<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autores
Damien Perret, PhD, científico de investigación y desarrollo, Comisión Francesa de Energía Atómica
Jean Luc Dussossoy, PhD, científico de investigación y desarrollo, Comisión Francesa de Energía Atómica
Contexto
La formulación de vidrio para la vitrificación de desechos nucleares de alto nivel ha estado bajo investigación durante muchos años. El material de vidrio ha sido elegido a principios de la década de 1960 por muchos países, como Canadá, Francia, Estados Unidos, Alemania y Rusia, para el acondicionamiento de desechos nucleares de alto nivel. Debido a que el vidrio es difícil de disolver y es químicamente estable, los radionucleidos pueden confinarse en una matriz de vidrio durante largos períodos de tiempo. Durante el proceso industrial, los residuos líquidos se calcinan y se mezclan con vidrio triturado (frita) en un horno. El vidrio fundido se vierte luego en recipientes de acero inoxidable donde se solidifica en una forma estable.
Además de la complejidad de su formulación, el vidrio nuclear también debe cumplir con los requisitos específicos del proceso de vitrificación industrial. En consecuencia, se deben procesar continuamente grandes cantidades de datos, incluidos datos de formulación, propiedades físicas y químicas, y datos relacionados con el proceso de vitrificación.
Contenido de la presentación oral.
En 2010, los equipos de I + D que desarrollan la formulación de vidrio nuclear implementaron el software JMP en la Comisión Francesa de Energía Atómica. En la Conferencia Discovery Summit celebrada en Denver en 2011, mostramos cómo utilizamos las plataformas de análisis estadístico JMP para comparar los dominios de composición de vidrio con un alto grado de complejidad. Teniendo en cuenta la complejidad de la formulación de vidrio en cuestión, se debe utilizar un enfoque de Diseño de Experimentos (DOE). En 2011, explicamos por qué las plataformas de análisis estadístico JMP 9 no cumplían exactamente con todas nuestras especificaciones en ese momento. Sin embargo, desde entonces, los desarrolladores de JMP han hecho muchas mejoras, y JMP 11 proporciona métodos poderosos para generar y analizar DOE de mezclas, a fin de investigar dominios experimentales altamente restringidos. Durante la presentación, proporcionamos información básica sobre los diseños de mezclas y mostramos cómo usamos la plataforma DOE de mezclas JMP Pro 11, tomando el ejemplo de una mezcla de 7 componentes con restricciones lineales. Comparamos el enfoque anterior de "diseño basado en la distancia" que hemos estado utilizando durante unos diez años mediante el uso de otros paquetes de software comerciales, con diseños óptimos generados con JMP. Se consideran varios criterios de optimalidad, como la eficiencia de D y la varianza promedio de la predicción, por ejemplo.
Los desarrolladores de JMP también han realizado esfuerzos para mejorar las plataformas Fit Model y Stepwise, que permiten construir modelos predictivos de propiedad a composición aún más precisos. Durante la presentación, mostramos cómo JMP permite analizar los resultados obtenidos de la plataforma JMP DOE, así como los resultados de conjuntos de datos externos. Presentamos el ejemplo de un modelo de composición de viscosidad y explicamos por qué la herramienta Prediction Profiler es muy útil para esta aplicación. Finalmente, explicamos cómo la plataforma multivariable JMP (PCA y Clustering) es muy relevante para analizar grandes conjuntos de datos que hemos estado generando durante décadas en el campo de la formulación de vidrio nuclear.
Bibliografía
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