异型管道内壁α活度测量扰动因素非线性校正方法研究与应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41274108
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0408.油气地球物理学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The method of long range alpha contamination detection(LRAD) is mainly used for α activity measurement about surface contamination (e.g.internal surface of small diameter long pipe )which is not easily close to or irregular geometry.The self-developed long range α contamination measuremen system is used as the tool for the study.The method aims at the distrbance factor complexity about pipe inwall α activity,on the basis of series experiments(distance, time, temperature, humidity ,flux ,tubing variety and tubing diameter),identifies and elaborates the uncertainties and changes of factors that infuence the precision.By simulating the air fluid and hysically caculating α particles ionization number in the air,an effective nonlinear correction model is put forward to realize automatically dynamic correction of LRAD measurment system, in order to enhance the precise for irregular pipe in different enrionment,and reduce the limit of detection.Finally it will build high precise LRAD measurement system by soft and hardware development.Verified test should be performed on-site measurement to enhance levels of technology that is α activity measurement for irregular pipe.
长距离α污染监测(LRAD)方法主要用于不易靠近或几何形状不规则的污染表面(如小直径长管道的内表面)的α活度测量,本项目以自主开发的长距离α污染测量系统为工具,针对管道内壁α活度扰动因素复杂并且校正困难的问题,以模拟异型管道内壁测量为试验对象,在系列试验(距离、时间、温湿度、流量及管径管材等)基础上,分析并查明影响测量精度的不确定因素及变化规律,通过空气流体模拟和α粒子空气电离物理计算,建立有效的非线性校正模型,实现LRAD测量系统自动动态校正,提高LRAD技术对不同环境异型管道测量对象的测量精确度,降低仪器检出限;最终通过软硬件开发建立高精度LRAD测量系统,并在现场测量进行验证试验,提高异型管道α活度测量的技术水平。

结项摘要

α粒子是一种高电离粒子,具有射程短,穿透力弱,电离能力强的特点。鉴于具有α放射性的微粒可能会被吸入到人体内部,给人体造成极大伤害,α放射性污染检测技术在燃料生产环节一直备受关注,近距离探测被污染物体表面α粒子的方法技术当前已经相对成熟,对于生产工艺中管道内壁的长距离探测α技术的需求日趋明显。LRAD(Long Rang Alpha Detection)技术是目前长距离探测α粒子的唯一可行技术。针对核设施退役中的仪器管道内壁和不规则污染面的低水平α放射性的探测难题,它能够实现安全、直接、快速检测,是一种方便、可靠的探测技术。. 影响LRAD系统探测管道内表面α粒子结果的关键扰动因素众多,例如:温度、湿度、源强、探源距等,这些扰动因素与测量结果之间具有非常复杂的非线性关系,因此,为了能够定量定位探测α粒子以及将来对仪器更准确的刻度、校正,探明这种非线性关系显得非常重要。. 为明确关键参数环境温湿度对测量结果的影响,在课题组前期研究基础上,主要进行实验室试验分析:获取了环境温湿度与测量值之间的变化规律,基于电离气体的复合理论,以及物理化学表面吸附现象理论,分析了测量值随温湿度变化的原因。将实验研究与数学分析相结合,创造性的运用波尔兹曼模型分析了两者对测量值的影响特征,发现此模型符合的很好;同时分析了温湿度变化与测量值的相关关系,得出它们之间有显著的负相关关系。通过环境温湿度随机变化测量的20组无单方面控制的情况,并用SPSS多元回归方法建立环境温湿度与单位活度测量值的类解析表达式: ,其复相关系数为0.756,决定系数为0.572, 经方差分析,F=11.353,P=0.001,通过显著性水平检验,表明回归方程有效。然后通过改变239Pu标准源在管道内的位置,从而得到不同位置时LARD测量电流值,再通过指数拟合得到探源距L与LARD测量系统电流测量值I之间的关系。然后利用电流值与距离、标准源活度之间的相互关系推导出仪器测量值与管道内α污染活度范围之间的关系,即当LRAD测量系统的电流测量值为I fA时,可以通过计算得出alpha源活度的最大值和最小值 。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
LRAD 管道内两面源的放射性测量技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    核技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李平川;庹先国;郑洪龙
  • 通讯作者:
    郑洪龙
基于PLS的α放射性加权人工神经网络方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu, Mingzhe;Wang, Lei;Yang, Jianbo;Cheng, Yi
  • 通讯作者:
    Cheng, Yi
采用长距离α污染检测仪用于管道内壁的放射源定位
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Chinese Physics C
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Liu Ming-Zhe;Zhang Jin-Zhao;Dong Xiang-Long;Li Ping-Chuan
  • 通讯作者:
    Li Ping-Chuan
A Genetic-Algorithm-based Neural Network Approach for Radioactive Activity Prediction
基于遗传算法的放射性活度预测神经网络方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Nuclear Science and Techniques
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Yan Yucheng;Liu Mingzhe;Cheng Yi;Li Pingchuan
  • 通讯作者:
    Li Pingchuan

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  • 通讯作者:
    陈科

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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