质子梁性质的另一个好处是能够自定义光束攻击肿瘤的独特形状和大小。使用毫米宽的质子梁,该质子梁由强大的磁铁指示,剂量在目标区域内涂上,就像患者体内的3 -D打印一样。在阿肯色州质子中心使用的这种铅笔扫描质子疗法技术仅在全球最复杂,最尖端的质子中心可用。
1。基于所证明的速率的制造速率,每个过程步骤都被外推到一台机器,并基于包含容量因素的过程模型。2。实验室CCM,具有0.20mg/cm 2 78wt%IR/NSTF粉末OER催化剂/电极,0.08mg/cm 2 pt/nstF分散的催化剂/电极,3M 800EW 100 MICRON MEMBRANE。50cm 2单元,80˚C,2A/cm 2。风VRE协议。3。通过50cm 2单元,80˚C,2A/cm 2,3m 800ew 100 micron膜,项目风变可再生能源(VRE)协议评估的项目目标。堆栈中的性能和耐用性里程碑脱离为1.735V和5µV/hr。
质子传导是许多重要电化学技术的基础。报道了一类新型质子电解质:酸包粘土电解质 (AiCE),通过将快质子载体整合到天然层状硅酸盐粘土网络中制备而成,可制成薄膜(数十微米)的不透液膜。所选示例体系(海泡石-磷酸)在质子电导率(25°C 时为 15 mS cm −1,−82°C 时为 0.023 mS cm −1)、电化学稳定窗口(3.35 V)和降低的化学反应性方面在固体质子导体中名列前茅。使用 AiCE 作为固体电解质膜组装质子电池。得益于 AiCE 更宽的电化学稳定窗口、更低的腐蚀性和出色的离子选择性,质子电池的两个主要问题(气化和循环性)得到成功解决。这项工作引起了人们对质子电池中元素交叉问题和通用的“酸包粘土”固体电解质方法的关注,该方法具有超快质子传输、出色的选择性和改进的室温至低温质子应用稳定性。
近年来,氮化镓 (GaN) 高电子迁移率晶体管 (HEMT) 受到航天电子界越来越多的关注。尽管 GaN 的电子质量优于 Si,电子迁移率更高,热导率优于砷化镓 (GaAs),但后者的辐射硬度研究已有数十年 [1],并且普遍得到充分了解。航天电子设备面临的主要威胁之一是重离子轰击引起的单粒子效应 (SEE)。虽然大多数此类事件是由银河宇宙射线 (GCR) 造成的,但这些粒子的能量通常比实验室环境中产生的更高。作为一种折衷方案,人们使用低能离子来产生类似的效果。通过这些重离子测试,结合工程控制和统计模型,通常可以可靠地预测电子设备的辐射硬度。在过去的 15 年里,人们对 GaN 设备 [2-7] 的 SEE 和位移损伤剂量 (DDD) 进行了广泛的研究和测试。不幸的是,即使是这些低能量重离子也只有全球少数几家工厂生产。一种更常见的高能粒子是质子。在医疗行业中,约 200 MeV 的质子被大量用于治疗和诊断目的,与重离子相比,它相对容易获得 [8]。许多研究
TS 模式也可以不采用蛇形线来表示对应于整数自旋共振 γG = k 的离散能量值。这里 γ 是相对论因子,G 是旋磁比的异常部分。对于质子,这样的能量值数量为 25,能量步长为 0.523 GeV。对于氘核,只有一个点,总能量为 13.1 GeV。在理想的对撞机晶格中,自旋运动会退化:任何轨道位置的任何自旋方向都会在每次粒子转动时重复。这意味着 TS 模式下的自旋调谐为零,粒子处于 TS 共振状态。在这种情况下,自旋运动对磁场的微小扰动高度敏感,这些扰动与晶格缺陷以及回旋加速器和同步加速器粒子的振荡有关。在实际情况下,自旋简并被消除,因为极化沿着由对撞机晶格缺陷决定的未知方向变得稳定。极化控制由自旋导航器提供,自旋导航器是基于弱螺线管的设备,可在 SPD 相互作用点设置所需的极化方向。导航器对自旋的影响应大大超过小扰动场的影响 [4]。TS 模式下的极化控制方案如图 3 所示。两个对称放置在 SPD 周围的自旋导航器用于稳定 SPD 垂直平面上所需的极化方向(Ψ 是极化和粒子速度矢量之间的角度)[3]。
