Phóng xạ là gì? Các công bố khoa học về Phóng xạ
Phóng xạ là quá trình phát ra các hạt alpha, beta hoặc gamma từ nhân tử vật chất. Sự phóng xạ xảy ra khi nhân tử phóng xạ phân rã hay phản ứng hạt nhân. Việc nà...
Phóng xạ là quá trình phát ra các hạt alpha, beta hoặc gamma từ nhân tử vật chất. Sự phóng xạ xảy ra khi nhân tử phóng xạ phân rã hay phản ứng hạt nhân. Việc này có thể xảy ra tự nhiên hoặc được tạo ra bởi con người thông qua các quá trình như phóng xạ hạt nhân trong ngành công nghiệp hạt nhân. Các phóng xạ alpha, beta và gamma có thể gây ra tác động mạnh lên môi trường và sức khỏe con người nếu tiếp xúc trực tiếp hoặc tiếp xúc lâu dài với chúng.
Phóng xạ là quá trình mà hạt nhân của một nguyên tử phóng ra các hạt đơn lẻ hoặc tia phóng xạ. Các hạt này có thể bao gồm hạt alpha (hạt nhân của các nguyên tử helium), hạt beta (hạt điện tử hoặc positron) và tia gamma (tia điện từ).
Hạt alpha: Là một ion dương kép, hạt alpha bao gồm hai proton và hai neutron. Khi một nguyên tử phóng xạ phân rã và giải phóng hạt alpha, hạt nhân của nó giảm đi hai đơn vị. Do có điện tích dương, hạt alpha di chuyển trong một khoảng cách ngắn trước khi mất năng lượng và dừng lại. Điều này làm cho hạt alpha rất có hại nếu tiếp xúc trực tiếp với cơ thể con người.
Hạt beta: Hạt beta là hạt nhân của electron hoặc positron. Electron beta âm (-) là một hạt nhân năng lượng thấp, trong khi positron beta dương (+) là một hạt nhân năng lượng cao. Khi một nguyên tử phóng xạ phân rã và phát sóng hạt beta, tương ứng với một proton trong hạt nhân chuyển thành một neutron (trong trường hợp hạt beta âm) hoặc một neutron chuyển thành một proton (trong trường hợp hạt beta dương). Hạt beta có thể xuyên qua một khoảng cách lớn hơn hạt alpha và có thể gây tổn thương cho mô và tế bào nếu tiếp xúc trực tiếp.
Tia gamma: Tia gamma là tia điện từ với năng lượng cao. Nó phát ra từ nhân tử phóng xạ khi hội tụ vào trạng thái ổn định sau phóng xạ alpha hoặc beta. Tia gamma có khả năng xuyên qua nhiều chất liệu và cảm biến năng lượng của nó rất mạnh. Nếu tiếp xúc trực tiếp với tia gamma, chúng có thể gây tổn thương nghiêm trọng cho mô và tế bào của cơ thể con người.
Tôi xin lỗi vì thông tin hạn chế trước đó. Dưới đây là chi tiết hơn về phóng xạ:
Phóng xạ được phân thành ba loại chính: alpha, beta và gamma, dựa trên loại hạt hoặc tia được phát ra.
1. Hạt alpha (α): Hạt alpha là hạt có kích thước lớn, gồm hai proton và hai neutron, tương đương với hạt nhân của nguyên tử helium. Bức xạ alpha thường xảy ra trong quá trình phân rã hạt nhân không ổn định, khi một nguyên tử phóng xạ sẽ giải phóng một hạt alpha. Hạt alpha có khối lượng lớn và điện tích dương mạnh, do đó chúng không được xuyên qua vật liệu tốt và chỉ có thể di chuyển trong một khoảng cách rất ngắn (chỉ vài cm trong không khí). Vì vậy, hạt alpha rất nguy hiểm nếu tiếp xúc trực tiếp với mô và tế bào trong cơ thể con người, gây tổn thương nghiêm trọng và nguyên nhân của các bệnh liên quan đến phóng xạ.
