-
公开(公告)号：CN102928864B
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201210429798.2
申请日：2012-11-01
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多丝正比室气态氚测量系统，步骤包括：A.排气装置排除多丝正比室内部空气，气压测量装置监测多丝正比室内部气压；B.抽气装置抽取含气态氚空气样本，与工作气体按一定比例通过气体混合装置混合后输出到气体净化装置；C.通过气体净化装置净化后经电磁阀输入到多丝正比室；D.多丝正比室阳极丝接正高压，进入多丝正比室的气态氚衰变产生的β射线电离工作气体，在高压电场作用下发生雪崩放大并输出脉冲信号，由数据获取系统获取并识别，从而实现气态氚的测量。该方法能克服现有气态氚测量方法存在的缺陷，如测量工作效率、精度、灵敏度等问题，能准确实现环境气态氚的测量，满足现有涉氚环境气态氚测量的迫切需求。
-
公开(公告)号：CN102636285B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210138243.2
申请日：2012-05-07
Applicant: 成都理工大学
Inventor： 丁卫撑 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC: G01K11/30
Abstract: 本发明提供了一种基于壤氡多参数神经网络技术煤炭地下气化炉温度场获取方法和系统，具体包括：根据煤炭气化范围在地表土壤中布置阵列式探测点；在阵列式探测点上采用多参数壤氡α能谱测量系统进行壤氡实时连续累积测量；在其中设定数量的探测点上采用热电偶作地下气化炉煤层温度同步测量；采用数据处理算法进行壤氡多参数特征信息提取；并建立特征信息神经网络学习样本库；根据地表阵列式测点的壤氡多参数实测值采用神经网络方法获取地下气化炉各点的温度值；采用专用数据处理软件画出地下气化炉温度等值线，从而获得地下气化炉的温度场。该方法所使用的壤氡测量系统结构简单，测量方案实施方便，能较为准确的获取煤炭地下气化炉温度场的目的。
-
公开(公告)号：CN102298652B
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201010206288.X
申请日：2010-06-23
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明公开了一种放射性测量中能谱漂移的模拟方法。首先对放射性测量中已测得的能谱进行滤波处理；其次，对得到的能谱进行归一化，将归一化后的数据作为概率密度函数；然后，建立该概率密度函数的HMM双重模型；最后，由HMM双重模型实时修正GMM模型参数，并采用随机抽样产生随机数，模拟放射性测量中能谱的漂移。本发明对能谱漂移的模拟具有方便、灵活、逼真的特点，是模拟放射性测量中能谱漂移的有效方法。
-
公开(公告)号：CN102909183A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210385977.0
申请日：2012-10-12
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明公开了一种放射性测量中放射源分捡方法。在进行分捡前，对各类放射源进行能谱测量，选取放射源谱峰所在的谱段，在这些谱段内求取各类放射源用于比对的标准均值及方差。将待分捡的放射源在选取的谱段内进行放射性能谱测量，求取各谱段内的均值及其方差。将求取的待分捡放射源各谱段内的均值及其方差与标准均值及方差比较，实现放射源的分捡。本发明对放射源的分捡准确率高，是进行放射源分捡的有效方法。
-
公开(公告)号：CN102636801A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210147791.1
申请日：2012-05-14
Applicant: 成都理工大学
Inventor： 丁卫撑
IPC: G01T1/18
Abstract: 本发明提供了一种基于RPC技术异型管道内表面α辐射污染测量系统，具体包括：被测异型管道、抽气装置、气体净化装置、工作气体、配气仪、RPC测试盒、RPC探测器、前置放大器、高压电源及数据获取单元。抽气装置抽取被测异型管道内部气体，通过气体净化装置与工作气体一起输入到配气仪；RPC探测器置于RPC测试盒内，配气仪输出的混合气体通过RPC测试盒上的进气口（9）进入RPC探测器探测灵敏区（1）；高压电源通过RPC测试盒上的高压接头（8）连接到RPC探测器石墨高压电极（16）；RPC探测器输出信号通过前置放大器与数据获取单元相连。RPC探测器探测混合气体中的电子信号而实现异型管道内表面α辐射污染的探测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114897004B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210394146.3
申请日：2022-04-15
