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1.
10B同位素在中子屏蔽和探测中有重要的作用,目前大规模生产硼同位素的方法主要是化学交换精馏法。随着10B市场需求的增加,在国产化取代进口的背景趋势下,探索硼同位素分离方法的优化和创新有重要意义。本研究分析了气体扩散法用于10B同位素分离的经济性,并根据市场实际情况估算产品成本。首先分析以BF3为介质的单级扩散分离效应并估算级联规模,接着从设备投资及生产运行成本两方面进行硼同位素生产的经济性分析,并结合实际情况具体分析气体扩散法生产60%和96%丰度10B同位素产品的成本以及影响因素。通过经济性分析发现,采用BF3扩散分离生产10B同位素的成本与市场价格接近且存在一定优化空间。本研究扩展和丰富了硼同位素分离方法,并证明了扩散法生产10B同位素在经济性方面存在潜力。 相似文献
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3.
天津地铁外院附中—喜峰道区间隧道下穿铁路桥墩,为确保高架桥与隧道运营的安全性,对隧道下穿既有高铁桥桩基础进行力学分析,得到隧道与桥墩基础的变形规律,并对其提出有效的加固方案。研究结果表明:采用钻孔灌注桩加固隔离措施能够对桥墩的侧向变形和桩基沉降起限制作用。为盾构在城市轨道交通技术广泛应用提供了强有力的参考依据。 相似文献
4.
介绍了我国油页岩资源的开发与利用概况。针对油页岩开发中产生的大量灰渣,认为采用填埋和堆积的处理方式,不仅造成资源的浪费,且占用大量的土地资源、破坏周边生态环境。参考国内外对油页岩灰渣的处理工艺,总结了油页岩灰渣制作水泥、轻质砖材、白炭黑、微晶泡沫玻璃,烧制陶粒以及提取氧化铝等综合利用的方法,并对油页岩灰渣综合利用提出了建议。 相似文献
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提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法,将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号—特定声源的端到端学习过程,建立一种以log-mel能量为声信号特征的预提取方法,以深度残差网络作为特征自动提取及分类的声信号分类识别模型。在两个大型数据集上对模型性能进行了验证,实验结果表明,本文提出的深度残差网络模型在DCASE2019数据集和UrbanSound8K数据集上能够实现80.2%和76.4%的识别精度,在声源探测领域具有一定的应用价值。 相似文献
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8.
声目标分类识别是声源识别领域的核心问题,然而,在应用深层神经网络进行声目标分类识别时,从少量样本中学习(样本复杂度较低)是一个具有挑战性的问题;针对此问题,提出了一种基于深度学习的小样本声目标识别方法,该方法将手工设计特征和对数梅尔声谱特征结合到一起,扩充了深度学习模型的可利用特征量,提高了声信号识别效率和精度;在实验验证中,该方法在测试集上实现了87.6%的识别精度;更进一步地,用较少量的训练样本对该方法和其它几种主流的深度学习模型的性能进行了比较验证,结果表明,该方法只需要更少量的数据即可实现同样的识别精度,在声源探测领域具有一定应用价值。 相似文献
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