基于光学干涉法的快速动态真空校准方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61501212
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0122.物理电子学
  • 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

The technique for dynamic calibration of vacuum ensures the accuracy of vacuum measurement under the circumstance in which exist fast variations of pressure. At present, the uncertainty of dynamic calibration of vacuum gauge is so high (up to 50%) that could not meet practical requirements. In this project, a method of fast dynamic vacuum calibration based on homodyne Michelson interferometer is proposed. Several studies will be carried out experimentally and theoretically, such as the generation of standard pressure during time of the order of million second, theoretical models of standard pressure measurement by homodyne Michelson interferometer, temperature compensation for dynamic vacuum calibration. With the effort, the uncertainty of dynamic calibration of vacuum gauge is hopeful to be reduced effectively (less than 20%). It will lay the foundations of quantity traceability of dynamic vacuum.
动态真空校准技术可确保压力瞬态阶跃变化环境下真空度的精确测量。目前,动态真空校准的测量不确定度大(高达50%),难以满足实际应用需求。本项目提出了基于零差迈克尔逊干涉仪的快速动态真空校准方法,通过ms量级动态真空标准压力产生、零差迈克尔逊光学干涉仪测量标准压力理论参数模型构建、动态真空校准温度补偿等基础理论及方法研究,有望减小动态真空校准标准压力的测量不确定度(小于20%),为动态真空量值溯源奠定基础。

结项摘要

现有真空计量技术体系中所建立的各类真空计量基/标准其校准过程全部是在环境条件稳定的实验室内基于静态平衡或气体微流量动态平衡条件下完成的,对于实际真空测量环境中压力表现出的快速动态变化(1s内真空度变化可达1000倍),难以实现真空计的精确动态校准且无法对其快速响应特性予以评价,“静标动用”带来的问题亟待解决。本项目创新性地提出了基于光学干涉法的快速动态真空校准方法,并取得了如下突破:(1)采用打开时间为4.6ms的快开阀与不同几何尺寸限流元件建立了1.73ms~40.54ms即可实现由10E5 Pa衰减至其1/e倍的ms量级瞬态变化的动态真空标准压力;(2)采用Lorentz-Lorenz公式构建迈克尔逊光学干涉仪测量折射率并反演动态变化真空度的理论参数模型;(3)研制了25μm、13μm两种T型(铜-康铜)快速响应热电偶,采用傅里叶积分直接求解热电偶的能量平衡方程原理实现了温度快速测量的动态补偿。(4)在上述理论研究的指导下,建立的基于光学干涉法的快速动态真空校准实验平台,动态真空校准范围为10E2Pa~10E5Pa,合成标准不确定度8.9%,为提高我国动态真空量值溯源及传递能力提供了基础。. 在本项目开展过程中,研究团队发表SCI论文4篇,核心期刊3篇,授权国家发明专利2项,部分研究成果已应用于低温容器真空寿命测试系统、计量级电容薄膜真空计自主可控研制、高速飞行器飞行验证等领域。后续将进一步推广应用于工业生产中CD/DVD金属喷镀、等离子体增强化学气相沉积(PECVD)、真空镀膜等工艺中。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
量子真空计量标准研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    宇航计测技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李得天;成永军;习振华
  • 通讯作者:
    习振华
光学方法在真空计量中应用研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    真空与低温
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    习振华;李得天;成永军;孙雯君;张虎忠;袁征难;吉康
  • 通讯作者:
    吉康
动态真空校准装置的设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    宇航计测技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    习振华;李得天;成永军;孙雯君;裴晓强;袁征难
  • 通讯作者:
    袁征难
A New Calibration Apparatus of Port Quick Leak Detector for Spacecraft
新型航天器端口快速检漏仪校准装置
  • DOI:
    10.1007/s12647-017-0247-z
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    MAPAN-Journal of Metrology Society of India
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Zhao L.;Cheng Y.;Sun W.;Wang Y.;Chen L.;Sheng X.;Zhang R.;Guo M.;Li Y.
  • 通讯作者:
    Li Y.
Development of a transportable apparatus for vacuum gauge calibration
开发用于真空计校准的便携式设备
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    vacuum
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Zhenhua Xi;Detian Li;Yongjun Cheng;Yongjun Wang;Huzhong Zhang;Jiatong Liu;Baoguo Guan;Kang Ji
  • 通讯作者:
    Kang Ji

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其他文献

碳纳米管阴极电离真空计研制及其性能研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    真空与低温
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张虎忠;成永军;王永军;孙健;习振华;李得天
  • 通讯作者:
    李得天
基于静态膨胀法的极小漏率校准方法研究
  • DOI:
    10.13922/j.cnki.cjovst.2014.12.18
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    真空科学与技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨长青;李得天;成永军;冯焱;赵澜;习振华
  • 通讯作者:
    习振华

其他文献

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习振华的其他基金

中低真空量子计量标准基础理论及关键技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    57 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

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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