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Simultaneous Production of Molybdenum-99 and Actinium- 225 using Indonesia Research Reactor (RSG-GAS)
本研究は、改良型低濃縮ウラン電解メッキカプセルを利用したインドネシアのRSG-GAS研究炉が、最適化された照射および複数回のミルキングサイクルを通じて、モリブデン99を同時に生成し、アクチニウム225の収量を4.3 GBqまで向上させられることを実証している。
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858 件の論文
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Machine Learning Classification for Irradiated Material Gamma Ray Spectra
本研究は、5段階の検出器に依存しない前処理パイプラインと次元削減を特徴とする堅牢な機械学習フレームワークが、NaI(Tl)、CZT、およびHPGe検出器を用いた単一同位体および複雑な照射物質のガンマ線スペクトルの両方において完全な分類精度を達成し、特定の高分解能シナリオにおいてのみ軽微な性能低下が見られることを実証している。
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Dispersion Characteristics of Transverse Surface Waves in a Functionally Graded Piezoelectric Half-Space with a Triple Dielectric Overlayer System: Effects of Material Ordering, Substrate Grading, and Thickness Allocation
本研究は、3層の誘電体オーバーレイヤーを有する機能傾斜型圧電半無限空間における横方向表面波に関する厳密な解析的定式化を提示し、材料の配列、基板の傾斜、および厚さの割り当てが、波動分散および電気機械結合特性を精密に調整するための独立した設計パラメータとして機能することを明らかにしている。
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A Highly Sensitive Surface Plasmon Resonance Biosensor Using Hybrid Dielectric and 2D Materials for Tuberculosis Diagnosis
本研究は、BK7プリズム上に窒化ホウ素、チタン酸バリウム、黒リン、および銅のハイブリッド構造を利用することで、血液血漿中の結核バイオマーカーに対して卓越した検出性能を実現する、高感度な表面プラズモン共鳴バイオセンサーを提案し、最適化するものである。
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Composition independent neutron scattering corrections for quantitative imaging
本論文は、組成に依存しない中性子散乱補正を可能にするデュアル検出器構成を導入するものであり、これにより、試料依存の校正を必要とすることなく、強い散乱体を含む不均一で動的なシステムにおける濃度測定の系統誤差を17%から2%へと低減し、中性子トモグラフィーを定性的な可視化ツールから定量的な解析手法へと変貌させるものである。
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Exploration of Stability for SnTl Liquid Alloys at Various Temperatures
本研究では、準格子理論をButlerおよびMoelwyn-Hughesモデルと組み合わせることで、溶融Sn-Tl合金の熱力学的、構造的、表面、および輸送特性を予測し、温度の上昇に伴いそれらの安定性と偏析が減少すること、ならびに約1914.15 Kにおいて偏析から秩序化への転移の可能性を示唆することを明らかにしている。
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Interfacial contact topology governing molten iron–slag dripping in coke-packed beds under hydrogen-enriched blast furnace conditions
本研究は、動的な多相シミュレーションを用いることで、界面の接触トポロジー、特にスラグ・コークス間と鉄・コークス間の接触面積比が、水素富化された高炉内のコークス充填層における溶融鉄・スラグの滴下挙動および相分離を著しく支配することを実証するものである。
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Predicting spacecraft surface degradation under atomic oxygen in Low Earth Orbit
本論文は、原子スケールの反応性分子動力学シミュレーションとマクロスケールの統計的表面モデルを結合させることにより、低軌道における原子状酸素に曝露された宇宙機材料の侵食収率と進化する表面微細構造の両方を予測することに成功した、第一原理に基づくマルチスケール・フレームワークを提示するものである。
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Mechanism-Dependent Scaling in Porous Materials
本論文は、多孔質材料に関するメカニズム依存的な枠組みを提案しており、輸送が連結性制御されている曲げ支配または安定性支配の系においては、機械的密度と輸送密度のスケーリング指数の比が通常2に近いことを特定する一方で、引張支配または異方性を持つ構造における逸脱についても認めている。
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Integration of a Structural Coherence Model with a Semi-Universal Machine Learning Interatomic Potential to Predict Molten Salt Thermal Conductivity
本論文は、SuperSalt機械学習原子間ポテンシャルと構造コヒーレンスモデルを組み合わせた統合的な手法を提示するものであり、これにより、従来の分子動力学シミュレーションの計算コストのわずかな一部で、実験レベルの精度で溶融塩の熱伝導率を迅速に予測することを可能にする。