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南京1027环境氡检测仪和rlm-i测氡仪坏了怎么办？
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南京1027环境氡检测仪和rlm-i测氡仪坏了怎么办？
1027环境氡检测仪
氡放射性检测仪PRM-2000
[导读]氡放射性检测仪PRM-2000 详细参数 科力恒氡放射性检测仪PRM-2000
氡放射性检测仪PRM-2000相关产品毒性气体检测仪 XP-333H 库号：JX067391 日本新宇宙毒性气体检测仪 XP-333HQT01-1027环境测氡仪 库号：JX127220环境测氡仪,进口测氡仪型号：QT01-1027氡检测仪由美国Sun Nuclear公司生产，是一种新型氡连续检测仪器。具有体积小，灵敏度高，无噪音，响应时间快，操作方便，自动显示，打印，存储和报警等特点。广泛应用于科研教学，环境保护和卫生防护。可进行氡对人体健康影响的研究，居民住宅氡的测量，地下建筑，商场和游乐场所中氡的检测，以及地震预报，水文地质，地球化学等方面的测试工作。氡浓度用pCi/L(10-12居里/升)表示。内部存储器可储存检测的数据。通过RS232接口计算机，进行数据处理，分析和打FD-216环境测氡仪 库号：JX127211FD-216环境测氡仪FD-216环境测氡仪应用领域&&适应于测量环境氡、土壤氡。产品已广泛应用于室内环境检测、建筑业、环保、卫生及地质找矿等领域主要特点(1)灵敏度高、测量时间短、智能化、操作方便(2)体积小，重量轻，适合野外携带；(3)泵吸式采气，闪烁瓶法测氡，既可现场瞬时测量也可用于连续监测技术指标(1)测量范围:3-10000 Bq/m3（环境氡）(2)灵敏度:&0.7∕Bq.m-3（20分钟计数）(3)本底:&0.5 cpm(4)存储功能:存储测量结果,氡放射性检测仪PRM-2000 库号：JX067387 科力恒氡放射性检测仪PRM-2000216环境检测仪器 库号：JX127240测量环境空气氡、土壤氡。仪器符合GB《民用建筑工程室内环境污染控制规范》（2006年版）和 GB/T& 空气中氡浓度的闪烁瓶测量方法&的测量原理和要求。可用于环境中氡浓度的监测与评价、辐射防护、核事故监测、辐射剂量评价、地震预报及大专院校教学等。技术指标1.灵敏度：& 0.8cpm/[Bq&m-3]2.本底计数率：&0.4cpm/[Bq&m-3]3.测量范围空气氡：（3～10000）Bq/ m&supRAD7型α能谱氡气检测仪 库号：JX067390 美国DurridgeRAD7型α能谱氡气检测仪土壤测氡仪 FD-3017 库号：JX067389 上海申核土壤测氡仪 FD-30171027专业连续测氡仪 库号：JX127239一、简介及用途：& 1、美国sunnuclear公司1027型专业连续测氡仪采用专利扩散结光电二极管传感器测量氡气浓度 。主要应用于工业、建筑业、环保、实验室、& 居室、办公室各大院校等领域的现场测试氡含量。& 2、仪器使用交流电源工作，也可用9V备用电池供电& 3、数字显示平均氡气浓度& 4、通过数据接口可打印完整的报告，或将数据下载到计算机& 5、1027连续测氡仪已通过美国环保署（EPA）认可二、技术参数：& 1、电 &FA-FD216环境测氡仪 库号：JX127229环境测氡仪 土壤测氡仪 测氡仪 型号：FA-FD216应用领域测量环境空气氡、土壤氡。仪器符合GB《民用建筑工程室内环境污染控制规范》（2006年版）和 GB/T& 空气中氡浓度的闪烁瓶测量方法&的测量原理和要求。可用于环境中氡浓度的监测与评价、辐射防护、核事故监测、辐射剂量评价、地震预报及大专院校教学等。技术指标1.灵敏度：& 0.8cpm/[Bq&m-3]2.本底计数率：&0.4cpm/[Bq&mFD216测氡仪 库号：JX127253环境氡测量仪型号：FD216◆仪器符合GB《民用建筑工程室内环境污染控制规范》（2006年版）和GB/T&空气中氡浓度的闪烁瓶测量方法&的测量原理和要求。仪器特点1.体积小、重量轻，便于携带。2.灵敏度高、功耗低，交、直流两用，直流电源可支持仪器工作30h。3.USB数据传输接口，蓝牙打印。主要技术性能1.灵敏度：&0.68cpm/[Bq&m-3]2.本底计数率：&0.3cpm3.测量范围环境空气氡：（3～10氡放射性检测仪PRM-2000 详细参数 科力恒氡放射性检测仪PRM-2000</font详细介绍</font
氡放射性检测仪PRM-2000性能特点
氡放射性检测仪 PRM-2000
