es werden verschiedene Optimalitätskriterien berücksichtigt, wie zum Beispiel die D-Effizienz und die durchschnittliche Varianz der Vorhersage.
Die JMP-Entwickler haben auch Anstrengungen unternommen, um die Plattformen Fit Model und Stepwise zu verbessern, die es ermöglichen, noch genauere Vorhersagemodelle für die Erstellung von Eigenschaften zu erstellen. Während der Präsentation zeigen wir, wie JMP die Analyse von Ergebnissen der JMP DOE-Plattform sowie von Ergebnissen aus externen Datensätzen ermöglicht. Wir stellen das Beispiel eines Viskositätszusammensetzungsmodells vor und erklären, warum das Prediction-Profiler-Tool für diese Anwendung sehr nützlich ist. Schließlich wird erläutert, wie die JMP Multivariate-Plattform (PCA und Clustering) für die Analyse großer Datensätze, die wir seit Jahrzehnten im Bereich der Kernglasformulierung generieren, von großer Bedeutung ist.
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