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高效六方氮化硼中子探测器的研究

高效六方氮化硼中子探测器的研究

作者：刘敬润吉林大学

学位级别：硕士

六方氮化硼（h-BN）不仅是一种Ⅲ-Ⅴ族宽禁带半导体材料,同时也是一种潜在的中子探测器材料。近年来,它凭借着优异的物理和化学性质备受研究人员的关注。由于同位素10B具有较大的热中子捕获截面（～3840 barns）,能够有效地实现对热中... 详细信息

六方氮化硼（h-BN）不仅是一种Ⅲ-Ⅴ族宽禁带半导体材料,同时也是一种潜在的中子探测器材料。近年来,它凭借着优异的物理和化学性质备受研究人员的关注。由于同位素10B具有较大的热中子捕获截面（～3840 barns）,能够有效地实现对热中子的高效探测。其次,h-BN具有优异的化学稳定性和热稳定性,使得中子探测器能够在各种环境和高温条件下长期稳定工作。h-BN具有较高的载流子迁移率和较大的电阻率(ρ>1013Ω·cm),使得探测器具有灵敏度高、响应速度快和极低的暗电流,便于中子信号的探测。目前,对于h-BN中子探测器的研究尚处于起步阶段。天然h-BN中10B的丰度约为19.8%,对于热中子的吸收长度为237μm,这使得h-BN中子探测器的厚度要在200μm以上,才可实现高效的中子探测。而目前对于h-BN的研究大部分是关于二维h-BN的研究,对于高质量、大厚度的h-BN研究甚少。本论文主要针对大厚度、高质量h-BN的生长以及高效h-BN中子探测器的制备进行了深入研究。本论文的研究成果如下:1.通过Geant4软件对热中子与h-BN的相互作用进行了详细模拟和分析。模拟了热中子与h-BN核反应产生的次级粒子的种类和能量分布,主要的次级粒子有α粒子、7Li粒子和电子等,具有从百电子伏到数兆电子伏不等的能量。分析了天然h-BN和富集10B的h-10BN对热中子的吸收长度及中子沉积情况。天然h-BN的热中子吸收长度为237μm,富集h-10BN的热中子吸收长度为47μm。并对热中子在不同厚度的h-BN靶材中的能量沉积情况进行了模拟,模拟能谱显示出了较强的α+7Li和α*+7Li*粒子的合峰。2.基于LPCVD技术探究了在蓝宝石衬底上制备h-BN的生长工艺,通过XRD和Raman表征结果显示,在BCl3和NH3流量分别为10 sccm和30 sccm,载气（N2）流量为200 sccm,工作气压为100 Pa,生长温度为1623 K条件下,制备出的h-BN拥有最佳的薄膜质量。同时也探究了生长温度和生长压强对h-BN生长速率的影响,随着生长温度和生长压强的提高,h-BN的生长速率也随之增大。3.综合考虑h-BN的生长质量和生长速率,大厚度的h-BN生长的工艺为:BCl3和NH3反应源的流量分别为20 sccm和60 sccm,流量为200 sccm的N2作为载气,工作气压为200 Pa,生长温度为1673 K。此工艺制备出的h-BN的生长速率可达28.5μm/h。经过高温退火后的大厚度h-BN（002）晶面的XRD衍射峰半峰宽为0.64°,同时伴有明显的h-BN（004）晶面的二级衍射峰。4.基于生长的203μm厚的h-BN,制备了垂直结构和叉指结构光电探测器并测试了其电学性质,h-BN的本征电阻率为ρ=1.5×1014Ω·cm。通过Many方程拟合出两种探测器载流子与寿命的乘积（μτ优值）,分别为μτ=2.8×10-6 cm2/V和μτ=2.6×10-5 cm2/V。实验数据表明叉指结构的光电探测器对载流子的收集能力要优于垂直结构的探测器。基于垂直结构的中子光电探测器搭建了中子探测系统,该系统可实现34.5%的中子探测效率,和60%的载流子收集效率。

关键词：中子探测器宽禁带半导体六方氮化硼 LPCVD Geant4

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派遣制高中日语教师专业能力发展案例研究

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作者：蔡鸿润云南师范大学

学位级别：硕士

不同速度损失率的负重半蹲训练对大学男子篮球运动员下肢爆发力发展的影响研究

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不同速度损失率的负重半蹲训练对大学男子篮球运动员下肢爆发力发...