2. Hạt beta (β): Hạt beta có thể là hạt electron beta âm (-) hoặc positron beta dương (+). Khi một nguyên tử phóng xạ, sự phân rã hạt nhân gây ra quá trình chuyển đổi một neutron thành một proton (hạt beta âm) hoặc một proton thành một neutron (hạt beta dương), cùng với việc giải phóng một hạt beta. Hạt beta có khối lượng nhẹ hơn hạt alpha và không có điện tích dương mạnh, điều này làm cho chúng có khả năng thâm nhập qua vật liệu tốt hơn và di chuyển trên khoảng cách xa hơn. Hạt beta gây tác động lên mô và tế bào con người khi tiếp xúc trực tiếp, gây nguy hiểm cho sức khỏe.
3. Tia gamma: Tia gamma là các tia điện từ có tần số và năng lượng cao. Các tia gamma không có khối lượng, không có điện tích và cực kỳ nhỏ kích thước. Chúng được phát ra từ nhân tử phóng xạ trong trạng thái ổn định sau khi phóng xạ alpha hoặc beta. Tia gamma có khả năng xuyên qua vật liệu rất tốt và di chuyển trên khoảng cách xa nhất trong các loại phóng xạ. Chúng có thể gây tổn thương rất nghiêm trọng cho mô và tế bào con người khi tiếp xúc trực tiếp.
Để bảo vệ sức khỏe khỏi phóng xạ, người ta sử dụng các biện pháp bảo hộ như vật liệu chắn phóng xạ, máy tạo màn hình, bảo hộ cá nhân và hạn chế tiếp xúc với nguồn phóng xạ.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "phóng xạ":
Một phương pháp đã được đưa ra để chuyển giao điện di protein từ gel polyacrylamide sang tấm nitrocellulose. Phương pháp này cho phép chuyển giao định lượng protein ribosome từ gel có chứa ure. Đối với gel natri dodecyl sulfate, mô hình ban đầu của dải vẫn giữ nguyên mà không mất độ phân giải, nhưng việc chuyển giao không hoàn toàn định lượng. Phương pháp này cho phép phát hiện protein bằng phương pháp tự động chụp ảnh phóng xạ và dễ dàng hơn so với các quy trình thông thường. Các protein cố định có thể được phát hiện bằng các quy trình miễn dịch học. Tất cả dung lượng liên kết bổ sung trên nitrocellulose được chặn bằng protein dư thừa, sau đó một kháng thể đặc hiệu được liên kết và cuối cùng, kháng thể thứ hai chống lại kháng thể thứ nhất được liên kết tiếp. Kháng thể thứ hai được đánh dấu phóng xạ hoặc liên hợp với fluorescein hoặc với peroxidase. Protein đặc hiệu sau đó được phát hiện bằng cách chụp ảnh phóng xạ tự động, dưới ánh sáng UV, hoặc bằng sản phẩm phản ứng với peroxidase, tương ứng. Trong trường hợp sau, chỉ cần 100 pg protein có thể được phát hiện rõ ràng. Dự kiến phương pháp này sẽ có thể áp dụng để phân tích nhiều loại protein khác nhau với các phản ứng hoặc liên kết đặc hiệu.
Nếu muốn sử dụng các phép đo carbon phóng xạ cho mục đích niên đại, chúng ta cần phải áp dụng các phương pháp thống kê để hiệu chỉnh. Phương pháp hiệu chỉnh được sử dụng phổ biến nhất có thể coi như một ứng dụng đơn giản của thống kê Bayesian, sử dụng cả thông tin từ phép đo mới và thông tin từ đường cong hiệu chỉnh 14C. Tuy nhiên, trong hầu hết các ứng dụng niên đại, chúng ta có nhiều phép đo 14C hơn và chúng ta muốn liên kết những phép đo đó với các sự kiện trong quá khứ. Thống kê Bayesian cung cấp một khung phân tích nhất quán để thực hiện các phân tích như vậy và đang trở thành một yếu tố cốt lõi trong nhiều dự án niên đại 14C. Bài báo này cung cấp cái nhìn tổng quan về các thành phần chính của mô hình được sử dụng trong phân tích niên đại, định dạng toán học của chúng, và các ví dụ về cách thực hiện các phân tích như vậy bằng cách sử dụng phiên bản mới nhất của phần mềm OxCal (v4). Nhiều mô hình như vậy có thể được lắp ráp theo cách mô-đun từ các yếu tố đơn giản, với các ràng buộc và nhóm được xác định. Trong những trường hợp khác, các mô hình "giai đoạn đồng nhất" thường được sử dụng có thể không thích hợp, và các phân bố ramped, exponential, hoặc phân bố chuẩn của các sự kiện có thể hữu ích hơn. Khi xem xét các phân tích loại này, rất hữu ích khi có thể chạy mô phỏng trên dữ liệu tổng hợp. Các phương pháp để thực hiện các bài kiểm tra như vậy được thảo luận ở đây cùng với các phương pháp khác để chẩn đoán các vấn đề có thể xảy ra với các mô hình thống kê như vậy.
