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公开(公告)号：CN112132920B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010953443.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N23/046
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的放射性废物桶密度重建方法及系统，包括：原始密度图像获取步骤：随机选取填充了不同形状、不同密度介质的废物桶，获得废物桶原始密度图像；模糊密度图像获取步骤：对上一步骤中的废物桶透射测量后，得到衰减程度信息，再基于迭代算法重建出废物桶模糊密度图像；训练集和测试集数据获取步骤：重复上述步骤，获得训练集和测试集数据；CNN网络搭建步骤：搭建CNN网络结构；CNN网络训练和测试步骤：使用训练集和测试集中数据对CNN网络进行训练和测试；清晰密度图像获取步骤：测量待测废物桶的射线衰减数据，根据传统的TGS密度重建方法获得模糊的密度图像，将模糊密度图像放入已经训练好的神经网络中，获得清晰的密度图像。
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公开(公告)号：CN109949950B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910231960.1
申请日：2019-03-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G21C17/00
Abstract: 本发明提供了一种反应堆包壳破损模拟实验台，其特征在于，包括燃料棒模拟件(1)、端塞(2)、密封卡套(3)以及堆芯单流道模拟件(4)；所述燃料棒模拟件(1)可拆卸地安装在堆芯单流道模拟件(4)上，并且通过密封卡套(3)实现密封和固定；所述端塞(2)安装在堆芯单流道模拟件(4)上，并且通过密封卡套(3)实现密封和固定；所述堆芯单流道模拟件(4)内设置有输运介质。本发明可以用于多种工况下包壳破损模拟，并测量不同水力条件下、不同样式裂隙下和不同内部温度场下气体释放情况与内部压力变化情况。
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公开(公告)号：CN109949950A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910231960.1
申请日：2019-03-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G21C17/00
Abstract: 本发明提供了一种反应堆包壳破损模拟实验台，其特征在于，包括燃料棒模拟件(1)、端塞(2)、密封卡套(3)以及堆芯单流道模拟件(4)；所述燃料棒模拟件(1)可拆卸地安装在堆芯单流道模拟件(4)上，并且通过密封卡套(3)实现密封和固定；所述端塞(2)安装在堆芯单流道模拟件(4)上，并且通过密封卡套(3)实现密封和固定；所述堆芯单流道模拟件(4)内设置有输运介质。本发明可以用于多种工况下包壳破损模拟，并测量不同水力条件下、不同样式裂隙下和不同内部温度场下气体释放情况与内部压力变化情况。
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公开(公告)号：CN113484288A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110536271.9
申请日：2021-05-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明涉及一种基于激光诱导荧光素钠荧光的弱酸弱碱浓度测量方法，对透明流道中弱酸弱碱的浓度进行测量，其测量原理为利用荧光素钠在不同pH值下的荧光性质不同，从而进行的弱酸弱碱浓度测量。测量需要的器材有激光器、同步器、拍摄设备以及信号采集处理装置。激光器的作用是产生能够使荧光素钠发出荧光的激光，通过对荧光进行测量；同步器的作用为同步拍摄设备与激光器的运行。本发明实现了弱酸弱碱浓度的实时测量，即可即时的获得待测浓度的分布情况，相比于传统的浓度测量方法可以获取瞬态的浓度变化情况，明显节省测量时间，从而可以用于对浓度更为敏感的领域的浓度控制，接入相应的后处理系统可以实时分析酸浓度对后续工序的影响。
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公开(公告)号：CN112132920A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010953443.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N23/046
