橡树岭国家实验室（ORNL）的Peregrine软件通过实时捕捉激光扫描、熔池影像、飞溅颗粒等过程数据并数字化，构建“缺陷-性能”关联地图，实现零件质量在打印过程中的实时自证合规。其发布的全新数据集，正推动增材制造质量控制从“经验依赖”向“数据驱动”转型——未来行业竞争的核心将从设备硬件转向数据与算法的协同。这也让所有增材制造企业不得不思考：质量控制，还能仅靠经验吗？

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

橡树岭国家实验室（ORNL）的Peregrine软件——用于监测和分析粉末床增材制造（L-PBF）所生产零件——已发布其最新的数据集。

l 数据集背景与目标
美国能源部制造示范工厂（MDF）生成了此新数据集，作为一项研究的一部分，旨在建立制造异常、内部缺陷与最终力学性能之间的强相关性。

l 数据集核心内容
该数据集包含激光粉末床熔融（L-PBF）的最先进监测数据，L-PBF技术利用激光熔化并熔合金属粉末以形成金属零件的各层。数据集具体涵盖：

• 设备工艺参数与传感器数据；
• 零件几何形状；
• 3D打印过程的多角度、多光照条件高清图像（整合高分辨率可见光、近红外成像及打印后零件的X射线扫描数据）。

l Peregrine软件的AI监测机制
“Peregrine在打印过程中采集图像，利用人工智能（AI）查找异常。对每一层都执行此操作，从而构建所有可能存在问题位置的三维地图，然后尝试预测其中哪些可能导致最终零件出现问题。”

—ORNL制造系统分析组研究员

Peregrine软件的定制算法通过图像像素值细致分析边缘、线条、拐角和纹理的构成，并在打印过程中向操作员发送问题警报，以便快速调整。其核心技术为动态多标签分割卷积神经网络（DMSCNN），可分析多传感器数据以实现异常检测与警报触发。

l 典型应用：飞溅缺陷监测
L-PBF 3D打印中常见飞溅现象——激光熔化金属粉末时，熔融材料被喷射出，飞溅颗粒可能落在零件其他区域，影响整体质量。新数据集包含：

• DMSCNN对飞溅缺陷的分割结果；
• 经受飞溅诱导缺陷的疲劳测试试样数据。

l 技术价值与应用前景
这一信息集合为增材制造（AM）过程数字化合格鉴定的AI模型开发提供支持。通过使用改进的开源Peregrine数据集，研究人员和制造商可为其金属3D打印零件开发更智能、自适应的质量保证（QA）与质量控制（QC）系统。

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▲ 算法推动核能装备开发
© ORNL

3D科学谷洞察
从提高效率到增强核安全-3D打印的影响

“3D打印技术能够制造出足以承受核反应堆极端环境的坚固材料，并生成以前难以生成或不可能生成的复杂形状。3D打印技术在核工业中的具体应用包括核反应堆元件制造（核反应堆堆芯制造、核燃料组件隔离栅、核燃料组件下管座、核反应堆压力容器制造等等） 、核辐射屏蔽材料、核电厂消防泵叶轮等等，这些应用揭示了3D打印技术在核工业中的多样化和潜力，从提高制造效率到增强核安全，3D打印技术正在成为核能领域的一个重要制造方式。”

 算法驱动

在核工业中，3D打印部件的检测通常会遇到各种挑战，其中3D打印部件的质量检测通常依赖于高精度的计算机断层扫描（CT扫描），这些扫描利用X射线技术，对部件的内部结构进行详尽的检查，以确保无缺陷。然而，传统方法不仅耗时，而且昂贵。

此外，在核反应堆中取出的材料往往含有放射性，因此，长时间的X射线CT扫描不仅对实验室技术人员的安全构成威胁，还会因为辐射导致探测器磨损，限制使用寿命和图像准确性。这些挑战涉及到技术、安全、成本和环境等多个方面，需要通过技术创新和严格的质量控制流程来克服。

虽然3D打印部件的检查时间可能因应用而异，但专家估计它可能占总生产时间的 25% 左右。这就是为什么检查过程越复杂，就越难以快速高效地交付产品。

在AM-增材制造行业，多家技术提供商已将开发能够快速高效检查的检查解决方案作为其核心业务。来自 ORNL美国国家橡树岭实验室的核能部门的研究人员加入了这一行列，他们创建了一种软件算法，将用于核应用的3D打印零部件的检查时间缩短了85%。研究人员现在正在为爱达荷国家实验室 (INL) 训练算法，以便将类似的方法应用于辐照材料和核燃料。

ORNL 的新软件算法使用机器学习快速重建和分析图像，从而显着减少执行检查所需的成本、时间和扫描次数。

INL的研究人员应用 ORNL 的新算法，在不到 5 小时的扫描时间内分析了 30 多个3D打印样品部件。如果没有该软件，每次扫描将需要30多个小时才能完成，这为放射性物质和燃料的潜在应用打开了大门。

INL的研究人员通常会推迟检查间隔时间，延缓从核反应堆中取出的零件，以确保实验室技术人员的安全。长时间的X射线 CT扫描过程中产生的辐射也会磨损探测器，限制其使用寿命和图像的准确性。更短的扫描时间意味着每次扫描的辐射剂量更少，等待时间更短，同时能够获得更高质量的数据并更快地反馈给训练模型。

根据3D科学谷的市场洞察，这一突破性的进展不仅大幅降低了检测成本和时间，而且对核工业的质量控制流程产生了重大影响。该算法通过快速重建和分析计算机断层扫描（CT）图像，减少了执行检查所需的成本、时间和扫描次数，这种加速的检测能力为辐照材料和核燃料的应用开辟了新的可能性。

根据INL的仪器科学家兼衍射和成像小组负责人，这种算法的应用将显著提高操作安全，加快新材料的评估速度，并加速新核能理念从概念到电网实施的整个生命周期。

ORNL的研究员Amir Ziabari是该算法的开发者，他正在训练该软件，以便未来能应用于放射性物质和燃料的检查。

ORNL和INL之间的合作预计将加快新型反应堆的开发和部署，以实现电力部门脱碳，该软件技术得到了美国能源部先进材料和制造技术（AMMT）的资助，旨在加速新材料和制造技术的商业化进程，以支持美国制造业的创新和竞争力。

