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。     

利用脱气膜技术检测水中14C

针对目前较为流行的水中~(14)C检测方法的氮气消耗量大、耗时较长等问题,该文将脱气膜技术引入水中~(14)C的检测。设计了一套可行的采用脱气膜技术的水中~(14)C分离装置,并通过实验验证了该装置在酸性条件下工作的可行性,分析了该装置的影响因素、氮气消耗、耗时等性能。实验结果表明:采用脱气膜技术的水中~(14)C分离方法对无机碳回收率达到95%,耗时短,氮气消耗少,应用于水中~(14)C检测具有明确优势。     

水中铀的分离富集方法综述

铀的利用是核能开发的重要内容,然而,铀及其化合物进入水体会对环境和人类健康造成严重危害,因此水中铀的分析以及处理备受关注.该文从实验室水中铀分析以及环境含铀水体治理两方面对当前水中铀分离富集主流方法进行了阐述,详细介绍了各种方法最新研究进展以及当前存在的问题.最后总结了目前水中铀分离富集方法的优缺点和应用现状,并对水中...     

实证数据同化案例方法在新冠肺炎疫情分析中的应用

采用"实证数据同化SARS案例疫情趋势模型"方法,以各地市卫生健康委员会发布的新型冠状病毒肺炎疫情数据为基础同化模型参数,总结研究团队2020年2月3—28日对全国(除湖北)、湖北省(除武汉)、武汉市的多次疫情趋势分析和决策建议,并提供3条预测曲线作为疫情防控指导线,预测疫情发展。该模型的疫情峰值线可作为评估当前防疫措施是否得当的标准线,用于各地市疫情趋势预警,指导防疫措施的制定,为医疗资源、生活应急物资的调度提供决策支持,为稳定民众情绪发挥作用。     

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。