టంగ్‌స్టన్ మిశ్రమం యొక్క షీల్డింగ్ ప్రాపర్టీ ఏమిటి

వక్రీభవన టంగ్‌స్టన్ మెటల్ యొక్క ప్రతినిధి దిగువ ఉత్పత్తిగా, అధిక నిర్దిష్ట గురుత్వాకర్షణ టంగ్‌స్టన్ మిశ్రమం రేడియోధార్మికత, అధిక సాంద్రత, అధిక బలం, అధిక కాఠిన్యం మరియు మంచి రసాయన స్థిరత్వం వంటి లక్షణాలతో పాటు అద్భుతమైన షీల్డింగ్ పనితీరును కలిగి ఉంది మరియు కొలిమేటర్‌లు, సిరంజిలలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. , షీల్డింగ్ షీల్డ్స్, షీల్డింగ్ ఫన్నెల్స్, షీల్డింగ్ డబ్బాలు, షీల్డింగ్ దుప్పట్లు, లోపం డిటెక్టర్లు, బహుళ-ఆకు గ్రేటింగ్‌లు మరియు ఇతర షీల్డింగ్ ఉత్పత్తులు.

టంగ్‌స్టన్ మిశ్రమం యొక్క రక్షిత లక్షణం అంటే పదార్థం γ ఎక్స్-రే, ఎక్స్-రే మరియు β వంటి రేడియేషన్‌ను నిరోధిస్తుందని అర్థం. పదార్థం.

సాధారణంగా, టంగ్‌స్టన్ రాగి మిశ్రమం మరియు టంగ్‌స్టన్ నికెల్ మిశ్రమం యొక్క షీల్డింగ్ సామర్థ్యం ఒకే ముడి పదార్థ నిష్పత్తి, సూక్ష్మ నిర్మాణం మరియు ఇతర కారకాల క్రింద కొద్దిగా భిన్నంగా ఉంటుంది. రసాయన కూర్పు ఒకే విధంగా ఉన్నప్పుడు, టంగ్‌స్టన్ కంటెంట్ పెరుగుదల లేదా బంధిత లోహం (నికెల్, ఇనుము, రాగి మొదలైనవి) కంటెంట్ తగ్గడంతో, మిశ్రమం యొక్క షీల్డింగ్ పనితీరు మెరుగ్గా ఉంటుంది; దీనికి విరుద్ధంగా, మిశ్రమం యొక్క షీల్డింగ్ పనితీరు అధ్వాన్నంగా ఉంది. అదే ఇతర పరిస్థితులలో, మిశ్రమం యొక్క ఎక్కువ మందం, మెరుగైన షీల్డింగ్ పనితీరు. అదనంగా, వైకల్యం, పగుళ్లు, శాండ్‌విచ్‌లు మరియు ఇతర లోపాలు టంగ్స్టన్ మిశ్రమాల షీల్డింగ్ పనితీరును తీవ్రంగా ప్రభావితం చేస్తాయి.

టంగ్‌స్టన్ మిశ్రమం యొక్క షీల్డింగ్ పనితీరును మిశ్రమం యొక్క ఎక్స్-రే షీల్డింగ్ పనితీరును లెక్కించడానికి మోంటే కార్లో పద్ధతి ద్వారా లేదా మిశ్రమం పదార్థం యొక్క షీల్డింగ్ ప్రభావాన్ని కొలవడానికి ప్రయోగాత్మక పద్ధతి ద్వారా కొలుస్తారు.

మోంటే కార్లో పద్ధతి, దీనిని స్టాటిస్టికల్ సిమ్యులేషన్ మెథడ్ మరియు స్టాటిస్టికల్ టెస్ట్ మెథడ్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది సంభావ్యత దృగ్విషయాన్ని పరిశోధనా వస్తువుగా తీసుకునే సంఖ్యాపరమైన అనుకరణ పద్ధతి. ఇది తెలియని లక్షణ పరిమాణాన్ని అంచనా వేయడానికి గణాంక విలువను పొందేందుకు నమూనా సర్వే పద్ధతిని ఉపయోగించే గణన పద్ధతి. ఈ పద్ధతి యొక్క ప్రాథమిక దశలు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి: పోరాట ప్రక్రియ యొక్క లక్షణాల ప్రకారం అనుకరణ నమూనాను నిర్మించండి; అవసరమైన ప్రాథమిక డేటాను నిర్ణయించండి; అనుకరణ ఖచ్చితత్వం మరియు కన్వర్జెన్స్ వేగాన్ని మెరుగుపరచగల పద్ధతులను ఉపయోగించండి; అనుకరణల సంఖ్యను అంచనా వేయండి; ప్రోగ్రామ్‌ను కంపైల్ చేసి కంప్యూటర్‌లో అమలు చేయండి; డేటాను గణాంకపరంగా ప్రాసెస్ చేయండి మరియు సమస్య యొక్క అనుకరణ ఫలితాలను మరియు దాని ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయండి.