李鲲鹏[1]2002年在《γ能谱法测定铀富集度的方法研究》文中认为铀样品的富集度分析及属性判定是核保障中衡算测量和核查测量的重要内容，γ能谱分析方法是核保障无损分析(NDA)技术中重点研究的方法。本工作深入考察了核保障技术的研究背景以及技术进展，重点研究了γ能谱相对效率分析方法和人工神经网络(ANN)分析方法，并研究了一种利用γ能谱测定封装浓缩铀属性的辅助方法。铀富集度的γ能谱分析方法在国内研究较少，该方法运用了自发射γ能谱的相对探测效率自刻度原理。本工作首次分析了Pc／FRAM软件的算法并使用高纯锗探测器探测欧共体低浓铀标准样品，使用PC／FRAM软件的缺省参数并不能得到准确的富集度值，通过大量的实验，本工作对铀富集度测量中的关键问题进行了初步的研究并给出了本实验室条件下准确分析铀富集度的修正参数和条件。使用同位素表第八版的数据修正的参数文件，分析结果的不确定度小于5%，在约束测量距离并进一步修正参数文件后，分析结果的不确定度小于2%。铀富集度的神经网络分析方法在国外的研究资料较少，在国内是首次开展研究的，本工作研究了人工神经网络(ANN)用于分析铀富集度的原理、方法和适用条件，取得了一定的进展。在核保障核查测量中和实物监测中，测量对象往往是规格确定并种类有限的元件或部件，只需要关心测量对象的属性是否发生了变化，或者对同一种类的放射性样品的一致性做出判断，这种要求下使用神经网络方法是比较适宜的，并且神经网络方法是与探测器和探测效率无关的。本工作采用径向基神经网络模型，使用平面高纯锗探测器测量铀样品的低能区能谱作为训练数据和测试数据。分析结果表明，使用泛化能力较高的混合训练集训练神经网络，网络给出的富集度值与标准样品的标称值之间的相对差异小于13%；使用泛化能力相对较弱的分组训练集训练神经网络，网络给出的分析结果的不确定度小于2%；使用分组训练集和广义回归神经网络，网络给出的分析结果的不确定度小于0． 2%;封装浓缩铀属性的判定一直是NDA测量技术中的难点问题，本工作提出了一种辅助探测的方法并给出了高浓铀的判定依据，该方法通过探测232U衰变子体核素208T1的2614,75 keV特征γ射线能峰确定铀样品中是否存在232U,从而判定封装样品是否为高浓铀。本方法的原理在国外的某些报告中简单提到过，在国内尚未见到同类研究工作，本工作通过理论分析和γ能谱分析验证了从铀-钚循环中得到的浓缩铀会有少量232U的积累或玷污，并且在较厚金属屏蔽的情况下也可以有效测定 2614．75 keV能峰。结果表明：通过测定 2614．75 keV来辅助判断浓缩铀属性的方法是可行的。
赵学军[2]2005年在《γ能谱法在核保障铀属性测量中的应用研究》文中研究指明应用γ—NDA(非破坏性分析)方法测定铀样品属性是核保障中衡算测量和核查测量的重要内容。本工作概述了国内外核保障与核不扩散体系,以及γ能谱法分析铀富集度的方法,重点讨论了MGAU/U235软件的算法及其适用性,对~(238)U/~(234)Th未达到放射性平衡的铀样品富集度的分析方法进行了研究,并提出了利用γ能谱测定高浓铀年龄的方法。 铀富集度是指同位素~(233)U和~(235)U的质量之和与总铀量之比。目前,核保障现场视察中测定铀样品富集度时,通常使用MGAU/U235软件。本工作分析了U235软件的算法流程。使用高纯锗探测器测量各种形状不同、富集度不同的样品(包括欧共体低浓铀标准样品),对U235软件测量分析过程中的关键问题进行了初步的研究,给出了软件适用的条件。在控制γ能谱的分辨率和死时间的前提下,选择合适的峰形刻度对五个标准样品进行分析得到的结果好于3%。 在~(238)U/~(234)Th达到放射性平衡前,常用的软件分析铀富集度时,误差可能会超过百分之百。本工作分离了两个铀(天然铀和贫化铀)样品,通过对样品近六个月的长期跟踪监测,考察了~(238)U-~(234)Th衰变子体以及~(235)U-~(231)Th衰变系列内转换KαX射线的变化情况。据此给出了使用时间校正方法计算~(238)U/~(234)Th达到放射性平衡前铀富集度的计算方法。富集度计算结果的误差在10%以内。 高浓铀年龄的是指核材料最后一次经化学或物理的方法分离、纯化后到当前核查探测的时间间隔。国外最新报道了使用γ能谱法测定~(234)U/~(214)Bi母子体活度比的方法来计算高浓铀样品的年龄。本论文初步研究了使用相对效率比值计算~(234)U/~(214)Bi母子体活度比的方法,与国外方法比较不需要绝对测量过程,不需要对样品进行分离处理,是一种相对简捷的分析方法。分析结果的偏差好于15%。
