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[博士论文] 杨欢
原子与分子物理 中国科学技术大学 2017(学位年度)
摘要:超冷分子为研究超冷化学反应和反应动力学提供了绝佳实验条件。本论文主要介绍实验基于钠钾超冷原子体系合成超冷Feshbach分子,并利用Feshbach分子与自由原子之间的反应碰撞,研究可控态到态超冷化学反应及反应动力学。
  论文主要分成三大部分。第一部分将介绍钠-23钾-40超冷分子实验装置的搭建以及简并混合气体的制备。该装置可以实现钠-23原子玻色爱因斯坦凝聚态的制备,并利用钠-23原子作为冷却剂,协同冷却钾-40原子,实现钠-23钾-40简并混合气的制备。在实验中,实现了6.4×104钠-23玻色爱因斯坦凝聚体和1×105钾-40原子的费米简并混合气体的制备,费米气体的温度约0.4~0.5个费米温度。
  第二部分介绍了利用超冷钠-23钾-40混合气制备超冷Feshbach分子。实验首先利用Feshbach共振损失谱测量了在350G以内Na|1,1>和K|9/2,mF>态之间24个新的Feshbach共振(包括s波、p波和d波Feshbach共振),为修正钠钾之间的奥本海默势提供帮助。然后实验将磁场控制在钠-23钾-40之间的Feshbach共振附近,利用射频脉冲成功实现Feshbach分子制备。利用射频脉冲合成的Feshbach分子数目约为1.5×104,温度约为700nK。除了利用射频脉冲,实验成功利用大失谐双光子拉曼脉冲合成Feshbach分子,利用双光子拉曼过程实验成功制备约3×104Feshbach分子。
  第三部分介绍实验利用钠-23钾-40体系中重叠的Feshbach共振,观测到Feshbach分子与自由原子之间的可控态到态超冷化学反应,并利用反应产物研究了反应动力学。在实验中,利用外部磁场可以控制反应速率的大小,实验观测的最大反应速率高达1.1(3)×10-9cm3/s。此工作将化学反应动力学的研究带入了量子水平。
[博士论文] 杨欢
天体物理 中国科学技术大学 2017(学位年度)
摘要:氢Lyα发射线对搜寻高红移星系与研究宇宙再电离非常重要。由于氢Lyα是共振散射线,为了使用Lyα来研究星系和再电离,我们需要理解Lyα光子经过共振散射并逃逸出星系的过程。GreenPea星系是近邻宇宙中有极强[OⅢ]λ5007发射线的星爆星系。在本论文中,我们用GreenPea星系来研究了Lyα逃逸的物理过程。另外,我们还发现了一个有极宽线翼的红移5.7的Lyα发射线星系,并探索了用Lyα发射线轮廓的极宽红翼来示踪气体外流。
  我们用哈勃望远镜对一些GreenPea星系进行了紫外光谱观测,建立了一个有Lyα观测的GreenPea统计样本。该样本的43个GreenPea星系中,约2/3有强Lyα发射线,这些有强Lyα发射线的GreenPea的Lyα等值宽度分布与高红移Lyα发射线星系(LAE)的是一致的。这些GreenPea是近邻宇宙中最好的高红移LAE的类似星系。
  结合紫外光谱和SDSS光谱,我们测量了Lyα的逃逸比例,并研究了Lyα逃逸与高分辨率的Lyα谱线轮廓的关系。Lyα逃逸比例反相关于几个Lyα谱线运动学特征-蓝峰速度、红峰速度、峰值速度差、Lyα红蜂的半高全宽。这些Lyα运动学特征主要依赖于中性氢(HI)气体的柱密度和运动学。因为HI气体中更多的Lyα散射可以使Lyα速度偏移更大,并且使Lyα轮廓更宽,这些相关性表明低NHI和更少的散射有助于Lyα光子送逸。
  利用光学和紫外的图像及光谱,我们测量了GreenPea的星系特性,并探索了Lyα逃逸如何依赖于星系的其它性质。我们发现Lyα逃逸比例随着较低的尘埃消光、较低的金属丰度、较低的恒星质量、更高的[OⅢ]/[OⅡ]线比、较弱的低电离吸收线等值宽度、和更强的气体外流速度而增加。Lyα逃逸比例与GreenPea的紫外形态没有明显的关系。
  我们拟合了Lyα逃逸比例、尘埃消光和Lyα红峰速度之间的经验关系。这个关系可以用于预测LAE的Lyα逃逸比例,进而区分Lyα逃逸过程与星系际介质散射对Lyα线的影响。由于詹姆斯韦伯望远镜可以测量一些z>7的LAEs的尘埃消光和Lyα红峰速度,这个关系使得我们可以沿着每个LAE的视线方向测量星系际介质的中性氢柱密度,并探测再电离过程。
  我们研究了GreenPea星系的Lyα和紫外连续谱辐射(UV)的空间分布,用二维光谱和一维空间分布轮廓来比较了Lyα和UV的尺寸,发现大多数GreenPea都有比UV连续谱更延伸的Lyα辐射。该样本中的大多数GreenPea的Lyα空间尺度是紫外连续谱的2至4倍,当Lyα经历的散射较少时,Lyα的空间尺度倾向于更延展。我们还首次研究了Lyα的蓝峰和红峰光子的空间分布,发现了蓝峰和红峰空间分布与Lyα谱线轮廓的联系。
摘要:将地层可钻性K、井深H、钻压P、转速n和泥浆冲洗量Q这5个参数作为输入变量,选用历史录井数据作为样本,基于多元回归和基于自适应神经网络模糊推理(ANFIS)的方法,各建立一套钻速及井斜模型.使用所建立的模型进行钻速以及井斜预测,结果表明,2种方法所建立的模型对钻速和井斜的预测结果与实际值均比较吻合,模拟效果较好,但多元回归模型对钻速预测比ANFIS模型效果好,而ANFIS模型对井斜预测比回归模型效果好.
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