Physical mechanisms and parameters for models of microstructure evolution under irradiation in Fe alloys – Part I: Pure Fe

This paper is the first of three that overview the main mechanisms that drive the microstructure evolution in Fe alloys under irradiation. It focuses on pure α-Fe and compiles the parameters that describe quantitatively the mobility and stability of point-defects and especially their clusters, including possible reactions and criteria to decide when they should react. These parameters are the result of several years of calculations and application in microstructure evolution models. They are mainly collected from the literature and the parameter choice tries to reconcile different sets of values that, while being in general qualitatively similar, are often quantitatively not coincident. A few calculation results are presented here for the first time to support specific approximations concerning defect properties or features. Since calculations cannot cover all possible defect configurations, the definition of these parameters often requires educated guesses to fill knowledge gaps. These guesses are here listed and discussed whenever relevant. This is therefore a “hands-on” paper that: (i) collects in a single report most microstructure evolution parameters that are found in the literature for irradiated α-Fe, including a discussion of the most important mechanisms at play based on current knowledge; (ii) selects a ready-to-use set that can be employed in microstructure evolution models, such as those based on object kinetic Monte Carlo (OKMC) methods. This work also identifies parameters that are needed, but not known, hopefully prompting corresponding calculations in the future.This work has received funding from the Euratom research and training programme 2014-2018 under grant agreement No. 755039 (M4F project). This research also contributes to the Joint Programme on Nuclear Materials of the European Energy Research Alliance (EERA-JPNM)

Effect of statistically stored dislocations in tungsten on the irradiation induced nano-hardening analyzed by different methods

Tungsten self-ion irradiation was performed at 800 °C up to 0.01-1 dpa on two different W grades with essentially different dislocation density. Nanoindentation was applied to characterize the radiation hardening in two W grades with different microstructure. Different methods to analyze the indentation curves were applied to extract the bulk equivalent radiation hardening. It was shown that depending on the applied method, different outcomes may occur. The most satisfactory procedure was established and a consistent set of parameters was found. The bulk equivalent radiation hardening was found to saturate above 0.1 dpa. The characteristic distance between irradiation induced defects acting as dislocation pinning points was found to decrease up to 0.1 dpa, and then saturate/increase with irradiation dose. No essential difference in radiation hardening was observed between the studied W grades with essentially different initial dislocation density

Multiscale modelling for fusion and fission materials: the M4F project

The M4F project brings together the fusion and fission materials communities working on the prediction of radiation damage production and evolution and its effects on the mechanical behaviour of irradiated ferritic/martensitic (F/M) steels. It is a multidisciplinary project in which several different experimental and computational materials science tools are integrated to understand and model the complex phenomena associated with the formation and evolution of irradiation induced defects and their effects on the macroscopic behaviour of the target materials. In particular the project focuses on two specific aspects: (1) To develop physical understanding and predictive models of the origin and consequences of localised deformation under irradiation in F/M steels; (2) To develop good practices and possibly advance towards the definition of protocols for the use of ion irradiation as a tool to evaluate radiation effects on materials. Nineteen modelling codes across different scales are being used and developed and an experimental validation programme based on the examination of materials irradiated with neutrons and ions is being carried out. The project enters now its 4th year and is close to delivering high-quality results. This paper overviews the work performed so far within the project, highlighting its impact for fission and fusion materials science.This work has received funding from the Euratom research and training programme 2014-2018 under grant agreement No. 755039 (M4F project)

Limites du jardin : un parcours de la poétique de Jean Tortel

Le jardin de Tortel concentre la plupart des lignes de force qui scandent son oeuvre. On y affronte l’épaisseur têtue du monde sensible, et on y assiste au déploiement des pulsions qui lui répondent. L’expérience sensible se superpose d’ailleurs ici à un questionnement de la subjectivité, de ses figures aléatoires et intermittentes, de ses difficultés à trouver la distance juste pour établir une articulation valide entre le dehors, le moi et l’écriture. La poésie semble alors se définir comme une tentative de formulation, de « qualification » du lien perceptif, et comme la tentative, sans cesse menacée, de ressaisir une présence.Most of Tortel’s major themes can be found in his garden. One is faced with the stubborn thickness of the empirical world and the spreading of reactions to this world. The experience of the senses is combined with a questioning of subjectivity — subjectivity’s occasional and fleeting representations, and its struggle to find the distance appropriate to establish a viable articulation between the outside world, the self and writing. Thus, poetry seems to become an attempt to express, to “qualify” the link to the senses, and like the ever-threatened attempt, to once again seize a lost presence

Atomistic kinetic Monte Carlo simulation of precipitation and segregation in metals for nuclear applications, using a novel methodology based on artificial neural networks

