托卡马克中磁流体不稳定性与高能量离子相互作用

在托卡马克中,磁流体不稳定性与高能量离子相互作用是一个非常重要的问题,它对未来聚变堆稳态长脉冲运行至关重要。HL-2A是我国第一个具有先进偏滤器位形的非圆截面的托卡马克核聚变实验研究装置。撕裂模是托卡马克中的一种基本的电阻磁流体不稳定性,它可以改变磁场的拓扑结构,形成输运短路,甚至会触发大破裂。高能量离子在燃烧等离子体和各种外部辅助加热过程中是不可避免会产生的。目前,撕裂模与高能量离子相互作用依然存在一些关键性问题,例如撕裂模与高能量离子相互作用的共振关系、该物理过程导致高能量离子损失的物理机理等,并且还没有完整的关于撕裂模与高能量离子共振相互作用的数值模拟工作。因此,本综述论文主要从以下三个方面展开:1)回顾撕裂模与高能量离子相互作用的研究历史;2)基于HL-2A实验,从数值模拟的角度讨论撕裂模与高能量离子共振相互作用的物理机理以及其导致高能量离子损失的物理机制;3)展望未来聚变堆中撕裂模与高能量离子相互作用的情况。     

基于卷积神经网络的HL-2A装置H模辨识研究

基于HL-2A装置的放电实验数据，利用卷积神经网络和时间窗口算法开发了高约束(H)模时段的识别算法，得到了可靠的高成功率的高约束模时段识别结果。算法中，选取206次放电实验数据中等离子体储能及氘α通道信号作为双通道原始数据进行学习，得到一个深度为21层的二分类卷积神经网络。该网络模型经过其他474次放电数据的测试集检验，高约束模识别的正确率达到了98.17%。     

利用新颖高效气体发生装置以氯气氧化法制备高锰酸钾实验设计及效果*

基于一种新颖高效气体发生装置,设计了以氯气为氧化剂,理论产率接近100%的将锰酸钾高效转化为高锰酸钾的实验方案。实验结果表明:使用本设计制备高纯度高锰酸钾,既可保证高锰酸钾的理论转化率,减少歧化反应副产物对纯度的影响,同时得到的副产品次氯酸钠及氯水可用做无机教学实验的基础试剂,符合“循环经济”指导思想。     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。     

HL-2M装置等离子体放电反馈控制系统

通过对HL-2M装置极向场线圈的参数和初始等离子放电控制需求的分析，基于实时采集系统和反射内存实时数据传输的先进控制集成技术，完成了整个HL-2M初始等离子体放电反馈控制系统的设计。新系统实现了稳定的1ms控制周期和实时数据传输，同时解决了实时控制周期和数据传输的延迟。实验结果表明新设计的等离子控制系统能满足初始等离子体极向场线圈电流控制的需求。     

还原偶氮分光光度法测定水中硝基苯方法的改进

<正>还原偶氮分光光度法测定水中硝基苯[1-3],是污水、废水污染监测中一个重要的分析方法,具有仪器简单、灵敏度高和普及性强等特点,是硝基苯类有机化学污染物监测不可缺少的方法之一。但在运用该方法进行实际样品分析时,发现该方法在样品氧化还原前处理过程中操作比较繁琐,且易造成样品损失。针对这个问题,本工作对氧化还原前处理装置进行了改进[4],取消了前处理装置,使样品的氧化还原前处理和定容一步到位;简化了操作,提高了试验     

离子色谱的抑制系统及相关技术的发展

抑制系统是抑制型(双柱型)离子色谱系统极为重要的一个组成部分,也是离子色谱有别于其它类型的液相色谱的最重要特点之一。抑制器的发展经历了多个发展时期,而目前商品化的离子色谱仪亦分别采用不同形式的抑制手段。近年来,还发展了一些特殊的辅助抑制器,如接在抑制器后面CO2除去装置,用于提高被测离子的信号或进一步降低背景电导值。     

保乳手术与改良根治术治疗乳腺癌的效果探讨

目的探究保乳术以及改良根治术治疗乳腺癌的临床效果。方法抽取2013年9月至2015年1月在鹰潭市解放军第一八四医院接受治疗的96例乳腺癌患者,随机分成观察组和对照组。其中观察组采取保乳手术,对照组采取改良根治手术。比较两组的治疗效果。结果观察组的治疗效果优于对照组,差异具有统计学意义(P0.05)。结论和利用改良根治手术相比,利用保乳手术治疗乳腺癌,其效果显著,还能够改善患者的心理状态。