环境因素对铀尾矿砂 222 Rn和 220 Rn射气系数影响规律的实验研究

发布时间：2023-03-31 18:03

　　地下铀资源的开发过程中会产生一定量的含铀系或钍系放射性核素的尾渣。这些尾渣将源源不断的向周围环境大气释放²²²Rn和²²⁰Rn等放射性气体,它们是铀矿区主要的放射性污染源。为了评价这些固体废物对周围环境的放射性污染潜能,科学合理的提出辐射防护措施,研究复杂环境热湿条件下铀尾矿砂的氡释放特性具有重要的意义。射气系数和扩散系数是确定铀尾矿砂氡释放量的重要物理参数,为此,本研究选取了中国南方某铀尾矿库的尾矿砂为实验对象。首先,确定了铀尾矿砂²²²Rn射气系数的测定方法,设计了温湿度可控的²²²Rn射气系数测量装置,筛选了不同粒径的铀尾矿砂,研究了温度、湿度以及尾矿砂粒径对铀尾矿砂²²²Rn射气系数的影响规律;其次,基于BP神经网络预测模型,以温度、湿度和尾矿砂粒径为输入参数,建立了铀尾矿砂²²²Rn射气系数的预测模型;最后,设计了铀尾矿砂²²⁰Rn的等效扩散系数和射气系数的的确定方法和实验装置,研究环境湿度对²²⁰Rn...

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【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外的研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
    1.3 本论文的研究内容
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究目标
        1.3.3 研究方法及技术路线
    1.4 本论文的特色和创新
第2章 氡的迁移理论
    2.1 氡的性质
        2.1.1 物理化学性质
        2.1.2 衰变系和衰变特性
    2.2 氡迁移的影响参数
        2.2.1 扩散系数
        2.2.2 渗透系数
        2.2.3 射气系数
    2.3 本章小结
第3章 铀尾矿砂222Rn射气系数变化规律的研究
    3.1 理论模型
    3.2 全面试验方案
    3.3 实验装置
        3.3.1 集气罐装置示意图
        3.3.2 实验装置实体图
    3.4 实验步骤
    3.5 实验数据处理
    3.6 分析与讨论
    3.7 本章小结
第4章 基于BP神经网络的铀尾矿砂222Rn射气系数预测
    4.1 BP神经网络基本原理
    4.2 铀尾矿砂氡射气系数预测网络模型
        4.2.1 BP神经网络结构
        4.2.2 训练样本数据
        4.2.3 神经网络训练及预测
    4.3 分析与讨论
    4.4 本章小结
第5章 铀尾矿砂220Rn射气系数变化规律的研究
    5.1 理论模型
    5.2 实验装置
        5.2.1 实验装置示意图
        5.2.2 实验装置实体图
    5.3 实验步骤
    5.4 分析与讨论
    5.5 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
攻读学位期间的主要科研成果
致谢



本文编号：3775540