La sécurité des installations nucléaires est constamment un souci majeur lors de leur exploitation, mais aussi lors de la conception de nouveaux réacteurs. Leurs durées de vie est limitée à cause des changements de comportement mécanique de leurs composants métalliques (principalement la cuve du réacteur mais aussi ses composants internes), qui sont accélérés ou induits par l’irradiation de neutrons. Une prédiction quantitative précise de ces changements, en fonction de la composition des matériaux et des conditions d'irradiation, est par conséquent un objectif de première importance pour la science des matériaux nucléaires. La modélisation est, de nos jours, considérée comme un complément vital aux approches expérimentales, avec l'objectif d’apporter une meilleure compréhension des processus physiques et chimiques qui se produisent dans les matériaux métalliques sous irradiation de neutrons.La modélisation des effets de l'irradiation de neutrons dans les aciers est par nature un problème multi-échelle. Le point de départ est la simulation des cascades de collisions atomiques initiées par les neutrons à hautes énergies qui pénètrent dans le matériau, créant ainsi des défauts ponctuels mobiles. Différents modèles physiques, considérant des échelles de temps et de longueur croissantes, doivent être développés afin de convenablement tenir en compte de tous les différents processus qui provoquent des changements de comportement macroscopique, à cause de la présence de ces défauts ponctuels mobiles. En outre, des liens entre les différents modèles doivent être créés, parce que les prédictions de chacun d'entre eux doivent servir de paramètres d'entrée pour les modèles qui travaillent aux échelles supérieures. Dans cette thèse, un tel lien est créé entre le niveau atomique et les modèles à gros-grains, en développant un nouvel algorithme Monte-Carlo cinétique atomistique (MCCA), où le matériau est décrit comme une collection d'atomes occupant des sites cristallographiques réguliers. Le processus simulé est dès lors naturellement décomposé en séries d'évènements élémentaires activés thermiquement, correspondant à la migration des défauts ponctuels (lacunes ou interstitiels) vers des positions de proches voisins, qui sont en permanence en compétition en fonction de leurs fréquences d'occurrences respectives. Ces dernières sont calculées en fonction des énergies de migrations, qui sont elles-mêmes calculées avec peu d'approximations par une méthode qui prend en compte tous les effets de la relaxation statique et des interactions chimiques à longue portée. Le nouvel algorithme MCCA est par conséquent un modèle physique, entièrement basé sur un potentiel inter-atomique approprié qui est utilisé de la manière la plus complète possible, sans définir de paramètres empiriques qui devraient être, par exemple, fittés depuis des données expérimentales. Finalement, l'algorithme est accéléré de plusieurs ordres de grandeur en utilisant des réseaux de neurones artificiels (RNA), entraînés à prédire les énergies de migrations des défauts ponctuels en fonction de leur environnement atomique local.Le nouvel algorithme MCCA est utilisé avec succès pour simuler des expériences de recuits (pour lesquels une seule lacune doit être introduite dans la boîte), afin de valider le modèle grâce à une comparaison directe de ses prédictions avec des résultats expérimentaux trouvés dans la littérature. Une comparaison très satisfaisante est accomplie pour deux alliages modèles importants pour la science des matériaux nucléaires. Dans les deux cas, l'évolution avec le temps de recuit du rayon moyen des précipités formés, ainsi que de leur densité, est en très bonne adéquation avec les mesures expérimentales trouvées dans la littérature, contrairement à ce que d'autres auteurs avaient jusqu’à présent réussi. Ensuite, l'algorithme est généralisé avec succès afin de permettre l'introduction d'un grand nombre de lacunes, ce qui est un des deux ingrédients nécessaires pour la simulation des effets de l'irradiation de neutrons dans les métaux. Cet accomplissement permet la simulation de processus longs et complexes, par exemple le calcul de coefficients de diffusions et temps de vies d'amats de cuivre-lacunes, qui sont des paramètres d'entrée nécessaires pour des modèles de simulation à gros-grains. Finalement, des preuves convaincantes sont apportées que l'algorithme MCCA peut être, dans un futur proche, généralisé d'avantage et permettre la prise en compte des interstitiels, ouvrant ainsi la voie vers la simulation de cycles complets d'irradiation.Doctorat en Sciencesinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Pour une raison sensible

Towards Sensory Rationality Contemporary poetry, since Rimbaud and Mallarmé, invests issues which used to be the preserve of rational philosophy, while philosophy since Nietzsche makes greater use of poetic expressivity. The convergence is towards the sensory focus of perception, rational thought, and expression, the body; but, except at the limits, philosophy establishes concepts, poetry speaks from within.Castin Nicolas. Pour une raison sensible. In: Littérature, n°120, 2000. Poésie et philosophie. pp. 3-32

Prediction of point-defect migration energy barriers in alloys using artificial intelligence for atomistic kinetic Monte Carlo applications

We significantly improved a previously proposed method to take into account chemical and also relaxation effects on point-defect migration energy barriers, as predicted by an interatomic potential, in a rigid lattice atomistic kinetic Monte Carlo simulation. Examples of energy barriers are rigorously calculated, including chemical and relaxation effects, as functions of the local atomic configuration, using a nudged elastic bands technique. These examples are then used to train an artificial neural network that provides the barriers on-demand during the simulation for each configuration encountered by the migrating defect. Thanks to a newly developed training method, the configuration can include a large number of neighbour shells, thereby properly including also strain effects. Satisfactory results have been obtained when the configuration includes different chemical species only. The problems encountered in the extension of the method to configurations including any number of point-defects are stated and solutions to tackle them are sketched. © 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.SCOPUS: ar.jinfo:eu-repo/semantics/publishe

Calculation of proper energy barriers for atomistic kinetic Monte Carlo simulations on rigid lattice with chemical and strain field long-range effects using artificial neural networks

In this paper we take a few steps further in the development of an approach based on the use of an artificial neural network (ANN) to introduce long-range chemical effects and zero temperature relaxation (elastic strain) effects in a rigid lattice atomistic kinetic Monte Carlo (AKMC) model. The ANN is trained to predict the vacancy migration energies as calculated given an interatomic potential with the nudged elastic band method, as functions of the local atomic environment. The kinetics of a single-vacancy migration is thus predicted as accurately as possible, within the limits of the given interatomic potential. The detailed procedure to apply this method is described and analyzed in detail. A novel ANN training algorithm is proposed to deal with the necessarily large number of input variables to be taken into account in the mathematical regression of the migration energies. The application of the ANN-based AKMC method to the simulation of a thermal annealing experiment in Fe-20%Cr alloy is reported. The results obtained are found to be in better agreement with experiments, as compared to already published simulations, where no atomic relaxation was taken into account and chemical effects were only heuristically allowed for. © 2010 American Institute of Physics.SCOPUS: ar.jinfo:eu-repo/semantics/publishe