Вычисление сечений резонансного рассеяния нейтронов на ядре 9Be с использованием данных ab initio расчетов асимптотических нормировочных коэффициентов и распадных ширин

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлен теоретический подход, позволяющий использовать результаты ab initio расчетов асимптотических нормировочных коэффициентов связанных состояний и парциальных ширин распада резонансных состояний на основе оболочечной модели без инертного кора, для вычисления сечений резонансных ядерных реакций. На примере процесса 9Be(n, n)9Be показано, что использование этих исходных данных в расчетах сечений рассеяния нейтронов дает возможность описать его сечение с хорошей точностью. Демонстрируется, в то же время, что точность ab initio расчетов энергий резонансов на данный момент недостаточна для чисто теоретического описания сечения рассеяния. Вследствие этого развитый подход строится как “гибридный”, частично базирующийся на использовании для известных уровней экспериментально полученных значений энергий резонансов.

Об авторах

Д. М. Родкин

Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н. Л. Духова; Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д. В. Скобельцына МГУ имени М. В. Ломоносова

Email: rodkindm92@gmail.com
Москва, Россия; Москва, Россия

Ю. М. Чувильский

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д. В. Скобельцына МГУ имени М. В. Ломоносова

Москва, Россия

Список литературы

  1. R. Machleidt and D. R. Entem, Phys. Rep. 503, 1 (2011).
  2. D. R. Entem and R. Machleidt, Phys. Rev. C 66, 014002 (2002).
  3. D. R. Entem and R. Machleidt, Phys. Rev. C 68, 041001 (2003).
  4. A.M. Shirokov, I. J. Shin, Y. Kim, M. Sosonkina, P. Maris, and J. P. Vary, Phys. Lett. B 761, 87 (2016).
  5. C. Stump, J. Braun, and R. Roth, Phys. Rev. C 93, 021301 (2016).
  6. P. Navratil, S. Quaglioni, I. Stetcu, and B. Barrett, J. Phys. G: Nucl. Part. Phys. 36, 083101 (2009).
  7. J. A. Wheeler, Phys. Rev. 52, 1107 (1937).
  8. S. Quaglioni and P. Navratil, Phys. Rev. C 79, 044606 (2009).
  9. S. Baroni, P. Navratil, and S. Quaglioni, Phys. Rev. C 87, 034326 (2013).
  10. Д. М. Родкин, Ю. М. Чувильский, Письма в ЖЭТФ 108(7), 459 (2018).
  11. D. M. Rodkin and Yu.M. Tchuvil’sky, J. Phys.: Conf. Ser. 966, 012022 (2018).
  12. D. M. Rodkin and Yu.M. Tchuvil’sky, Phys. Lett. B 788, 238 (2019).
  13. D. M. Rodkin and Yu.M. Tchuvil’sky, Chin. Phys. C 44, 12410 (2020).
  14. D. M. Rodkin and Yu. M. Tchuvil’sky, Phys. Rev. C 103, 024304 (2021).
  15. D. M. Rodkin and Yu.M. Tchuvil’sky, Phys. Rev. C 104, 044323 (2021).
  16. D. R. Tilley, J. H. Kelley, J. L. Godwin, D. J. Millener, J. E. Purcell, C. G. Sheu, and H. R. Weller, Nuclear Physics A 745, 155 (2004).
  17. D. M. Rodkin, Yu.M. Tchuvil’sky, Physics of Atomic Nuclei 85(6), 836 (2022).
  18. D. M. Rodkin and Yu.M. Tchuvil’sky, JETP Lett. 116(10), 663 (2022).
  19. C. W. Johnson, W. E. Ormand, K. S. McElvain, and H. Shan, arXiv: 1801.08432 (2018).
  20. I. J. Shin, Y. Kim, P. Maris, J. P. Vary, C. Forssen, J. Rotureau, and N. Michel, J. Phys. G: Nucl. Part. Phys. 44, 075103 (2017).
  21. S. I. Sukhoruchkin, Z. N. Soroko, V. V. Deriglazov et al. (Collaboration), Low Energy Neutron Physics SpringerVerlag, Berlin, Heidelberg, N.-Y. (1998).
  22. E. Uberseder and R. J. deBoer, AZURE2 User Manual, https://usermanual.wiki/Document/
  23. R. O. Lane, A. J. Elwyn, and A. Langsdorf, Phys. Rev. 133, B409 (1964).
  24. J. P. Chien and A. B. Smith, Nuclear Science and Engineering 26(4), 500 (1966).
  25. D. I. Lyapin, L. V. Mitsyna, A. B. Popov, I. M. Salamatin, and G. S. Samosvat, JINR-P3-89-408, 19890615 (1989).
  26. J. S. Levin and L. Cranberg, Phys. Rev. 114, 1584 (1959).
  27. M. B. Chadwick, M. W. Herman, P. Obloˇzinsk´y et al. (Collaboration), Nuclear Data Sheets 112, 2887 (2011).
  28. S. V. Zabrodskaya, A. V. Ignatyuk, V. N. Koscheev, et al. (Collaboration), VANT, Nuclear Constants 1–2, 3 (2007).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).