⚛️ nuclear experiments

Proton induced reactions on 118Sn target at energies up to 18 MeV

यह अध्ययन स्टैक्ड-फ़ॉइल सक्रियण तकनीक (stacked-foil activation technique) का उपयोग करके 18 MeV तक एक समृद्ध $^{118}\text{Sn}$ लक्ष्य पर प्रोटॉन-प्रेरित प्रतिक्रियाओं की जांच करता है, जो विशिष्ट चैनलों के लिए पहली बार क्रॉस-सेक्शन मापन रिपोर्ट करता है और मिश्रित-कण उत्सर्जन (composite-particle emission) के संबंध में प्रयोगात्मक डेटा और सैद्धांतिक मॉडलों के बीच विसंगतियों को प्रकट करता है।

मूल लेखक: G. H. Hovhannisyan, N. S. Gharibyan, T. M. Bakhshiyan, A. R. Balabekyan, S. V. Gaginyan, G. V. Martirosyan, A. Manukyan, R. K. Dallakyan, A. Aprahamian

प्रकाशित 2026-04-22

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CC BY 4.0

मूल लेखक: G. H. Hovhannisyan, N. S. Gharibyan, T. M. Bakhshiyan, A. R. Balabekyan, S. V. Gaginyan, G. V. Martirosyan, A. Manukyan, R. K. Dallakyan, A. Aprahamian

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि एक बहुत ही छोटा, तेज़ गति वाला बिलियर्ड्स का खेल चल रहा है, लेकिन इसमें क्यू बॉल और पूल बॉल्स के बजाय, आप प्रोटॉन (ऊर्जा के छोटे कण) को टिन परमाणुओं पर चला रहे हैं।

यह शोध पत्र आर्मेनिया और अमेरिका के वैज्ञानिकों की एक टीम की एक रिपोर्ट है, जिन्होंने एक बहुत ही विशिष्ट लक्ष्य के साथ यह खेल खेलने का निर्णय लिया: टिन-118 आइसोटोप का एक समृद्ध संस्करण। वे यह देखना चाहते थे कि जब वे टिन के इन परमाणुओं को 18 मिलियन इलेक्ट्रॉन वोल्ट तक की विभिन्न गति (ऊर्जा) पर प्रोटॉन से टकराते हैं, तो क्या होता है।

यहाँ उनके प्रयोग की कहानी है, जिसे सरल अवधारणाओं में विभाजित किया गया है:

1. सेटअप: द "सैंडविच" स्टैक

एक ही बार में प्रोटॉन की विभिन्न गति का परीक्षण करने के लिए, वैज्ञानिकों ने केवल टिन का एक टुकड़ा इस्तेमाल नहीं किया। उन्होंने फॉइल्स का एक स्टैक बनाया, जैसे कि एक विशाल सैंडविच हो।

सामग्री: उन्होंने शुद्ध टिन-118 की परतों और तांबे (कॉपर) की परतों को बारी-बारी से लगाया।
ट्रिक: जैसे-जैसे प्रोटॉन बीम (वह "क्यू बॉल") स्टैक के माध्यम से यात्रा करती है, वह प्रत्येक परत के माध्यम से गुजरते समय अपनी गति थोड़ी कम कर देती है, ठीक वैसे ही जैसे एक कार गाढ़े कीचड़ से गुजरते समय धीमी हो जाती है।
परिणाम: जब तक प्रोटॉन पहले टिन की परत तक पहुँचते हैं, वे तेज़ होते हैं। जब तक वे अंतिम टिन की परत तक पहुँचते हैं, वे धीमे हो जाते हैं। इसने वैज्ञानिकों को एक ही प्रयोग में हर गति पर क्या होता है, इसका माप लेने की अनुमति दी।

2. खेल: टिन को तोड़ना

जब प्रोटॉन टिन परमाणुओं से टकराते हैं, तो वे केवल टकराकर वापस नहीं आते; वे इसके केंद्रक (न्यूक्लियस) से टकराते हैं और इसे तोड़ देते हैं या इसे किसी नई चीज़ में बदल देते हैं। वैज्ञानिक चार विशिष्ट "परिदृश्यों" की तलाश में थे:

