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公开(公告)号：CN116764431A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310671587.8
申请日：2023-06-08
Applicant: 中国科学院过程工程研究所 , 中国科学院近代物理研究所 , 先进能源科学与技术广东省实验室
Abstract: 本发明涉及一种用于乏燃料干法后处理中产生的挥发性裂变产物捕集装置和捕集方法，该装置包括催化反应装置、干燥器1、固定床吸附装置1、液体吸附装置、干燥器2及固定床吸附装置2，通过模拟流出物包括放射性氚、碳14、碘129和惰性气体Kr和Xe，分别以非放射性的氢气、二氧化碳、甲基碘、Kr和Xe的混合气作为模拟气源，通过各部件对混合气中的各物质进行分类协调吸收，最终达到模拟各流出物吸附捕集效率均不小于90％的指标，通过模拟可以实现本发明装置对乏核燃料后处理过程中产生的可挥发放射性流出物的高效吸附捕集。
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公开(公告)号：CN118624589A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411052895.3
申请日：2024-08-02
Applicant: 中国科学院近代物理研究所 , 先进能源科学与技术广东省实验室
Abstract: 本发明提供一种基于LIBS确定痕量元素浓度的方法和设备，属于激光光谱技术领域，该方法包括：根据LIBS设备的工作参数的预设取值，利用LIBS设备对待测样品进行照射，得到待测样品的多个原始光谱；根据待测样品的多个原始光谱确定待测样品对应的特征系数，并根据待测样品对应的特征系数重新构建所述待测样品的重构光谱；根据待测样品的重构光谱的特征光谱强度以及多个目标样品各自对应的浓度与特征光谱强度的关系，确定待测样品中目标痕量元素的浓度；多个目标样品中掺杂不同浓度的目标痕量元素。上述方案中通过计算特征系数并基于特征系数重建特征光谱，能够有效增强痕量元素的特征光谱，降低了痕量元素在光谱中检出的难度。
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公开(公告)号：CN118090709A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410067418.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 先进能源科学与技术广东省实验室 , 中国科学院近代物理研究所
IPC: G01N21/73
Abstract: 本发明公开了一种快速表征铅基液态金属环境下材料腐蚀状态的方法，即采用LIBS设备对腐蚀材料表层(也即腐蚀层)的同一位置进行多次激光脉冲烧蚀的方式实现对材料腐蚀状态的表征：通过测量多个不同单次激光脉冲对应的LIBS光谱获得待测元素的特征谱线强度(与待测元素的含量呈一一对应关系)；建立待测元素的特征谱线强度与对应激光脉冲数目(与烧蚀深度呈一一对应关系)之间的对应关系；获得腐蚀层内部待测元素的含量随烧蚀深度的分布特征，实现对材料腐蚀状态的快速表征。对比传统的腐蚀表征技术，本发明所采用的LIBS技术具有无需制样、全元素分析、纯光学元件链接等优点，可实现对铅基液态金属环境下材料腐蚀状态的方便、快捷表征。
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公开(公告)号：CN118013190A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311870236.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 先进能源科学与技术广东省实验室 , 中国科学院近代物理研究所
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于LIBS技术结合迁移学习算法的物质成分检测方法，该方法首先获取源数据集和目标数据集，通过对源数据集进行随机划分和预处理，选择适当的特征提取网络和结果预测网络，以及特征分布对齐损失函数和预测损失函数，建立基于特征分布对齐的模型迁移。使用源训练集和目标数据集进行模型训练，并通过梯度反向传播算法更新网络参数，直到满足特定阈值或收敛，最后在源测试集上评估模型性能，并根据评估结果优化模型参数或结构。使训练过程更加可控，有助于降低模型迁移的不稳定性。
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公开(公告)号：CN117783090A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311850375.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 先进能源科学与技术广东省实验室 , 中国科学院近代物理研究所
Abstract: 本发明公开了一种提高LIBS技术检测粉末材料成分精度的方法，包括步骤：准备多个宏观化学成分相同或相近但粒径不同的粉末材料作为样品，组成一组样品集；使用LIBS设备通过调节所述LIBS设备的激光通量依次对多个所述样品进行测量，分别获取多个所述样品对应的不同激光通量下的LIBS光谱特征参数；使用多个通过所述样品对应的不同激光通量下的LI BS光谱特征参数，分别构建多个光谱特征参数随激光通量变化的演化关系；从多个所述演化关系中确定出最优激光通量区间；将所述LIBS设备的激光通量调节到所述最优激光通量区间对待检测的粉末材料成分进行检测。实现了降低、甚至消除由粉末材料之间的粒径差异带来的基体效应，达到提高LIBS检测粉末材料成分精度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116915180A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310652370.2