牟婉君, 李梅, 王小坤, 刘国平[3]2010年在《~(235)U富集度的检测》文中研究指明采用γ能谱法和PC/FRAM软件分析检测铀样品中235U的富集度。实验结果表明,随机抽样的2个铀样品中,235U富集度测定值与标称值间相对偏差均在3%以内。该方法可用于铀样品中235U富集度的测量,并为今后核材料的测量提供一定的参考。
何丽霞, 蒙延泰, 邵婕文, 郜强[4]2008年在《γ能谱法在快堆新燃料~(235)U富集度核实测量中的应用》文中研究指明采用无损分析方法中最常用的γ能谱法及专用分析软件PC/FRAM核实了中国原子能科学研究院实验快堆新燃料中235U富集度的标称值。从实验角度出发,首先对系统进行了标样测量验证,在新燃料库房任取8根新燃料单棒,分段取点测量,计算得8根单棒的235U富集度与标称值偏差绝大部分在3%以内。以上结果提示,γ能谱法用于快堆新燃料235U富集度测量的方法可取,在核燃料设施加工与核电站进行新燃料组件交接方面可以推广应用。
吕学升[5]2007年在《γ能谱法测量浓缩铀样品年龄的方法研究》文中进行了进一步梳理防止核扩散的关键是防止能够用于核武器的裂变材料以及相关技术的扩散。高浓铀(Highly Enriched Uranium，HEU)核材料是核不扩散体系的重要监测对象之一，测定其年龄可以用来判别是否有新生产HEU的活动，也可对截获的非法交易的核材料进行溯源。因此，铀样品年龄的测量具有重要的实际应用价值。本文概述了铀样品年龄测量的基本原理、铀样品年龄的测量方法以及国内外的研究现状。论文重点阐述了γ能谱法测量铀年龄的原理、测量方法和对测量装置的要求，详细介绍了应用相对效率自刻度方法测定~(234)U／~(235)U、~(235)U／~(238)U和~(214)Bi／~(238)U活度比的基本原理及应用。采用相对效率自刻度技术使得铀年龄的测量不受样品物理形态和几何形状的限制，也不需要用标准样品对系统进行效率刻度，实际应用快捷方便。对二种不同物理、化学形态的HEU样品的年龄进行了实验测定，获得了较好的结果。对硝酸铀酰样品的铀年龄测量结果为(18．0±0．7)年，与样品实际年龄的相对偏差为-4．8％；对U_3O_8粉末样品测量结果为(27．3±0．8)年，与其它方法测量的结果符合的很好。本文还对年龄测量结果的误差进行了初步分析和计算，并用质谱测量了~(234)U／~(235)U、~(235)U／~(238)U的值，分析了该方法测量铀年龄结果误差的主要来源及贡献。研究发现：γ能谱法测量~(234)U／~(235)U活度比的误差是影响最终年龄测量误差的主要来源之一，铀年龄测量过程中存在的误差导致了铀样品年龄的测量数据系统性偏小。在文章的最后，对γ能谱法测量铀年龄的进一步实验研究工作提出了建议和意见。
陈云明, 张劲松, 梁帮宏, 李兵, 冯伟伟[6]2016年在《同位素稀释质谱-γ能谱法测定天然铀燃料元件燃耗》文中认为天然铀燃料元件燃耗低,裂变产物少,燃耗测定难度大.本文选取137 Cs为燃耗监测核素,采用高效液相色谱法(HPLC)分离燃料元件溶液中的铀,同位素稀释-热电离质谱法(ID-TIMS)测定燃料元件中铀浓度,基于高灵敏度γ能谱法测定裂变产物137 Cs.介绍了铀与裂变产物高效液相色谱分离、铀质谱测定、稀释剂与样品比例优化、137 Cs点源制备、数据修正计算等过程,给出了3根天然铀燃料棒所取样品的燃耗测定值.
参考文献：
[1]. γ能谱法测定铀富集度的方法研究[D]. 李鲲鹏. 中国原子能科学研究院. 2002
[2]. γ能谱法在核保障铀属性测量中的应用研究[D]. 赵学军. 中国原子能科学研究院. 2005
[3]. ~(235)U富集度的检测[J]. 牟婉君, 李梅, 王小坤, 刘国平. 原子能科学技术. 2010
[4]. γ能谱法在快堆新燃料~(235)U富集度核实测量中的应用[J]. 何丽霞, 蒙延泰, 邵婕文, 郜强. 同位素. 2008
[5]. γ能谱法测量浓缩铀样品年龄的方法研究[D]. 吕学升. 中国原子能科学研究院. 2007
[6]. 同位素稀释质谱-γ能谱法测定天然铀燃料元件燃耗[J]. 陈云明, 张劲松, 梁帮宏, 李兵, 冯伟伟. 四川大学学报(自然科学版). 2016