द स्वैप (p,n): एक प्रोटॉन टकराता है, और एक न्यूट्रॉन बाहर निकलता है। टिन बदलकर एंटीमनी-118 बन जाता है।
द डबल स्वैप (p,2n): एक प्रोटॉन टकराता है, और दो न्यूट्रॉन बाहर उड़ जाते हैं। टिन बदलकर एंटीमनी-117 बन जाता है।
द हेवी हिट (p,α): एक प्रोटॉन टकराता है, और परमाणु का एक हिस्सा (एक अल्फा कण, जो एक छोटे हीलियम न्यूक्लियस की तरह है) ढीला होकर निकल जाता है। टिन बदलकर इंडियम-115 बन जाता है।
द मिस्ट्री हिट (p,x): एक प्रोटॉन टकराता है, और परमाणु एक प्रोटॉन और एक न्यूट्रॉन (या एक ड्यूटेरॉन) खो देता है। टिन बदलकर टिन-117 (एक रेडियोधर्मी संस्करण) बन जाता है।

3. माप: "रेडियोधर्मी चमक"

बीम बंद होने के बाद, वैज्ञानिकों ने फॉइल्स को अलग किया और उन्हें एक सुपर-सेंसिटिव कैमरे (जर्मेनियम डिटेक्टर) के पास रखा जो अदृश्य ऊर्जा किरणों (गामा किरणों) को "देख" सकता है।

हर बार जब एक नया परमाणु बना, तो वह अस्थिर हो गया और रेडियोधर्मिता के साथ चमकने लगा।
इस चमक के रंग (ऊर्जा) और चमक (ब्राइटनेस) को मापकर, वैज्ञानिक सटीक रूप से बता सकते थे कि कौन सा नया परमाणु बना और प्रत्येक गति पर उनमें से कितने बनाए गए।

4. बड़ी खोज: कंप्यूटर बनाम वास्तविकता

इस पेपर का सबसे दिलचस्प हिस्सा वह तुलना है जो वैज्ञानिकों ने जो मापा और जो कंप्यूटर मॉडल (जैसे TENDL और JENDL) भविष्यवाणी करते हैं, उसके बीच की है।

कंप्यूटर मॉडल को मौसम पूर्वानुमानकर्ताओं के रूप में सोचें। वे यह भविष्यवाणी करने के लिए जटिल गणित का उपयोग करते हैं कि जब प्रोटॉन टिन से टकराते हैं तो क्या होगा।

अच्छी खबर: सरल टक्करों के लिए (जहाँ केवल एक या दो छोटे कण बाहर निकलते हैं), पूर्वानुमानकर्ता काफी सटीक थे। उनकी भविष्यवाणियाँ वास्तविक प्रयोग से अच्छी तरह मेल खाती हैं।
बुरी खबर: जटिल टक्करों के लिए (जहाँ अल्फा कण या ड्यूटेरॉन जैसे बड़े हिस्से बाहर निकलते हैं), पूर्वानुमानकर्ता गलत थे।
- कंप्यूटरों ने भविष्यवाणी की थी कि ये बड़े हिस्से केवल बहुत उच्च गति पर ही बाहर निकलेंगे।
- प्रयोग ने दिखाया कि वे उम्मीद से कम गति पर भी बाहर निकल रहे थे।

5. कंप्यूटर गलत क्यों थे?

वैज्ञानिकों के पास एक सिद्धांत है। उन्हें लगता है कि कंप्यूटर मॉडल परमाणु केंद्रक (न्यूक्लियस) के साथ एक चिकने, समान आटे के गोले की तरह व्यवहार करते हैं। लेकिन वास्तव में, केंद्रक अंगूर के गुच्छों की तरह हो सकता है।

टिन के केंद्रक के भीतर, प्रोटॉन और न्यूट्रॉन छोटे समूहों में एक साथ हो सकते हैं (क्लस्टर)। जब एक प्रोटॉन टकराता है, तो वह आसानी से इन पहले से बने "अंगूर के गुच्छों" में से एक को पकड़कर बाहर निकाल सकता है। वर्तमान कंप्यूटर मॉडल इन "अंगूर के गुच्छों" के बारे में नहीं जानते, इसलिए वे इन बड़े हिस्सों के बाहर निकलने की आवृत्ति को कम आंकते हैं।

