华北电力大学核科学与工程学院教授佟振峰2025年11月14日，在深圳核博会材料老化与服役安全论坛发表《奥氏体不锈钢辐照肿胀行为与评估技术》主旨报告。
报告围绕VVER堆芯围板用奥氏体不锈钢的辐照肿胀问题展开，说明其厚度大、服役温度可能接近肿胀敏感峰值，因此在设计寿命内必须严格评估。研究通过中子场与温度场计算、团簇动力学模型、机器学习替代模型和离子辐照实验相结合，建立并校准辐照肿胀评估方法，后续还需用铁离子辐照结果进一步验证。
关键点
1. VVER堆芯围板需要重点考虑辐照肿胀（00:40）
报告指出，常规压水堆堆芯围板较薄，服役温度通常难以达到奥氏体不锈钢辐照肿胀敏感区；而VVER堆芯围板厚度约十厘米，部件体量大且不可更换，辐照引起的伽马热沉积和缓发中子加热可能使温度达到四百多度，因此六十年设计寿命内必须严格评估辐照肿胀。
2. 奥氏体不锈钢的优势、缺陷机制与数据不足（02:40）
奥氏体不锈钢具有较好的高温性能和抗腐蚀性能，但辐照后空位型缺陷容易聚集长大形成空洞，从微观上导致肿胀。报告还指出，低剂量率会使肿胀敏感峰值向低温方向移动，增加压水堆环境风险；同时，四百度左右服役温度下兼具运行数据和微观数据的辐照资料较少，给模型建立和验证带来困难。
3. 先确定中子场与服役温度场（04:45）
研究的第一步是计算堆芯围板的中子分布、伽马释热沉积和缓发中子热效应，并结合VVER六角形堆芯设计及冷却相关参数，通过热工水力计算得到部件服役温度。这些参数用于定义堆芯围板在六十年甚至更长寿命下的具体服役工况。
4. 基于团簇动力学建立缺陷演化模型（06:09）
模型采用速率理论和团簇动力学方法，将辐照产生的缺陷分为间隙型和空位型，并为缺陷产生、淹没以及相互反应建立方程。报告提到，单纯从分子动力学或第一性原理向上多尺度传递参数会产生较大偏差，因此转向用实验数据反向驱动模型发展。
5. 引入物理机制并用实验数据验证模型（07:19）
研究在模型中加入缺陷可移动性等机制，例如将间隙原子移动性从单原子三维移动调整为四原子团簇三维移动，使计算结果与实验数据更吻合。随后又把氦因素和级联损伤与已有缺陷的叠加效应纳入模型，并用散裂中子源辐照铁素体马氏体钢数据验证，加入级联叠加后与实验中氦泡分布吻合更好。
6. 面向目标材料开展初步肿胀计算（10:50）
模型建立后，研究将其用于VVER堆芯围板目标材料十八铬十镍钛奥氏体不锈钢，并与少量已有肿胀数据进行对照，结果总体可接受。但报告强调，团簇动力学的关键难点在于参数选择，人工调参可能只对某些数据有效，难以保证最优和可推广。
7. 用机器学习替代模型规范参数反演（11:47）
为解决参数选择问题，研究引入机器学习概念建立替代模型，将关键影响参数纳入其中，并与团簇动力学结果进行对比，二者基本一致。随后利用实验数据进行逆向求参，系统确定关键参数范围，并讨论这些参数对奥氏体不锈钢缺陷演化的影响。
8. 纯机器学习用于对比但实际应用受限（14:01）
研究还收集了较多奥氏体不锈钢辐照肿胀数据，尝试用纯数据驱动的机器学习方法分析影响因素。报告认为，机器学习能较好寻找规律，但难以给出监管或安全分析中更容易接受的明确数学表达，因此主要用于比较其结果与团簇动力学模型之间的差异。
9. 通过离子辐照实验标定和检验模型（15:14）
