原子力発電所の冷却システムに異常が発生し、警報が一斉に鳴り響いた。高放射線区域は人間の立ち入りが不可能だった。解決策は、Faro Focusスキャナーと3D超音波センサーを搭載したROVロボットの形で訪れた。データ取得後、VGSTUDIO MAXで作成されたボリュームモデルにより、重要な溶接部に中性子照射による膨張が明らかになり、漏洩が発生する前にその正確な箇所が特定された。
技術的ワークフロー：ROVからマルチフィジックスシミュレーションへ 🤖
プロセスは、ROVが容器内部に展開されることから始まる。Faro Focusが高精度レーザースキャンを実行し、点群データを生成する。このデータはVGSTUDIO MAXで処理される。ここでソフトウェアは材料密度を分析し、中性子照射によって引き起こされる微細な変形（膨張として知られる現象）を検出する。これらのデータはCOMSOL Multiphysicsにエクスポートされ、熱負荷と圧力が適用される。シミュレーションは影響を受けた溶接部の疲労を予測し、壊滅的な故障のリスクなくメンテナンス停止を計画することを可能にする。
原子力メンテナンスにおけるデジタルツインの価値 ⚛️
この事例は、デジタルツインが単なる視覚的な複製ではなく、命を救う予測モデルであることを示している。レーザースキャン、ボリューム解析、マルチフィジックスシミュレーションの組み合わせにより、エンジニアは人間による点検が致命的となる環境での故障を予測できる。漏洩が地球規模の影響を及ぼす可能性がある原子力分野において、この技術的相乗効果はデータを正確な意思決定に変え、不要な停止を減らし、運用の安全性を最大化する。
原子炉容器内の微細な亀裂をリアルタイムで検出するのに最も効果的な3Dスキャンセンサーまたは技術は何か、また、それがどのようにデジタルツインと統合されて、漏洩が発生する前に予測するのか？
(追伸：私のデジタルツインは現在会議中で、私はここでモデリングをしています。つまり、技術的には私は同時に二箇所にいることになります。)