निचोड़

यह शोध पत्र महत्वपूर्ण है क्योंकि:

नया डेटा: यह इन विशिष्ट प्रतिक्रियाओं के लिए पहली बार सटीक माप प्रदान करता है।
चिकित्सा और ऊर्जा उपयोग: इन प्रतिक्रियाओं को समझना हमें बेहतर चिकित्सा आइसोटोप (कैंसर के इलाज के लिए) बनाने और परमाणु कचरे के प्रबंधन में मदद करता है।
बेहतर मॉडल: यह वैज्ञानिकों को बताता है कि उनके कंप्यूटर मॉडल को अपग्रेड करने की आवश्यकता है। उन्हें कंप्यूटर को यह सिखाने की आवश्यकता है कि परमाणु केंद्रक के भीतर "क्लस्टर" होते हैं, न कि केवल कणों का एक चिकना सूप।

संक्षेप में: हमने टिन पर प्रोटॉन दागे, मलबे को मापा, और महसूस किया कि हमारे कंप्यूटरों को यह सीखने की ज़रूरत है कि परमाणु हमारी सोच से थोड़े अधिक "गुच्छेदार" (clumpy) हैं।

यहाँ शोध पत्र "Proton induced reactions on $^{118}\text{Sn}$ target at energies up to 18 MeV" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

डेटा अंतराल (Data Gap): जबकि न्यूट्रॉन-प्रेरित प्रतिक्रियाओं के लिए व्यापक प्रयोगात्मक डेटा मौजूद है, समृद्ध टिन आइसोटोप्स पर आवेशित-कण (प्रोटॉन) प्रेरित प्रतिक्रियाओं की जानकारी सीमित है, विशेष रूप से उस ऊर्जा सीमा में जहाँ उत्तेजना फलन (excitation function) के अधिकतम मान अक्सर 9 MeV के ऊपर होते हैं।
मॉडलिंग चुनौतियाँ (Modeling Challenges): प्रयोvaluate किए गए परमाणु डेटा पुस्तकालय (जैसे TENDL और JENDL) प्रयोगात्मक डेटा की अनुपस्थिति में भारी रूप से सैद्धांतिक मॉडलों (जैसे TALYS) पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, ये मॉडल सरल न्यूक्लियॉन उत्सर्जन की तुलना में कम्पोजिट-पार्टिकल उत्सर्जन (जैसे अल्फा कण, ड्यूटेरॉन) से जुड़ी प्रतिक्रियाओं के क्रॉस-सेक्शन की सटीक भविष्यवाणी करने में अक्सर संघर्ष करते हैं।
अनुप्रयोग आवश्यकताएँ (Application Needs): टिन आइसोटोप्स के लिए सटीक क्रॉस-सेक्शन डेटा महत्वपूर्ण है:
- परमाणु अपशिष्ट प्रबंधन (Nuclear Waste Management): खर्च किए गए ईंधन में टिन आइसोटोप्स (विखंडन उत्पाद) के ट्रांसम्यूटेशन को समझने के लिए।
- चिकित्सा आइसोटोप उत्पादन (Medical Isotope Production): चिकित्सीय और नैदानिक उपयोग के लिए $^{117}\text{Sb}$ , $^{119}\text{Sb}$ , और $^{124}\text{Sb}$ जैसे आइसोटोप उत्पन्न करने के लिए।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