最终目标是使用核电厂提供的真实材料开展离子辐照或注入实验，以标定模型。氦离子注入实验用于分析空位型缺陷尺度和密度、析出相界面对缺陷的俘获作用以及缺陷阱强度等参数；实验还结合正电子湮没谱，观察到空位型缺陷和氦泡共存。后续铁离子辐照和透射电镜分析将用于进一步验证整体工作。
时间线
00:00 - 主持人介绍华北电力大学童振峰教授及其关于奥氏体不锈钢辐照肿胀行为与评估技术的报告题目。
00:17 - 报告人致谢并说明报告聚焦堆内构件材料，随后引出压水堆与VVER堆芯围板在辐照肿胀风险上的差异。
02:40 - 报告进入前期调研部分，讨论奥氏体不锈钢辐照肿胀的微观来源、温度和剂量率影响，以及相关实验数据稀缺的问题。
04:45 - 研究流程转向工程工况确定，先计算中子场、释热和服役温度，为后续材料肿胀计算提供边界条件。
06:09 - 报告介绍团簇动力学模型的建立方法，并说明从多尺度参数传递转向实验数据反向驱动的建模思路。
07:19 - 模型进一步加入缺陷迁移、氦效应和级联叠加等机制，并通过已有辐照实验数据进行验证和修正。
10:50 - 研究将模型应用到目标堆芯围板材料，获得初步结果，同时发现参数选择需要更规范的方法。
11:47 - 报告引入机器学习替代模型，对关键参数进行逆向求解和范围确定，使模型参数选择更系统化。
14:01 - 研究尝试纯机器学习分析辐照肿胀数据，用于理解影响因素并与机制模型对照，但指出其工程应用存在局限。
15:14 - 报告转入实验验证，介绍氦离子注入、微观表征和正电子湮没谱结果，用于标定缺陷演化相关参数。
17:43 - 报告总结已建立堆芯围板辐照肿胀模型和机器学习替代模型，并说明后续将用铁离子辐照结果进一步验证。
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华北电力大学核科学与工程学院教授佟振峰在深圳核博会报告奥氏体不锈钢辐照肿胀评估技术进展
2025年11月14日，在深圳核博会材料老化与服役安全论坛上，华北电力大学核科学与工程学院教授佟振峰作题为《奥氏体不锈钢辐照肿胀行为与评估技术》的主旨报告，围绕核反应堆堆内构件长期服役中的材料辐照损伤问题，系统介绍了奥氏体不锈钢辐照肿胀机理、VVER堆芯围板服役工况计算、基于团簇动力学的肿胀模型构建，以及机器学习和离子辐照实验在模型标定与验证中的应用。
报告指出，奥氏体不锈钢因具备良好的高温性能和抗腐蚀性能，被广泛用于核反应堆内部构件，但在长期中子辐照环境下，材料内部空位型缺陷容易聚集长大并形成空洞，最终引发宏观肿胀。与普通压水堆堆芯围板相比，VVER堆芯围板厚度可达约10厘米，部件体量更大，且不可更换。由于伽马热沉积和缓发中子热效应，其服役温度可能达到400℃以上，接近奥氏体不锈钢辐照肿胀敏感温区，因此在60年至80年寿命评估中，堆芯围板辐照肿胀风险必须被重点考虑。
佟振峰介绍，奥氏体不锈钢辐照肿胀对温度和剂量率高度敏感，在低剂量率条件下，肿胀峰值温度可能向低温方向移动，这使压水堆环境下的肿胀风险更加值得关注。当前相关研究面临的重要困难在于数据不足。快堆领域关于奥氏体不锈钢辐照肿胀的研究较多，但快堆服役温度通常高于550℃，而VVER堆芯围板更关注约400℃至450℃的温区，既包含运行数据又包含微观缺陷信息的完整数据较为稀缺。
针对堆芯围板实际服役环境，研究团队建立了VVER六角形堆芯计算模型，并通过中子输运计算获得堆芯围板中子场分布。为提高计算效率，模型中可采用八分之一几何结构并借助对称性进行扩展。在温度场方面，研究综合考虑伽马热沉积和缓发中子热对堆芯围板的加热作用，并引入VVER堆冷却剂及热工水力参数，从而获得更接近实际工况的服役温度，为后续辐照肿胀模型提供关键输入。
