Weiterentwicklung von niedrig-aktivierenden 9%Cr Stählen

Speziell für die Fusion entwickelte neue 9%Cr Stähle (EUROFER97 Weiterentwicklung) werden detailliert charakterisiert. Diese Untersuchungen umfassen dabei z. B.:

• Gefügecharakterisierung (Lichtmikroskopie)
• Bestimmung der sekundären Ausscheidungen (Nitrid- und Carbidanteile) mittels TEM-Replika
• Phasenanteile und Kristallographische Bestimmung durch Electron-backscatter-diffaction (EBSD). 

Mikrostrukturcharakterisierung von Neutronen-bestrahlten Materialien
Analyse von strahlungsinduzierten Schäden an einer Stahlprobe
Die Veränderung der mechanischen Eigenschaften von metallischen Werkstoffen durch Neutronenbestrahlung wird durch Veränderung in deren Mikrostruktur bestimmt. Diese Veränderungen werden maßgeblich durch die Bestrahlungstemperatur und Dosis beeinflusst. Die Bestrahlungsexperimente wurden in High Flux Reactor (HFR) in Petten und in BOR-60 Forschungsreaktor Dimitrovgrad (Russland) durchgeführt. Die Aufgabe der Transmissionselektronenmikroskopie ist die Abbildung und quantitative Charakterisierung von Strahlungsinduzierten Defekten wie Versetzungsringen und He gefüllten Bläschen.

Beryllium und Beryllide
Untersuchung von Be Proben aus HIDOBE Bestrahlungsexperimenten. Abbildung hexagonaler Bläschen und 3D Rekonstruktion deren Form. 
Zielpräparation von TEM-Lamellen aus neutronenbestrahltem Beryllium am Focused Ion Beam (FIB/SEM) im Kontrollbereich des Fusions-Material-Labors.

Niedrig-aktivierende 9%-Cr Stähle
Untersuchung von verschiedenen Niedrigaktivierenden Stählen bestrahlt bis 16dpa im Temperaturbereich von 250°C bis 450°C im Rahmen des SPICE Bestrahlungsprogramms.
Untersuchung von verschiedenen Niedrigaktivierenden Stählen bestrahlt bis 32dpa bei Temperatur von 330°C im Rahmen des ARBOR Bestrahlungsprogramms.

Wolfram und Refraktärmetalle
TEM Untersuchung von neutronenbestrahlten W Proben. Die Bestrahlung erfolgte bis zu einer Dosis von 1.6 dpa bei 900°C in HFR in Petten. Die Untersuchungen erfolgten in enger Kooperation mit der University of Oxford, UK
 

Datenbearbeitung mittels maschinenlernende Algorithmen

Mit der Einführung neuerer Elektronenmikroskope wie dem Thermofisher Talos sind groß angelegte analytische Untersuchungen im Nanometerbereich in der Materialwissenschaft heute üblich. So spielt zum Beispiel die Kenntnis der Größe, Verteilung und Zusammensetzung von nanoskaligen Ausscheidungen eine entscheidende Rolle für das Verständnis und die Erklärung der makroskopischen Eigenschaften eines Materials. Dieses Wissen kann durch die Erfassung von energiedispersiven Röntgenstralen (EDX) oder Elektronenenergieverlust- (EEL) Datensätzen gewonnen werden. Im Falle einer mehrphasigen Probe wie EUROFER-Stählen oder Beryllium einschließlich Verunreinigungsphasen ist die Auswertung und Interpretation dieser Daten jedoch selbst für einen erfahrenen Wissenschaftler nicht trivial. Maschinenlernende Algorithmen, insbesondere Zerlegungsalgorithmen wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder Blind Source Separation (BSS) Algorithmen sind in diesen Fällen äußerst wertvoll, um die elementare Zusammensetzung jeder einzelnen Phase zu verstehen. Darüber hinaus können sie zur Rauschunterdrückung eingesetzt werden. Diese Algorithmen arbeiten so, dass sie die Komponenten des Ausgangsdatensatzes nach ihrer Varianz sortieren. Der Anteil der Varianz fällt zunächst exponentiell ab und wird dann linear. Für die weitere Analyse bleiben nur die Komponenten des exponentiellen Abfalls erhalten. Die Algorithmen liefern zwei Arten der Ausgabe: (i) die Faktoren (im Signalraum) und (ii) die Ladungen (im Navigationsraum). Die erhaltenen Daten können z.B. als Grundlage für die Erklärung mechanischer Eigenschaften wie Duktilität, Zähigkeit usw. oder für die Modellierung und Verifizierung thermodynamischer Daten verwendet werden.