Autori
Damien Perret, PhD, scienziato di ricerca e sviluppo, Commissione francese per l'energia atomica
Jean Luc Dussossoy, PhD, Ricercatore e Sviluppo, Commissione Francese per l'Energia Atomica
Contesto
La formulazione del vetro per la vetrificazione di scorie nucleari di alto livello è stata oggetto di studio per molti anni. Il materiale in vetro è stato scelto all'inizio degli anni '60 da molti paesi, come Canada, Francia, USA, Germania e Russia, per il condizionamento di scorie nucleari di alto livello. Poiché il vetro è difficile da sciogliere ed è chimicamente stabile, i radionucleidi possono essere confinati in una matrice di vetro per lunghi periodi di tempo. Durante il processo industriale, le scorie liquide vengono calcinate e mescolate con vetro frantumato (fritta) in una fornace. Il vetro fuso viene quindi versato in contenitori di acciaio inossidabile dove si solidifica in una forma stabile.
Oltre alla complessità della sua formulazione, il vetro nucleare deve anche soddisfare requisiti specifici del processo di vetrificazione industriale. Di conseguenza, grandi quantità di dati devono essere elaborate in modo continuo, inclusi dati di formulazione, proprietà fisiche e chimiche e dati relativi al processo di vetrificazione.
Contenuto della presentazione orale
Nel 2010, il software JMP è stato implementato presso la Commissione francese per l'energia atomica da team di ricerca e sviluppo che sviluppano formulazioni di vetro nucleare. Alla conferenza Discovery Summit tenutasi a Denver nel 2011, abbiamo mostrato come utilizziamo le piattaforme di analisi statistica JMP per confrontare domini di composizione del vetro con un elevato grado di complessità. Considerata la complessità della formulazione del vetro in questione, è necessario utilizzare un approccio di progettazione degli esperimenti (DOE). Nel 2011, abbiamo spiegato perché le piattaforme di analisi statistica JMP 9 non soddisfacevano esattamente tutte le nostre specifiche in quel momento. Tuttavia, da allora sono stati apportati molti miglioramenti dagli sviluppatori JMP e JMP 11 fornisce potenti metodi per generare e analizzare DOE di miscela, al fine di esaminare domini sperimentali altamente vincolati. Durante la presentazione, forniamo alcune nozioni di base sulle progettazioni di miscela e mostriamo come utilizziamo la piattaforma DOE di miscela JMP Pro 11, prendendo come esempio una miscela a 7 componenti con vincoli lineari. Confrontiamo il precedente approccio di "progettazione basata sulla distanza" che utilizziamo da circa dieci anni con altri pacchetti software commerciali, con progettazioni ottimali generate con JMP. Vengono considerati vari criteri di ottimalità, come ad esempio D-efficienza e varianza media della previsione.
Gli sviluppatori JMP hanno anche compiuto sforzi per migliorare le piattaforme Fit Model e Stepwise, che consentono di costruire modelli predittivi proprietà-composizione ancora più accurati. Durante la presentazione, mostriamo come JMP consente di analizzare i risultati ottenuti dalla piattaforma JMP DOE, nonché i risultati provenienti da set di dati esterni. Presentiamo l'esempio di un modello viscosità-composizione e spieghiamo perché lo strumento Prediction Profiler è molto utile per questa applicazione. Infine, spieghiamo come la piattaforma JMP Multivariate (PCA e Clustering) sia molto rilevante per analizzare i grandi set di dati che generiamo da decenni nel campo della formulazione del vetro nucleare.
Bibliografia
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