प्रयोगात्मक सेटअप (Experimental Setup):
- लक्ष्य (Target): एक स्टैक्ड-फॉइल व्यवस्था जिसमें 12 वैकल्पिक परतें प्राकृतिक कॉपर ( $^{nat}\text{Cu}$ ) और समृद्ध $^{118}\text{Sn}$ (98% समृद्धि) की थीं। टिन की फॉइल की मोटाई 23 से 54 $\mu$ m के बीच थी।
- बीम (Beam): IBA साइक्लोन 18/18 साइक्लोट्रॉन (येरेवन, आर्मेनिया) से 1 $\mu$ A करंट के साथ 18 MeV का प्रोटॉन बीम।
- तकनीक (Technique): स्टैक्ड-फॉइल एक्टिवेशन तकनीक का उपयोग किया गया। जैसे-जैसे प्रोटॉन बीम स्टैक से गुजरती थी, उसकी ऊर्जा कम होती जाती थी, जिससे एक ही इरेडिएशन (irradiation) में निरंतर ऊर्जा सीमा (लगभग 6–18 MeV) में उत्तेजना फलनों का मापन संभव हुआ।
- निगरानी (Monitoring): कॉपर फॉइल ने ऊर्जा डिग्रेडर और मॉनिटर फॉइल के रूप में कार्य किया। प्रोटॉन फ्लक्स और ऊर्जा को मॉनिटर प्रतिक्रियाओं ( $^{nat}\text{Cu}(p,x)^{62,63,65}\text{Zn}$ ) के क्रॉस-सेक्शन अनुपात के माध्यम से IAEA-अनुशंसित डेटा के विरुद्ध निर्धारित किया गया।
डेटा अधिग्रहण और विश्लेषण (Data Acquisition & Analysis):
- डिटेक्शन (Detection): हाई-प्योरिटी जर्मेनियम (HPGe) डिटेक्टरों ने इरेडिएशन के कुछ दिनों बाद समय-समय पर $\gamma$ -स्पेक्ट्रा को मापा।
- ऊर्जा निर्धारण (Energy Determination): लेखकों ने प्रत्येक परत के लिए प्रभावी ऊर्जा की गणना करने के लिए दो विधियों की तुलना की:
  1. औसत ऊर्जा ( $E_{av}$ ): आने वाली और जाने वाली ऊर्जा का सरल माध्य।
  2. प्रभावी ऊर्जा ( $E_{eff}$ ): प्रोटॉन ऊर्जा वितरण (SRIM सिमुलेशन से) और ऊर्जा-निर्भर क्रॉस-सेक्शन को ध्यान में रखते हुए एक भारित इंटीग्रल (weighted integral)।
- क्रॉस-सेक्शन गणना (Cross-Section Calculation): मानक एक्टिवेशन समीकरणों का उपयोग किया गया, जिसमें क्षय स्थिरांक (decay constants), डिटेक्टर दक्षता और लक्ष्य मोटाई के लिए सुधार शामिल थे।
सैद्धांतिक तुलना (Theoretical Comparison): प्रयोगात्मक डेटा की तुलना निम्नलिखित से की गई:
- पिछले प्रयोगात्मक परिणाम (प्राकृतिक टिन लक्ष्यों से परिवर्तित)।
- TENDL-2023 और TENDL-2025 (TALYS-आधारित)।
- JENDL-5 (जापानी इवैलुएटेड न्यूक्लियर डेटा लाइब्रेरी)।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

प्रथम-समय मापन (First-Time Measurements): यह अध्ययन समृद्ध $^{118}\text{Sn}$ $^{118} Sn$ के लिए निम्नलिखित प्रतिक्रियाओं के पहले प्रयोगात्मक क्रॉस-सेक्शन की रिपोर्ट करता है:
- $^{118}\text{Sn}(p,x)^{117m}\text{Sn}$
- $^{118}\text{Sn}(p,\alpha)^{115m}\text{In}$
विस्तारित ऊर्जा सीमा (Extended Energy Range): 18 MeV तक डेटा प्रदान किया, जिससे उत्तेजना फलन के अधिकतम क्षेत्र में भरा गया अंतराल पूरा हुआ जो पहले कम अध्ययन किया गया था (अधिकांश पिछला डेटा <9 MeV था)।
कार्यप्रणाली सत्यापन (Methodological Validation): सजातीय फॉइल (दहाई माइक्रोमीटर मोटी) के स्टैक्स के लिए सरल औसत ऊर्जा गणना ( $E_{av}$ ) के उपयोग को मान्य किया, जिससे पता चला कि वे जटिल प्रभावी ऊर्जा गणनाओं ( $E_{eff}$ ) से केवल 0.3–3% भिन्न हैं।
व्यापक बेंचमार्किंग (Comprehensive Benchmarking): टिन आइसोटोप्स के लिए TENDL-2023/2025 और JENDL-5 की भविष्य कहने वाली क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए एक कठोर बेंचमार्क प्रदान किया।

4. मुख्य परिणाम (Key Results)

