铅基全陶瓷微封装弥散燃料堆芯概念设计初步研究

为了充分利用全陶瓷微封装弥散燃料(FCM)的耐事故特性,进一步提高铅基反应堆的安全性,将FCM应用于铅基冷却剂反应堆中,给出了铅基FCM堆芯的初步概念设计,并与传统铅基UO₂燃料堆芯在燃料装量、燃料利用率、能谱及反应性等方面进行了对比分析。对比结果表明,FCM对堆芯能谱有少量的慢化效果,同时需采用高富集度UO₂燃料核芯以保证堆芯235U装量满足能量输出需求,采用FCM堆芯235U装量较UO₂堆芯有相应降低,燃料利用率进一步提高。最后对铅基FCM堆芯布置进行功率展平优化,通过径向FCM相体积分区对堆芯功率进行了展平。计算结果显示,堆芯功率峰因子(F_Q)由2.43降低至1.93,堆芯核焓升因子(FD_H)由1.79降低至1.33。     

铀钚溶液设备外中子探测效率研究

中子探测技术作为一种非破坏性分析技术,是铀钚溶液系统钚含量监测的一个较好的选择.基于典型的盛放铀钚溶液的圆柱形设备和典型的热中子探测器,开展了设备外中子探测效率研究,以实现对铀钚溶液系统的钚含量监测.对探测器的位置、慢化体及屏蔽体布置、料液浓度和料液分段对探测响应计数的影响进行了研究,获得了优化的探测效率以及不同轴向段...     

通长预拉杆自复位PEC柱组合框架中间层抗震性能试验研究

考虑部分包裹混凝土（partial encased concrete,PEC）柱截面形式和辅助耗能元件类型两个设计参数,设计制作了3榀PEC柱-钢梁通长预拉杆自复位连接组合框架中间层子结构1∶2缩尺试件并进行水平往复荷载试验。通过试验现象和实测数据整理,从滞回特性、抗侧刚度、复位能力与耗能性能等方面进行分析。结果显示：合理设计T形件上长圆孔尺寸可实现“中震作用下利用辅助耗能元件提供耗能,而大震作用下连接转换为承压型传力模式而进一步发挥主体构件力学性能”的性能化部分自复位连接设计理念;PEC柱截面形式决定PEC柱本身抗侧刚度,从而影响自复位连接力学发展进程,而耗能元件类型仅改变耗能方式与发展进程;自复位连接的消压弯矩和开始耗能弯矩比值（Ma/Mb）是影响试件卸载后复位能力的关键因素;节点部位加强板设置增强了节点区混凝土约束,且连接构造促使节点区混凝土斜压带传力模式的形成,节点区刚度增大,抗剪能力提高;所有试件加载侧移达到2%（框架结构设计地震对应层间侧移限值）时,层间卸载后残余侧移不大于0.17%,甚至加载侧移达到3.5%（框架结构大震对应层间侧移限值）时,层间卸载后残余侧移不超过0.2...     

基于改进随机森林的城市污水处理过程运行数据清洗方法

针对城市污水处理运行过程中出现混合异常数据的问题,提出了一种基于改进型随机森林的数据清洗方法.首先,设计了一个孤立森林的异常数据识别模型,识别数据中的离群值.其次,建立了一种改进型随机森林回归模型,提高随机森林对混合类型异常数据的适应能力,并对数据趋势进行拟合预测.最后,用改进的随机森林数据清洗方法对剔除混合异常数据后的缺失数据进行补偿,实现对污水数据的清洗.实际数据测试结果表明,该方法提高了混合类型缺失数据补偿的准确性.     

铅基模块化核电不同功率水平经济性初步分析

铅基快堆由于较好的冷却剂固有安全性和燃料增殖效应而在核电中被逐渐关注,模块化铅基核电堆芯更能进一步提升堆芯的经济性。本文从堆芯核设计角度出发,分析了100 MW、300 MW、500 MW、700 MW和1 000 MW等不同热功率水平的堆芯分别采用UO₂和U-10Zr合金燃料在2000EFPD的换料周期内的经济性。计算分析结果显示：在保持堆芯泄漏基本不变和相同寿期的情况下,堆芯功率水平与堆芯铀装量呈线性增加趋势,同时燃料利用率随堆芯功率水平和堆芯尺寸的增加而逐渐增加;UO₂燃料堆芯适用于低功率水平(如100 MW)和较高功率水平(如1 000 MW)的堆芯装载,低功率水平下堆芯铀装量更少,高功率水平下堆芯增殖性能与堆芯能量输出匹配,更利于堆芯反应性控制;U-10Zr燃料堆芯适用于中等功率水平(如500 MW)的堆芯装载,在该功率水平和堆芯尺寸下,堆芯的增殖性能与堆芯能量输出基本匹配,能够充分发挥U-10Zr燃料的高增殖性能。本文通过对铅基模块化核电不同功率水平的经济性进行分析研究,为当前铅基模块化核电的单堆功率提出最佳经济性分析,为铅基模块...     

基于改进YOLOv5在电力巡检中的目标检测算法研究北大核心CSCD

针对输电线路巡检的复杂场景下被遮挡以及目标较小导致的误检问题,文中提出了一种基于YOLOv5的改进算法模型。首先通过数据增强和数据扩充数据集进行预处理;其次给引入SE模块,加强对不同尺度下目标的特征融合;然后引入CBAM模块,进行进一步特征提取,使提取的特征信息更加突出。最后,对损失函数进行优化,改进小数据导致的样本不均衡现象。经实验证明,改进后的算法有效地提高了被遮挡的目标和小目标的识别率,mAP较原算法精度提高了5%,Recall提高了14.6%。与其他改进模型相比,精度、召回率都有提高,验证了该模型在各种场合下具有较强的鲁棒性和泛化能力。