SiO2疏松体高温脱羟过程数值模拟(续)

3.2脱羟过程主要参数变化图5所示为熔制过程中SiO2疏松体平均温度(Ta)和平均孔隙率(φa)随时间的变化曲线。可以看出,疏松体平均温度的升高趋势和图3所示的顶面升温曲线保持一致。在10h时顶面温度为1 000℃,疏松体平均温度为997.5℃,两者较为接近。这是由于高温下辐射换热较为强烈,顶面的高温很快传递到疏松体内部。由于35h之前疏松体还未烧结,所以φa保持初始值不变。在35h以后,疏松体开始发生烧结,φa开始下降。当脱羟进行到76.3h时,疏松体全部烧结为石英锭,此后随着温度升高石英锭的孔隙率维持在设定的最低值0.01。     

Beta-Binomial删除信道中的喷泉码文件传输协议

由于命名数据网络(NDN,Named-Data Networking)无环路、逐包、逐跳转发的特点,使得数据包回传成功率降低,而传统的TCP/IP协议中的ARQ和ACK机制对于多播会话不再适用.由于NDN中的传输信道可以等效为二进制删除信道,因此可以通过应用层编码来实现文件的可靠传输.传统的信道编码技术如卷积码、级联码和RS码等复杂度较高,而将NDN与低复杂度的喷泉码的结合可以实现分布式的存储架构,因而可通过喷泉编码在应用层协议中实现可靠的纠删机制,保证整体文件的传输可靠性.以往的研究一般是基于确定的删除概率信道模型,但是由于网络的异构性和信道噪声等因素影响,可能会造成信道丢包概率呈随机性分布.因此,本文在Beta-Binomial分布模型的前提下,根据贝叶斯统计的先验信息和中心极限定理,对随机概率下的纠删信道的文件可靠传输协议进行了数学建模和理论推导.仿真结果显示此模型更具有普适性,此传输协议可在信道状况未知的前提下从理论上求出最小发包数,减少冗余编码包,提高文件整体的投递成功率,在保证传输可靠性的同时有效提升协议传输效率.     

基于RG 1.183的先进小堆选址源项模型初步研究

在《用于评估核动力反应堆设计基准事故的替代放射性源项》RG 1.183所述的假想事故场景情况下,考虑目前大多数的先进小型压水堆地上-地下布置的设计特点,对传统大型压水堆选址源项计算模型做了改进:在原安全壳内放射性物质守恒方程的基础上,考虑辅助厂房的阻滞作用,建立辅助厂房内放射性物质守恒方程。并以某先进小型反应堆核电厂为例,利用新模型计算了代表核素的释放,与现有模型进行了对比。     

论三峡水库“蓄清排浑”运用方式及其优化

泥沙问题是三峡工程的关键技术问题之一,在三峡工程论证和初步设计阶段提出水库采取"蓄清排浑"的运用方式,可以解决泥沙问题。2003年水库蓄水运用以来的实践表明,水库基本遵循了"蓄清排浑"调度运用原则,并根据上游来水来沙减少等新情况对水库运用方式进行了优化调整。本文系统分析了三峡水库"蓄清排浑"运行方式及其优化调整的利弊,包括提前5年实施175 m试验性蓄水、汛期水位动态变化、汛末提前蓄水等对水库淤积和坝下游河道演变的影响,提出了进一步优化水库调度方式,形成"蓄清排浑"运用的新模式,保持水库长期使用的建议,试图为三峡水库科学高效安全运用提供科技支撑。     

压水堆核电厂采用富集硼的优势与可行性分析

压水堆核电厂通常采用天然硼进行反应性的化学补偿控制,研究表明采用富集硼替代天然硼,可以优化一回路水化学,降低一回路结构材料腐蚀风险和堆芯沉积风险,降低职业照射剂量。本文分析压水堆核电厂采用富集硼的优势与可行性,介绍国内外核电厂富集硼的应用情况。最后对我国华龙一号堆型和在役压水堆核电厂富集硼的应用提出建议。     

硫酸体系中锰钽铌矿加压浸出研究

针对单一硫酸体系锰钽铌矿加压浸出下钽铌浸出率均不到10%的问题,在硫酸体系引入助浸剂,考察氟化铵、双氧水、反应压强、硫酸浓度、反应温度、氟化铵矿比对锰钽铌矿加压浸出的影响,采用XRD对浸渣进行物相表征。实验结果表明,在锰钽铌矿加压浸出中,引入助浸剂氟化铵,温度200℃、硫酸浓度50%及氟化铵/矿比为0.8∶1的条件下钽浸出率超过93%,铌浸出率超过96%。引入氟化铵对硫酸体系下锰钽铌矿的加压浸出效果的提升十分显著。     

基于风险分析的小型水库安全管理研究

为有效提高小型水库安全管理水平,搭建基于风险分析的差异化安全管理体系,从赋存环境、结构材料、监督管理、失事损失等安全风险因子出发,基于工程安全风险特点对小型水库进行了分区分类,在此基础上有针对性地构建了责任落实、资源配置、信息感知、预警预报、维修养护、应急响应、除险加固等动态风险管理体系,并给出了相应指标.某市小型水库群的安全管理实际应用效果表明,上述方法能有效解决数量多、分布广、资料缺、条件差等条件下的小型水库安全管理问题.     

TSL:predicting popularity of Facebook content based on tie strength

The rapid development of online social networks leads to an explosion of information,however,there are great differences in the popularity of different messages,and accurate prediction is always a great difficulty is the current study.Popularity prediction of online content aims to predict the popularity in the future based on its early diffusion status.Existing models for popularity prediction were mostly based on discovering network features or fitting the equation into a varying time function that the accuracy of current popularity prediction model was not high enough.Therefore,with the help of the weak ties theory in sociology,the concept of tie strength was introduced and a multilinear regression equation was constructed combined with the early popularity.A TSL model to predict the popularity of Facebook’s well-known pages was proposed.The main contribution of this article was to solve the problem and few or no work based on sociology.A high linear correlation between the proportion of faithful fans was existed in Facebook homepage with frequent shares in the early and the future popularity.Compared with other baseline models,an experimental study of Facebook (including 1.54 million shares) illustrates the effectiveness of the proposed TSL model,and the performance is better than the existing similar methods.