著者
ダミアン・ペレット博士、フランス原子力委員会研究開発科学者
ジャン・リュック・デュソソワ博士、フランス原子力委員会研究開発科学者
コンテクスト
高レベル核廃棄物のガラス化のためのガラス配合は、長年研究されてきました。ガラス材料は、1960 年代初頭にカナダ、フランス、米国、ドイツ、ロシアなど多くの国で高レベル核廃棄物の処理に選ばれました。ガラスは溶解しにくく、化学的に安定しているため、放射性核種をガラス マトリックス内に長期間閉じ込めることができます。工業プロセスでは、液体廃棄物を炉で焼成し、粉砕したガラス (フリット) と混合します。次に、溶融ガラスをステンレス スチール製の容器に注ぎ、安定した形状に固化します。
原子核ガラスは、その配合の複雑さに加え、工業用ガラス化プロセスに特有の要件も満たす必要があります。そのため、配合データ、物理的および化学的特性、ガラス化プロセスに関連するデータなど、大量のデータを継続的に処理する必要があります。
口頭発表の内容
2010 年、JMP ソフトウェアは、原子炉ガラスの配合を開発する研究開発チームによってフランス原子力委員会に導入されました。2011 年にデンバーで開催された Discovery Summit カンファレンスでは、JMP 統計分析プラットフォームを使用して、非常に複雑なガラス組成ドメインを比較する方法を紹介しました。問題のガラス配合の複雑さを考慮すると、実験計画法 (DOE) アプローチを使用する必要があります。2011 年に、JMP 9 統計分析プラットフォームが当時のすべての仕様を完全に満たしていなかった理由を説明しました。しかし、それ以来、JMP 開発者によって多くの改良が行われ、JMP 11 では、制約の厳しい実験ドメインを調査するために、混合 DOE を生成および分析するための強力な方法を提供しています。プレゼンテーションでは、混合設計の基礎を説明し、線形制約のある 7 成分の混合物を例に、JMP Pro 11 混合 DOE プラットフォームの使用方法を示します。私たちは、他の市販ソフトウェア パッケージを使用して約 10 年間使用してきた従来の「距離ベースの設計」アプローチと、JMP で生成された最適な設計を比較します。たとえば、D 効率や予測の平均分散など、さまざまな最適基準が考慮されます。
JMP 開発者は、フィット モデルとステップワイズ プラットフォームの改良にも取り組んでおり、これにより、より正確な特性対組成予測モデルを構築できます。プレゼンテーションでは、JMP DOE プラットフォームから取得した結果だけでなく、外部データセットから取得した結果を JMP で分析する方法を紹介します。粘度 - 組成モデルの例を示し、予測プロファイラー ツールがこのアプリケーションに非常に役立つ理由を説明します。最後に、JMP 多変量プラットフォーム (PCA およびクラスタリング) が、原子核ガラス配合の分野で数十年にわたって生成してきたビッグ データ セットの分析に非常に役立つことを説明します。
文献
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