缺中子Np新核素的α衰变研究

合成远离稳定线的新核素、探索原子核存在的极限是目前核物理研究的重要课题。在中子壳N=126的最丰质子一侧，极端缺中子的超铀核素处于质子滴线和中子壳的交叉位置，合成和研究该核区核素对研究N=126壳结构的演化性质具有重要意义。基于兰州重离子加速器上的充气反冲核谱仪装置(SHANS)，利用36,40Ar+185,187Re熔合蒸发反应，合成了极缺中子的219,220,223,224Np新核素，在中子壳N=126附近首次建立了Np同位素链的$ \alpha$衰变系统性，获得了N=126壳效应在Np同位素链中依然存在的实验证据。依据单质子分离能的系统性分析，确定了Np同位素链中质子滴线的位置，219Np也成为目前已知的最重的质子滴线外核素。此外，基于实验测量的反应截面，并与理论模型的计算结果相比较，讨论了进一步合成该核区其它新核素218,221,222Np的可行性。     

相位可控的核四极矩共振激励脉冲发生器设计

在核四极矩共振（NQR）领域，射频激励脉冲信号的优劣对NQR响应信号有重要影响.针对常规方法中射频激励脉冲参数不可控的问题，本文基于32位闪存微型控制器STM32和直接数字频率合成（DDS）芯片AD9910设计了一种相位可控激励脉冲发生器.采用STM32控制AD9910产生波形参数（脉冲宽度、脉冲间隔、脉冲个数和共振频率等）可控的射频激励脉冲，利用LabVIEW软件平台设计脉冲参数设置界面，并建立计算机与微控制器通信，实现波形参数的精确优化控制.实验结果表明，该方法实现了相位可控的NQR激励脉冲序列，可为后续NQR信号检测提供有效激励源.     

核电池概述及展望

核电池具有能量密度高、工作稳定可靠、无需人工干预等优点，在需要长期稳定供电的场合具有独特优势，其中热转换式核电池(RTG)是技术最为成熟且应用最早的一类，而β辐射伏特效应核电池已有商业化案例。目前，在β辐射伏特效应核电池研究中存在着放射源自吸收效应浪费能量、转化效率低、换能器件辐射损伤严重等问题，而对于一个实际的核电池，由于放射源自身不断衰变的属性，导致源的成分及其活度随着时间而发生变化，最终影响核电池的电学性能，其影响程度需要加以深入研究。本文以时间轴的形式对核电池的发展进行了全面回顾，简要介绍多种主流类型核电池的原理和应用范围；对于β辐射伏特效应核电池，指出放射源的自吸收是其中的关键科学问题。对于使用63Ni和TiT₂放射源的核电池，给出了其电学性能随时间变化的规律；指出对于某一特定结构的β辐射伏特效应核电池设计，在前期的模拟优化环节中，精细计算是至关重要的；最后提出了将放射源与换能材料相结合、使用含有较重同位素的换能器件的设想，这些设想有利于解决放射源自吸收问题、提高核电池输出功率和减轻辐射损伤的影响。     

通过超宽139La固体核磁共振波谱研究层状La(OH)2NO3

层状稀土氢氧化物是一类新型的稀土功能材料，本文采用固体核磁共振（SSNMR）方法研究了同时具备离子交换能力和非线性光学特性的层状La（OH）₂NO₃化合物，探讨了通过四极核CPMG（QCPMG）脉冲序列和变频谱图采集获取超宽¹³⁹La SSNMR谱图的方法，并描述了适用于此类实验的滤波方程和谱图重建方法.重建谱图同时包含四极核中心跃迁和卫星跃迁信息，本文使用QUEST软件对超宽¹³⁹La NMR谱图进行了模拟，获取的四极耦合常数C_Q和非对称因子η_Q均与CASTEP密度泛函理论计算值高度吻合.SSNMR实验结果证实层状La（OH）₂NO₃化合物属于非中心对称结构（P2₁），解决了对其结构长期以来存在的争论.     

消光式核壳二聚体传感器的设计与光谱特性分析

根据ITO/Au纳米核壳二聚体粒子在生物医学领域的应用合理性,设计了一种实时检测生物液体的核壳二聚体探针消光式传感器;由偶极子理论推导出输出波长与外界环境折射率关系;利用MATLAB设计ITO/Au纳米核壳二聚体粒子结构;采用软件DDSCAT7.3结合离散偶极近似法,利用二聚体有效半径模拟计算了300~950nm可见光到红外光波段不同核壳比、二聚体间距、以及不同介质折射率的消光光谱;根据传感芯片折射率与偶极共振、耦合八级共振的响应关系得出ITO/Au二聚体的折射率灵敏特性。与传统Ag/Au核壳纳米粒子相比,ITO/Au纳米核壳二聚体结构引入了可作为传感芯片灵敏性自参考参数的耦合八级共振峰,同时ITO/Au二聚体结构的折射率灵敏度可达到419nm/RIU。这些工作及其结果对制作消光式传感器具有重要的意义。     

山东大学(威海)开展的核物理研究

综述了山东大学威海校区原子核物理研究团队在原子核精细谱学、核天体物理、探测器研制和高能核物理等方向开展的研究工作及最新进展；尤其重点介绍了$A\sim 110$核区原子核的形状共存和带交叉延迟，“订书机”和“雨伞”模式转动带，碳氮氧循环过程中关键核反应的测量进展，中子星参数化的状态方程及双中子星并合引力波研究，带电粒子探测器的设计与制作，相对论重离子碰撞物理中量子输运理论和高阶反常输运等研究工作，并展望了下一步的工作重点。     

紫外光谱结合向量扣减方法快速测定感冒药物中对乙酰氨基酚和盐酸伪麻黄碱

为建立快速测定感冒药物中2种有效成分对乙酰氨基酚(AAP)和盐酸伪麻黄碱(PEPD)的数学模型,分别采集上述2种化合物的多波长紫外光谱,从而获得两者的标准光谱库(v1和v2)。同时取市售感冒药4种,各取1片,分别配成溶液后,各自采集其光谱-色谱联用数据并转化成各时刻全波长下的吸光度A。从中扣除与被测组分具有相同保留时间的数据阵列,得到不含有被测组分的数据矩阵,然后分别采用主成分分析和奇异值分解降维处理后,得到不含有AAP的本底数据库N1和不含有PEPD的本底数据库N2。分析样品时,取上述4种感冒药各1片,分别配制成溶液后,每一样品取2份,一份采集多波长紫外光谱数据,另一份进行高效液相色谱(HPLC)分析。从而建立样品的光谱库a,并运用向量扣减方法计算得到样品中2种有效成分的含量。AAP测定值的相对标准偏差(n=5)均小于2.0%,PEPD测定值的相对标准偏差(n=5)均小于4.0%;加标回收试验测得回收率分别为94.5%～106%和92.1%～108%。此方法的测定结果与HPLC的测定结果之间的相对误差分别在±4.0%和±3.0%以内。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。