Thèse soutenue

Mesures directes de masses et évaluation globale des masses atomiques

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Auteur / Autrice : Wenjia Huang
Direction : Georges Audi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Structure et réactions nucléaires
Date : Soutenance le 06/06/2018
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Particules, hadrons, énergie et noyau : instrumentation, imagerie, cosmos et simulation (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de sciences nucléaires et de sciences de la matière (Orsay, Essonne ; 1998-2019)
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : David Lunney
Examinateurs / Examinatrices : Georges Audi, David Lunney, Stephane Goriely, Yuri Litvinov, Hao Fang
Rapporteurs / Rapporteuses : Stephane Goriely, Yanlin Ye

Résumé

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L’évaluation des masses atomiques (Ame), commencée dans les années 1960, est la source la plus fiable d’informations complètes sur les masses atomiques. Elle fournit les meilleures valeurs pour les masses atomiques et les incertitudes associées en évaluant les données expérimentales de désintégration, de réactions et de la spectrométrie de masse. Dans cette thèse, la philosophie et les caractéristiques les plus importantes de l’Ame seront discutées en détail. Les développements les plus récents de l’évaluation, AME2016, tels que l’énergie de liaison moléculaire, la correction d’énergie des mesures par implantation, et la formule relativiste pour le processus de décroissance alpha, seront présentés. Une autre partie de cette thèse concerne l’analyse des données du spectromètre à piège de Penning ISOLTRAP au ISOLDE/CERN. Les nouveaux résultats sont inclus dans l’ajustement global et leurs influences sur les masses existantes sont discutées. La dernière partie de cette thèse porte sur les études des erreurs systématiques du spectromètre de masse à multi-réflexion à temps de vol d’ISOLTRAP, utilisant une source d’ions hors ligne et le faisceau de protons en ligne. A partir de l’analyse des mesures sélectionnées, j’ai trouvé que l’erreur systématique est beaucoup plus faible que les incertitudes statistiques obtenues jusqu’à présent.