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核技術

所屬欄目:核心期刊 更新日期:2025-07-22 10:07:22

核技術

核技術

北大核心CAJSTEICSCD

Nuclear Techniques

期刊周期:月刊
復合影響因子:0.795
綜合影響因子:0.622
官網:http://www.hjs.sinap.ac.cn/
主編:馬余剛
平均出版時滯:136.1847

  核技術最新期刊目錄

核脊回歸方法對核子分離能的描述————作者:郭粵穎;唐湘琪;劉輝鑫;吳鑫輝;

摘要:核子分離能作為核子俘獲或放出反應的反應能,對反應率起主導作用,繼而會直接影響相關天體核合成過程。核脊回歸(Kernel Ridge Regression,KRR)方法和考慮奇偶效應的核脊回歸(Kernel Ridge Regression with odd-even effects,KRRoe)方法被應用到了核子分離能的描述中。通過分析在實驗已知區域的描述精度和外推性能,詳細對比討論了兩個方法對雙...

VOx非制冷紅外焦平面探測器的空間電離輻射效應研究————作者:銀鴻;文軒;馮展祖;王俊;趙呈選;高欣;秦曉剛;史亮;張劍鋒;楊生勝;

摘要:氧化釩(Vanadium Oxide,VOx)探測器對紅外輻射敏感,尤其是在長波紅外(Long-Wave Infrared,LWIR)波段,具有高靈敏度、低噪聲、非制冷及成本效益顯著等優勢,在空間成像探測中發揮著重要作用。然而,空間輻射對VOx的成像質量和可靠性會產生嚴重影響。為填補當前VOx探測器輻射效應研究的不足,開展了地面輻射...

基于物理信息貝葉斯神經網絡的光中子反應的研究————作者:孫乾坤;張岳;郝子銳;王宏偉;范功濤;許杭華;劉龍祥;陳開杰;金晟;王振偉;徐孟軻;王向飛;

摘要:基于貝葉斯神經網絡預測了光中子反應的光中子反應道——(γ,n)和(γ,2n)的反應截面。優化器采用Torch.Adam,學習率設置為0.000 1。在訓練過程中,結合物理信息引導有效增強了貝葉斯神經網絡對數據結構的捕獲能力。優化后的貝葉斯神經網絡算法顯著縮短了訓練時間,單個模型的訓練時間不超過7 min,為大量模型測試提供了保障。模型訓練完成后,分析了B2、B3和B4模型(隱含層數量分別為2~4)...

機器學習仿真中能重離子碰撞的集體流與核阻止本領————作者:魏國俊;王永佳;李慶峰;劉福虎;

摘要:重離子碰撞實驗結合輸運模型模擬是提取核物質性質信息的重要手段之一。貝葉斯分析是一種能夠從實驗數據與理論計算的比較中提取信息的統計方法,因此得到廣泛應用。在此過程中,通常需借助馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法在參數空間中進行采樣,并隨后開展輸運模型模擬計算。然而,由于輸運模型的計算復雜且耗時較長,為提高效率,可通過機器學習算法訓練一個輸運模型仿真器。本文采用高斯過程、多任務神經網絡和隨機森林三種機器學習算法,...

在相對論平均場模型框架下利用大質量中子星約束核物質狀態方程————作者:謝文杰;夏鋮君;

摘要:隨著天文觀測數據日益增多,通過數據驅動的方法推斷中子星物質的狀態方程成為一種可行的方案。本文采用貝葉斯推斷和天體物理觀測約束相對論平均場(Relativistic Mean Field,RMF)模型,并以此為基礎,研究了核狀態方程(Equation of State,EOS)和中子星結構。通過分析不同交點密度下與耦合常數密度依賴行為,發現較高的交點密度加強了天體物理觀測數據對物態方程的約束,導致大...

基于液體閃爍體探測器的被動法快中子多重性測量裝置的研制————作者:劉月壯;張少東;尤園江;林旭潤;周志波;李多宏;周星宇;李夢遠;金寶亮;李猛;馬麟;張琦;李達;武朝輝;張小東;

摘要:快中子多重性測量技術能夠快速、準確地檢測出特殊核材料(Special Nuclear Materials,SNM)中240Pu的有效質量,對防止核擴散具有重要意義。本文詳細介紹了團隊開發的一套被動快中子多重性測量裝置,該裝置主要由32個自主研發的EJ-309液體閃爍探測器組成,集成了自主設計開發的32通道的高壓電源以及用戶友好圖形界面的應用軟件。為提高探測效率的均勻性,這些探...