作者：卢天润华东师范大学

学位级别：硕士

抚育间伐下海岸带防护林土壤微生物群落与土壤有机碳组分的变化特征

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抚育间伐下海岸带防护林土壤微生物群落与土壤有机碳组分的变化特...

作者：徐佳润山东农业大学

学位级别：硕士

基于高光谱激光雷达的叶绿素光谱指数构建与三维分布反演

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基于高光谱激光雷达的叶绿素光谱指数构建与三维分布反演

作者：刘丁润安徽建筑大学

学位级别：硕士

传统的作物叶绿素监测方法主要依赖于实地采集和经验判断,这种方式耗时耗力,效率较低。而遥感技术作为一种非接触式的远距离探测手段,具有覆盖范围广、实时性强和非破坏性等优点,在预测作物叶绿素含量方面表现出显著优势。高光谱激光雷... 详细信息

传统的作物叶绿素监测方法主要依赖于实地采集和经验判断,这种方式耗时耗力,效率较低。而遥感技术作为一种非接触式的远距离探测手段,具有覆盖范围广、实时性强和非破坏性等优点,在预测作物叶绿素含量方面表现出显著优势。高光谱激光雷达（Hyperspectral LiDAR,HSL）作为一种新型主动探测设备,可获得目标的光谱-空间域点云数据,提供更为丰富和精确的信息,在叶绿素反演和预测方面已经取得了一些进展。然而,利用HSL数据反演的叶绿素,其入射角度影响尚未得到充分研究。本文在分析不同入射角条件下HSL光谱和反演叶绿素含量之间的关系基础上,构建能克服入射角度影响的叶绿素反演光谱指数;以新建光谱指数为参数,将PROSPECT模型融合到集成叠加回归模型,反演叶绿素含量,并将反演值融合到HSL点云的空间数据上实现三维分布重建。主要研究工作包括以下几点:（1）采集不同角度下的叶片样本的HSL数据并测量其SPAD值,建立数据集（HSL数据集和SPAD数据集）。分析入射角变化引起的回波强度和反射率光谱特征变化,建立光谱比值指数,利用偏最小二乘回归（PLSR）反演叶绿素含量并分析入射角对反演准确度影响。结合后向散射强度方程,证明比值指数的形式可以克服入射角效应对叶绿素反演准确性的影响。（2）以新构建的多波段光谱比指数作为参数,利用PLSR反演叶片的叶绿素含量。首先,引入核函数变换方法构建新的叶绿素反演光谱比指数;其次,利用相关系数、变异系数分析HSL数据和SPAD数据,选择特征波长;最后,以新建光谱比指数为输入参数,PLSR为预测模型实现叶绿素含量反演。在HSL数据集和ANGERS公共数据集,比较新建光谱比指数与常规光谱指数,实验结果表明,在ANGERS公共数据集中新建光谱比指数反演的平均R2为0.908,RMSE为6.041,优于其他常规的光谱指数。新建多波段光谱比值指数能校正入射角,提升实测HSL高光谱数据的叶绿素反演准确性。（3）将PROSPECT模型与集成叠加回归模型（ensemble stacking model,ESM）融合用于HSL光谱数据的叶绿素反演,将反演值融合到HSL空间数据实现叶绿素三维分布重建。首先,利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集;其次,融合四种基础回归算法构建用于叶绿素反演的ESM;最后,将新建光谱比指数作为输入参数,在模拟数据集进行训练,在HSL数据集进行测试,实现HSL数据的叶绿素反演,并将反演结果融合到HSL空间数据上实现叶绿素三维分布重建。结果表明,ESM提高了基础回归算法的叶绿素反演性能。在模拟光谱数据集（训练集）中,R2从0.904提升至0.911,RMSE从5.017降至4.837。对于HSL数据,测试集的R2达到了0.724,RMSE为5.730,证明PROSPECT模型与ESM融合的方法可以用于反演和重建HSL点云数据的三维叶绿素分布,符合蔬菜植物真实生长状态。图[36]表[9]参[95]