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近日，美国能源部橡树岭国家实验室公开发布了一组新的增材制造数据，行业和研究人员可以使用这些数据来评估和提高3D打印组件的质量。数据集的广度可以极大地促进仅使用打印过程中收集的信息来验证增材制造零件的质量的工作，而无需昂贵且耗时的后期生产分析。

▲ 人工智能模型对同一打印部件的数字副本（右）进行了分析，以定位其结构中的异常情况
© ORNL

人工智能将重新定义增材制造，解决制约3D打印产业化方面有关产品质量的两个关键挑战：Predictability（质量的可预测性）与Repeatability（质量的可重复性）。人工智能将成为3D打印技术的内核，赋能3D打印技术突破成本与可复制性的束缚，将扫平原型制造与量产之间的鸿沟，开辟指数级别增长之路，也将重新定义增材制造领域的诸多商业模式。

3D科学谷创始人王晓燕

▲ AI用于增材制造
© 3D科学谷白皮书

 独特能力

十多年来，美国能源部在橡树岭国家实验室 (ORNL) 的制造演示设施 (MDF) 定期采集数据，先进制造的早期研究加上对所得组件的全面分析，已经创建了大量有关3D打印机性能的信息。多年利用新型材料、机器和控制装置突破3D打印能力界限的经验为ORNL提供了开发和共享综合数据集的独特能力。

传统制造业受益于几个世纪的质量控制经验。然而，增材制造是一种较新的非传统方法，通常涉及用于监控零件质量的昂贵评估技术。这些技术可能包括破坏性机械测试或非破坏性X射线计算机断层扫描，可在不损坏物体的情况下创建物体的详细横截面图像。尽管信息丰富，但这些技术也有局限性——例如，它们很难在大型零件上执行。ORNL 的综合 3D 打印数据集可用于训练机器学习模型，以改进任何类型组件的质量评估。

3D科学谷了解到ORNL正在为行业提供值得信赖的数据集，用于产品认证，这个数据管理平台，旨在讲述增材制造组件的“完整故事”，目标是使用过程中的测量来预测3D打印部件的性能。

这个 230 GB 的数据集涵盖了五组不同几何形状零件的设计、打印和测试，所有这些零件均使用激光粉末床3D打印系统制成。研究人员可以访问机器健康传感器数据、激光扫描路径、30,000 张粉末床图像以及 6,300 次材料拉伸强度测试。

这是 ORNL 公开提供的一系列增材制造数据集中的第四个也是最广泛的数据集。以前的数据集主要关注在 MDF 上使用电子束粉末床和粘结剂喷射打印制成的零件的构造。用户可以搜索数据集以获取了解罕见故障机制、开发在线分析软件或模拟材料特性所需的特定信息。

ORNL 研究人员演示了如何通过使用 3D 打印过程中进行的测量来训练机器学习算法来应用数据集。与高性能计算方法相结合，经过训练的算法可以可靠地预测机械测试是否会成功。它还将预测零件极限拉伸强度的错误减少了 61%。

 智能中枢

全球范围内，增材制造正处在人工智能为其插上腾飞翅膀的前夕。根据德国ACAM亚琛增材制造中心，3D打印企业在全世界范围普遍来说并没有实现很好的盈利，一个关键点是从应用的产业化角度来看，可以实现盈利的制造模式应该是具有经济效益的数字驱动的端到端的制造工艺链为核心，而当前3D打印陷入在一个两难的境地，往往是当规模扩大的时候，随之而来的生产成本以级数级别的增加，这反过来使得要实现盈利成为非常具有挑战的事情。增材制造将朝着软件和数据驱动的自进化智造技术方向发展，人工智能的应用将使得硬件拥有更“聪明的大脑“，更”灵敏的神经“以及”更准确的双手“，让加工变得更高效。

如何实现更好的盈利？根据《AI未来进行式》，只有当业界预见到一些高价值的应用能够落地时，那些与之相关的耗资巨大的技术才会有机会不断发展、走向成熟。如果一种技术能解决某种特别关键的需求，一些公司往往愿意为该技术在发展初期的巨额投入甚至亏损买单，以换取后期依靠这种技术进行扩张、获取更高利润的可能性。可以遇见，在人工智能成为智能制造的智能中枢的历史节点，科研机构在推动3D打印成为软件和数据驱动的自进化智造技术方面将获得不断的长足进步，而未来则属于那些看得到趋势所在，并将趋势融入进自身发展中的企业。

人工智能将迅速推翻此前依靠试错累积的经验所搭建的竞争壁垒，并将依赖经验的人工成本对冲为企业发展劣势，聪明的企业将适当的布局和调整发展战略，以适应人工智能重新塑造增材制造领域的增长逻辑。

3D科学谷创始人王晓燕

算法的应用有助于提高增材制造过程的质量和效率，通过预测、检测和优化工艺参数来减少生产中的不确定性和潜在的缺陷。强化学习在原位优化中的应用表明，机器学习技术不仅限于静态的参数优化，还可以动态地用于改进生产过程。

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▲ 支持高通量3D打印
© ORNL

 提高效率与精度

Slicer 2的更新版软件旨在提高大幅面3D打印的切片效率和精度。Slicer 2通过优化切片算法和处理大型数据集的能力，显著提高了3D打印过程中的效率和可靠性。它能够与多种类型的3D打印机连接，创建集成平台并与传感器通信，以提高打印精度。ORNL Slicer 2具有500多种设置，能够控制单个零件、层或区域的内部结构、形状、温度和其他参数，并且能够与模拟软件连接，模拟增材制造过程中的热量和应力关系。该软件适用于颗粒热塑性塑料、长丝热塑性塑料、热固性塑料、混凝土、激光丝焊接、MIG 焊接和送粉定向能沉积AM增材制造系统。

ORNL Slicer 2的更新版本在GitHub上发布，它提供了易于添加的语法、网络功能、闭环反馈机制、完全控制路径过程的能力、对实验系统的支持，以及面向未来目标的开发计划。ORNL Slicer 2是一个开源计算机程序，已有50多家设备制造商、工业终端用户和大学在使用。这款软件的推出，有助于推动3D打印技术在金属和复合材料制成的大型物体上的应用。