IPC: G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06N3/044
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习Transformer模型的梯形堆积核脉冲识别方法，是对梯形成形后的上升沿变缓的堆积阶跃核脉冲进行识别。首先，将欲进行参数识别的梯形堆积核脉冲看成是由N个上升沿变缓的阶跃脉冲堆积后经过梯形成形后得到的。其次，制作含有多个样本的数据集，每个样本含有其对应梯形堆积核脉冲的采样值及脉冲的参数集。然后，各个样本对应的梯形堆积核脉冲的采样值以及相应的位置编码作为Transformer模型的输入数据。接着，用Transformer模型中的多层编码器与解码器提取特征，并对其内部的前馈神经网络进行训练。最后，用训练完成后的Transformer模型对欲进行参数识别的原始梯形堆积核脉冲进行参数识别。该方法大大降低了梯形堆积核脉冲的舍弃率，提高了放射性测量的准确度和可信度。
-
公开(公告)号：CN114897004A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210394146.3
申请日：2022-04-15
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习Transformer模型的梯形堆积核脉冲识别方法，是对梯形成形后的上升沿变缓的堆积阶跃核脉冲进行识别。首先，将欲进行参数识别的梯形堆积核脉冲看成是由N个上升沿变缓的阶跃脉冲堆积后经过梯形成形后得到的。其次，制作含有多个样本的数据集，每个样本含有其对应梯形堆积核脉冲的采样值及脉冲的参数集。然后，各个样本对应的梯形堆积核脉冲的采样值以及相应的位置编码作为Transformer模型的输入数据。接着，用Transformer模型中的多层编码器与解码器提取特征，并对其内部的前馈神经网络进行训练。最后，用训练完成后的Transformer模型对欲进行参数识别的原始梯形堆积核脉冲进行参数识别。该方法大大降低了梯形堆积核脉冲的舍弃率，提高了放射性测量的准确度和可信度。
-
公开(公告)号：CN110956264A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911153464.5
申请日：2019-11-22
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的多测点阵列壤氡测量数据归一化方法，具体包括：利用主成分分析法对环境影响因素进行降维处理；将经过降维处理的环境影响因素和壤氡浓度值的数据制作成数据集；对数据集所有维数的数据进行归一化处理；对每个测点建立神经网络壤氡模型；选取一组环境参数作为标准的环境参数，将其同时输入已训练完成的每个测点的神经网络壤氡模型中，迭代算出输出值；将输出值进行反归一化处理，从而得到每个测点在同一标准环境参数下的壤氡浓度值。该方法能够有效消除多测点阵列壤氡测量中不同测点由于环境影响因素不同而对测量结果造成的影响，更真实的反映壤氡分布情况，便于异常信息的提取。
-
公开(公告)号：CN102916683B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201210396589.2
申请日：2012-10-18
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明公开了一种可调参数核脉冲模拟方法。在核仪器与核信号处理方法研究中，为了验证硬件和处理方法的可靠性，常常需要大量的、多样化的核脉冲信号。本发明根据选择的任意能谱和时间谱，通过抽样产生服从其分布的幅度及相邻脉冲时间间隔值；选择合适的探测器电路参数，建立参数化模型；设计合适的电流脉冲形状并作为模型的激励信号，按参数、随机幅值及相邻脉冲时间间隔值产生幅值和相邻脉冲时间随机且服从期望能谱和时间谱分布的连续信号，将连续信号离散化和叠加后得到各采样时刻的电压值即数字化脉冲波形。将这些离散序列值经过数模转化后可作为后续电路的输入信号，这样为后续电路的放大、成形、甄别、符合等处理及数据的分析提供了逼真且多样化的辐射信号。结果表明，该方法通过参数化模型可方便、灵活产生多种波形的脉冲信号，能满足在核仪器与核信号处理方法研究中对核脉冲多样化的要求。
-
公开(公告)号：CN103076622B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201210426599.6
申请日：2012-10-31
Applicant: 成都理工大学
IPC: G01T1/40
Abstract: 本发明公开了一种稳谱用随机信号的产生方法。首先，选择放射性测量中已测得的某一能谱作为参考能谱，在设定二范数误差下，通过母函数方差及基函数的尺度空间的调整实现该能谱的函数空间映射；其次采用随机速度模拟测试条件的稳定变化和非稳定随机波动；然后采用随机速度参数调整法对函数空间的参数进行调整；最后按时间片分割法随机抽样产生随机数。本发明能对稳谱研究提供丰富多样、逼真的随机信号，是一种有效方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
70
records
(took 0.03 seconds)
