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基于机器学习的锆合金在360℃/18.6 MPa溶氧水中腐蚀预测方法研究
1
作者
吴境
韦天国
+3 位作者
赵博学
范洪远
王均
赵毅
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1950-1957,共8页
锆合金在核反应堆复杂环境中会发生氧化,为进行高温锆合金腐蚀增重研究,以基于机器学习的预测方法为其提供新的辅助手段。数据集来源于实验记录数据,使用7种机器学习算法进行锆合金腐蚀增重模型的建立,通过对比性能指标的差异,进行进一...
锆合金在核反应堆复杂环境中会发生氧化,为进行高温锆合金腐蚀增重研究,以基于机器学习的预测方法为其提供新的辅助手段。数据集来源于实验记录数据,使用7种机器学习算法进行锆合金腐蚀增重模型的建立,通过对比性能指标的差异,进行进一步的超参数优化和交叉验证,最终得到优化的XGBoost-锆合金腐蚀增重预测模型。结果表明,经过验证集进行验证得出预测值的平均绝对百分比误差约为5.3%。通过SHAP解释法进行模型的解释性分析,得出重要性较高的特征为腐蚀时间和温度,为进一步的腐蚀研究提供了关键特征。最终所建立的模型可以从数据驱动的角度准确预测锆合金腐蚀增重情况,辅助和加快锆合金腐蚀研究。
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关键词
锆合金
腐蚀
机器学习
增重预测
模型解释
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职称材料
题名
基于机器学习的锆合金在360℃/18.6 MPa溶氧水中腐蚀预测方法研究
1
作者
吴境
韦天国
赵博学
范洪远
王均
赵毅
机构
中国核动力研究设计院反应堆燃料及材料重点实验室
四川大学机械工程学院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1950-1957,共8页
基金
共用技术基础项目(50927060404)。
文摘
锆合金在核反应堆复杂环境中会发生氧化,为进行高温锆合金腐蚀增重研究,以基于机器学习的预测方法为其提供新的辅助手段。数据集来源于实验记录数据,使用7种机器学习算法进行锆合金腐蚀增重模型的建立,通过对比性能指标的差异,进行进一步的超参数优化和交叉验证,最终得到优化的XGBoost-锆合金腐蚀增重预测模型。结果表明,经过验证集进行验证得出预测值的平均绝对百分比误差约为5.3%。通过SHAP解释法进行模型的解释性分析,得出重要性较高的特征为腐蚀时间和温度,为进一步的腐蚀研究提供了关键特征。最终所建立的模型可以从数据驱动的角度准确预测锆合金腐蚀增重情况,辅助和加快锆合金腐蚀研究。
关键词
锆合金
腐蚀
机器学习
增重预测
模型解释
Keywords
zirconium alloy
corrosion
machine learning
weight gain prediction
model interpretation
分类号
TL352 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的锆合金在360℃/18.6 MPa溶氧水中腐蚀预测方法研究
吴境
韦天国
赵博学
范洪远
王均
赵毅
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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