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科學家用成像技術制作核探測器 監(jiān)測核材料失竊

來源:大數(shù)據(jù)文摘        編輯:QQ123    2021-06-09 08:42:57     加入收藏

這項新技術依靠的是探測器,當被中子或伽馬射線擊中時發(fā)出光,并以納秒的精度測量到達時間。

  假設兩個探測器面對面,相距1米左右,一個原子核衰變后釋放的中子擊中一個探測器,伽馬射線擊中另一個探測器。到達時間的差異,基于核衰變的詳細物理過程,會定義了一個模糊的,有點球形的空間殼層,原子核可能在其中。

  就像煙霧探測器只能給出火災地點的模糊信息一樣,目前探測走私核材料的方法緩慢且不精確。但是科學家們報告說,一項基于核材料脫落的中子和伽馬射線成像的新技術可以在紀錄時定位這些危險。

  “這是一種優(yōu)雅的方法,”普林斯頓大學(Princeton University)從事核武器核查工作的物理學家亞歷山大格拉澤(Alexander Glaser)說。他沒有參與這項新研究。他說,如果它能在現(xiàn)實世界中得到證明,這種新方法可以加強邊境安全,并幫助繪制切爾諾貝利和福島等災難地點的放射性污染地圖。

  核電站和武器中心長期以來一直密切關注核裂變材料——即原子彈的某種物質——使用輻射傳送門監(jiān)測器(RPMs)對離開現(xiàn)場的人員或車輛進行檢查。類似機場金屬探測器,RPMs檢測放射性放射的中子和射線。他們可以分辨出來自香蕉或貓砂等日常物質的低水平輻射與來自钚或高濃縮鈾等實際構成危險的物質的更強信號。

  在1991年蘇聯(lián)解體和2001年9/11恐怖襲擊之后,安全專家對核材料的擴散更加擔心。1993年至2019年期間,全球安裝的rpm標記了290起確認或可能的核販運事件。但如果檢查人員急于找到一個集裝箱里的炸彈并拆除它,那么知道該裝置的準確位置將會有所幫助。這就是新方法的用武之地。

  博·塞德沃爾(Bo Cederwall)是KTH皇家理工學院的核物理學家,他在法國國家重離子大型加速器工作時產(chǎn)生了這個想法。這些實驗包括用粒子束爆破原子核,敲掉中子,留下高能激發(fā)的輻射伽馬射線的原子核??茖W家們測量了伽馬射線和中子的時間和能量,這可以作為區(qū)分不同原子核的指紋,使研究人員能夠篩選出最稀有的原子核進行進一步研究。

  幾年前,塞德沃爾意識到,這種方法加上機器學習方法,可能有助于集中研究钚和其他放射性同位素,這些放射性同位素在衰變時也會釋放出伽馬射線和中子。他說道:“我看到了將新理念和新鮮血液帶到游戲中的機會。

  自2017年以來,Cederwall一直與瑞典當局就核保障和安全技術進行合作?,F(xiàn)在,他們正在對一個前研究反應堆的廢棄燃料進行評估,那里有數(shù)千個裝滿放射性廢料的桶。“我想在不打開桶蓋的情況下,幫助他們弄清楚那些桶里到底是什么,”塞德沃爾說。

  這項新技術依靠的是探測器,當被中子或伽馬射線擊中時發(fā)出光,并以納秒的精度測量到達時間。假設兩個探測器面對面,相距1米左右,一個原子核衰變后釋放的中子擊中一個探測器,伽馬射線擊中另一個探測器。到達時間的差異,基于核衰變的詳細物理過程,會定義了一個模糊的,有點球形的空間殼層,原子核可能在其中。用幾個探測器對許多中子-伽馬射線對進行定時,會產(chǎn)生一組概率殼層,這些殼層應該相交于某一點——原子核的位置。

  為了證明這一原理,Cederwall和他的同事們專注于檢測锎-252,這是一種很容易獲得的放射性同位素,被廣泛用作武器級钚的替代品。他們的原型中子伽馬射線斷層掃描(NGET)探測器看起來有點像安裝在一個類似于rpm的鋁制框架兩側的兩組四瓶大酒瓶。研究人員在幾秒鐘內分析了幾十次碰撞,發(fā)現(xiàn)他們可以迅速地將源頭定位在距離其實際位置4厘米以內。他們今天在《科學進展》上發(fā)表了這一報告。塞德沃爾說,一些適當?shù)恼{整可以將其修剪到大約1厘米。

  Cederwall斷言,精確定位源頭的能力可能會為核安  全保障提供一種“范式轉變”。NGET探測器也可能縮小以適合無人機使用。他說,這為快速繪制災難現(xiàn)場的放射性污染圖或進行環(huán)境調查提供了“一種真正令人著迷的可能性”。

  勞倫斯伯克利國家實驗室(LBNL)的核物理學家布萊恩·奎特(Brian Quiter)說:“我不認為這是一個牽強的說法。”他的團隊也在研究基于無人機的核材料探測器。但他說,NGET還必須在現(xiàn)實世界中證明自己。

  一個巨大的挑戰(zhàn)是,現(xiàn)實世界是混亂的:走私的核材料可能被包裹在材料中,使從源頭流出的中子發(fā)生偏轉。瑞典團隊實驗中的锎“不是放在裝滿這種的容器里,”LBNL核物理學家Kai Vetter說。

  塞德沃爾承認,消除散射中子是一項挑戰(zhàn)。但是NGET的概率機器學習方法,他認為,應該可以讓它“相比其他技術對散射不那么敏感”。

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