2017 Fiscal Year Annual Research Report
中性子ハイブリット回折が拓く現場利用バルク金属残留応力計測技術の開拓
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17H03161
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
大竹 淑恵 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, チームリーダー (50216777)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 裕士 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究部門 原子力科学研究所 物質科学研究センター, リーダー (10373242)
熊谷 正芳 東京都市大学, 工学部, 講師 (20582498)
高村 正人 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (00525595)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 中性子回折 / 角度分散法 / 飛行時間法 / 残留応力 / 小型中性子源 / モノクロメータ / ベントシリコン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
小型中性子源における金属材料の応力測定を目的とした角度分散法中性子回折を実現させるための装置（モノクロメータ）設計、製作、および基礎実験を実施した。モノクロメータは、シリコン単結晶の（100面）を散乱ベクトルと一致させ、（400）面（面間距離1.3576オングストローム）からの反射により単色ビームを得る設計とした。1枚の結晶のサイズは0.7×15×200（単位はmm）とし、これを15枚重ねて曲率を与える（ベントシリコン）ことで、効果的なモザイク効果により高いビーム強度を得ることを目的とした。さらに、上記15枚重ねの結晶の束を上下に7段並べ、縦方向の曲率を与えることを狙いとしてモノクロメータを設計した。モノクロメータは、上記横方向（Si結晶長手方向）および縦方向の曲率を、カム機構とステッピングモーターの組み合わせにより高精度に実現する形とした。
上記モノクロメーターを用いた中性子回折実験においては、横方向で約40mmにコリメートした白色パルスビームを用いた。検出器として、モノクロメータからの単色ビームの集光の確認にはRPMTを、サンプル（bcc鉄を使用）からの回折シグナルの検出には3HeによるPSDを用いた。
その結果、Si結晶の400面および800面からの反射による単色ビームがRPMT有感面内のちゅおっ系80mm以内の領域に就航されている様子が確認できた。さらに、bcc鉄サンプルからの回折シグナルとして、211面に相当するビームがPSDにより検出できた。また、bcc鉄サンプルを回転させたところ、既知の異方性と一致する回折ビームの強弱を確認することができた。
以上により、計画通り「新規モノクロメータによる中性子実験」が完了した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
「実験計画等詳細検討」から「新規モノクロメータによる中性子実験」に至るまでの、合計9ステップが概ね予定していたスケジュールで完了し、さらにビーム集光およびサンプルからの回折シグナル確認に成功し、研究内容としても計画通りである。
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| Strategy for Future Research Activity |
角度分散法の中性子回折技術においては、モノクロメータを中心とした測定システムを確立する。また、モンテカルロシミュレーションコード”McStas”を用いた回折現象のシミュレーション結果と実験結果との比較検証により、回折による格子面間隔分測定分解能に及ぼす各因子を定量評価し、残留応力計測実現に向けて光学系、測定系の改善を図る。
一方、飛行時間法中性子回折においては、陽子パルス幅低減、熱中性子モデレータの最適化等による中性子パルス短パルス化の実現、および陽子電流の増強、光学系・測定系の最適化による中性子統計精度の向上を図り、角度分散法とのハイブリッド化による金属残留応力測定実現に向けての指針を得る。短パルス化に対しては、モンテカルロシミュレーションによる事前検討および実験結果との比較検証を実施する。実験においては、応力が既知のサンプルを用意する。
以上の取り組みにより、鉄サンプル（具体的にはbcc鉄の211回折面）に対して十分な分解能と統計精度を獲得するための要件を定量的に明らかにする。
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