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科研進展

我國科學家合成新核素鋨-160和鎢-156 中大師生作出新的貢獻

稿件來源:中法核工程與技術(shù)學院 編輯:談希、盧旖維 審核:孫耀斌 閱讀量:

中大新聞網(wǎng)訊(通訊員袁岑溪)近日,中山大學與中國科學院近代物理研究所、山東大學等單位組成的科研團隊首次合成了新核素鋨-160、鎢-156。2024年2月15日,相關(guān)成果作為亮點論文(Highlights)在國際學術(shù)期刊《物理評論快報》(Physical Review Letters)發(fā)表。該工作同時入選編輯推薦(Editors’ Suggestion)和物理亮點(Featured in Physics),并同時被美國物理學會的Physics雜志在線報道。該工作發(fā)表后,央視新聞、科技日報等媒體發(fā)布了相關(guān)新聞報道,并在人民日報、人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、中國日報、光明網(wǎng)、學習強國等上百個媒體轉(zhuǎn)載報道。

原子核是由質(zhì)子和中子組成的量子多體系統(tǒng)。不同數(shù)量的質(zhì)子和中子,構(gòu)成了具有不同性質(zhì)的原子核,科學家們把它們稱為核素。合成和研究新核素,不僅對認識物質(zhì)結(jié)構(gòu)具有重要意義,而且為理解天體環(huán)境的演化提供重要信息,是探索自然奧秘的重要手段。

新核素鋨-160和鎢-156在核素圖上的位置(圖/楊華彬)

研究團隊依托蘭州重離子加速器,利用充氣反沖核譜儀SHANS,通過熔合蒸發(fā)反應合成了新核素鋨-160和鎢-156。鋨-160(中子數(shù)為84)具有α放射性,而鎢-156(中子數(shù)為82)具有β+衰變的放射性。團隊測量了鋨-160的α衰變粒子能量、半衰期及鎢-156的半衰期等性質(zhì)。

通過系統(tǒng)分析新測量數(shù)據(jù)和已有數(shù)據(jù),研究人員發(fā)現(xiàn)當原子序數(shù)大于68時,中子數(shù)為84、85的同中子素的α粒子預形成概率逐漸變小,揭示了中子數(shù)為82的殼效應在缺中子核素中增強的現(xiàn)象。進一步研究認為該效應增強的原因在于不斷逼近可能較穩(wěn)定的雙幻核——鉛-164 (質(zhì)子數(shù)為82、中子數(shù)為82)。本工作首次明確給出了中子數(shù)為82的中子殼在缺中子核素一側(cè)的演化情況,使我國的新核素研究進入了一個新的核區(qū)。

近年來,中山大學在我國新核素合成和沖擊新元素方向做出新的貢獻。本工作中,借助學校天河二號超級計算機,學校中法核工程與技術(shù)學院核數(shù)據(jù)科學與應用團隊使用該團隊最新構(gòu)建的原子核相互作用,在組態(tài)相互作用模型框架下揭示這一區(qū)域中子殼增強現(xiàn)象,并可深入分析其如何被相互作用影響。袁岑溪副教授與近代物理研究所甘再國研究員、山東大學王守宇教授為共同通訊作者,劉夢蘭(現(xiàn)為中山大學21級博士研究生)和徐蘇揚(現(xiàn)為近代物理研究所博士研究生)分別進行主要理論分析和做出實驗貢獻。

新核素的合成和性質(zhì)測量需要大科學裝置完成,新核素性質(zhì)背后的物理機理分析需要理論模型的幫助。2017年之前,作為原子核的重要模型之一,組態(tài)相互作用殼模型幾乎未被用于新核素性質(zhì)分析,主要面臨的難點有:1、沒有合適的相互作用;2、多體計算復雜度增長的指數(shù)墻物理。近些年來,該團隊持續(xù)構(gòu)建和優(yōu)化適合描述新核素的相互作用,探索如何考慮重要的多體關(guān)聯(lián)降低計算規(guī)模,成功突破這兩個難點,陸續(xù)合作完成了8個新核素合成的工作:新核素镎-219(2017年合成),團隊理論分析結(jié)合實驗數(shù)據(jù)共同建議其自旋宇稱為9/2+;新核素鈾-214(2021年合成),團隊理論分析其α衰變增強來自于質(zhì)子中子相互作用的增強;新核素鎂-18,團隊嘗試用弱束縛效應解釋其能譜(2021年合成);新核素釷-207(2022年合成),團隊用對散射解釋其附近區(qū)域的α衰變能奇偶效應。

研究團隊教師合影

中國尚未合成過新元素,我國科學家正準備沖擊“中國元素”。目前,學校共合作合成了8個新核素,參與廣東省基礎(chǔ)與應用基礎(chǔ)研究重大項目“超重核素合成及新方法研究”,多次舉辦研討會組織討論新元素合成的條件和其衰變性質(zhì),合作研發(fā)反沖衰變標記裝置鑒別新核素或新元素的伽馬衰變譜,揭示新核素镎-219、鈾-214、鎂-18、釷-207性質(zhì)背后的物理機理,通過建立新理論模型和方法可靠預言合成超重元素的最佳反應能量,基于機器學習方法研究超重新核素和新元素的衰變模式,為沖擊“中國元素”貢獻中大力量。

論文鏈接:https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.072502、

Physics報道鏈接:https://physics.aps.org/articles/v17/s22

央視新聞報道:https://news.cctv.com/2024/02/19/ARTIo1iKhSVqGU7ji36ej2Xq240219.shtml

科技日報報道:https://mp.weixin.qq.com/s/j_zNN10LGxC9WsOA5b713Q

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