关键词：高光谱激光雷达入射角效应叶绿素光谱指数 PROSPECT模型

广西大化瑶族自治县古河村自然景观视觉质量评价研究

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广西大化瑶族自治县古河村自然景观视觉质量评价研究

作者：马培润广西大学

学位级别：硕士

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综采工作面远程供电供液系统应用研究

综采工作面远程供电供液系统应用研究

作者：文志润中北大学

学位级别：硕士

基于聚类集成技术的MRI脑肿瘤图像分割研究

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基于聚类集成技术的MRI脑肿瘤图像分割研究

作者：润清晨河南财经政法大学

学位级别：硕士

脑肿瘤是一种极具破坏性、高致死率的疾病,准确有效地分割脑肿瘤对医生的精确诊断和精准治疗至关重要。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术能够提供脑肿瘤的形状、大小和位置信息,并且具有非侵入性和良好的软组织对比度... 详细信息

脑肿瘤是一种极具破坏性、高致死率的疾病,准确有效地分割脑肿瘤对医生的精确诊断和精准治疗至关重要。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术能够提供脑肿瘤的形状、大小和位置信息,并且具有非侵入性和良好的软组织对比度等特点,从而成为诊断脑肿瘤的主流技术。然而,MRI成像缺陷、脑组织结构复杂以及脑肿瘤形态各异等问题,使得分割脑肿瘤较为困难。因此,如何设计一种鲁棒且有效的脑肿瘤分割方法仍然是一项艰巨的任务。基于图像分割和数据聚类思想高度的一致性,聚类算法已广泛地应用于脑肿瘤图像分割领域。但每种聚类算法都是为了优化特定的标准而设计的,面对具有不同数据特征的脑肿瘤图像,单一的算法显然无法满足需求。受融合一组弱聚类器可获得强聚类器的聚类集成思想的启发,基于聚类集成技术来分割脑组织图像成为重要的研究课题,但此类研究较少,且多集中在利用投票策略集成基聚类分割结果,方法较为单一,存在不稳定性或精度不高的问题。针对此,本文提出了一种新的基于超像素的聚类集成脑肿瘤图像分割算法,在多个数据集上的对比实验显示本文算法的脑肿瘤分割效果较优,具体研究内容如下。(1)结合中值滤波与自适应维纳滤波对脑肿瘤图像进行去噪,不仅显著降低了图像中的噪声水平,同时还较好地保留了图像的细节和纹理特征;并且基于形态学操作、孔洞填补技术以及滤波技术进行图像的后处理,增强了脑肿瘤图像质量。(2)为了避免残留噪声和散点对图像分割造成干扰,本文使用超像素算法简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)进行脑肿瘤的预分割,用少量的超像素作为基本操作单元来表达图片特征,很大程度上降低了图像分割的复杂度。在此基础上,利用K-means硬聚类和模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)软聚类两种不稳定的算法生成多样性的脑肿瘤图像基聚类分割结果,捕获脑肿瘤图像不同侧面的信息以提高集成性能。然而,K-means和FCM都没有考虑像素之间的局部空间关系,对噪声敏感,所以本文在集成基聚类分割结果时,借助熵的概念来评估整个集成中每个类簇的可靠性,引入集成驱动的类簇有效性度量,利用局部加权策略结合去噪函数来集成不同的基聚类分割结果。基于超像素的聚类集成脑肿瘤分割方法同时考虑了图像的全局结构信息和局部结构信息,能有效提高聚类性能,对比实验显示本文算法分割效果相对更优。(3)设计并实现了脑肿瘤检测系统,该系统依托于所提出的基于超像素的聚类集成脑肿瘤图像分割算法,支持用户上传脑肿瘤图像、对图像进行高效的分割、精确测量其尺寸、检测其位置及识别肿瘤等级等关键功能。该系统可以为脑肿瘤的早期防治提供有益的指导和补充,对临床脑部医学领域具有重要的实用价值。

关键词：脑肿瘤分割 MRI图像聚类集成超像素

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成都蓉城足球俱乐部经营模式研究

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作者：刘茗润成都体育学院

学位级别：硕士