Отқа төзімді вольфрам металының төменгі ағынды өнімі ретінде жоғары салыстырмалы ауырлықтағы вольфрам қорытпасы радиоактивті емес, жоғары тығыздық, жоғары беріктік, жоғары қаттылық және жақсы химиялық тұрақтылық сипаттамаларына қосымша тамаша қорғаныс қабілетіне ие және коллиматорларда, шприцтерде кеңінен қолданылады. , экрандаушы қалқандар, экрандауыш шұңқырлар, экрандаушы банкалар, экрандау көрпелері, дефектоскоптар, көп жапырақты торлар және басқа да қорғайтын бұйымдар.
Вольфрам қорытпасының қорғаныс қасиеті материалдың γ рентген, рентген және β сияқты сәулеленуді болдырмайтынын білдіреді. Сәулелердің ену қабілеті химиялық құрамға, ұйымдық құрылымға, материалдың қалыңдығына, жұмыс ортасына және басқа факторларға тығыз байланысты. материал.
Жалпы, вольфрам мыс қорытпасының және вольфрам никель қорытпасының экрандау қабілеті бірдей шикізат қатынасында, микроқұрылымда және басқа факторларда аздап ерекшеленеді. Химиялық құрамы бірдей болғанда, вольфрам мөлшерінің жоғарылауымен немесе байланыстырылған металдың (мысалы, никель, темір, мыс және т.б.) құрамының азаюымен қорытпаның экрандау өнімділігі жақсырақ болады; Керісінше, қорытпаның экрандау өнімділігі нашар. Дәл осындай басқа жағдайларда қорытпаның қалыңдығы неғұрлым көп болса, экрандау өнімділігі соғұрлым жақсы болады. Сонымен қатар, деформация, жарықтар, бутербродтар және басқа ақаулар вольфрам қорытпаларының экрандау өнімділігіне айтарлықтай әсер етеді.
Вольфрам қорытпасының экрандау өнімділігі қорытпаның рентгендік экрандау өнімділігін есептеу үшін Монте-Карло әдісімен немесе қорытпа материалының экрандау әсерін өлшеу үшін эксперименттік әдіспен өлшенеді.
Монте-Карло әдісі, статистикалық модельдеу әдісі және статистикалық сынақ әдісі деп те аталады, зерттеу нысаны ретінде ықтималдық құбылысын алатын сандық модельдеу әдісі. Бұл белгісіз сипаттамалық шаманы бағалау үшін статистикалық мәнді алу үшін іріктеу зерттеу әдісін қолданатын есептеу әдісі. Бұл әдістің негізгі қадамдары келесідей: ұрыс процесінің сипаттамаларына сәйкес модельдеу моделін құру; Қажетті негізгі деректерді анықтау; Модельдеу дәлдігі мен конвергенция жылдамдығын жақсартатын әдістерді қолданыңыз; Модельдеу санын есептеңіз; Бағдарламаны құрастырыңыз және оны компьютерде іске қосыңыз; Мәліметтерді статистикалық өңдеу және мәселенің модельдеу нәтижелерін және оның дәлдігін бағалау.
Жіберу уақыты: 29 қаңтар 2023 ж