मापी गई प्रतिक्रियाएं (Measured Reactions): उत्तेजना फलनों को सफलतापूर्वक निर्धारित किया गया:
- $^{118}\text{Sn}(p,n)^{118m}\text{Sb}$
- $^{118}\text{Sn}(p,2n)^{117}\text{Sb}$
- $^{118}\text{Sn}(p,\alpha)^{115m}\text{In}$
- $^{118}\text{Sn}(p,x)^{117m}\text{Sn}$ ($p,pn $और$ p,d$ चैनलों के माध्यम से)
सिद्धांत के साथ सहमति (Agreement with Theory):
- $^{118}\text{Sn}(p,2n)^{117}\text{Sb}$ : सभी सैद्धांतिक पुस्तकालयों (TENDL और JENDL) ने प्रयोगात्मक डेटा के साथ अच्छा तालमेल दिखाया।
- $^{118}\text{Sn}(p,n)^{118m}\text{Sb}$ : JENDL-5 ने सबसे अच्छा तालमेल दिखाया (विचलन <29%), जबकि TENDL संस्करणों में महत्वपूर्ण अंतर देखा गया।
- कम्पोजिट पार्टिकल उत्सर्जन ( $p,\alpha$ और $p,pn/p,d$): महत्वपूर्ण विसंगतियां देखी गईं।
  - TENDL-2023 और TENDL-2025 प्रयोगात्मक डेटा को अच्छी तरह से पुनरुत्पादित करने में विफल रहे।
  - JENDL-5 बेहतर प्रदर्शन करता है लेकिन $(p,\alpha)$ चैनल के लिए औसतन ~66% का विचलन दिखाता है।
  - व्यवस्थित बदलाव (Systematic Shift): $^{117m}\text{Sn}$ की ओर ले जाने वाले $(p,pn)+(p,d)$ चैनल के लिए, सभी सैद्धांतिक मॉडल प्रयोगात्मक परिणामों की तुलना में उच्च आपतित ऊर्जाओं (higher incident energies) की ओर व्यवस्थित रूप से स्थानांतरित थे।

5. महत्व और निष्कर्ष (Significance and Conclusions)

मॉडल की सीमाएं (Model Limitations): यह अध्ययन रेखांकित करता है कि वर्तमान परमाणु प्रतिक्रिया मॉडल (विशेष रूप से TALYS-आधारित लाइब्रेरी) सरल दो-न्यूक्लियॉन उत्सर्जन चैनलों का पर्याप्त वर्णन करते हैं लेकिन कम प्रोटॉन ऊर्जा पर कम्पोजिट-पार्टिकल उत्सर्जन (अल्फा, ड्यूटेरॉन) के साथ संघर्ष करते हैं।
भौतिक अंतर्दृष्टि (Physical Insight): विसंगतियां बताती हैं कि मानक सांख्यिकीय मॉडल कम्पोजिट-पार्टिकल उत्सर्जन की संभावना को कम आंक सकते हैं। लेखक प्रस्ताव करते हैं कि न्यूक्लियर क्लस्टर कोरिलेशन (विशेष रूप से Sn आइसोटोप्स की सतह पर $\alpha$ -क्लस्टर संरचनाएं) एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। ये कोरिलेशन मानक रिएक्शन कोड में स्पष्ट रूप से शामिल नहीं हैं, जिससे देखा गया कम अनुमान (underestimation) होता है।
परमाणु डेटा पर प्रभाव (Impact on Nuclear Data): नया प्रयोगात्मक डेटा परमाणु प्रतिक्रिया मॉडलों को परिष्कृत करने और मूल्यांकित डेटा पुस्तकालयों (TENDL, JENDL) को बेहतर बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण बेंचमार्क के रूप में कार्य करता है। यह परमाणु ईंधन चक्र अध्ययनों और चिकित्सा आइसोटोप उत्पादन मार्गों के अनुकूलन में सटीक सिमुलेशन के लिए आवश्यक है।
भावी दिशा (Future Directions): लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि कम्पोजिट-पार्टिकल उत्सर्जन के मॉडलिंग में और अधिक शोधन की आवश्यकता है, जिसमें संभावित रूप से टिन आइसोटोप्स के लिए क्रॉस-सेक्शन की सटीक भविष्यवाणी करने हेतु रिएक्शन कोड में क्लस्टर डिग्री ऑफ फ्रीडम को शामिल करने की आवश्यकता है।