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对辐照前后核燃料的物理化学性质进行分析表征是实现核动力反应堆内燃料性能可靠预测的基础之一。拉曼光谱技术可以通过分析分子振动、转动方面的信息获知物质的分子形态及物相结构变化,因其具有微量、无损、原位、高效等优点的定性定量分析能力,被广泛应用于核燃料的表征中。本文简要概述了拉曼光谱技术的基本原理,从腐蚀分析、辐照损伤分析、温度监测及高放射性样品封装等4个方面介绍了近十几年来拉曼光谱技术在核燃料分析领域的应用现状及研究进展,指出了该技术目前存在的一些局限性,并针对核燃料分析,从联用技术、数据库建立等方面对未来拉曼光谱技术的研究与应用方向进行了展望。 相似文献
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特选榨菜对铀污染土壤的修复评价 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过两种不同的加铀方式,加入不同种类及浓度的螯合剂,以及土壤改良剂(有机肥、微生物肥料、腐殖酸、尿素)的方法,研究了不同因素对特选榨菜修复铀污染土壤的影响。结果表明:在pH=5时把UO_2(NO_3)_2·6H_2O溶液喷洒入土壤,使土壤中铀污染浓度为100 mg·kg~(-1)时,特选榨菜地上部铀富集的浓度最大可以达到1103.42 mg·kg~(-1),根部为1909.49 mg·kg~(-1),去除率为7.81%;上述含铀土壤放置2年后制备成模拟铀污染的土壤,进而栽种特选榨菜进行修复,在100 mg·kg~(-1)铀污染浓度下,植物上部铀富集浓度最大为295.83 mg·kg~(-1),根部为268.42 mg·kg~(-1),年去除率为2.52%。用Tessier五步连续提取法测定两次修复土壤中铀的形态,发现模拟铀污染土壤比铀喷洒于土壤中有效态的铀(交换态和碳酸盐结合态)要低52.7%;加入柠檬酸、苹果酸等螯合剂以及有机肥、微生物肥料、腐殖酸、尿素等土壤改良剂,在模拟铀污染土壤修复时发现有机肥会降低植物上部对铀的富集;而柠檬酸和微生物肥会增强植物上部对铀的富集。 相似文献
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