RadonRAE 是一种快速氡放射性检测仪 。 氡 ( 222 Rn) 是一种放射性的气体，在很多建筑的地下室、地下建筑、矿道中大量存在。氡形成于自然产生的放射物质铀，是构成对于一般人群的为直接的放射性威胁。氡所发出的辐射剂量远远大于人们所遇到的其他放射性危害的总和，包括日常的 X 射线检测。由于氡是一种气体物质，而它的衰减产物（氡子体）又是一种不挥发的金属物质，因此氡还会产生可吸入颗粒物中的放射性物质。一旦这些颗粒状物质被吸入人体，就会对人体肺部造成损坏并增加***发生的可能。RadonRAE 可以测量气态氡，而不是测量其衰减产物来计算总放射性剂量。它主要用于快速、低成本检测氡的暴露。当使用快速检测模式时，可在 10 分钟内得到剂量读数。如果需要更为的读数则可使用慢速模式（ 2 小时）
主要特点：
放射性剂量编程警报设置
易读的矩阵式显示
连续的放射性剂量数字显示 (μSv ) 或者氡浓度 Bq/m 3
用户选择快速模式进行快速测量 (t 95 = 10 分钟 ) 或慢速 (t 95 = 120 分钟 )
一个操作键。可通过该键和计算机进行简单编程
无需校零和校正
NiMH 标准充电电池提供 300 小时的操作，加强型电池 1200 小时
700 点数据存储功能，并可通过红外方式下载至计算机
内置剂量超限声光警报
内置可调整浓度转化为放射性剂量及氡子体的平衡系数
对不同建筑类型可调整平衡系数
个人氡的放射性剂量检测
矿山和挖掘现场
土壤中的氡
石油和天然气工业
核燃料工业
室内空气质量检测
寻找洞穴和温泉
Model PRM-2000 检测仪
&#8226; RadonRAE 主机
&#8226; 带夹
&#8226; 内置充电电池和充电器
&#8226; 操作和维护手册
&#8226; IRDA 计算机接口，电缆和软件
&#8226; 加强型 1200 小时电池
11.5 cm L x 6.0 cm W x 3.5 cm H 无带夹
250 g 带电池
200 mm 2 掺 Si 离子的半导体检测器，配备 3.8 – 8.5 MeV 范围（ 0.1MeV 间隔） 阿尔法谱图分析
可充电 NiMH
300 小时连续， 标准电池
1200 小时连续，加强电池
电池充电时间
LCD, 矩阵 3 行 12 字。每分钟更新的辐射剂量和设定内的氡浓度
& Sv 氡的放射性强度
Bq/m 3 氡浓度
扩散式滤膜法
0 – 10 000 &Sv 氡的放射性强度
10 – 4 000 000 Bq/m 3 氡浓度
响应时间 (t 95 )
10 分钟 ( 快速模式 ) 每分钟更新
120 分钟 ( 慢速模式 ) 每分钟更新
kBq/m 3 0.22 次计数 / 分钟 ( 快速模式 )
kBq/m 3 0.38 次计数 / 分钟 ( 慢速模式 )
无需校零和校正
1 操作 / 编程键
0-10 mSv 放射性剂量的可调警报
700 点 . 用户设定 1 - 255 分钟间隔 , 显示 ID, 累计剂量 , 测量持续时间和终谱图
红外连接仪器和计算机上传参数和下载数据
-10°C -- 50°C
0% -- 98% 相对湿度，无冷凝
84 --106.7 kPa
防震铝制外壳
网址来源:/product/gid-67387.html氡放射性检测仪PRM-2000
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&!DOCTYPE html PUBLIC &-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN&&
&html&&head&&title&R: Robust Fitting of Linear Models&/title&
&meta http-equiv=&Content-Type& content=&text/ charset=iso-8859-1&&
&link rel=&stylesheet& type=&text/css& href=&../../R.css&&
&/head&&body&
&table width=&100%& summary=&page for rlm {
}&&&tr&&td&rlm {
}&/td&&td align=&right&&R Documentation&/td&&/tr&&/table&
&h2&Robust Fitting of Linear Models&/h2&
&h3&Description&/h3&
Fit a linear model by robust regression using an M estimator.