Các đường cong chuẩn hóa carbon phóng xạ IntCal09 và Marine09 đã được điều chỉnh bằng cách sử dụng các tập dữ liệu mới có sẵn và được cập nhật từ các phép đo 14C trên vòng cây, tàn dư thực vật lớn, thạch nhũ, san hô và foraminifera. Các đường cong chuẩn hóa được xây dựng từ dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình ngẫu nhiên đi bộ (RWM) mà đã được sử dụng để tạo ra IntCal09 và Marine09, đã được điều chỉnh để tính đến các bất định và cấu trúc lỗi bổ sung. Các đường cong mới này đã được phê chuẩn tại Hội nghị quốc tế về Carbon phóng xạ lần thứ 21 vào tháng 7 năm 2012 và có sẵn dưới dạng Tài liệu bổ sung tại www.radiocarbon.org. Cơ sở dữ liệu có thể được truy cập tại http://intcal.qub.ac.uk/intcal13/.
Tập trung của bài báo này là việc chuyển đổi độ tuổi phóng xạ carbon sang độ tuổi đã hiệu chỉnh (cal) cho khoảng thời gian 24.000–0 cal BP (Trước Hiện tại, 0 cal BP = năm 1950 CN), dựa trên một tập hợp mẫu gồm các vòng cây được xác định tuổi bằng phương pháp dendrochronology, san hô được xác định tuổi bằng phương pháp urani-thori, và trầm tích biển được xác định theo số lớp. Thông tin về tuổi 14C – tuổi cal, được sản xuất bởi nhiều phòng thí nghiệm, được chuyển đổi thành các hồ sơ Δ14C và các đường cong hiệu chỉnh, cho cả khí quyển cũng như các đại dương. Chúng tôi thảo luận về sự sai lệch trong các độ tuổi l4C đã đo và các lỗi liên quan, sự khác biệt về tuổi 14C theo vùng, so sánh tuổi 14C giữa cây và san hô, và tính phụ thuộc theo thời gian của các tuổi reservoir đại dương, cũng như đánh giá sự khác biệt giữa kết quả
Các đường cong chuẩn hóa carbon phóng xạ IntCal04 và Marine04 đã được cập nhật từ 12 cal kBP (cal kBP được định nghĩa là hàng ngàn năm đã được chuẩn hóa trước năm 1950), và được mở rộng đến 50 cal kBP, sử dụng các tập dữ liệu mới có sẵn đáp ứng tiêu chuẩn của Nhóm Công tác IntCal cho san hô nguyên vẹn và các hợp chất carbonat khác cũng như cho việc định lượng độ không chắc chắn trong cả thang thời gian 14C và thời gian lịch được thiết lập vào năm 2002. Không có sự thay đổi nào được thực hiện đối với các đường cong từ 0–12 cal kBP. Các đường cong được xây dựng bằng cách sử dụng mô hình Markov chuỗi Monte Carlo (MCMC) cho mô hình đi bộ ngẫu nhiên được sử dụng cho IntCal04 và Marine04. Các đường cong mới đã được xác nhận tại Hội nghị Carbon Phóng xạ Quốc tế lần thứ 20 vào tháng 6 năm 2009 và có sẵn trong Tài liệu bổ sung tại