在模型构建方面，团队采用速率理论和团簇动力学方法，描述辐照缺陷的产生、湮灭、迁移、聚集及相互反应过程，并将缺陷区分为间隙型缺陷和空位型缺陷。佟振峰表示，研究初期曾尝试将分子动力学和第一性原理结果向上尺度传递，但在实际应用中发现参数偏差较大，难以找到统一基准点，因此逐步转向由实验数据反向驱动模型发展的技术路线。
报告还介绍了模型物理机制的改进。研究团队在模型中引入间隙原子团簇迁移机制，将传统单间隙原子的三维迁移扩展为四原子间隙团簇的三维迁移。对比结果显示，这一机制能够改善模型与实验数据的吻合程度。为进一步检验空位型缺陷演化模型，团队还利用铁素体/马氏体钢在散裂中子源中的辐照实验数据开展验证。由于散裂源辐照会产生氦，氦易与空位型缺陷结合，因此适合用于分析氦泡形成、氦-空位结合以及缺陷演化过程。
在模型拓展中，团队进一步考虑了级联叠加效应。辐照是持续动态过程，后续中子入射会产生新的初级离位原子，新损伤区会与已有缺陷发生叠加和相互作用。加入这一效应后，模型对实验中氦泡分布的预测吻合度得到提升。计算结果还显示，氦泡中的氦空位比会从较宽范围逐渐收敛，并最终稳定在约0.6左右，这与部分分子动力学研究结果一致，表明该比例下氦泡趋于稳定。
面向VVER堆芯围板材料，研究团队将模型应用于18Cr-10Ni-Ti类奥氏体不锈钢，并与有限的实验堆加速辐照数据进行了对比。初步结果显示，模型趋势与实验数据基本一致。不过，目前可获得的18Cr-10Ni-Ti辐照肿胀数据仅有60多个，数据量不足仍限制着模型拟合精度和趋势判断可靠性，后续仍需更多辐照数据支撑模型优化。
针对团簇动力学模型中参数选择困难的问题，团队引入机器学习方法建立替代模型，以提高参数选择的程序化、规范化和可重复性。通过替代模型与团簇动力学模型结果对比，可以确认两者具有较好一致性；再结合实验数据进行逆向求参，确定关键参数范围，并分析不同参数对缺陷演化和肿胀行为的影响。研究团队还探索了纯机器学习模型，用数据驱动方式寻找奥氏体不锈钢辐照肿胀的影响规律。佟振峰指出，纯机器学习能够较好捕捉数据规律，但难以给出明确数学表达式和物理解释，因此在核安全分析和监管应用中的接受度仍有限，更适合作为辅助工具，用于对比影响因素并帮助理解物理模型结果。
在实验验证方面，团队对核电厂提供的真实材料开展氦离子注入实验，注入剂量约为1×10¹⁶和1×10¹⁷ ions/cm²，用于研究空位型缺陷尺度、密度及氦泡行为，并为模型中的析出相界面吸附、缺陷阱强度等关键参数提供标定依据。实验同时考察了不同温度下缺陷形成与演化差异，以及弥散析出相如碳化钛界面对氦-空位缺陷的俘获作用。通过正电子湮没谱测试，研究人员发现一定注入区域内空位型缺陷与氦泡共存，且温度对空位型缺陷形成和演化具有明显影响。
佟振峰表示，目前团队已完成铁离子辐照实验并制备了FIB样品，后续将开展透射电镜表征，以进一步验证整体模型的可靠性。围绕VVER堆芯围板长期服役安全需求，研究已形成涵盖中子场与温度场计算、团簇动力学模型建立、机器学习参数反演、离子辐照实验标定与微观表征验证的辐照肿胀评估框架。未来工作将继续增加18Cr-10Ni-Ti奥氏体不锈钢辐照肿胀数据，完善铁离子辐照样品分析，并进一步检验模型对真实堆芯围板材料长期服役肿胀行为的预测能力。