根据ORNL 研究员Alex Roschli ，3D打印物体的质量与控制机器运动的刀具路径的准确性和复杂性直接相关。ORNL Slicer 2 软件可直接与各种类型的3D打印机连接，以创建集成平台，并与传感器通信以提高打印精度。Slicer 2 软件可提高增材制造过程的可靠性和可重复性，结果是增材制造商能够以比传统加工方法更少的机器和更低的成本生产大型工厂零件。

3D科学谷了解到目前ORNL Slicer 2 的研究在 ORNL 的能源部制造示范设施中进行。MDF 由能源部先进材料和制造技术办公室支持，是一个全国性的合作者联盟，与 ORNL 合作创新、启发和催化美国制造业的转型。ORNL Slicer 2 是一个开源计算机程序，可在 GitHub 上获取，并被 50 多家设备制造商、工业终端用户和大学使用。

 突破进行时

根据德国ACAM亚琛增材制造中心，3D打印极具潜力，然而当前3D打印企业在全世界范围普遍来说并没有实现很好的盈利，一个关键点是从应用的产业化角度来看，可以实现盈利的制造模式应该是具有经济效益的数字驱动的端到端的制造工艺链为核心，当前3D打印陷入在一个两难的境地，往往是当规模扩大的时候，随之而来的生产成本以指数级别的增加，这反过来使得要实现盈利成为非常具有挑战的事情。

如何实现高通量3D打印的智能化是突破两难境地的必须要经历的挑战。

在高通量3D打印方面，设备端呈现出越来越大、越来越快速的3D打印设备，材料端呈现出高通量快速合金开发解决方案，而Slicer 2这样的软件配合是应趋势而生。根据3D科学谷的市场观察，3D打印实际上是软件和数据驱动的自进化智造技术。增材制造软件正在由作为协调者的平台驱动实现更深入的合作，软件具有更多的模块化以及对自动化和数据库的更多关注，这是当前典型的发展趋势。通过生态系统平台支持的软件解决方案，将充分发挥其潜力。

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企业的发展需要建立在通往成功的战略之上，而战略需要建立在对行业的认知上，行业认知是企业发展的核心竞争力。Relativity Space 的创始人Tim Ellis有一个精湛的洞见，他认为市场上普遍对3D 打印没有真正了解的是，3D打印对制造的颠覆性实际上更像是从燃气内燃机过渡到电动，或从内部部署服务过渡到云，3D打印是一项很酷的技术，但更重要的是，3D打印实际上是软件和数据驱动的自进化智造技术。

根据德国ACAM亚琛增材制造中心，3D打印企业在全世界范围普遍来说并没有实现很好的盈利，一个关键点是从应用的产业化角度来看，可以实现盈利的制造模式应该是具有经济效益的数字驱动的端到端的制造工艺链为核心，而当前3D打印陷入在一个两难的境地，往往是当规模扩大的时候，随之而来的生产成本以级数级别的增加，这反过来使得要实现盈利成为非常具有挑战的事情。

除了对生产工艺的预测与控制，3D科学谷的市场研究发现数字驱动体现在多个层面上，其中一个层面是以数字化的方式描述材料结构并预测材料性能。

那么如何用一种节约时间和算力的方式来描述3D打印的复杂材料结构，这也是一种可以构建核心竞争力的认知能力。

人工智能+3D打印
© 3D科学谷白皮书

根据《AI未来进行式》，只有当业界预见到一些高价值的应用能够落地时，那些与之相关的耗资巨大的技术才会有机会不断发展、走向成熟。如果一种技术能解决某种特别关键的需求，一些公司往往愿意为该技术在发展初期的巨额投入甚至亏损买单，以换取后期依靠这种技术进行扩张、获取更高利润的可能性。不过根据3D科学谷的市场观察，目前，业界更多愿意承担巨大投入的通常来说是科研机构，在国家投入的推动下，科研机构在推动3D打印成为软件和数据驱动的自进化智造技术方面获得了长足的进步。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589152923003034?dgcid=author

 生成式人工智能描述材料

近日，ORNL橡树岭国家实验室通过一系列研究获得了数字材料增材制造方面的新见解，可以利用生成式人工智能模型来有效地生成材料结构的真实数字实现，从而实现更准确的性能预测。

计算模型是未来材料的开发、定制、鉴定和认证所需的重要工具。决定组件性能的材料属性是由跨多个长度尺度的基础材料结构驱动的。细观尺度特征，例如晶粒尺寸、晶粒形状、晶体结构和形态各向异性，极大地影响聚集体力学行为和局部晶粒尺度响应。晶体塑性有限元模型通过晶粒尺度结构的显式表示来捕获关键的细观物理现象。目前的标准描述符，例如晶粒尺寸、纵横比等不足以描述增材制造材料中显微照片结构的复杂空间排列。因此，需要建立更灵活的生成模型来合成真实的数字表示。

人工智能+3D打印
© 3D科学谷白皮书

受物理启发的方法，例如动力学蒙特卡罗算法、元胞自动机和相场方法，可以通过凝固物理的近似来实现细观尺度的生成，然而，这些方法需要过程模拟，这可能会产生大量的计算费用。

相反，替代方法侧重于根据经验生成模拟关键统计结构描述符的结构。针对特定晶体结构和晶粒形态的合成多晶聚集体存在多种方法，例如，Dream3D 是一种无处不在的工具，它利用许多统计描述符（晶粒尺寸、形状、方向、晶体结构等）来生成合成多晶实现。但是，某些材料确实表现出更复杂的空间方向模式。

值得注意的是，最近的一项工作实现了一种生成两相微观结构的方法，该框架是在 Tensorflow 中实现的，其中包括自动微分，并且能够极其有效地优化目标统计数据。概率方法，例如将微观结构处理为马尔可夫随机场，也使得能够生成复杂的数字微观结构。然而，这些方法假设结构行为是固定的，对于增材制造材料这些复杂结构的合成需要开发更灵活的生成模型。