基于目標檢測算法的HEPS-BPIX4 DAQ實時在線圖像壓縮研究————作者:肖鵬飛;季筱璐;楊宣政;曹平;

摘要:面向高能同步輻射光源(High Energy Photon Source,HEPS)的高性能像素陣列探測器(HEPS-BPIX4)的數據獲取系統(Data Acquisition,DAQ)需滿足高實時性要求。通過在線壓縮圖像數據,可有效降低后續傳輸與存儲的壓力。針對傳統壓縮算法在壓縮率和實時性方面的不足,本文提出了一種基于深度學習目標檢測的圖像數據在線壓縮方法。采用端到端的YOLO(You Onl...

合肥先進光源磁鐵電源自優化控制器設計————作者:鄧超;胡保進;周梁緣;陳一飛;張海燕;高輝;

摘要:合肥先進光源(Hefei Advanced Light Facility,HALF)是基于衍射極限儲存環的第四代同步輻射光源,其電子束能量為2.2 GeV,發射度設計目標小于100 pm·rad。由于合肥先進光源需要上千臺磁鐵穩流電源,磁鐵穩流電源要求長期穩定度在5×10-5以內,且在改變電流工作點時應避免階躍響應超調,實現平滑過渡,采用常規比例-積分-微分控制器(Propo...

源與薄膜間距對β射線面密度測量精度的影響————作者:韓冰;左晶鑫;白立新;梁勇飛;楊朝文;

摘要:β射線面密度測量儀廣泛應用于鋰電池涂布工序中極片面密度的在線測量。研究發現,當β源與探測器距離固定時,源與薄膜間距的變化會顯著影響面密度測量精度。通過Geant4蒙特卡羅模擬發現,該影響主要源于薄膜對β射線的散射作用。模擬比較了三種準直器幾何模型(探測器側單準直器、源側單準直器、源探測器雙側準直器)下源與薄膜間距變化1 mm時面密度測量的平均偏差,結果表明源側單準直器幾何模型下的偏差最小。并根據模...

塑料閃爍微球的背景計數率和計數效率研究————作者:張輝;王亞東;馬彥;馬莉娜;

摘要:塑料閃爍微球(Plastic Scintillation microspheres,PSm)是一種新型閃爍材料,在放射性核素測量領域顯示出良好的應用前景。本研究利用Hidex 300SL液閃計數器,研究了不同測量條件對PSm的本底計數率和計數效率的影響及其規律。結果表明:PSm與水混合后產生弱化學發光和光致發光干擾信號,可通過避光措施消除。隨著PSm用量的增加,背景計數率呈正相關增加;隨著PSm高...

巖洞處置庫圍巖礦物膠體對銫的吸附行為研究————作者:魯國一;歐陽抒妤;楊劍;李澤華;張金釗;冷陽春;

摘要:選取某巖洞處置庫采得的圍巖樣本制備了圍巖礦物(Surrounding Rock Mineral,SRM)膠體,通過表征分析確定SRM膠體主要成分為黑云母等硅酸鹽類礦物。開展吸附實驗探究SRM膠體對放射性核素Cs+遷移的影響,實驗結果表明,SRM膠體對Cs+的吸附量47.13 mg·g-1;溫度升高會增大SRM膠體粒徑,從而減少對Cs+的吸附量;動力學、熱...

基于粒子群算法的壓水堆控制系統設定值決策研究————作者:張琦;張賢山;孫培偉;魏新宇;

摘要:隨著數字控制技術的發展,核電機組中基于模擬量的傳統儀控系統逐步被全數字化技術代替,采用更復雜高效的先進控制技術成為了可能。目前雖然已有采用先進控制算法提升壓水堆電廠控制系統性能的研究,但大多只關注控制系統本身而未能充分考慮多個控制系統之間的耦合。為了從頂層協調多個控制系統提升整體控制性能,本文提出了基于粒子群優化的壓水堆控制系統設定值決策方法,構建了設定值優化所需的決策目標函數及決策優化運行約束條...

原子核密度泛函不確定度的貝葉斯推斷————作者:丘夢瑩;張振;

摘要:在原子核密度泛函理論框架下,理論預測的不確定度可分為兩類:模型內參數不確定度引起的統計誤差和模型間系統誤差。前者源于參數校準過程中實驗數據的誤差傳遞,后者表現為不同模型對同一物理量預測的系統性差異。本文介紹了用于量化這兩類不確定度的貝葉斯推斷方法,并重點闡述了其兩個典型應用:基于機器學習的貝葉斯參數估計在原子核密度泛函參數校準中的應用以及貝葉斯模型平均方法在量化核物質對稱能模型間系統不確定度中的應...

