ટંગસ્ટન એલોયની શિલ્ડિંગ પ્રોપર્ટી શું છે

પ્રત્યાવર્તન ટંગસ્ટન મેટલના પ્રતિનિધિ ડાઉનસ્ટ્રીમ ઉત્પાદન તરીકે, ઉચ્ચ વિશિષ્ટ ગુરુત્વાકર્ષણ ટંગસ્ટન એલોય બિન-રેડિયોએક્ટિવિટી, ઉચ્ચ ઘનતા, ઉચ્ચ શક્તિ, ઉચ્ચ કઠિનતા અને સારી રાસાયણિક સ્થિરતાની લાક્ષણિકતાઓ ઉપરાંત ઉત્તમ રક્ષણાત્મક કામગીરી ધરાવે છે, અને કોલિમેટર, સિરીંજમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. , શિલ્ડિંગ શિલ્ડ, શિલ્ડિંગ ફનલ, શિલ્ડિંગ કેન, શિલ્ડિંગ ધાબળા, ખામી શોધનારા, મલ્ટી-લીફ ગ્રેટિંગ્સ અને અન્ય રક્ષણાત્મક ઉત્પાદનો.

ટંગસ્ટન એલોયની રક્ષણાત્મક મિલકતનો અર્થ એ છે કે સામગ્રી કિરણોત્સર્ગને અટકાવે છે જેમ કે γ એક્સ-રે, એક્સ-રે અને β કિરણોના પ્રવેશની ક્ષમતા રાસાયણિક રચના, સંગઠનાત્મક માળખું, સામગ્રીની જાડાઈ, કાર્યકારી વાતાવરણ અને અન્ય પરિબળો સાથે ગાઢ રીતે સંબંધિત છે. સામગ્રી

સામાન્ય રીતે, ટંગસ્ટન કોપર એલોય અને ટંગસ્ટન નિકલ એલોયની રક્ષણ કરવાની ક્ષમતા સમાન કાચા માલના ગુણોત્તર, માઇક્રોસ્ટ્રક્ચર અને અન્ય પરિબળો હેઠળ થોડી અલગ હોય છે. જ્યારે રાસાયણિક રચના સમાન હોય છે, ત્યારે ટંગસ્ટનની સામગ્રીમાં વધારો થાય છે અથવા બોન્ડેડ મેટલ (જેમ કે નિકલ, આયર્ન, કોપર, વગેરે) ની સામગ્રીમાં ઘટાડો થાય છે, ત્યારે એલોયનું રક્ષણ કાર્ય વધુ સારું છે; તેનાથી વિપરીત, એલોયની કવચની કામગીરી વધુ ખરાબ છે. સમાન અન્ય શરતો હેઠળ, એલોયની જાડાઈ જેટલી વધારે છે, તેટલું સારું રક્ષણ પ્રદર્શન. વધુમાં, વિરૂપતા, તિરાડો, સેન્ડવીચ અને અન્ય ખામીઓ ટંગસ્ટન એલોય્સના રક્ષણાત્મક કાર્યને ગંભીરપણે અસર કરશે.

ટંગસ્ટન એલોયની શિલ્ડિંગ કામગીરી એલોયના એક્સ-રે શિલ્ડિંગ પ્રભાવની ગણતરી કરવા માટે મોન્ટે કાર્લો પદ્ધતિ દ્વારા અથવા એલોય સામગ્રીની રક્ષણાત્મક અસરને માપવા માટે પ્રાયોગિક પદ્ધતિ દ્વારા માપવામાં આવે છે.

મોન્ટે કાર્લો પદ્ધતિ, જેને આંકડાકીય સિમ્યુલેશન પદ્ધતિ અને આંકડાકીય પરીક્ષણ પદ્ધતિ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે સંખ્યાત્મક સિમ્યુલેશન પદ્ધતિ છે જે સંભાવનાની ઘટનાને સંશોધન પદાર્થ તરીકે લે છે. તે એક ગણતરી પદ્ધતિ છે જે અજ્ઞાત લાક્ષણિકતા જથ્થાનો અંદાજ કાઢવા માટે આંકડાકીય મૂલ્ય મેળવવા માટે નમૂનારૂપ સર્વેક્ષણ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. આ પદ્ધતિના મૂળભૂત પગલાં નીચે મુજબ છે: લડાઇ પ્રક્રિયાની લાક્ષણિકતાઓ અનુસાર સિમ્યુલેશન મોડેલનું નિર્માણ કરો; જરૂરી મૂળભૂત ડેટા નક્કી કરો; સિમ્યુલેશન ચોકસાઈ અને કન્વર્જન્સ સ્પીડને સુધારી શકે તેવી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરો; સિમ્યુલેશનની સંખ્યાનો અંદાજ કાઢો; પ્રોગ્રામને કમ્પાઇલ કરો અને તેને કમ્પ્યુટર પર ચલાવો; આંકડાકીય રીતે ડેટાની પ્રક્રિયા કરો અને સમસ્યાના સિમ્યુલેશન પરિણામો અને તેની ચોકસાઈનો અંદાજ આપો.