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的放射性废物桶密度重建方法及系统，包括：原始密度图像获取步骤：随机选取填充了不同形状、不同密度介质的废物桶，获得废物桶原始密度图像；模糊密度图像获取步骤：对上一步骤中的废物桶透射测量后，得到衰减程度信息，再基于迭代算法重建出废物桶模糊密度图像；训练集和测试集数据获取步骤：重复上述步骤，获得训练集和测试集数据；CNN网络搭建步骤：搭建CNN网络结构；CNN网络训练和测试步骤：使用训练集和测试集中数据对CNN网络进行训练和测试；清晰密度图像获取步骤：测量待测废物桶的射线衰减数据，根据传统的TGS密度重建方法获得模糊的密度图像，将模糊密度图像放入已经训练好的神经网络中，获得清晰的密度图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109545412B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811190043.5
申请日：2018-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G21C19/303
Abstract: 本发明提供了一种压水堆燃料组件裂变气体在线脱除装置，包括燃料组件、上缓冲容器、流量调节阀、循环泵、裂变气体吸附装置、氦气供气装置、下缓冲容器；所述燃料组件上部连接上缓冲容器，上缓冲容器连接流量调节阀，流量调节阀连接循环泵，循环泵连接裂变气体吸附装置，裂变气体吸附装置连接下缓冲容器，在裂变气体吸附装置和下缓冲容器之间接有氦气供气装置，下缓冲容器与燃料组件底部相连。本发明在压水堆运行过程中，在线脱除燃料组件中生成的裂变气体，提高包壳间隙中的热导率，减少反应堆运行过程中的中子毒物，提升反应堆的经济性。
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公开(公告)号：CN114943644A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210501187.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法及系统，包括：步骤S1：模拟生成密度分布不均匀的废物桶；步骤S2：对每个废物桶进行γ扫描获得计数率，并结合迭代算法获得废物桶的三维密度图像；步骤S3：利用废物桶的三维密度图像训练预设卷积神经网络CNN，得到训练后的预设卷积神经网络CNN；步骤S4：利用训练后的预设卷积神经网络CNN得到超分辨率图像。本发明的目的就是利用CNN对迭代图像特征提取并识别，实现提高测量精度；利用更少的测量次数达到更高的图像分辨率，实现减少测量时间，从而实现TGS技术的实际应用。
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公开(公告)号：CN110245392A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910451095.1
申请日：2019-05-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于人工神经网络的包壳破损状态预测方法，包括：步骤1：统计在燃料包壳发生不同程度破损后，不同裂变产物在一回路冷却剂中的核子数；步骤2：选取特征核素；步骤3：根据所述特征核素的比活度值构建输入向量；步骤4：将所述输入向量作为目标神经网络的输入，由所述目标神经网络输出燃料包壳的破损程度；其中，所述目标神经网络是通过已知燃料包壳的破损程度的训练集训练得到的学习网络。本发明能够更快速、准确的判断反应堆燃料包壳的破损状态，提高反应堆运行的经济性与安全性。
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公开(公告)号：CN109545412A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811190043.5
申请日：2018-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G21C19/303
Abstract: 本发明提供了一种压水堆燃料组件裂变气体在线脱除装置，包括燃料组件、上缓冲容器、流量调节阀、循环泵、裂变气体吸附装置、氦气供气装置、下缓冲容器；所述燃料组件上部连接上缓冲容器，上缓冲容器连接流量调节阀，流量调节阀连接循环泵，循环泵连接裂变气体吸附装置，裂变气体吸附装置连接下缓冲容器，在裂变气体吸附装置和下缓冲容器之间接有氦气供气装置，下缓冲容器与燃料组件底部相连。本发明在压水堆运行过程中，在线脱除燃料组件中生成的裂变气体，提高包壳间隙中的热导率，减少反应堆运行过程中的中子毒物，提升反应堆的经济性。
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公开(公告)号：CN110245392B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910451095.1
申请日：2019-05-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于人工神经网络的包壳破损状态预测方法，包括：步骤1：统计在燃料包壳发生不同程度破损后，不同裂变产物在一回路冷却剂中的核子数；步骤2：选取特征核素；步骤3：根据所述特征核素的比活度值构建输入向量；步骤4：将所述输入向量作为目标神经网络的输入，由所述目标神经网络输出燃料包壳的破损程度；其中，所述目标神经网络是通过已知燃料包壳的破损程度的训练集训练得到的学习网络。本发明能够更快速、准确的判断反应堆燃料包壳的破损状态，提高反应堆运行的经济性与安全性。
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