&h3&Usage&/h3&
rlm(x, ...)
## S3 method for class 'formula':
rlm(formula, data, weights, ..., subset, na.action,
method = c(&M&, &MM&, &model.frame&),
wt.method = c(&inv.var&, &case&),
model = TRUE, x.ret = TRUE, y.ret = FALSE, contrasts = NULL)
## Default S3 method:
rlm(x, y, weights, ..., w = rep(1, nrow(x)),
init, psi = psi.huber, scale.est, k2 = 1.345,
method = c(&M&, &MM&), wt.method = c(&inv.var&, &case&),
maxit = 20, acc = 1e-4, test.vec = &resid&, lqs.control = NULL)
psi.huber(u, k = 1.345, deriv = 0)
psi.hampel(u, a = 2, b = 4, c = 8, deriv = 0)
psi.bisquare(u, c = 4.685, deriv = 0)
&h3&Arguments&/h3&
&table summary=&R argblock&&
&tr valign=&top&&&td&&code&formula&/code&&/td&
a formula of the form &code&y ~ x1 + x2 + ...&/code&.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&data&/code&&/td&
data frame from which variables specified in &code&formula&/code& are
preferentially to be taken.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&weights&/code&&/td&
a vector of prior weights for each case.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&subset&/code&&/td&
An index vector specifying the cases to be used in fitting.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&na.action&/code&&/td&
A function to specify the action to be taken if &code&NA&/code&s are found. The
default action is for the procedure to fail.
An alternative is
&code&na.omit&/code&, which leads to omission of cases with missing values on any
required variable.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&x&/code&&/td&
a matrix or data frame containing the explanatory variables.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&y&/code&&/td&
the response: a vector of length the number of rows of &code&x&/code&.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&method&/code&&/td&
currently either M-estimation or find the model frame. MM estimation
is M-estimation with Tukey's biweight initialized by a specific
S-estimator. See the details section.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&wt.method&/code&&/td&
are the weights case weights (giving the relative importance of case,
so a weight of 2 means there are two of these) or the inverse of the
variances, so a weight of two means this error is half as variable?
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&model&/code&&/td&
should the model frame be returned in the object?
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&x.ret&/code&&/td&
should the model matrix be returned in the object?
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&y.ret&/code&&/td&
should the response be returned in the object?
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&contrasts&/code&&/td&
optional contrast specifications: se &code&lm&/code&.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&w&/code&&/td&
(optional) initial down-weighting for each case.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&init&/code&&/td&
(optional) initial values for the coefficients OR a method to find
initial values OR the result of a fit with a &code&coef&/code& component. Known
methods are &code&&ls&&/code& (the default) for an initial least-squares fit
using weights &code&w*weights&/code&, and &code&&lts&&/code& for an unweighted
least-trimmed squares fit with 200 samples.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&psi&/code&&/td&
the psi function is specified by this argument. It must give
(possibly by name) a function &code&g(x, ..., deriv)&/code& that for &code&deriv=0&/code&
returns psi(x)/x and for &code&deriv=1&/code& returns psi'(x). Tuning constants
will be passed in via &code&...&/code&.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&scale.est&/code&&/td&
method of scale estimation: re-scaled MAD of the residuals or Huber's
proposal 2 (which can be selected by either &code&&Huber&&/code& or
&code&&proposal 2&&/code&).