最近的科研努力利用了现代机器学习方法的力量来生成合成微结构。目前，生成对抗网络（GAN）在该领域占据主导地位。这些网络已被证明对于生成三维多相微结构非常有效。然而，GAN 很难训练，并且容易受到模式崩溃等问题的影响。当生成器模型学会仅生成一类真实的图像时，就会发生模式崩溃。

针对以上问题与挑战，ORNL橡树岭国家实验室提出了一种用于生成式机器学习扩散概率模型，使用该模型生成的微观结构的方法很有前途，因为不需要识别或定义描述微观结构的“特征”；只需提供网络将模仿的示例。这一点很重要，例如可用于描述增材制造所产生目前不易生成的异质结构的微结构。虽然演示相对简单，但该方法的可行性令人兴奋，因为训练数据的增加和架构的扩展应该会进一步改善结果。未来的实现还可以通过统计值描述符的条件来包括更多的“灵活性”，例如 晶粒尺寸、空间统计、晶体织构等。

 首次考虑单相多晶

通过机器学习扩散概率模型，ORNL橡树岭国家实验室正在研究复杂的增材制造颗粒结构的变形行为问题，ORNL橡树岭国家实验室的数值工作流程是以数字方式生成这些结构，然后使用物理模型模拟它们的特性。

ORNL橡树岭国家实验室的工作是第一次考虑单相多晶的产生。这项工作是一个概念验证，证明了使用这些新型生成模型来数字合成晶粒尺度结构的可行性。此功能对于3D打印-增材制造材料特别有用，因为晶粒结构很复杂并且很难以数字方式生成。

多晶材料的精确微观机械模拟需要对晶粒尺度微观结构进行真实的数字表示。ORNL橡树岭国家实验室的这项工作演示了使用生成扩散概率模型来合成单相多晶实现。该模型表现良好，能够产生真实的微观结构，不仅包括简单的等轴结构，还包括表现出更复杂空间排列的结构。通过扩大架构对更多样化的数据集进行训练，可能有助于开发能够合成更复杂的微观结构特征的未来模型。

论文：
《Digital polycrystalline microstructure generation using diffusion probabilistic models》

作者：Patxi Fernandez-Zelaia, Jiahao Cheng, Jason Mayeur, Amir Koushyar Ziabari, Michael M. Kirka
单位：Manufacturing Science Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, United States
Electrification & Energy Infrastructure Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, United States

l 谷专栏 l

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激光粉末床熔融 (L-PBF) 可以很好地控制零件的几何形状，对于制造小批量的复杂零件来说是一项有吸引力的技术。然而，即使使用恒定的加工条件（激光功率、扫描速度等），零件几何形状和扫描路径的相互作用也会改变3D打印材料所经历的复杂条件。这些复杂条件的差异可能导致不同的凝固微观结构、残余应力分布以及其他可能影响零件性能的因素。

在ORNL橡树岭国家实验室最近发表在《增材制造》杂志上的论文“利用数字线程对增材制造零件中基于物理的微观结构异质性进行预测”中，展示了一种经过验证的计算方法来预测不锈钢 316-L 零件中不同区域凝固条件的影响。作为验证的一部分，ORNL橡树岭国家实验室表明相应竣工零件的不同区域的微观结构晶粒尺寸和晶体织构存在定量差异。

论文链接：

www.sciencedirect.com

根据3D科学谷，数据与算法的重要性正在掀起3D打印行业的自我革命，是增材制造走向智能制造的跨时代金矿与赋能工具。

 算法“挑大梁“

增材制造 (AM) 工艺的一个主要限制是，即使保持一致的工艺条件，但材料沉积的局部条件经常导致单个组件内的微观结构和性能出现意外的异质性。到目前为止，业界通常需要昂贵的试错方法来制造、测试和表征。而为了避免昂贵的失措所带来的大量浪费，实现智能控制技术成为了当前增材制造工艺走向主流制造技术的必经之路。

根据《案例 l 透过火箭燃料箱增材制造挑战，理解智能控制技术的价值》一文，多年来 ，粉末床激光选区熔融 (L-PBF) 金属增材制造已从关键应用的原型设计发展到批量生产，并不断面临生产更复杂的几何形状、 满足更高的质量要求及产量需求的挑战。

为应对这些挑战，业界不仅需要创新的机器硬件，而且需要改进曝光策略并引入新的软件功能。这其中，使用来自EOSTATE Exposure 光学断层扫描 (OT) 监控系统的图像来确定最佳能量输入，从而管理零部件的热特性，工业级增材制造设备企业EOS的成型控制软件—Smart Fusion闭环智能熔融技术将工艺监测提升到了全新水平。

在这项工作中，ORNL橡树岭国家实验室开发了一个框架，利用存储在零件数字线程上的原位数据来识别粉末床熔融增材制造构建中产生的微观结构异质性。使用数字工厂软件工具 (Peregrine) 来捕获和存储来自不锈钢 316-L 零件的真实构建的数据。来自构建的扫描路径数据用于使用半解析传热模型（3DThesis）模拟零件中不同区域的凝固条件。

ORNL橡树岭国家实验室的研究工作利用了ORNL制造示范设施 (MDF) 的工具和专业知识的独特组合，包括：

- 一种计算高效的热传导模型，用于预测零件整个层的凝固条件；

- Peregrine：一个数字工厂框架，用于获取竣工处理条件，例如扫描路径和打印机设置，以用作模拟的输入；

- 在表征实验室中通过整个零件层的 EBSD 映射对微观结构进行深入表征。

ORNL橡树岭国家实验室提出了一种基于物理的框架，用于创建激光粉末床熔化（PBF）过程的数字表示，以预测导致竣工零件中产生异质微观结构的凝固行为的变化。通过利用零件数字线程中存储的原位工艺数据，将扫描路径和工艺参数输入到传热模型中，通过该模型预测熔池的凝固数据。

 智能化发展趋势

具体来说，使用两步无监督聚类算法首先对局部凝固条件（12.5 µm3体素）进行聚类，然后在多个扫描通道和打印层（250 µm3 超级体素）的范围内对区域行为进行聚类。该过程用于识别不锈钢 316-L 部件中多个位置具有相似凝固特征的区域。

使用电子背散射衍射 (EBSD) 对相应的竣工部件进行切片和表征，定量分析证实凝固条件下的不均匀性预测区域与观察到的微观结构的差异相对应。这项工作展示了一种评估增材制造零件的微观结构异质性的可行途径，以限制整个零件的微观结构变化或实现基于功能的微观结构变化控制。

在增材制造 (AM) 过程中，快速冷却速率和多次重熔导致加工参数、零件几何形状、熔池行为和凝固微观结构之间的复杂关系。ORNL橡树岭国家实验室通过GE的Concept Laser M2 激光粉床熔融3D打印系统中使用 Praxair TruForm 316–3 不锈钢粉末 (SS316L) 来构建验证样本。

© ORNL

通过增材制造制造零件时，局部凝固条件决定了液体的过冷度、枝晶生长速度以及枝晶臂间距等亚晶特性。相邻的凝固条件决定了凝固前沿的不同区域如何变化以形成最终的凝固微观结构。ORNL橡树岭国家实验室采用的两步聚类方法旨在识别局部（体素）和区域（超体素）变化。

© 3D科学谷白皮书

3D科学谷认为不难看出，在不久的未来，所有的当前市面上的激光粉末床熔融 (L-PBF) 设备都将朝向智能化方向发展，否则因3D打印结果的难以预测和质量稳定性的控制挑战所带来的浪费将使得这一技术困在“半山腰”上，而算法将是决定激光粉末床熔融 (L-PBF) 设备所能实现的智能化水平的一大核心，另一核心则是数据能力。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2214860423004748?via%3Dihub

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由于3D打印技术可以成就复杂的产品形状并制造更加特殊的材料，研究和开发不同类型3D打印技术在核能领域的应用对下一代核能的发展变得越发重要。本期，3D科学谷与谷友一起来了解美国橡树岭国家实验室如何利用3D打印和人工智能改进核反应堆技术。

© ORNL 

根据3D科学谷 ，如果说发动机是飞机的“心脏”，那么核反应堆堪称为核电站的“心脏”了。与航空工业发生的3D打印产业化进展类似，3D打印正在开发中永久性地改变核能技术的过程中，3D打印和先进的制造技术可能彻底改变核能工业，以小型堆推动能源系统的低碳转型。 

 下一代核能设备制造 

20 年来，美国和西欧只建造了一座核电站，各国要么完全淘汰该技术，要么委托项目正在经历成本上升的挑战。此外，从大规模基础电力向间歇性可再生能源的转变正在引发对未来核电相关性的质疑。

橡树岭国家实验室正在进行的一项名为“转型挑战反应堆计划”的研究项目旨在改变这一令人沮丧的事实。ORNL正在与材料、计算和制造科学以及 3D 打印、人工智能和大数据合作，以推进反应堆堆芯设计。

3D打印在核能发电方面的应用
© 3D科学谷白皮书 

橡树岭国家实验室的转型挑战反应堆计划希望通过部署 3D 打印和人工智能来设计和生产反应堆核心技术，将核能带入 21 世纪。通过技术进步和最好的新材料来提供更好、更安全的核能系统，并且可以更快地部署。

这其中最令人担忧的是核电的成本是如何飙升的，例如，英国的欣克利角 C 核电站预计耗资 220 亿英镑。

为了解决成本问题，橡树岭的研究人员正在改进他们的 3D 打印气体管道到反应堆堆芯的设计，使用计划中开发的 3D 打印方法，可以使用碳化硅进行打印，碳化硅是一种耐火材料，具有高温和抗辐射性。

3D 打印使的开发人员能够使用一些高性能材料实现高度复杂的设计，例如用于冷却通道的设计，这在以前是不可能的。还可以使用新的材料，例如，使用碳化硅等材料，这样可以显着提高核心的性能和安全性。

 数字制造与人工智能 

此外，3D 打印有助于小体积和“混合”结构的构建。这意味着，研究人员可以将其他组件嵌入并结合到材料中，特别是传感器。

通过将传感和传感器整合并嵌入结构中，开发人员可以从系统中提取更多信息，例如设备运行监测。这使开发人员能够从整个系统中获取更多数据，这对于降低运营成本很重要，因为这创建了一个更可靠的系统，具有更好的监控信息，这意味着更多的流程可以实现自动化。

3D打印是数字化制造方式，由于能够审查材料的制造方式以及它们是否符合性能标准，这还可以提高技术的资格和质量保证。认证通常需要很长时间，需要很多流程。通过正在小批量进行的3D 打印，研究人员可以在进行过程中收集信息，使用传感和其他东西来收集许多不同参数的信息，研究人员正在收集“几百 GB”的数据集，这些数据集与人工智能一起用于搜索关键性能参数。然后使用此信息来确定零件制造后是否符合必要的质量标准。

研究人员还计划创建一个数字平台，帮助更快地采用增材制造核能技术。研究人员正在尝试一种适用于多学科项目的敏捷、迭代和动态方法。跟以往不同，这不是进行数月或数年的设计，而是进行数天或数周的设计，然后进行 3D 打印。然后，从原型中，开发人员可以测量属性和性能参数，并将其直接反馈到设计中。

 更快、更便宜 

根据3D科学谷的了解，ORNL 正在领导转型挑战反应堆 (TCR)，并得到美国能源部 (DoE) 计划的支持，以探索在美国更快、更便宜的核能分配，以降低制造成本和交货时间并改进安全。作为该计划的一部分，ORNL 正在使用直接能量沉积 (DED) 3D 打印等技术建造核反应堆堆芯。2020 年，普渡大学在收到美国能源部 80万美元的资助后，成为 TCR 计划的主要贡献者。因此，普渡大学正在开发一种人工智能 (AI) 模型，以确保反应堆堆芯 3D 打印组件的核级质量。

TCR 计划还见证了 ORNL 开发了自己的新型 3D 打印技术，专门用于生产核反应堆部件。该工艺结合了粘结剂喷射和陶瓷生产工艺，以更有效地制造复杂形状的组件。该方法还可以打印高温合金和难熔金属，这些合金和难熔金属由于耐高温和耐降解，对核反应堆部件的安全运行至关重要。

