EDXRF法测定墙面抹灰组分

为了控制墙面抹灰组分不合理造成墙面抹灰出现空鼓、脱落、掉渣等问题,介绍了EDXRF法测定墙面抹灰组分的分析方法,建立了墙面抹灰成分配比与Ca特征X射线强度关系曲线,并验证了该方法的可行性和稳定性。实验结果表明:该方法对于水泥含量较低的样品比较有效,对于水泥含量较高的样品误差偏大;对于水泥含量较低的样品,测量结果相对误差不大于3.30%,对于水泥含量较高的样品,测量结果相对误差不大于8.89%;时隔一个月后重复测量发现,低含量水泥样品的相对误差还是小于高水泥含量样品的相对误差,且测得的相对误差均在原来的误差之内,该方法具有较好的稳定性。     

矿样中钛铁EDXRF分析的基体效应和神经网络校正研究

用能量色散X荧光(EDXRF)分析仪测量钛铁矿样时,存在基体效应影响分析准确性的问题.本文用EDXRF测得钛、铁元素特征峰,通过类Gauss函数对实测谱进行拟合分解,初步分析了矿样中Ti-Fe间的影响特征.针对各元素计数率与含量的非线性关系,采用先分类后预测的方法,首先用SOFM自适应神经网络对矿样分类,样本总数80组,对铁精矿、钛精矿的识别率为100%;然后用RBF神经网络进行钛铁含量预测,与化学分析结果对比,其中65.4%的样品相对误差在1%以内,其余均在3%以内,小于工业生产仪器分析相对误差5%的要求,表明基于先分类后预测的神经网络校正技术在矿样元素含量分析中有着一定的实用价值.     

SDD-EDXRF中FP法无标样校正钒钛铁间吸收增强效应

依据基本参数法(FP法)无标样分析原理建立了数理模型,计算得到了模型中质量吸收系数(μ)、激发因子(E)等关键参数,并将其应用于能量色散X荧光(EDXRF)分析。实验中,对V-Ti-Fe伪三元系样品利用基于硅漂移探测器(SDD)的EDXRF测量系统(SDD-EDXRF)进行能谱测量,采用自行开发的FP法无标样分析程序,分析得到了三元系混合样品中各元素的含量。结果表明该无标样数理模型能较好地克服V-Ti-Fe元素间的吸收增强效应,方法的精密度相对标准偏差低于0.9%,测量值与实际值的最低相对误差小于1%。     

BP神经网络预测EDXRF中铁、钛元素含量

为了更好地定量分析矿石样品中铁、钛元素的含量,应用EDXRF分析技术建立了一个基于BP神经网络的预测模型。将矿石样品在EDXRF光谱仪中测得的荧光强度计数作为BP神经网络模型的输入变量,对该模型进行训练和检测。实验结果表明:该BP神经网络预测模型能获得较精确的结果,预测铁含量结果的相对误差不大于2.4%;预测钛含量结果的最大相对误差不大于2.3%;可用于地质矿石样品元素含量的分析预测。     

EDXRF法测定V-Ta合金中Ta含量

为适应新型合金材料(V-Ta合金)研制的需要,建立了用能量色散X射线荧光光谱(EDXRF)法测定V-Ta合金中Ta含量的分析方法。该方法将溶解的V-Ta合金切屑样制成滤纸片试样,用能量色散X射线荧光光谱仪测定其Ta含量。该方法简便、快速,测定Ta含量在25%~40%范围内的样品时,其测量结果的相对标准偏差(n=6)不大于1%。     

六氟化铀水解液中微量氯离子的放化测定

研究了六氟化铀水解液中微量氯离子的放化测定。用Al(NO_3)_3络合大量氟离子,在微酸性条件下,加含有~(110m)Ag的AgNO_3溶液,使与氯离子生成~(110m)AgCl沉淀,用超滤膜过滤,于Nal(Tl)探测器测量~(110m)AgCl的γ放射性。从工作曲线查得氯离子含量。测定范围为2—40ppm,相对标准偏差为±10%。方法简便,快速灵敏。实际样品的分析结果经多种不同方法核对,彼此符合。     

FP法在SDD-EDXRF无标样分析技术中的应用研究

为实现能量色散X荧光(EDXRF)技术对元素含量的无标样分析,建立了基本参数法(FP法)数理分析模型,并计算得到了模型中质量吸收系数(μ)、激发因子(E)等关键参数.实验中,利用基于硅漂移探测器(SDD)的EDXRF测量系统(SDD-EDXRF),对Fe-Cu、Fe-Ti两种伪二元体系样品进行能谱测量,并采用自行开发的FP法计算程序,分析得到了混合样品中各元素含量,含量的计算值与实际值的最低相对误差小于2％,精密度相对标准偏差低于0.8％.结果表明,所建立的FP法分析模型,能较好克服元素间的吸收增强效应,可应用于SDD-EDXRF的无标样分析过程.     

能量色散X射线荧光分析基本参数法研究

本文介绍了EDXRF中基本参数法原理和计算方法,基于此方法用C语言设计编写了基本参数法的计算程序.通过配制的合金样用该法测定其成分含量,结果表明所测合金样的成分含量与其化学分析结果基本上一致,精确度较高,相对标准偏差不超过1.3%.     

