改进型M-P神经网络在能量色散X荧光分析测定铅锌矿元素含量的应用研究

以新疆西天山铅锌矿样品的Cu,Fe,Pb等元素X荧光测量数据做训练样本,McCulloch-Pitts神经网络(M-P神经网络)为基础,基体效应为依据,建立新的神经网络模型对Zn进行定量预测。结果预测值与测量值的相对误差在<5%。此方法可较准确,快速的应用于现场X荧光测定,为X荧光光谱信息修正提供一种新方法。

蒙特卡罗方法在中子测井屏蔽中的应用

利用蒙卡罗方法模拟研究了在套管中子测井条件下,铜、银、含硼聚乙烯(含10%B4C聚乙烯)、钨、镉、铝不同厚度对中子的屏蔽效果,以及中子源到屏蔽层距离对屏蔽效果的影响。结果表明:用不同屏蔽材料对中子进行屏蔽,得到的中子能量分布相差很大。相同厚度下,银做屏蔽材料时,总中子和小于0.1MeV能量范围内的中子计数最小,钨在14MeV～0.1MeV中子能量区的计数最小。