自启动 TCR 计划以来，ORNL 的 3D 打印核反应堆组件已安装在阿拉巴马州田纳西河谷管理局 (TVA) 的布朗斯费里核电站。与核燃料供应商法马通合作开发的四个 3D 打印燃料组件支架目前在工厂处于常规运行条件下。

 发挥结构一体化优势 

不仅仅是橡树岭国家实验室，根据3D科学谷的市场观察，西屋电气充分发挥了3D打印实现结构一体化的优势，开发了3D打印的核动力燃料组件隔离栅。

反应堆堆芯由大量细长的燃料组件组成，每个燃料组件包括多个包含易裂变材料的燃料棒，其反应以产生热量。每个燃料组件的燃料棒由多个栅格保持成有组织的，间隔开的阵列，这些栅格沿着燃料组件的长度轴向间隔开，并附接到燃料组件的多个细长的控制杆导向套管。

通过引入增材制造技术-3D打印技术，可以在不进行进一步组装或焊接过程的情况下打印西屋电气开发的隔离栅。西屋电气设计的间隔栅具有沿着细长燃料组件的竖直轴线的轴向尺寸，核燃料组件格栅包括多个管状燃料棒支撑单元，具有四个横截面通常为正方形的壁。在相邻的燃料棒支撑室或控制棒支撑室中，每个壁的内部支撑垂直弹簧。西屋电气还考虑了一种混合叶片，该混合叶片在燃料杆支撑单元之间的区域中，连接至燃料杆支撑单元的外部。

与现有的栅格设计相比，新的设计允许SiC型燃料棒的平滑插入，同时还带来低压降。增材制造技术使得间隔栅设计允许1）实施高度精细但完全集成的混合功能，从而增强热和水力性能；2）最小化总压降；3）提高整体网格强度以应对震动。

知之既深，行之则远，3D科学谷为业界提供全球视角的增材与智能制造深度观察，有关核能增材制造领域的更多分析，请持续关注3D科学谷发布的《3D打印与陶瓷白皮书》，《不锈钢3D打印白皮书》

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粘结剂喷射技术用于3D打印陶瓷材料的核反应材料存储器
© USNC

成就下一代核能反应堆

根据ACAM亚琛增材制造中心，3D打印-增材制造的发展趋势朝向多维度的深化层面，面向量产应用，3D打印突破当前应用对经济性要求的限制，向应用端深度延伸走向产业化的一条发展路径是实现结构更加复杂的产品。

根据清华大学刘荣正副教授课题组在《科学通报》发表的评述文章“碳化物陶瓷材料在核反应堆领域应用现状”，新一代核能系统要求所用的材料具备更好的力学性能、热物理性能、抗辐照性能、耐蚀和抗热震性等，碳化物陶瓷材料是重点研究对象。

陶瓷包括不同成分的组合，其中SiC-碳化硅陶瓷不仅具有优良的常温力学性能，如高的抗弯强度、优良的抗氧化性、良好的耐腐蚀性、高的抗磨损以及低的摩擦系数，而且高温力学性能(强度、抗蠕变性等)是已知陶瓷材料中最佳的。热压烧结、无压烧结、热等静压烧结的材料，其高温强度可一直维持到1600℃，是陶瓷材料中高温强度最好的材料。抗氧化性也是所有非氧化物陶瓷中最好的。别名金刚砂。

而关于碳化硅陶瓷的3D打印，在3D科学谷近期的分享中《专栏 l 聚焦激光熔覆-增材制造陶瓷的历史、发展、未来》，《陶瓷、复合材料，深度透视粘结剂喷射3D打印技术的材料与应用发展》，讨论了七种3D打印技术制造致密、结构先进的陶瓷部件，并揭示了七种技术中的一种技术：粘结剂喷射3D打印在陶瓷方面的应用现状与前景。这一技术正在获得商业化突破，其落脚点之一正是发挥了陶瓷耐高温特性的核能反应堆陶瓷组件的3D打印。

 科研与商业化结合的核能组件研发与产业化

根据3D科学谷的市场观察，总部位于西雅图的 Ultra Safe Nuclear Corporation (USNC) 已授权使用碳化硅等耐火材料为核反应堆 3D 打印组件的新方法。该方法由橡树岭国家实验室开发，将粘结剂喷射 3D 打印技术与化学蒸汽渗透工艺相结合，能够更有效地制造反应堆组件，并且更加复杂。

通过许可该方法，USNC 希望推动其开发和部署核能发电设备的使命，这种设备不仅安全、使用简单，而且具有商业竞争力。

USNC 已授权 ORNL 的新型粘结剂喷射3D打印增材制造方法生产复杂的核反应堆组件

© ORNL

核能发电是用铀制成的核燃料在“反应堆”的设备内发生裂变而产生大量热能，再用处于高压力下的水把热能带出，在蒸汽发生器内产生蒸汽，蒸汽推动汽轮机带动发电机一起旋转而发电，并通过电网输送给消费者。核能发电是解决2050年全球达到二氧化碳排放为零的重要支柱，然而，在未来 30 年内，许多现有的核反应堆可能会退役，因为它们基于 70 年历史的轻水技术。

为了解决这个问题，ORNL 正在领导转型挑战反应堆 (TCR)，并得到美国能源部 (DoE) 计划的支持，以探索在美国更快、更便宜的核能分配，以降低制造成本和交货时间并改进安全。作为该计划的一部分，ORNL 正在使用直接能量沉积 (DED) 3D 打印等技术建造核反应堆堆芯。2020 年，普渡大学在收到美国能源部 80万美元的资助后，成为 TCR 计划的主要贡献者。因此，普渡大学正在开发一种人工智能 (AI) 模型，以确保反应堆堆芯 3D 打印组件的核级质量。

TCR 计划还见证了 ORNL 开发了自己的新型 3D 打印技术，专门用于生产核反应堆部件。该工艺结合了粘结剂喷射和陶瓷生产工艺，以更有效地制造复杂形状的组件。该方法还可以打印高温合金和难熔金属，这些合金和难熔金属由于耐高温和耐降解，对核反应堆部件的安全运行至关重要。