闪烁室法现场水中氡浓度测量及其仪器功能开发

ZnS(Ag)闪烁室法水中氡浓度测量仪具有准确度高,探测下限低,操作简便,受湿度影响小的优点。从方法原理、测量装置及软硬件设计进行阐述,探讨了影响仪器测量准确性的因素。用液体镭源测试的结果验证了仪器的线性和准确性,其线性相关系数为0.9811,相对误差为-17.16%~10.21%;并与RAD7测氡仪水中氡浓度测量的数据作对比,相对误差在-14.28%~18.57%。     

EDXRF方法测量菱镁矿中镁元素含量

采用间接测量的方法,对菱镁矿的化学分析过程进行处理,建立目标元素Mg与中间观测元素Ba之间的对应关系,以Ba的能量色散X射线荧光(Energy Dispersive X-ray Fluorescence,EDXRF)测量结果,计算出菱镁矿测试样品中镁的含量为29.43%,相对标准偏差为0.58%。借助于具有含量梯度的验证样品对方法的准确性进行了验证,得到的定标曲线具有良好的线性关系,测量结果显示准确度和可靠性高、稳定性和重复性好。该方法克服了EDXRF对轻元素直接探测效率低、结果精度差的缺点,为镁的测量提供了一种快速、准确、经济的检测思路和方法。     

能量色散X射线荧光法测定涂钯硅藻土中的钯含量

在涂钯硅藻土样品中定量加入内标元素Mo和王水,制成分析试样,用能量色散X射线荧光（EDXRF）法测定钯含量。该方法可测定钯含量为5％－50％范围的涂钯硅藻土样品,方法快速、简便、其相对标准偏差优于1％,回收率98％－108％。     

遗传算法优化的BP神经网络在EDXRF中对钛铁元素含量的预测

在能量色散X荧光分析(EDXRF)技术中,受均匀效应、颗粒效应和基体效应等的干扰,定量分析精度受到影响。本文针对这一问题提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络(GA-BP)的混合算法,该算法无需考虑元素浓度和射线强度之间的复杂关系。遗传算法优化BP神经网络的目的是为了获得更好的网络初始权值和阈值,其基本思想是:将初始化的BP神经网络均方根误差的倒数编码为遗传算法中个体的适应度;初始的权值和阈值用遗传算法中的个体代替,然后通过选择、交叉和变异操作挑选出最优个体,最后通过解码用最优的权值和阈值创建一个新的BP网络模型。攀枝花矿区5类矿样中钛和铁含量的整体预测和分类预测实验表明,分类预测效果远好于整体预测。预测值与化学分析值比较结果表明,其中76.7%的样品相对误差小于2%,表明了该方法在元素间基体效应校正上的有效性。     

能量色散X射线荧光谱仪在土壤中40K活度分析中的应用

对粉末样品进行压片制样,建立了能量色散X射线荧光（EDXRF）谱仪测定环境土壤样品中⁴⁰K放射性活度的方法。方法标准曲线的相关系数为0.991 0,测量的精密度为2.98%,测量标准样品的最大相对偏差为6.40%。采用本方法和γ谱仪同时测量7个土壤样品,并对这两种分析方法的测量结果采用配对t检验SPSS程序计算。结果表明,两种方法所得数据无显著性差异（P＞0.05）,可使用X射线荧光谱仪法分析土壤中40K的放射性活度。这种方法操作简便,精密度和准确度较好,具有广泛的实用性。     

水底沉积物原位X射线荧光测量中水分的影响与校正

论述了水底(海底、湖底或水系)沉积物中含水量的变化对原位X射线荧光测量的影响,以源初级X射线在沉积物上的相干散射线和非相干散射射线强度为内标建立的散射校正方程,可有效地克服沉积物中含水量变化对目标元素特征X射线的干扰。实验结果表明,对铜矿远景区土壤样品,当样品中含水量变化为20％时,目标元素(Fe：10．9％;Cu：300mg／kg;Zn：124mg/kg)特征X射线强度的变化小于5％。     

A genetic-algorithm-based neural network approach for EDXRF analysis

In energy dispersive X-ray fiuorescence(EDXRF), quantitative elemental content analysis becomes difficult due to the existence of the noise, the spectrum peak superposition, element matrix effect, etc. In this paper, a hybrid approach of genetic algorithm(GA) and back propagation(BP) neural network is proposed without considering the complex relationship between the elemental content and peak intensity. The aim of GA-optimized BP is to get better network initial weights and thresholds. The starting point of this approach is that the reciprocal of the mean square error of the initialization BP neural network is set as the fitness value of the individuals in GA; and the initial weights and thresholds are replaced by individuals, then the optimal individual is searched by selecting, crossover and mutation operations, finally a new BP neural network model is established with the optimal initial weights and thresholds. The quantitative analysis results of titanium and iron contents in five types of mineral samples show that the relative errors of 76.7% samples are below 2%, compared to chemical analysis data, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.     

固态热管反应堆模拟装置热工水力特性分析

热管反应堆具有小型化、结构简单、固有安全性高等优势,有着广泛的应用前景和研究意义。本文采用CFD方法对热管反应堆模拟装置进行了稳态工况下的热工水力特性分析,并与实验结果进行对比。结果表明,热管各测点温度相对误差不超过5.5%,温差发电器热端各测点温度相对误差不超过3.1%,证明了该模型方法的可行性和正确性。本研究为热管反应堆的数值模拟提供理论指导与方法支撑。     

蒙特卡罗共轭输运法计算反应堆压力容器快中子注量率

为了保证压力容器（RPV）在核电厂寿期内的安全，通过理论方法准确评估其受到的快中子积分注量率非常重要。本文提出了一种应用共轭输运理论解决深穿透问题的计算方法，并将该方法的计算结果与基准题HBR-2给出的实测值及确定论方法的结果进行了比较。结果表明：本文计算结果与基准题给出的实测数据吻合良好，大多反应率计算相对误差小于10%，最大相对误差不超过35%；70%以上的计算结果准确性优于确定论方法，表明本文提出的解决蒙特卡罗深穿透问题的方法是有效且准确的。