自杀是一种多方面且知之甚少的临床结果,迫切需要提高其现象学和病因的研究。流行病学研究表明自杀行为是可遗传的,这表明遗传和表观遗传信息可能是自杀风险的生物标志物。在这里,我们系统地回顾了有关在全部自我伤害的思想和行为(SITB)范围内观察到的遗传和表观遗传学变化的文献。我们包括了577项研究,这些研究集中在全基因组和全基因组的关联,候选基因(SNP和甲基化),非编码RNA和组蛋白上。特定基因的收敛受到限制。我们为SITB的遗传和表观遗传学相关性提供了建议,并特别关注测量问题。
*4 超热 AO:与室温相比具有极大热动能状态的原子氧 *5 FRP:纤维增强塑料 *6 质子磁力计:质子 利用质子(质子)发射电磁波现象的磁力计频率与磁场大小成正比
摘要:阳极死区(DEA)和阳极再循环操作通常用于提高汽车质子交换膜(PEM)燃料电池的氢气利用率。由于阳极中的氮交叉和液态水积聚,电池性能会随着时间的推移而下降。高效预测PEM燃料电池的短期降解行为具有重要意义。在本文中,我们提出了一种基于多元多项式回归(MPR)和人工神经网络(ANN)的数据驱动降解预测方法。该方法首先预测电池性能的初始值,然后预测电池性能随时间的变化以描述PEM燃料电池的降解行为。使用PEM燃料电池在DEA和阳极再循环模式下的两种降解数据案例来训练模型并证明所提方法的有效性。结果表明,该方法预测的平均相对误差比仅使用ANN或MPR预测的平均相对误差小得多。两隐层ANN的预测性能明显优于单隐层ANN。使用S形激活函数预测的性能曲线比使用整流线性单元(ReLU)激活函数预测的性能曲线更平滑,更逼真。
摘要:几十年来,质子辐照实验一直被用作研究多种材料辐射效应的替代方法。质子加速器的丰富性和可及性使这种方法便于进行加速辐射老化研究。然而,开发具有更高辐射稳定性的新材料需要大量的模型材料、测试样品,并非常有效地利用加速器光束时间。因此,最佳束流或粒子通量的问题至关重要,需要充分了解。在这项工作中,我们使用 5 MeV 质子在砷化镓样品中引入位移损伤,并使用了广泛的通量值。正电子湮没寿命谱用于定量评估辐射诱导的存活空位的浓度。结果表明,质子通量在 10 11 和 10 12 cm − 2 .s − 1 之间会导致 GaAs 半导体材料中产生类似的单空位浓度,而通量进一步增加会导致该浓度急剧下降。
对离子在半导体中产生的电离径迹的产生和传输进行 TCAD 模拟与可靠性以及辐射探测器的设计息息相关。具体而言,可靠性应用侧重于模拟在测试半导体元件是否易受软错误(逻辑器件、存储器,例如 [1] )和单粒子烧毁(功率器件,例如 [2] )影响时发生的瞬态现象。主要的 TCAD 工具已经包含模型和程序(例如 [3] ),但它们存在一些实际限制,例如仅限于单一类型的离子、有效能量范围的限制以及仅适用于硅的校准。此外,现有模型在数值上比较僵化,不易针对其他类型的离子、半导体和能量范围进行校准。本文提出了一个基于物理导向的 Crystal-Ball 函数 [4] 的半导体中低能离子沉积电荷的统一模型。特别关注能量范围分别为 0 – 10 MeV 和 0 – 160 MeV 的 α 粒子和质子。与常用模型相比,这种选择具有几个优势。特别是,α 粒子和质子使用相同的建模函数。此外,与现有解决方案相比,所提出的模型使用的校准参数更少,数值条件良好,并且其校准参数更透明,因为它们与可测量的物理量相关。最后,所提出的模型可以轻松扩展到不同的半导体和离子类型。
