熔盐中微量金属元素的激光诱导击穿光谱在线定量

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11504397
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2207.光谱学与固体发光
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Online quantification of trace element is of huge difficulty and challenge in the area of elementary analysis. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is a type of atomic emission spectroscopy that utilizes a high power pulsed laser to create localized plasma on a sample. The resulting ionic and atomic line emission is characteristic of the composition of the sample. As a very promising technique, LIBS possesses unique character required for in situ chemical sensing in extreme environments, such as high temperature, corrosive and radioactive fields. The key problem faced by LIBS in industrial application by now is quantification. This project is to figure out how to online determine trace metal elements (Cr, K, Eu) quantitatively with LIBS in molten LiF-BeF2 salt. The relationship between LIBS spectrum and different experimental parameters including excitation parameters, measurement parameters and temperature of molten salt is studied by measuring the electron density and temperature of laser induced plasma. A protocol to pre-sentence the effectiveness of spectrum for quantitative analysis will be established. The detection limit of each element with LIBS is determined with calibration curves by measuring spectra of metallic elements at different concentrations. The quantification based on calibration free method will be developed and the feasibility of applying partial least square method to quantification will be assessed. This work is important for a better understanding of the mechanism of laser sputtering plasma in different environment. The results will provide reference for field applications such as control analysis of spent fuel reprocessing and online monitoring fuel quality in molten salt reactor.
微量元素的原位在线定量是目前元素分析技术研究的难点与挑战。激光诱导击穿光谱(LIBS)利用脉冲激光束使物质局部电离,产生包含分析对象的元素种类和浓度信息的特征谱线,是目前高温、强腐蚀、高放射性等恶劣条件下最具前景的在线分析技术之一,但定量化是该技术工业应用面临的关键问题。本项目围绕LiF-BeF2熔盐中微量金属元素(Cr、K、Eu)的LIBS在线定量开展研究,通过测量等离子体的电子密度和温度,系统评估激发参数、测量参数、熔盐温度变化对LIBS光谱的影响机制,建立预判光谱定量分析有效性的方法;在对熔盐中不同浓度金属元素光谱测量的基础上,考察LIBS检测灵敏度,建立基于自由定标法的微量金属元素定量分析方法,探索偏最小二乘法定量应用的可行性。本项目的开展,对深入认识在不同环境下激光溅射等离子体机理具有重要意义,可为LIBS技术在乏燃料后处理工艺控制分析,反应堆燃料质量在线监控等现场应用提供参考。

结项摘要

由于具有优良的传热性能、使用温度高、成本低、安全等优点,熔盐被公认为最具潜力的传热蓄热介质,在太阳能热发电、光热发电和核反应堆中具有诱人前景。然而在熔盐使用过程中的原位在线质量监测是熔盐堆临堆检测面临的难点与挑战。激光诱导击穿光谱(LIBS)利用脉冲激光束使物质局部电离,产生包含分析对象的元素种类和浓度信息的特征谱线,是目前高温、强腐蚀、高放射性等恶劣条件下最具前景的在线分析技术之一。本项目针对钍基熔盐先进核能系统在临堆分析检测的特殊需求,基于实验室商业化设备,搭建适用于高温熔盐的LIBS装置,开展了FLiBe和FLiBeU熔盐体系的LIBS研究,获取了两类熔盐体系中腐蚀产物、关键裂变产物的 LIBS光谱,并对元素的特征谱线进行指认,为后期临堆在线监测提供了关键基础数据。本项目研究表明LIBS技术有望解决高温熔盐原位监测的难题,为LIBS技术在乏燃料后处理工艺控制分析,反应堆燃料质量在线监控等现场应用提供参考。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Effects of O2- additive on corrosion behavior of Fe-Cr-Ni alloy in molten fluoride salts
O2添加剂对FeCrNi合金在熔融氟化盐中腐蚀行为的影响
  • DOI:
    10.1016/j.corsci.2019.01.040
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Corrosion Science
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Ai Hua;Shen Miao;Sun Hua;Dolan Kieran Patrick;Wang Chenyang;Ge Min;Yin Huiqin;Li Xiaoyun;Peng Hao;Li Na;Xie Leidong
  • 通讯作者:
    Xie Leidong

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其他文献

黑龙江省冻土活动层厚度年际变化影响因素分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    臧淑英
N-取代的3-氨甲基吡咯烷的合成
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  • 发表时间:
    2010
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    葛敏
盐酸戈洛帕米的合成
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    葛敏
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    祁佐良
灾害链、不确定供求和复杂应急资源分配网络的动态配置
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    葛敏;陈晓平;吴凤平
  • 通讯作者:
    吴凤平

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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

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          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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