自启动 TCR 计划以来，ORNL 的 3D 打印核反应堆组件已安装在阿拉巴马州田纳西河谷管理局 (TVA) 的布朗斯费里核电站。与核燃料供应商法马通合作开发的四个 3D 打印燃料组件支架目前在工厂处于常规运行条件下。

燃烧组件支架© ORNL/DoE

在通过粘结剂喷射3D打印技术制造核能反应堆陶瓷组件方面，根据新协议，USNC获得ORNL 的 3D 打印方法的授权，并为其先进的反应堆设计开发和部署组件。该公司还计划将其业务扩展到东田纳西州，以更接近 ORNL 的专业知识，同时扩大用于核能和工业应用的特种组件的生产。

USNC 使用碳化硅制造其核反应堆核心部件，碳化硅是一种据报道已被证明可以耐受辐射的耐高温陶瓷。然而，用碳化硅加工反应器部件非常耗时且昂贵。ORNL 的增材制造方法将使 USNC 能够更有效地使用碳化硅制造组件，同时实现所需的复杂形状。USNC 的新试点燃料制造工厂将位于位于橡树岭的田纳西科技园，距离 ORNL 的主园区只有几分钟的路程。通过此举，该公司旨在继续与 ORNL 合作并支持 TCR 计划。

靠近实验室及其世界一流的科学家和设施，使得USNC能够轻松获得反应堆核心技术和增材制造方面的专业知识，以及最新的辐射、燃料和材料研究，所有这些都有益于 USNC带来安全、 可靠的核能组件。

 理想照进现实的粘结剂喷射3D打印复杂陶瓷结构

根据3D科学谷的了解，核电是我国能源供应体系的重要分支，也是新能源的重要组成部分。根据BP2021年报告，到2020年中国核能发电量达到366.2 TWh，占全球总量的13.6%。2020年中国居世界第二位，仅次于美国30.8%。但是中国运行、在建和拟建反应堆数将超过美国。目前，我国核电行业-核电站运营企业的数量不多，因存在严格的行政准入门槛、资金门槛和技术门槛等，主要公司包括：中国广核、中国核电、国家电投大唐发电等，中国已有自己的核能反应堆研发能力。

根据清华大学刘荣正副教授课题组在《科学通报》发表的评述文章“碳化物陶瓷材料在核反应堆领域应用现状”，SiC-碳化硅材料的共价键极强，在高温下仍能保持较高的键合强度，化学稳定性和热稳定性好，高温变形小，热膨胀系数低，非常适合用于高温环境中。SiC在核能系统中应用非常广泛，主要有四方面的应用：一是作为包覆燃料颗粒的包覆层。二是发展SiCf/SiC复合包壳，代替锆合金包壳使用。三是在气冷快堆中用作基体材料。四是在熔盐堆中作为结构材料使用。目前对SiC抗氧化性能提升的研究也在积极开展。

由于3D打印技术可以成就复杂的产品形状并制造更加特殊的材料，研究和开发不同类型3D打印技术在核能领域的应用对中国核能的发展将变得越发重要。

粘结剂喷射技术的3D打印过程是通过喷射液体粘结剂将粉末选择性地粘合在薄层中，一层一层的重复粘合过程。分辨率受粉末尺寸或粘结剂液滴尺寸的限制，具体取决于哪个较大。通过使用小于 50 μm 的喷嘴孔口，可以实现粘结剂喷射技术的出色尺寸精度。粘结剂流变学和喷嘴几何形状在控制液滴大小方面起着重要作用。

根据3D科学谷的了解，粘结剂喷射技术制造碳化硅陶瓷的最近发展是使用具有单峰和双峰粒度分布的 SiC 原料粉末3D打印预制件。在惰性气氛中，在高于 1410°C 的温度下用熔融硅渗透打印的预制件，以形成 SiC-Si 复合材料。所有打印和试样的密度、弹性模量、弯曲强度和断裂韧性都随着 SiC 的体积分数而增加。使用双峰原料粉末制造的试样在所有测试的体积分数 SiC 下都具有更高的密度、弹性模量、弯曲强度和断裂韧性。与传统成型相比，通过粘结剂喷射然后后处理形成的样品具有相当的密度、弹性模量和弯曲强度，但较低断裂韧性。

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四个 3D 打印组件，安装在 Browns Ferry 2号机组© 法马通

未来已来

 替代传统制造工艺

这些3D打印的通道紧固件将燃料通道固定到燃料组件上。传统上通道紧固件由铸件制成，需要通过CNC机械精密加工。

安装在 Browns Ferry 2 的通道紧固件组件是在橡树岭国家实验室（ORNL） 使用3D 打印-增材制造技术制造的，其中材料按照计算机设计的模型分层凝固，以形成精确的形状。3D 打印组件是与 TVA、Framatome 和美国能源部核能办公室资助的位于橡树岭国家实验室（ORNL）的转型挑战反应堆 (TCR) 计划合作开发的。

TCR 计划于 2019 年启动，目标是到 2023 年设计、制造和运行示范性增材制造微反应器。根据3D科学谷的了解，该计划目前的重点是进一步成熟和展示先进制造、人工智能、集成传感技术的工业就绪技术，部署数字平台，以及对组件进行认证。

根据ORNL，通道紧固件的简单但不对称的几何形状非常适合用于增材制造技术来加工。这些部件安装在法马通位于华盛顿州里奇兰的核燃料制造工厂的 Atrium 10XM 沸水反应堆燃料组件上。紧固件将在反应堆中保留六年并在此期间定期检查。

根据3D科学谷的市场观察，在反应堆应用中部署 3D 打印组件是一个重要的里程碑，这表明通过增材制造在高度监管的环境中制造合格的组件是可能的。这将基础科学和应用科学与技术联系起来，提供有形的解决方案，展示先进制造如何改变反应堆技术和组件。

根据法马通，与 TVA 和 ORNL 合作使法马通能够部署创新技术并探索有利于核能行业的新兴 3D 打印市场，该项目为设计和制造各种有助于创造清洁能源未来的 3D 打印部件奠定了基础。

