高硫高钠高放废液玻璃固化配方研究

中核四川环保工程有限责任公司(SEPEC)的高放废液采用玻璃固化法进行处理。这种高放废液中硫和钠的含量高,使得玻璃形成过程中的动力学过程变慢,限制了废物玻璃的包容量,产生“黄相”,对废物玻璃的质量带来不利影响。根据高放废液组成,准备多个废物玻璃配方开展实验室研究和论证,发现适当降低废物玻璃中Si和B的含量, 提高碱性, 添加Sb₂O₅和V₂O₅,以增加玻璃熔体中的氧负离子, 有利于废物玻璃包容更多的Na₂SO₄ 。对实验室的配方样品进行了比较筛选,改进后提出了最后的推荐配方。使用该配方,在德国PVA（prototype vitrification test facility ）冷台架上进行试验验证,废物玻璃中没有出现“黄相”富集,测定了废物玻璃相应的工艺性能和产品质量,结果符合有关工艺和标准的要求。据此,SEPEC高放废液玻璃固化项目(VPC)的初步设计采纳了该配方。     

地震映像法在古河道探测中的应用

古河道的存在与否直接影响到建筑的桩基类型.针对古河道与上层覆盖层之间存在较明显弹性差异的特点,采用地震映像法对某地区的潜在古河道进行了探测,对典型测线的地震波剖面图进行了分析,并通过钻孔对地震映像法的探测结果进行了验证,由此确定了古河道的走向.通过工程实例,说明了地震映像法在其测深范围内对古河道探测的有效性,地震映像法所得结论与地质结果、钻孔资料较吻合.     

基于深度学习的白酒分类识别方法

以深度学习为基础,结合Tensorflow与Keras框架,建立了基于深度学习的白酒品牌分类预测模型。通过电子舌(阵列式传感器)对待测白酒的特征信息进行采集,并与已知的待测白酒样品类别结合建立测试样本数据集,通过训练集与测试集对基于深度学习的白酒品牌分类预测模型进行训练与性能检验。结果表明,该预测模型的白酒品牌识别率达99.987%,准确率较高。     

不同离子浓度对~(239)Pu在高庙子膨润土上的吸附影响

采用静态吸附法研究了239 Pu在CO2-3、HCO-3、SO2-4、Mg2+、Ca2+、Fe3+等不同离子浓度下在膨润土上的吸附。实验结果表明:随着CO2-3、HCO-3、Mg2+、Ca2+、Fe3+浓度的增大,239Pu在膨润土上的吸附分配系数Kd值逐渐减小,而随着SO2-4浓度的增加,Kd值先增加后减小,其中CO2-3、Fe3+浓度对Kd值影响较大。     

基于DSP+USB的放射性污染监测现场数据采集系统设计

针对放射性污染监测现场对现场数据高速、实时采集的需求,设计了一种基于DSP和USB2.0为核心的放射性信号数据采集系统,并介绍了该系统的总体结构和具体的软硬件实现方案。该系统将DSP高速的运算速度和数据处理能力、FPGA强大的逻辑处理能力以及USB高速传输速度相结合,构建了一套高速实时的放射性数据采集系统,具有速度快、逻辑处理能力强、稳定性高等优点,该系统在现场测试表现出较好的效果。     

一种降低微震定位误差的偏振分析方法

目前微地震监测技术已成为地球物理界的热门技术之一。对于微地震震源定位,主流的初至时差分析方法由于方程组局部极值、初至拾取困难以及波速恒定假设等问题,极易产生超定或欠定的误差,而且未考虑有效数据不足的情况。为此,利用所测量的检波器姿态信息,计算出参考校正角,并将垂直、径向和切向分量数据校正为标准的三分量数据,以此提取同型波来计算偏振角,所获取的偏振角数据一方面可进行定位求解,另一方面也可对三分量数据进行进一步的校正,以提高时差分析中初至拾取的准确性;综合偏振角极化分析与初至时差分析两种方法建立了最小误差优化模型,实现了更为复杂地质条件下的联合定位,降低了定位误差。最后对数值模拟实验和野外实验结果进行了统计分析,结果表明:最优化联合定位方法能够大大降低定位误差且在有效数据不足的情况下仍能保证较好的定位效果,有效数据在9组以上时的定位误差小于7 m。     

多路并行ADS1282实时地震数据采集内核驱动设计

“大数据”物探时代下,为了进行高速度、多通道的地震数据采集工作,对数据采集驱动展开研究。针对多路并行地震数据采集应用层驱动存在系统调用频繁、硬件控制实时性不高以及数据采集效率低下等问题,在总线设备驱动模型的基础之上,提出将数据采集的实时和非实时操作分离且将简化系统调用过程到内核直接实现,实现了一种基于Linux内核的多路并行ADC内核驱动,支持1路SPI接口驱动多路32位精度△-Σ型的ADS1282外设。在i.mx6q平台上实际测试表明,相比于传统应用层驱动,本内核驱动能实现3路并行ADS1282数据采集,引入噪声少,且大大减少了系统调用量,提高了硬件控制的实时性,完成单次地震文件采集耗时减少了90 ms,提高数据采集效率。     

水相环境对239Pu在高庙子膨润土中吸附行为的影响

以高庙子膨润土作为吸附介质,通过静态吸附实验,研究了高庙子膨润土在不同水相环境中对核素²³⁹Pu的吸附行为。探讨了接触时间、水相pH值、离子种类以及离子浓度等因素对吸附行为的影响。研究结果表明：高庙子膨润土对钚具有很强的吸附能力,吸附率达到99%以上,且吸附速率较快,4 d即可达到吸附平衡。随着水相pH值增大,膨润土对钚的吸附能力逐渐增强。水相中CO₃^2-、Fe³⁺和Ca²⁺对钚吸附有较强抑制作用,并且当离子浓度小于0.02mol/L时,随着浓度的增大,分配系数K_d值逐渐减小;当离子浓度大于0.02mol/L时,分配系数K_d值基本趋于稳定。     

基于FT-NIR光谱技术结合KPCA-MD-SVM对白酒基酒的快速判别

为保证在摘酒过程中基酒分段的准确,研究通过利用傅里叶变换近红外设备对整个摘酒过程中的基酒样品进行光谱采集,使用支持向量机（SVM）对最优预处理的基酒光谱建立基酒分段模型,其模型训练集的正确率为93.02%,测试集判别率为90.08%。为减少建模时间和提高模型的可靠性,使用核主成分分析（KPCA）对基酒光谱数据降维,并对此建立基酒分段模型。其训练集正确率为94.81%,测试集判别率为90.75%,相比无KPCA分析时的分段模型训练集高1.79%,测试集高0.67%。为进一步提高模型的判别能力,使用马氏距离（MD）剔除了降维后的异常数据样品,创建的基酒分段模型训练集对基酒段数的正确率为98.72%,测试集正确率为98.75%。剔除异常样品后的分段模型的训练集正确率提高了3.91%,测试集判别率提高了8%。以上研究表明了KPCA+MD+ SVM基酒分段模型能对基酒进行快速判别,为近红外光谱在自动化摘酒方面提供了一种理论可能。     

基于东元交流伺服的SGS无损检测平台控制系统设计

为了实现分段γ扫描(SGS,segment gamma scanning)无损检测平台各部分传动装置的精确控制,选用高精度、高性价比的东元交流伺服作为平台动力源,采用C#语言编写上位控制软件,完成对传动装置的定位、运行、复位等精确控制。重点介绍了上位控制软件和伺服控制系统的设计。测试表明：传送定位误差小于1 mm,旋转角度误差小于1°,满足SGS无损检测平台的要求。