申请日：2023-06-02
Applicant: 先进能源科学与技术广东省实验室 , 中国科学院近代物理研究所
Abstract: 本发明提供了一种具有双加热模式的同位素热光伏电池测试系统，包括测试腔室、热源模组、发射体、光管理器、热光伏电池、测试模组和冷却模组；热源模组、发射体、光管理器和热光伏电池设置于测试腔室中；热源模组用于加热发射体，热源模组可在电加热模式和离子束流加热模式之间切换；发射体用于向热光伏电池发射光子；光管理器用于对发射体发射的光子进行处理，光管理器设置于发射体与热光伏电池之间；热光伏电池对称设置于发射体外周；测试模组用于测试温度、光谱数据和电学参数；冷却系统用于冷却测试腔室。该测试系统可通过更换热源模组测试不同发射体的温度和输出参数。本发明还提供了同位素热光伏电池测试系统的测试方法。
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公开(公告)号：CN116798674A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310534301.1
申请日：2023-05-11
Applicant: 先进能源科学与技术广东省实验室 , 中国科学院近代物理研究所
Abstract: 本发明提供了一种自动拆换靶装置，包括支架机构以及设在所述支架机构上的真空腔体和取换靶机构，所述真空腔体包括至少两个活动连接的真空室本体，所述真空腔体内设有安装靶件的靶托；所述取换靶机构包括用于放置靶件的靶舱和靶件推动机构，所述靶件推动机构活动连接于所述靶舱；当所述真空室本体相远离时，所述靶件推动机机构用于推动所述靶舱内的靶件至所述靶托；所述转运机构，包括转运组件以及用于装载旧靶件的屏蔽罐，所述屏蔽罐活动连接所述转运。该自动拆换靶装置通过开合式结构的真空腔体设计使整体结构具有精简的特性，取换靶机构构造简单，并实现自动化取换靶，保证工作人员的安全性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN116051358A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310155752.4
申请日：2023-02-23
Applicant: 中国科学院近代物理研究所 , 先进能源科学与技术广东省实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于GPU的多相场模型并行计算系统及方法，包括CPU和GPU；GPU内设置有：线程调度模块，用于计算各核模块的线程网格大小，分配各核模块的线程；若干核模块，用于按照顺序并行执行对应线程的多相场模型的相场计算和溶质场计算任务；判断模块，用于判断各核模块的计算结果是否满足输出条件；本地存储器，用于存储对应核模块使用的局部变量；全局存储器，用于存储GPU计算使用的变量；CPU内设置有：内存分配模块，用于在GPU上分配计算过程中用于存储数据的内存；参数设置模块，用于设置内核参数和最大计算步数；控制模块，用于控制各核模块启动；主存储器，用于存储各所述核模块的计算结果，本发明可以广泛应用于多相场模型模拟仿真技术领域中。
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公开(公告)号：CN115579168A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211192566.X
申请日：2022-09-28
Applicant: 先进能源科学与技术广东省实验室 , 中国科学院近代物理研究所
Abstract: 本发明公开了一种具有取放靶功能的同位素生产设备，包括束流照射腔、束流照射腔屏蔽塞转运机构、取放靶机构和安装机构，束流照射腔屏蔽塞转运机构和取放靶机构均活动设置在安装机构上；束流照射腔内设置有靶盘安放机构，靶盘安放机构上设置有可以取放的靶盘，束流照射腔侧面设置有照射窗，照射窗设置在靶盘安放机构外侧，照射窗与粒子加速器终端相连；取放靶机构可以将靶盘放入到靶盘安放机构上或从靶盘安放机构上取出；束流照射腔上还设置有取放靶开口，取放靶开口处设置有可开关的真空插板阀；束流照射腔屏蔽塞转运机构设置在取放靶开口外，用于屏蔽塞塞入取放靶开口或从取放靶开口取出。本发明用于同位素自动化生产。
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公开(公告)号：CN115496132A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211072461.0
申请日：2022-09-02
Applicant: 先进能源科学与技术广东省实验室 , 中国科学院近代物理研究所
Abstract: 本申请公开了用于粒度预测的模型训练方法、预测方法及设备，所述方法包括：获取样品集，所述样品集包括多个与不同中心粒径的松散颗粒堆积物对应的光谱；将所述光谱对应的松散颗粒堆积物的中心粒径设为样品标签，根据所述样品标签随机划分为用于模型训练的多个集合；将所述多个集合中的光谱进行数据预处理，包括对所述光谱进行有重叠的平均化处理，获得多个平均后的平均光谱；基于所述平均光谱及预设的机器学习模型进行模型训练，得到粒度预测模型。本申请可以通过对样品的预处理及机器学习的方式获得置信度较高的多变量校准模型，利用该粒度预测模型可以提高对松散颗粒堆积物粒度预测的准确性。
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