Con người thường nghiên cứu các niên biểu của các địa điểm khảo cổ và các chuỗi địa chất bằng nhiều loại chứng cứ khác nhau, xem xét các ngày đã hiệu chỉnh bằng carbon phóng xạ, các phương pháp xác định niên đại khác và thông tin địa tầng. Nhiều nghiên cứu trường hợp riêng lẻ chứng minh giá trị của việc sử dụng các phương pháp thống kê để kết hợp các loại thông tin khác nhau này. Tôi đã phát triển một chương trình máy tính, OxCal, chạy trên Windows 3.1 (cho máy tính IBM), có khả năng thực hiện cả việc hiệu chỉnh 14C và tính toán thông tin bổ sung có thể thu được từ chứng cứ địa tầng. Chương trình có thể thực hiện việc khớp sóng tự động và tính toán phân phối xác suất cho các mẫu trong các chuỗi và pha. Chương trình được viết bằng C++ và sử dụng thống kê Bayes và lấy mẫu Gibbs cho các tính toán. Chương trình rất dễ sử dụng, cả cho việc hiệu chỉnh đơn giản và phân tích địa điểm phức tạp, và sẽ tạo ra đầu ra đồ họa từ hầu như mọi máy in.
Nhiều sự chú ý đã được dành cho các tác động tiêu cực của các loài ngoại lai đối với các cộng đồng cư trú, nhưng các nghiên cứu định lượng tác động ở cấp độ cộng đồng của một số loài thực vật xâm lấn thì rất hiếm. Chúng tôi giải quyết vấn đề này bằng cách đánh giá ảnh hưởng của 13 loài xâm lấn tại Cộng hòa Séc đối với một loạt các cộng đồng thực vật. Đã tiến hành thu thập mẫu thực vật tại các khu vực đã bị xâm lấn và chưa bị xâm lấn với các điều kiện địa điểm tương tự. Tất cả các loài thực vật mạch máu đều được ghi nhận, diện tích phủ của chúng được ước lượng và sử dụng làm giá trị quan trọng để tính toán chỉ số đa dạng Shannon Với sự ngoại lệ của hai loài xâm lấn, sự phong phú loài, đa dạng và độ đồng đều đã giảm trong các khu vực bị xâm lấn. Các loài có ảnh hưởng lớn nhất đã giảm số lượng loài trong mỗi khu vực và tổng số loài được ghi nhận trong các cộng đồng được thu thập gần 90%. Sự giảm mạnh về số lượng loài ở quy mô khu vực đã dẫn đến sự giảm rõ rệt tổng số loài ở quy mô cảnh quan, và sự tương đồng ít hơn giữa thực vật bị xâm lấn và chưa bị xâm lấn. Sự giảm trong sự phong phú loài ở các khu vực bị xâm lấn so với các khu vực chưa bị xâm lấn chủ yếu được điều khiển bởi danh tính của các loài xâm lấn, trong khi các yếu tố quyết định chính của sự giảm trong đa dạng Shannon và độ đồng đều là diện tích phủ và chiều cao của các loài xâm lấn, và sự khác biệt giữa chiều cao và diện tích phủ của các loài xâm lấn và các loài bản địa thống trị, không phụ thuộc vào danh tính loài.
Giải trình tự metagenomic có thể được sử dụng để phát hiện bất kỳ tác nhân gây bệnh nào bằng cách sử dụng giải trình tự thế hệ tiếp theo (NGS) không thiên lệch, không cần khuếch đại cụ thể cho trình tự. Bằng chứng khái niệm đã được chứng minh trong các ổ dịch bệnh truyền nhiễm không rõ nguyên nhân và ở những bệnh nhân nghi ngờ nhiễm trùng nhưng có kết quả xét nghiệm âm tính với các phương pháp truyền thống. Các bài kiểm tra NGS metagenomic có tiềm năng lớn để cải thiện chẩn đoán bệnh truyền nhiễm, đặc biệt là ở những bệnh nhân có hệ miễn dịch yếu và bệnh nhân nặng.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10