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机器学习预测熔合反应合成^99–103Mo*的截面

黄智龙，李志龙，高泽鹏，王永佳，李庆峰

物理学报.2026, 75(2): 020117

DOI: 10.7498/aps.75.20251527

CSTR: 32037.14.aps.75.20251527

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摘要：基于梯度提升决策树 (gradient boosting decision tree，GBDT) 的机器学习算法，构建了一种用于预测^99-103Mo*熔合反应截面 (cross section，CS) 的模型，旨在探索医用同位素⁹⁹Mo的最优合成路径。模型输入包括反应能量、质子数、质量数及结合能等特征量，以及基于唯象理论模型计算的相关参数，输出量为熔合反应截面。研究发现，在测试集上机器学习预测的CS与实验值的平均绝对误差 (mean absolute error，MAE) 为0.0615，优于EBD2模型预测的0.1103。在此基础上，结合GEMINI++程序计算了^99-103Mo*的中子衰变道的存活几率，进而得到⁹⁹Mo的蒸发剩余截面，发现⁴He + ⁹⁷Zr在质心能量为18.51 MeV时的2n退激反应道的蒸发剩余截面为1199.80 mb，是合成⁹⁹Mo 的最优路径。该研究验证了基于物理信息的机器学习方法在熔合反应截面预测中的可靠性，可为优化反应体系选择及在重离子加速器上通过熔合反应产生医用同位素提供参考。本文数据集可在https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00213.00244中访问获取。

硼氢化物的热中子散射机理

任文昭，宋红州，叶涛，郭海瑞，应阳君

物理学报.2026, 75(2): 020118

DOI: 10.7498/aps.75.20251314

CSTR: 32037.14.aps.75.20251314

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摘要：硼氢化物(XBH₄，X = Li，Na，K)具有“元素协同”(硼吸收截面高、氢的慢化能力好)效应，可以视为良好的中子屏蔽材料。但是，目前国际评价数据库中缺少硼氢化物实验和评价热散射数据，不利于该材料的屏蔽和慢化性能评估。本文基于密度泛函的第一性原理计算了晶格参数、电子结构和声子态密度等材料性质，并研制了相应的S(α,β)数据和热中子散射截面。模拟得到的晶格参数与实验符合较好，对比了XBH₄的电子结构和声子态密度，给出了硼氢化物中阳离子X，B，H对应的相干弹性散射截面、非相干弹性散射截面和非弹性散射截面，结果表明，由于阳离子X的不同，硼氢化物XBH₄中各核素的热中子截面存在明显差异。为评估硼氢化物热散射数据对中子屏蔽效应的影响，本文采用简化聚变源模型，使用OpenMC程序对比了不同物理模型下的泄漏中子能谱。结果显示，自由气体模型(FGM)由于忽略了晶格束缚效应，对中子的慢化能力描述不准确，此外，由于氢元素较大的非相干散射截面，各核素相干弹性散射截面对中子能谱的影响较小。本文的研究结果填补了硼氢化物热中子截面数据的缺失，为进一步研究硼氢化物作为中子屏蔽材料的应用奠定了基础。本文数据集可在科学数据银行数据库https://www.doi.org/10.57760/sciencedb.j00213.00219中访问。

核结构数据现代化：提升评价效率与可用性

张一怒，罗皓天，袁岑溪，李珂乐，李至奕，黄一鸣，蔡博帅

物理学报.2026, 75(2): 020119

DOI: 10.7498/aps.75.20251528

CSTR: 32037.14.aps.75.20251528

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摘要：评价核结构数据库(evaluated nuclear structure data file，ENSDF)作为核物理领域的核心数据资源，正面临数据量快速增长与传统格式僵化带来的挑战。本文旨在系统探讨ENSDF的现代化进程，深入分析其原始数据格式的历史局限性，并综述国际核数据中心在数据结构现代化方面的主要努力。文中重点介绍了JSON Schema、面向对象数据库及机器学习方法在核数据评价中的应用，以及NuDat网络接口如何借助现代可视化技术实现数据的高效交互与传播。此外，本文还介绍了中国核数据团队在该领域的自主探索与实践，特别是中山大学核数据团队在借鉴国际经验的基础上，建立了本地化的原子核数据可视化查询系统。基于这一框架，本文进一步结合JSON化的核结构与衰变数据，利用随机森林方法对超重核多种衰变模式的半衰期进行了系统建模与预测。结果表明，该模型在捕捉非线性关联、修正经验公式残差及识别主衰变模式方面具有显著优势，与实验数据的一致率达92.2%，均方根误差平均降低超过50%。研究结果显示，现代化核结构数据库为人工智能在核物理领域的深入应用奠定了基础，为我国核科学研究提供了坚实的数据支撑，并体现了我国在核数据基础设施建设方面的自主创新能力。本文数据集可在https://doi.org/10.57760/sciencedb.30258中访问获取。

亚化学计量金属氢化物热散射律数据计算分析

马宇图，祖铁军，吴宏春，曹良志

物理学报.2025, 74(22): 222801

DOI: 10.7498/aps.74.20250928

CSTR: 32037.14.aps.74.20250928

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摘要：金属氢化物是先进反应堆研发中具有重要应用前景的中子慢化剂材料，其热中子散射数据对反应堆设计精度具有重要影响。本文通过准随机结构和第一性原理晶格动力学方法，计算了亚化学计量氢化锆和氢化钇的声子态密度等参数，以此为基础，基于核数据处理程序NECP-Atlas计算获得了不同亚化学计量氢化物的热中子散射律数据，并分析了氢含量对氢化物热散射截面以及临界装置有效增殖系数的影响。研究表明：氢化物中氢含量的变化导致热散射截面存在差异，进而影响核反应堆的计算结果，对于装载氢化锆的ICT003和ICT013系列基准题(H/Zr约为1.6)，采用其他氢含量氢化锆的热散射律数据导致有效增殖系数最大偏差为104 pcm；对于装载ZrH₂的HCM003系列基准题，采用其他氢含量氢化锆热散射律数据导致有效增殖系数最大偏差为147 pcm。本文数据集可在科学数据银行数据库https://www.doi.org/10.57760/sciencedb.j00213.00179中访问获取。

探测器高能伽马效率刻度用放射性核素⁵⁶Co的衰变数据

田榕赫，杨东，于伟翔，黄小龙，李小安，石明松

物理学报.2025, 74(19): 190601

DOI: 10.7498/aps.74.20250743

CSTR: 32037.14.aps.74.20250743

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摘要：⁵⁶Co衰变释放的γ射线能量范围为0.84—3.55 MeV，其衰变数据是探测器效率刻度的重要依据。早期针对⁵⁶Co γ相对强度测量数据在E_γ > 2.5 MeV的高能区存在系统性偏差。针对此问题，本研究基于核科学参考文献库(Nuclear Science References，NSR)中的实验测量数据，重点综合了2000年后的5项高精度实验测量结果，对半衰期及γ发射几率等关键衰变数据进行系统分析，给出了一套可用于探测器效率刻度的⁵⁶Co衰变推荐数据。在高能区段，本工作所给出结果低于ENSDF现有评价数据约2%。该推荐数据适用于高能伽马探测器的效率刻度，可为E_γ > 2.5 MeV能区提供更准确的参考依据。本文数据集可在科学数据银行数据库https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00213.00169中访问获取。

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