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钙钛锆石和榍石基人造岩石固化铀的研究
被引量：
8
1
作者
周冠南
周时光
+3 位作者
滕元成
楚士晋
石正坤
康厚军
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
2006年第4期115-117,共3页
以天然锆英石(ZrSiO4)、CaCO3、TiO2和UO2(NO3)2.6H2O为原料,通过高温固相反应,制备了包容铀(质量分数4.5%)的钙钛锆石和榍石基人造岩石固化体。借助X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)研究了其矿相组成和微观结构。采用MMC-1静态浸...
以天然锆英石(ZrSiO4)、CaCO3、TiO2和UO2(NO3)2.6H2O为原料,通过高温固相反应,制备了包容铀(质量分数4.5%)的钙钛锆石和榍石基人造岩石固化体。借助X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)研究了其矿相组成和微观结构。采用MMC-1静态浸泡法和γ射线辐照方法测定了其抗浸出性能和抗辐照性能。结果表明,制备钙钛锆石和榍石基固化体的最佳合成及烧结温度为1 290℃。所得固化体结构致密,有较好的抗浸出性和辐照稳定性。
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关键词
辐射防护与环境保护
钙钛锆石
榍石
铀
固化
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职称材料
BP神经网络反演核事故源项中重要参数的研究
被引量：
5
2
作者
侯闻宇
凌永生
+3 位作者
赵丹
单卿
黑大千
贾文宝
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期778-784,共7页
核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持。采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节...
核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持。采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节点数、训练函数、学习率和隐含层数。研究结果表明,在单隐含层神经网络结构情况下,存在着最优隐含层节点数,综合考虑训练时间和误差,本文选取隐含层节点数为50来对其他参数影响进行进一步研究;在相同参数设置条件下,训练函数Trainlm比Traingdm更适合数据量较小时的核事故源项反演,反演计算准确度更高,在节点数为50时训练时间缩短了近35%;高学习率以及双隐含层能有效地提高核事故源项反演的精度,但训练时间相对增加。
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关键词
辐射防护与环境保护
核事故
源项反演
BP神经网络
训练函数
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职称材料
题名
钙钛锆石和榍石基人造岩石固化铀的研究
被引量：
8
1
作者
周冠南
周时光
滕元成
楚士晋
石正坤
康厚军
机构
西南科技大学环境与资源学院
西南科技大学材料科学与工程学院
中国工程物理研究院核物理与化学研究所
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
2006年第4期115-117,共3页
基金
国家自然科学基金(中国工程物理研究院联合基金部分)资助项目(10176025)
文摘
以天然锆英石(ZrSiO4)、CaCO3、TiO2和UO2(NO3)2.6H2O为原料,通过高温固相反应,制备了包容铀(质量分数4.5%)的钙钛锆石和榍石基人造岩石固化体。借助X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)研究了其矿相组成和微观结构。采用MMC-1静态浸泡法和γ射线辐照方法测定了其抗浸出性能和抗辐照性能。结果表明,制备钙钛锆石和榍石基固化体的最佳合成及烧结温度为1 290℃。所得固化体结构致密,有较好的抗浸出性和辐照稳定性。
关键词
辐射防护与环境保护
钙钛锆石
榍石
铀
固化
Keywords
radiation protection and environmental protection
zirconolite
titanite
uranium
solidify
分类号
TL7 [核科学技术—辐射防护及环境保护]
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职称材料
题名
BP神经网络反演核事故源项中重要参数的研究
被引量：
5
2
作者
侯闻宇
凌永生
赵丹
单卿
黑大千
贾文宝
机构
南京航空航天大学材料科学与技术学院
江苏省高校放射医学协同创新中心
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期778-784,共7页
基金
国防基础科研基金资助项目
江苏高校优势学科建设工程资助项目
文摘
核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持。采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节点数、训练函数、学习率和隐含层数。研究结果表明,在单隐含层神经网络结构情况下,存在着最优隐含层节点数,综合考虑训练时间和误差,本文选取隐含层节点数为50来对其他参数影响进行进一步研究;在相同参数设置条件下,训练函数Trainlm比Traingdm更适合数据量较小时的核事故源项反演,反演计算准确度更高,在节点数为50时训练时间缩短了近35%;高学习率以及双隐含层能有效地提高核事故源项反演的精度,但训练时间相对增加。
关键词
辐射防护与环境保护
核事故
源项反演
BP神经网络
训练函数
Keywords
radiation protection and environmental protection
nuclear accident
source term inversion
BP neural network
training function
分类号
X946 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
钙钛锆石和榍石基人造岩石固化铀的研究
周冠南
周时光
滕元成
楚士晋
石正坤
康厚军
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
2006
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
BP神经网络反演核事故源项中重要参数的研究
侯闻宇
凌永生
赵丹
单卿
黑大千
贾文宝
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
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职称材料
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