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&k2&/code&&/td&
tuning constant used for Huber proposal 2 scale estimation.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&maxit&/code&&/td&
the limit on the number of IWLS iterations.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&acc&/code&&/td&
the accuracy for the stopping criterion.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&test.vec&/code&&/td&
the stopping criterion is based on changes in this vector.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&...&/code&&/td&
additional arguments to be passed to &code&rlm.default&/code& or to the &code&psi&/code&
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&lqs.control&/code&&/td&
An optional list of control values for &code&&a href=&lqs.html&&lqs&/a&&/code&.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&u&/code&&/td&
numeric vector of evalation points.
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&k,a,b,c&/code&&/td&
tuning constants
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&deriv&/code&&/td&
&code&0&/code& or &code&1&/code&: compute values of the psi function or of its
first derivative.
&/td&&/tr&
&h3&Details&/h3&
Fitting is done by iterated re-weighted least squares (IWLS).
Psi functions are supplied for the Huber, Hampel and Tukey bisquare
proposals as &code&psi.huber&/code&, &code&psi.hampel&/code& and
&code&psi.bisquare&/code&. Huber's corresponds to a convex optimization
problem and gives a unique solution (up to collinearity). The other
two will have multiple local minima, and a good starting point is
desirable.
Selecting &code&method = &MM&&/code& selects a specific set of options which
ensures that the estimator has a high breakdown point. The initial set
of coefficients and the final scale are selected by an S-estimator
with &code&k0 = 1.548&/code&; this gives (for &i&n && p&/i&)
breakdown point 0.5.
The final estimator is an M-estimator with Tukey's biweight and fixed
scale that will inherit this breakdown point provided &code&c & k0&/code&;
this is true for the default value of &code&c&/code& that corresponds to
95% relative efficiency at the normal.
Case weights are not
supported for &code&method = &MM&&/code&.
&h3&Value&/h3&
An object of class &code&&rlm&&/code& inheriting from &code&&lm&&/code&.
The additional components not in an &code&lm&/code& object are
&table summary=&R argblock&&
&tr valign=&top&&&td&&code&s&/code&&/td&
the robust scale estimate used
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&w&/code&&/td&
the weights used in the IWLS process
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&psi&/code&&/td&
the psi function with parameters substituted
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&conv&/code&&/td&
the convergence criteria at each iteration
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&converged&/code&&/td&
did the IWLS converge?
&/td&&/tr&
&tr valign=&top&&&td&&code&wresid&/code&&/td&
a working residual, weighted for &code&&inv.var&&/code& weights only.
&/td&&/tr&
&h3&References&/h3&
P. J. Huber (1981)
&EM&Robust Statistics&/EM&.
F. R. Hampel, E. M. Ronchetti, P. J. Rousseeuw and W. A. Stahel (1986)
&EM&Robust Statistics: The Approach based on Influence Functions&/EM&.
A. Marazzi (1993)
&EM&Algorithms, Routines and S Functions for Robust Statistics&/EM&.
Wadsworth & Brooks/Cole.
Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002)
&EM&Modern Applied Statistics with S.&/EM& Fourth edition.
&h3&See Also&/h3&
&code&&a href=&../../stats/html/lm.html&&lm&/a&&/code&, &code&&a href=&lqs.html&&lqs&/a&&/code&.
&h3&Examples&/h3&
data(stackloss)
summary(rlm(stack.loss ~ ., stackloss))
rlm(stack.loss ~ ., stackloss, psi = psi.hampel, init = &lts&)
rlm(stack.loss ~ ., stackloss, psi = psi.bisquare)
&hr&&div align=&center&&[Package &em&MASS&/em& version 7.2-29 &a href=&00Index.html&&Index]&/a&&/div&
&/body&&/html&
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