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Modelling dislocation density evolution in UO2 under irradiation
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AI
DOI：10.1016/j.jnucmat.2026.157084.png)
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摘要
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位错演化在确定轻水堆中照射的氧化物核燃料的高燃耗重构程度方面起着关键作用。由于高度重构燃料的形成改变了燃料本身的特性，燃料性能代码通常利用将位错密度与通过拟合实验数据直接获得的参数相关联的相关性。然而，此类相关性可能无法预测在超出这些数据推导条件的高燃耗重构起始。在本工作中，我们提出了一个用于描述二氧化铀在辐照下点缺陷和扩展缺陷演化的机理模型。该模型基于速率理论方法和辐照下UO2晶体中发生的现象的平均场表示，并作为温度的函数。我们通过将其预测与不同燃耗下辐照核燃料的测量位错密度进行比较，展示了该模型的能力。此外，我们提出了一种基于神经网络的代理模型，用于在工业燃料性能代码中实现灵活且快速运行的解决方案。该神经网络使用开发机理模型的结果进行训练，可作为独立模型或作为燃料性能代码的集成模块使用。
Keyword:
UO2 fuel
Rate theory
Irradiation effects
Dislocations
High burn-up structure
Fuel performance codes
