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HCl是一种有毒有害气体,对其高灵敏度探测具有非常重要的意义,然而到目前为止,采用激光光谱的手段对其探测的研究报道很少。石英增强光声光谱(QEPAS)是近年来发展起来的一种痕量气体探测技术,具有系统体积小、价格低廉、探测灵敏度高等优点。以5 000 ppm HCl∶N2混合气作为待测目标,采用输出波长为1 742.38 nm的分布反馈连续波单纵模半导体激光器,开展对基于QEPAS技术的HCl高灵敏度探测研究。为了提高信噪比和简化数据处理过程,QEPAS传感器系统采用波长调制和2次谐波探测技术。研究中,首先对声波探测系统中微共振腔强声波增强特性进行了讨论,选择了“共轴”形式的声波微共振腔,并对其尺寸进行了优化,选择的微共振管长度为4 mm、内径为0.5 mm。实验中研究了激光波长调制深度对QEPAS系统产生的信号幅度的影响,当QEPAS系统积分时间为1 s、激光波长调制深度为0.23 cm-1时,获得了815 ppb的优异检测极限,归一化噪声等效吸收系数为7.41×10-9 cm-1·W·Hz-1/2。在后续的实验中,可在待测HCl气体中加入水汽分子,提高HCl分子的热弛豫速率,进一步提高HCl-QEPAS传感器系统的信号强度。 相似文献
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对SiC粉体进行热处理,采用Y2O3-MgO-Al2O3烧结助剂,在1 750~1 950℃下30 MPa热压烧结1 h,制备SiC陶瓷。TG分析SiC的氧化特性,测定Zeta-电位研究SiC粉体的分散特性,测定其高温浸润性研究烧结助剂与SiC之间的亲和性。结果表明:SiC粉体热处理和提高SiC浆体的pH值,有利于提高Zeta-电位,进而提高分散均匀性;Y2O3-MgO-Al2O3烧结助剂高温下与SiC具有良好的浸润性;SiC粉体热处理明显降低了烧结温度。尽管Y2O3-MgO-Al2O3烧结助剂在高温下有一定的挥发,但是当其含量大于等于9%(质量分数)时,1 800~1 950℃下热压烧结可获得显气孔率小于等于0.19%的致密SiC陶瓷,其热导率大于190 W.m–1.K–1。 相似文献
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燃料组件在反应堆内受压紧力等作用会发生弯曲,该弯曲会显著改变反应堆局部位置的中子慢化。基于中广核核设计软件包PCM中的组件中子截面计算软件PINE和堆芯核设计软件COCO,开发了专门的燃料组件弯曲模型,以分析燃料组件弯曲对堆芯局部功率分布的影响,并和蒙特卡罗软件JMCT做了对比验证计算。计算结果表明,PCM软件包燃料组件弯曲模型的计算结果与JMCT吻合良好,该软件包可以用于燃料组件弯曲的分析计算。燃料组件的弯曲对于堆芯的局部功率分布有显著的影响,需要在设计中予以特别关注。 相似文献
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分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n2)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势. 相似文献
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