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开展环境空气中(14)^C的监测是核电厂辐射环境监督性监测的重要内容。本文给出了宁德核电厂周围环境空气中(14)^C的取样与监测方法,分析了2013—2021年间监测结果变化及趋势,对比分析了运行前辐射本底调查结果、对照点监测结果及国内外其他核电厂的监测结果,并与宁德核电厂气态流出物排放量进行了相关性研究。分析表明,核电厂周围各监测点位空气中C的比活度均值范围为0.229~0.230 Bq/g(碳),其中距离厂址最近的牛郎岗监测点的结果可能受到核电厂排放的影响。分析了(14)^C比活度的年周期变化规律,结果表明,除牛郎岗监测点外,(14)^C的比活度一般在7—9月相对较高。 相似文献
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对本省两个核电厂的7个滨海自动监测子站,采用简化的潮间带形状及范围估算立体角,并考虑空气衰减因子,估算其对γ辐射剂量率贡献的理论值;对其剂量率数据进行傅里叶分析,得出主要潮汐分量的幅度及潮间带剂量率实际贡献值。理论值较实际值平均偏大70%左右。通过对各种误差因素的讨论,显示出理论模型简明而略偏保守的优良特征。以Haar小波本底功率谱为基础,提出潮间带相对剂量率限制值,并根据理论模型计算出不同距离的站址高度限制值。方法简明,可操作性较强,适用于各种潮汐类型。最终对滨海站址选取及布局优化提出建议。 相似文献
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影响核辐射监测站点辐射监测HPIC剂量率实时数据准确性的组成因素多且复杂,如自然因素的降雨、温湿度、风向及太阳辐射等,客观因素的设备异常及放射性状况等;以致在实际应用中发现辐射监测状态异常时,很难分析出是什么原因导致的监测数据偏离.结合ERMS海量历史辐射序列监测数据,深入挖掘降雨、温湿度、气压、风向、太阳辐射天顶方向电子量及周边各站点辐射数值等特征因子集,基于Gradient Boosting算法(简称GB算法)建立起HPIC剂量率辐射数据的在线预测模型,有效融合自然特征因子,降低了自然因子对HPIC剂量率辐射监测数值异常的分析及判读的干扰作用,提高了对ERMS辐射异常发现的辅助判断能力及维保效率. 相似文献
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对γ辐射剂量率的连续监测是核电厂常规监测和监督性监测的主要内容。分析γ辐射剂量率连续监测数据的影响因素,对于识别核电厂的异常排放、建立应急监测本底具有重要意义。本文以宁德核电厂监督性监测系统2016年一整年的γ辐射剂量率逐时连续监测数据为例,分析各种可能的影响因素,包括宇宙射线响应、气象参数的影响、核电厂的排放等,研究各种因素的影响特征。结果表明,γ辐射主要来自地表中的天然放射性核素及宇宙射线,气象参数的变化是影响γ辐射剂量率变化的主要因素。结合快速傅里叶分析FFT和气象参数相关性分析,表明γ辐射剂量率连续监测数据存在明显的日周期变化。核事故时释放的放射性可能对剂量率监测结果带来明显的影响。 相似文献
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为观察支气管介入治疗药物的安全性,采用手工法、仪器法分别测定卡波姆凝胶与帕司烟肼药物的最小抑菌浓度(MIC)、最小杀菌浓度(MBC),并对家兔支气管介入的安全性进行了试验,给出了对60例临床患者的应用分析。结果显示帕司烟肼的卡波姆凝胶对H37Rv标准株、牛型结核分枝杆菌、草分枝杆菌的MIC值分别为0.1,0.1,0.4mg/L,MBC值分别为0.2,0.2和1.6mg/L;家兔动物实验表明该药无任何毒副作用;60例临床好转率为85%。说明应用OLYMPUS-BF-P30型仪以卡波姆基质帕司烟肼为凝胶介入治疗肺结核是非常有效的。 相似文献
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