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基于湿法氧化法对核电厂产生的放射性废树脂进行前处理,建立了树脂中3H和14C的测量方法,分析了影响方法回收率的因素,并对国内某核电厂废树脂中的3H和14C进行了测量。结果表明,H2O2浓度对方法回收率影响最大,在最优的氧化条件下,方法回收率达96.8%;3H和14C最小可探测比活度分别为41 Bq/g和1.3 Bq/g;14C测量结果与《生物样品中14C的分析方法 氧弹燃烧法》(GB/T 37865-2019)的测量结果相比,无显著性差异,14C测量精密度为10.2%。对国内某核电厂废树脂进行测量,3H和14C的平均比活度分别为(6 134 ±640) Bq/g和(2 724±147) Bq/g。 相似文献
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洪一新 《卫星电视与宽带多媒体》2022,(2)
随着融媒体迅猛发展,给传统媒体造成了严重冲击,与此同时,融媒体的发展也推动了传统媒体的转型。为确保在当前的融媒体时代,传统媒体能够保留一席之地,充分发挥自身优势,应该对目前的发展困境加以突破,促进自身市场竞争力的有效提高。通过传统新闻理念的革新,拒绝固步自封,立足创新为出发点,使自身独特性及优势充分凸显,加之合理配置、积极培育新闻采编人才,借此为传统媒体改革过程新发展路径的探索提供有利条件。 相似文献
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针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA).首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相似度,确定了合并极大团与生成候选子图的标准,进行初步社团挖掘;最后,对网络中的孤立节点进行隶属度划分,形成最终的社团结构.实验结果表明,在空手道俱乐部网络、美国足球网络、美国国家西部网络及我国省级电力通信骨干网络数据集中,所提算法与KL算法相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了50.1%、36.8%和36.2%;与标签传播算法(LPA)相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了31.2%,17.7%和3.25%;与改进的GN算法相比,准确率和模块度方面平均提高了3.6%和2.1%.可见基于极大团的智能电网社团挖掘算法所挖掘的网络社团结构更为合理,具备更高的安全性,有利于及时排查故障. 相似文献
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为充分利用并挖掘电力系统中海量的用电数据进行用电异常状态的识别,本文基于计量自动化系统智能电能表所采集的用电大数据,用随机矩阵理论对用电异常状态、异常时间段及异常地点的辨识进行研究。首先,介绍了用电大数据构造高维随机矩阵的方法,并分析了高维随机矩阵的协方差矩阵特征谱分布规律;然后,根据矩阵的特征值统计特性变化规律提出基于用电大数据矩阵的用电异常状态辨识及定位方法;最后,以贵州各大行业实际用电数据为例,对不同的行业进行了仿真验证,仿真结果表明该方法能准确识别用电异常并判别异常时间段和异常地点,不仅能满足电网对可视性、时效性、可靠性和安全性的迫切要求,而且为数据驱动用电环节智能化、可视化监控提供了新思路。 相似文献
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