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耦合深度相移神经网络(CPSDNN)在中子共振截面建模中的革命性突破

耦合深度相移神经网络(CPSDNN)在中子共振截面建模中的革命性突破

摘要 中国原子能科学研究院核数据重点实验室开发了耦合深度相移神经网络(Coupled Phase Shift Deep Neural Network, CPSDNN)方法,该方法作为一项颠覆性技术,成功解决了长期困扰核物理与核工程领域的关键难题——重核素中子共振截面的高效精准建模。报告的核心焦点在于

聚变能监管分类

聚变能监管分类

第一章 研究背景 随着2025年11月全球聚变能实验装置持续突破能量增益阈值,私营部门投资额累计突破200亿美元,聚变能正从"永远的未来能源"加速迈向商业化临界点。然而,这一技术革命面临一个根本性制度障碍:监管分类争议。与核裂变凭借链式反应、长寿命放射性废物和核扩散风险被严格监管不同,聚变能的本质安

美国ASME BPVC III标准

美国ASME BPVC III标准

原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/xDtVsmdPUHZBy8xro9AbBA 引言 在全球核能这一技术密集、高度管制且对安全性要求极致的行业中,标准不仅是确保质量和安全的技术语言,更是划分市场、确立竞争优势、乃至施加国与国之间技术影响力的有力武器。在众多国际标准中,

缪子(Muon)技术在核行业的应用

缪子(Muon)技术在核行业的应用

摘要 本报告旨在提供一份关于缪子(Muon)技术应用的全面、深度且结构化的比较分析。随着全球对核能安全、核废料管理和核设施退役等问题的日益关注,传统无损检测(NDT)技术在面对大型、高密度、强辐射环境(如反应堆压力容器、乏燃料干式贮存桶)时,其穿透能力和适用性常受到限制。缪子成像技术,作为一种利用天