Estudo das reações natPb(p,xn)201-207Bi e discussão de possíveis contribuições astrofísicas para o processo r - Guillaumon, Pedro Vinícius (2019)
Os mecanismos de produção de nêutrons para o processo r são revistos sob o ponto de vista da produção de urânio e tório em estrelas de diversas gerações. É proposto um novo mecanismo de produção dinâmica baseada em reações (p, xn) e (n, \\gamma) em núcleos pesados, que chamamos de mecanismo r2p. São estudadas sistematicamente condições de energias de prótons e nêutrons para os quais este processo pode acontecer. Nosso modelo é capaz de reproduzir o processo r com fluxos de 10^{20} nêutrons s^{-1} cm^{-3}. Eventos críticos > 10^{30} nêutrons s^{-1} cm^{-3} e lentos ~10^{10} nêutrons s^{-1} cm^{-3} também podem ser reproduzidos, dependendo das energias dos prótons e abundância de elementos pesados iniciais. Discutimos possíveis sítios estelares para ocorrência deste mecanismo e implicações para a formação dos nucleo-cronômetros 232Th, 235,238U 244Pu. Estudamos as reações natPb(p,xn)201-207Bi utilizando feixe de prótons com energias entre 18 e 30 MeV do IPEN/CNEN-SP. É feito um perfil da seção de choque para estas reações e comparado com medidas prévias. Determinamos o limiar das reações 204Pb(p,3n)202Bi e 204Pb(p,4n)201Bi e realizamos uma análise empregando o modelo ótico para o núcleo composto com o software TALYS. Discutimos possíveis implicações para o processo r, para a energia de ligação de nêutrons e barreira coulombiana em núcleos pesados. Uma análise espectroscópica com detectores HPGe associada a acompanhamento de meia-vida foi realizada nos isótopos 201-206Bi formados. Estudamos possíveis incongruências no esquema de níveis e indicamos a existência de novos canais de decaimento beta para estados excitados do 204Pb. Desenvolvemos um método de calibração de energia gama baseado em análise fatorial e de componentes principais (PCA) que chamamos de Weighted Principal Polynomial Analysis (WPPA). Discutimos possíveis implicações deste método para medidas em física nuclear e astrofísica, bem como de sua utilização em algoritmos de aprendizagem de máquina.