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钴-60数字辐射照相集装箱检测系统的研究与开发 总被引:2,自引:0,他引:2
清华大学核研院提出并实现了用钴 60γ数字辐射照相技术来在线检查集装箱的方法与装置。所用γ射线源为 3~ 11TBq的常规钴 60工业探伤机 ,安全可靠、价格低 ,但辐射强度却比加速器的低数百倍 ,对获取高质量图像造成极大困难。为此 ,专门研究、发明了极高灵敏度与探测效率的阵列探测装置 ,又研究、发展了特殊低噪声前端电路和计算机信号与图像处理技术 ,使得此种装置的检测性能与昂贵的加速器集装箱检测系统相当或更好 ,而占地少、价格低、易操作、好维护、辐射安全性很好、可靠性极佳 ,在国际集装箱检测装备行业中独树一帜 ,具有明显优势 相似文献
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目的 为了解人工破拆混凝土地面作业肌肉疲劳发展规律,避免肌肉疲劳累积,降低工作相关肌肉骨骼损伤(WMSDs)风险,设计并组织地面破拆作业规程。方法 招募6名大学男生进行实验,测量人工破拆0 cm及20 cm高度混凝土地面下,作业前后握力变化,作业过程主观肌肉疲劳评分(RPE)、主观痛感评分(RPA)、主观振动不适评分(RPV)以及上肢左右指浅曲肌、左右肱二头肌、左右肱三头肌和右三角肌前束7个肌群的活动特征,然后运用统计学方法分析地面高度对作业过程肌肉疲劳的影响。结果 不同地面高度下肌肉疲劳发展存在差异,0 cm高度下握力降幅更大,腰部和右臂RPE更大。人工破拆混凝土地面作业中左右肱二头肌、右指浅曲肌、右肱三头肌疲劳累积明显,0 cm高度下右三角肌前束疲劳累积明显。结论 混凝土地面人工破拆作业肌肉疲劳累积明显,0 cm高度肌肉疲劳累积更明显。 相似文献
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为研究高压直流电缆附件用三元乙丙橡胶(EPDM)与交联聚乙烯(XLPE)电气性能的匹配关系,本文制备了3种高压直流电缆用EPDM材料,测试XLPE和EPDM的电导率和电气强度,以及XLPE/EPDM双层介质的空间电荷和电气强度。结果表明:EPDM-1~#电导率低于XLPE,EPDM-2~#电导率与XLPE相当,EPDM-3~#电导率高于XLPE。当EPDM电导率低于XLPE时,界面电荷为正极性;当EPDM电导率近似等于XLPE时,鲜有界面电荷积累;当EPDM电导率高于XLPE时,界面电荷为负极性。XLPE/EPDM双层介质的电气强度取决于其自身电导率和电气强度,若要达到更好的匹配效果,要求双层介质内部的电场强度之比等于二者的电导率之比。 相似文献
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地层在失去应力平衡后,岩石将发生破坏,而岩石的岩性差异导致破坏后的力学特性也相差较大。岩石在峰值强度后将产生走向各异的裂缝;若岩石在破坏后产生大量岩粉,将堵塞地层中的喉道和裂缝,导致储层的渗流能力降低。选用四川盆地4个区块的4类岩性的多个岩样进行三轴压缩实验,根据岩样峰值强度后的破坏模式定义了3种类型:Ⅰ型岩样破坏后将产生拉伸裂缝,并且应力突降;Ⅱ型岩样破坏后将产生剪切裂缝,应力缓慢降低;Ⅲ型岩样破坏后将产生拉伸与剪切裂缝,应力往复变化。Ⅰ型与Ⅱ型岩样在破坏后形成的裂缝较为单一,且裂缝面光滑;Ⅲ型岩样在破坏后形成走向各异的裂缝,且产生大量的岩粉,影响天然气开采。针对Ⅲ型岩样破坏后产生大量的岩粉,以煤岩为例,提出采用超前预防处理以及在排采期进行治理的措施。 相似文献
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目的:以分子印迹聚合物技术研究一种快速、准确检测农药苦参碱的方法。方法:以苦参碱为模板分子,对氨基苯硫酚为功能单体,以纳米金为修饰材料,在pH=6柠檬酸-磷酸氢二钠溶液中,用电化学还原法修饰玻碳电极,电聚合形成掺杂纳米金的聚对氨基苯硫酚分子印迹聚合膜,制备了苦参碱分子印迹电化学传感器,并研究了该传感器检测时的洗脱和吸附条件,以及方法的分析性能。结果:将分子印迹传感器在乙醇-醋酸(体积比9∶1)溶液中浸泡3 min,然后置于样品溶液中吸附5 min,选用5 mmol/L K3Fe(CN)6的氯化钾溶液为表征溶液,采用循环伏安法测定峰电流。在最佳条件下,苦参碱浓度在2.0×10-6~5.0×10-6μg/mL范围内线性关系良好,检出限为3.3×10-8μg/mL,相对标准偏差不大于3.0%。结论:用该分子印迹传感器检测苦参碱性能好,方法简单,线性关系好,精密度好、准确度高。 相似文献
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研究保健食品褪黑素维生素B6片的成型工艺。采用原辅料总混压片法,探究单因素硬脂酸镁添加量、羧甲基淀粉钠添加量、微晶纤维素与麦芽糊精用量比例、混合方式、混合时间、包衣剂对片剂成型的影响,结合脆碎度、硬度、片重差异、片剂外观等指标选出符合片剂成型质量要求的成型工艺。实验结果表明最佳成型工艺为微晶纤维素:麦芽糊精比例为3∶1,硬脂酸镁添加量为0.1%,羧甲基淀粉钠添加量为5.0%,包衣液固含量为12%,混合时间为40 min,褪黑素与维生素B6先分别稀释再混合,所得片剂外观性状良好,硬度、脆碎度、崩解时间等指标均符合要求,工艺稳定可靠,适合大规模产业化生产。 相似文献
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针对城市 PM2.5变化的非线性、时序性等特征,提出一种基于支持向量回归 (SVR) 与长短期记忆(LSTM) 相结合的预测模型。采用 Morlet 小波核函数作为支持向量回归的核函数,并通过改进粒子群算法对其进行参数优化,用 SVR 算法拟合城市 PM2.5值的非线性变化规律进而实现城市 PM2.5值的预测;用 LSTM方法预测包含时间序列的城市 PM2.5值;将 SVR 与 LSTM 的预测结果进行非线性叠加得到较优的预测结果。使用某城市三处监测点真实数据集进行实验,结果表明提出的方法较 ARMA 时间序列、传统 SVR 以及单一的 LSTM 等均具有更高的准确度,是一种有效的城市 PM2.5预测模型。 相似文献