 创造清洁能源

在核工业中，核电站反应堆压力容器、蒸发反应器、锻造主管道等设备以及一些零部件的技术要求高、生产难度大，传统制造工艺存在生产周期长、投入大、产品一次合格率较低等问题。

核电行业的一些专业设备结构比较复杂、使用环境相对苛刻，同时对零部件的机械性能要求很高。3D打印技术在小批量产品快速制造、复杂零部件制造领域颇具优势，国际和国内目前在将3D打印技术应用到核电组件的探索方面获得了不断的突破。

根据3D科学谷的市场观察，欧盟和美国能源部均在支持3D打印在核反应堆领域的关键应用开发。

2020年11月4日，法国法马通公司(Framatome)突破性的3D打印核燃料元件完成了反应堆的首个辐照检测周期。这些实验性不锈钢和镍基合金部件于2019年载入瑞士的戈斯根核电站，这些部件一共需要通过五个辐射检测周期，从而确认这些组件在实际操作条件下的性能表现。

根据3D科学谷的了解，法马通计划启动3D打印-增材制造技术的产业化应用。包括增材制造技术为压水堆、沸水堆和VVER机组生产燃料组件。此外，3D打印技术还可用于其他核燃料方面的应用，包括快速成型、试验组件和燃料生产线工具制造、堆内燃料检查和服务工具修复、研究堆燃料组件等。

法马通的增材制造项目于2015年在德国爱尔兰根的原型实验室启动，专注于不锈钢和镍基合金燃料组件的增材制造。该项目由来自法国、德国和美国的法马通燃料专家与全球客户的密切合作。该项目还得到了欧盟和美国能源部计划的支持，法马通的国际实验室在增材制造方面的科学进步进一步获得了国际认可。

根据3D科学谷的市场观察，不仅仅是欧盟和美国，国内核工业企业在核电厂阀门或管道中的辐射屏蔽材料、核反应堆压力容器以及核燃料元件等领域进行了积极的3D打印应用探索。根据3D科学谷的了解，2020年，八院149厂（上海航天设备制造总厂）激光增材制造团队已经完成了核电站堆内关键构件增材制造。据悉，此为世界上最大尺寸的增材制造核电站堆内关键构件，突破了大尺寸构件增材制造应力变形控制核心技术，形成了一套成熟的工艺规范，实现高效率高质量成形，展现了增材制造技术的应用潜力和团队技术实力。

如果说发动机是飞机的“心脏”，那么核反应堆堪称为核电站的“心脏”了。与航空工业发生的3D打印产业化进展类似，3D打印正在永久性地改变核能技术，3D打印和先进的制造技术可能彻底改变核能工业，以小型堆推动能源系统的低碳转型。

更多3D打印在核能领域的应用，请参考3D科学谷发布的《不锈钢3D打印白皮书》，《3D打印阀体壳在Olkiluoto核电厂进行测试》，《永久性地改变核能技术，3D打印发力核反应堆关键零件制造》，《中科院核能安全技术研究所3D打印抗中子辐照钢研究取得新进展》。

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近日，美国橡树岭国家实验室（ORNL）开发出一种被称为“Mighty Mo”（超强钼）的耐热钼合金配方，可配合电子束熔化（EBM）3D打印，这种合金能承受极端温度，甚至能够满足航空航天应用的苛刻要求。

ORNL小组3D打印的“Mighty Mo”材料的SEM图片

据介绍，这种超强钼由钼和碳化钛（TiC）粉末混合组成，它克服了这类合金通常的脆性和易氧化性。经过（EMD）打印，该金属基复合材料就会产生致密，无裂纹的可承受极端温度的零件。ORNL的Mike Kirka说：“我们的结果表明，用机械合金化的金属基复合材料粉末制造是可行的。”“由熔融粉末形成的结构可以承受高温，这表明钼及其合金可以用于航空航天和能量转换应用。”

作为一种难熔金属，钼具有多种特性，使其成为在超温度敏感区域内部署的极具吸引力的选择。该合金的特点是熔点升高至2622℃，并且热膨胀系数，导热性和耐腐蚀性较低，但在某些温度下其韧性也很差。另外，钼对加工过程中的氮和氧污染极为敏感，这会导致其晶界偏析，导致零件开裂。在该领域已经进行的有限研究中，科学家将金属与其他材料混合，试图更好地控制其重结晶和晶粒尺寸，但收效甚微。

早在2017年，奥地利粉末生产商Plansee Group的研究人员就设法使用模拟数据来量化钼的粒度如何对其SLM打印敏感性作出贡献，但并未彻底解决该问题。相比之下，ORNL团队现在发现，通过向合金中添加TiC颗粒并转换为EBM，可以制造出具有更高水平的坚固性和刚性的微结构。

ORNL团队使用定制的Arcam3D打印机（如图）进行研究

为了配制材料，科学家将Mo和TiC粉末以60:40的比例混合在一个刻度量筒中，该量筒充满了氩气以防止氧化。然后，使用行星式球磨机将所得的金属基质复合材料机械合金化8小时，直到可以进行3D打印为止。为了处理他们的新粉末，ORNL团队开发了定制的ArcamS12 EBM3D打印机，其特征是改进的构建腔，该构建腔由活塞，进料器，耙子和工作台粉末床输送系统组成。该机器的升级有效地优化了其小批量生产，同时实现了高级过程监控和辅助物料进料。

利用他们的机器，研究人员选择了3D打印六块尺寸为12毫米（D）x13毫米（H）的零件，它们具有类似三明治的结构，其中包含一层包裹在两层纯钼之间的强钼。有趣的是，SEM成像显示，纯样品均未出现任何开裂，但由于粉末散布，它们的确存在一些表面不一致性。后来，研究小组进行了热力学建模，这也表明该过程对成分和温度的变化仍然极为敏感。结果，ORNL的科学家推测，严格管理工艺输入将是使用钼制造未来微结构的关键，而不会导致加工过程中零件层的一致性或温度梯度发生变化。

最终，研究人员还得出结论，他们证明了3D打印纯无裂纹钼的可行性，并且通过完善的参数设置，该合金可以在航空航天或能量转换领域，例如传热组件等领域找到新的应用。

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