基于卷积神经网络的γ放射性核素识别方法

快速、准确的放射性核素识别可有效地对放射性危险源进行及时的监测预警，对保护人们远离放射源的威胁具有重要意义。该文基于卷积神经网络研究了放射性核素γ能谱的识别。通过溴化镧能谱仪采集16种放射性核素的γ能谱数据，并通过改变放射性核素γ能谱的计数和能谱漂移程度，创建生成大量单核素和双核素γ能谱训练数据，利用自搭建的卷积神经网络开展放射性核素识别模型训练。实验采集其中9种核素及其双核素的混合能谱对核素识别模型开展验证，结果表明：在剂量率约为0.5μSv/h、测量采集时间为60 s时，模型的识别准确率可达92.63%,满足在低剂量率下对放射性核素进行快速识别筛查的需求。     

利用减压旋蒸技术测量水样放射性活度

在低活度浓度水样的放射性活度测量中，直接取样测量的结果不稳定也不准确。为了提高低活度浓度水样放射性活度测量结果的准确性，该文提出了一种基于减压旋蒸技术的自动浓缩方法。为验证该方法的可行性，设计了一套自动浓缩装置。通过实验对浓缩条件进行研究，以提高浓缩速度、减少浓缩过程中核素损失。实验结果表明：设置浓缩条件为真空2.0～4.0 kPa、冷凝循环机制冷温度-5℃～0℃、蒸发器旋转速度50 r/min,设置水浴温度为初始50℃、 50 min后升温至60℃, 1 L水样所需浓缩时间大约为70 min。蒸干后选择12 mL 0.05 mol/L硝酸作为洗脱液进行洗脱。该自动浓缩方法对于²⁴¹Am的平均回收率达到70%以上，⁹⁰Sr的平均回收率可达到80%。该方法的优点在于能够实现水样浓缩流程的自动化，浓缩速度快且回收率较高。     

火棘叶挥发油化学成分的GC-MS分析

采用水蒸气蒸馏法从火棘叶中提取挥发油,利用气相色谱-质谱(GC-MS)联用方法分析火棘叶挥发油化学成分,并以面积归一法测定各成分的相对含量。从火棘叶挥发油中共鉴定出69种化合物,占挥发油总量的80.52%,主要成分为(-)-b-杜松烯(22.62%)、植物醇(19.90%)、二环倍半水芹烯(5.95%)、β-桉叶醇(5.78%)、1,2,3,4,4a,7-六氢-1,6-二甲基-4-(1-甲基乙基)-萘(2.78%)、表圆线藻烯(2.34%)等。