SiC_f/SiC釬焊連接微觀組織及力學性能研究————作者:張寶亮;張宏強;涂蒙河;張瑜;郭偉;

摘要:連續碳化硅纖維增強碳化硅復合材料(SiC_f/SiC)可應用于核反應堆包殼管、控制棒套筒、中間熱交換器、管道等,其高可靠連接對核能安全至關重要。本文采用活性釬焊的方法連接SiC_f/SiC,通過分析不同溫度釬焊接頭微觀組織、界面物相和力學性能,旨在獲得高強度的連接性能。結果顯示:AgCuTi釬料可以實現SiC_f/SiC穩定連接,并且對SiC_f/SiC表面打磨處理有利于提高接頭的剪切強度。隨著釬...

主編寄語————作者:馬余剛;

摘要:<正>近年來,人工智能已經深刻改變了人類的生產生活方式,也影響了包括物理學科在內的許多科研領域,使數據驅動的科學研究成為繼實驗、理論、計算之后的第四種科學研究范式。2024年10月8日,諾貝爾物理學獎授予了約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)與杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton),表彰他們在使用人工神經網絡進行機器學習的基礎性發現和發明;隨后的諾貝爾化學獎也與人工智...

基于機器學習方法的CSNS加速器智能值班員樣機系統————作者:彭娜;張玉亮;程司農;何泳成;梅昊;王林;薛康佳;李明濤;吳煊;朱鵬;黃蔚玲;

摘要:中國散裂中子源(China Spallation Neutron Source,CSNS)作為一個用戶裝置,其穩定運行對科學研究的順利開展具有重要意義。然而,由于加速器系統的高度復雜性,傳統的基于閾值的報警機制在應對復雜和多樣化的異常時表現出明顯的局限性,部分未能及時檢測的異常可能引發束流聯鎖,降低運行效率和穩定性。為了解決這一問題,本文提出了一種基于機器學習的異常檢測方法,并開發了CSNS加速器...

核物理AI研究助手與arXiv向量數據庫————作者:龐龍剛;

摘要:面對跨學科科學文獻的指數級增長與現有檢索系統的局限性,本研究基于arXiv平臺266萬篇論文數據集,創新開發了融合向量語義檢索與大型語言模型(Large Language Model,LLM)分析的智能系統。通過構建論文向量數據庫實現語義相似性初篩,結合LLM上下文推理優化排序,有效解決了傳統關鍵詞搜索的語義鴻溝問題以及LLM的幻覺問題。在核物理領域的應用表明,該系統能精準定位跨學科解決方案,對比...

基于深度學習的準部分子模型研究核物質狀態方程————作者:李甫鵬;龐龍剛;秦廣友;

摘要:在極端相對論重離子碰撞條件下,精確構建有限重子化學勢μB區域的量子色動力學(Quantum Chromodynamics,QCD)物質狀態方程(Equation of State,EoS)是當前高能核物理研究的核心難題之一。本研究提出一種基于深度學習的準部分子模型,通過構建三個深度神經網絡,成功實現了零μB條件下QCD狀態方程的高精度重建。同時,經深入分...

基于連續型貝葉斯概率估計器預測原子核質量————作者:譚凱中;高琬晴;劉健;

摘要:近年來,機器學習方法被廣泛應用于對原子核質量的預測中;谶B續型貝葉斯概率(Continuous Bayesian Probability,CBP)估計器,結合貝葉斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)改進了理論模型對核質量的描述。在CBP方法中,核質量理論值與實驗值的差異被視為連續變量,通過核密度估計(Kernel Density Estimation,KDE)生...

機器學習方法研究重離子熔合反應截面————作者:李志龍;王永佳;李慶峰;

摘要:本文利用基于決策樹的機器學習算法——LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)研究偶偶核體系的重離子熔合反應的截面(Cross Section,CS)。機器學習算法的輸入特征量包括與原子核基本性質相關的物理量(如彈靶核的質子數、質量數、2+和4+態激發能量等)以及從唯象理論模型計算得到的CS,輸出量為熔合截面。研究...

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Q:核技術是C刊嗎?
A:該刊目前還未被CSSCI數據庫收錄。

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