放射性废物焚烧技术的发展历程和展望

焚烧是放射性废物的主要处理技术之一,同常规废物焚烧技术相比,放射性废物焚烧技术更关注对放射性核素的截留效果、系统的辐射安全和对废物的适应能力。随着废物特性的变化、环保要求的日益严格,焚烧技术也在不断的革新和改进,对塑料、橡胶和树脂等高分子聚合物适应性更强的第三代焚烧技术已成为主流,包括热解焚烧、蒸汽重整焚烧以及等离子体焚烧,分别适用于不同的废物类型。未来放射性废物焚烧技术的发展趋势以整体经济性和满足环保要求为前提,尽量提高废物的整体减容效果,对多种废物的兼容处理,并为满足特殊废物的处理要求开发针对性的焚烧技术。     

我国低放废物热解焚烧技术的应用及改进

根据国际上焚烧技术发展趋势,针对我国放射性废物管理的特点,中国辐射防护研究院自主开发出多用途放射性废物热解焚烧技术,在国内应用近20年,建成3座焚烧设施。这些焚烧设施运行、处理了大量低放废物,具有净化效率高、减容效果好、核素控制好等特点,验证了热解焚烧系统的稳定性、可靠性与先进性。中国辐射防护研究院针对早期焚烧设施运行中出现的问题,不断进行完善与改进,降低了设备腐蚀问题;提高了系统运行的安全性、稳定性;减少了二次废物的产生量;并进一步提高了焚烧系统的自动化程度和对高塑料橡胶含量废物的兼容处理能力。经过这些技术改进,国内多用途放射性废物热解焚烧技术逐渐完善。     

电加热服装服用性能研究进展

电加热服装作为功能服装中发展较早、市场化进程较快的一种服装,其服用性能近年来越来越受到关注。现主要介绍电加热服装在电热性能、保暖性能、舒适性能、安全性能、洗护性能和耐用性能几个方面的研究进展,并指出有必要对电加热服装的舒适性能、安全性能等服用性能进行深入细致的研究。     

一种应用于5G的紧凑型阵列天线设计

提出一种应用于5G的紧凑型阵列天线,由4个天线单元相互正交放置,通过在天线单元之间的上下两个平面分别添加4个二分之一波长的微带线,提高了天线单元间的隔离度。利用高频电磁仿真软件,对所提天线单元及阵列结构进行分析。实验结果表明,阵列天线的工作频段分别为2.72~3.92 GHz和4.74~5.42 GHz,在工作频段内各天线单元间的隔离度均低于-20 dB,完全覆盖5G所需的3.3~3.6 GHz和4.8~5.0 GHz两个工作频段。该阵列天线结构紧凑,体积仅为68.5 mm×68.5 mm×1.524 mm,能够被5G的小型化便携设备所应用。     

基于支持向量机的作战方案评估

作战方案评估是当今军事领域一个急需解决又具有相对难度的课题。针对目前的作战方案大多是由专家评估这一现实状况,提出了基于支持向量机的方案评估方法。以某次作战为研究背景,客观分析了影响作战方案实施的各因素,建立方案评估指标体系,将支持向量机的回归方法应用于作战方案评估模型的建立中。最后,通过实验验证了评估模型的可行性。     

高功率激光装置机械结构件超声波清洗工艺

由大型高功率激光装置的特点,需要其内部的机械结构件表面有较高的洁净度。通常情况下内部的在线可替换单元模块（LRU）等洁净度都要求达到美军标百级水平,因此洁净清洗成为装置集成安装环节一个重要因素。本文根据高功率激光装置建设的工程任务,结合国内相关装置建设的经验,系统分析了超声波清洗的可行性,并配合洁净检测的结果对比验证,证明超声波清洗可以满足洁净清洗的需求。     

图像特征检测与匹配方法研究综述

几十年来,图像特征检测与匹配一直是图像处理的最核心领域之一,是计算机视觉的基石.没有特征检测与匹配就没有SLAM、Sfm、AR、通用图像检索、图像配准、全景图像等视觉任务.本文在回顾几十年来的经典检测算法的基础上,阐述了引用最新的以深度学习为首的机器学习算法后,在本领域取得的最新进展,包括特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化、端到端框架等所有关键点,展示了算法各自的优缺点.总而言之,面对工业界的宽基线、实时、低算力检测的要求,图像特征检测和匹配仍然是一项未能完整攻克的任务,融合特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化的多任务全局框架成为未来发展的趋势.     

正交实验法优化醛糖还原酶抑制剂的筛选模型

本文对醛糖还原酶筛选模型进行了系统研究,考察了影响醛糖还原酶模型的主要因素：醛糖还原酶量、NADPH量、DL-甘油醇量和反应体系的温度。在已有单因素实验的基础上,设计正交实验进行综合研究。结果表明醛糖还原酶抑制剂筛选模型的最佳条件为：35℃的温度,醛糖还原酶量为120μl,NADPH量为30μl,DL-甘油醇量为4μl。     

大面积建筑工业厂房楼板热阻在采暖设计热负荷计算中的作用初探

建筑物围护结构的热阻是影响采暖设计热负荷的主要因素,在经济合理的情况下,改善建筑物围护结构的热阻,尤其是大面积围护结构的热阻值,以减少采暖设计热负荷,才能达到节约能源的目的。     

基于模糊兴趣模型的个性化推荐算法

论文在分析现有个性化推荐算法的基础之上,针对个性化的本质特点,结合模糊数学的知识,提出了一种个性化模糊兴趣模型,并建立一对应的推荐算法。实验表明,该模型有着简单,方便,快速推荐的特点。