近代物理实验2-1 盖革-米勒计数器及核衰变统计规律

更新时间:2023-11-24 13:17:01 阅读量: 教育文库 文档下载

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盖革-米勒计数器及核衰变统计规律

方啸

(南开大学物理科学学院,天津 300071)

【摘要】本文介绍了盖革-米勒计数器的基本结构、工作原理和性能,并给出

了核衰变的理论统计规律。之后作者通过设计实验和分析数据测量了盖革-米勒计数管的坪特性,并验证了核衰变的统计规律。

【关键字】盖革-米勒计数器 计数管 坪特性 核衰变 统计规律

1. 引言

盖革-米勒计数器(G-M计数器)是一种气体电离探测器,由德国物理学家盖革(Hans Wilhelm Geiger,1882~1945)和米勒(E. Walther Muller,1905~1979)在1928年发明[1]。G-M计数器与正比计数器类似,但所加的电压更高。带电粒子射入气体,在离子增殖过程中,受激原子退激,发射紫外光子,这些光子射到阴极上产生光电子,光电子向阳极漂移,又引起离子增殖,于是在管中形成自激放电。为了使之能够计数,计数器中充有有机气体或卤素蒸气,能吸收光子,起到猝灭作用。盖革-米勒计数器优点是灵敏度高,脉冲幅度大,缺点是不能快速计数。1908年,盖革按照卢瑟福(E. Ernest Rutherford,1871~1937)的要求,设计制成了一台α粒子计数器。卢瑟福和盖革利用这一计数器对α粒子进行了探测。从1920年起,盖革和米勒对计数器作了许多改进,灵敏度得到很大提高,被称为盖革-米勒计数器,应用十分广泛。

本文第二个部分先介绍了G-M计数器的结构组成,阐述了其重要部件G-M计数管的工作原理和性能。第三部分给出了核衰变的理论统计规律,并对测量误差做出了理论估计。第四部分是实验的具体设计。第五部分对实验获得的数据进行分析处理。实验成功测得了G-M计数管的坪特性,并验证了核衰变的统计规律。

2. G-M计数器

图1 G-M计数器实验装置图

G-M计数器由G-M计数管、高压电源和定标器三部分组成(如图1)。G-M计数管按用途可分为γ计数管(常见圆管型)和β计数管(常见钟罩型)(如图2)。[2]

图2 G-M计数管结构图

计数管中充入压强10cmHg左右的惰性气体和少量猝灭气体。计数器的工作原理类似于一个单丝正比室(如图3),被电离而获得自由的电子将向阳极丝漂

·

图3 单丝正比室

移。接近丝(典型丝的直径?约为几十?m)的电场对于电子来说已经足够高了(10KV/cm以上),可以使这些电子再次电离其它原子产生雪崩——被电离离子对数目成指数增加。

图4所示为充入氩气和猝灭气体甲烷的单丝正比室中的雪崩效应情况,横坐标为电场强度,纵坐标为第一汤姆系数(用于表征雪崩的指数增加速度情况的一个量)。

图4 单丝正比室中的雪崩效应

雪崩放电的瞬间,阳极获得一个低压脉冲,定标器获得一个脉冲信号计一次数。

然而计数管中还会发生一些其他现象。气体分子在入射粒子的激发下进入激发态,它们退激时会发出光子,这些光子可能与阴极发生光电效应(见图5),产生光电子并重复电离管中气体,引发连续放电,如此会导致一个粒子被计数器重复计数,使数据失真。

图5 气体分子退激引发的光电效应

防止这个现象的方法就是充入淬灭气体,猝灭其他有两个主要作用:强烈吸收光子,避免光电效应,以及在碰撞中吸收正离子能量,起到淬灭连续放电作用。猝灭气体一般选用卤素或有机气体。

当然猝灭气体的浓度必须适量,如果过少,没有明显的猝灭作用,过多的话会导致雪崩放电受到阻碍,形成的脉冲不明显,甚至低于计数器的阈值,同样会使计数失真。 G-M管的性能

(1)坪特性:坪长、坪坡度、阈电压(如图6)

图6 坪特性

(2)死时间、恢复时间、分辨时间

死时间:正离子鞘运行到能使电场恢复的地方r0所需时间 恢复时间:正离子鞘从r0运行到阴极所需时间

分辨时间:经过时间τ以后出现的脉冲能被定标器记录。 (3)探测效率

探测效率:进入计数管的射线粒子能被记录的几率。 β粒子:98%以上——由于直接电离。

γ粒子:1%左右——通过与物质作用产生光电子而间接电离。 (4)寿命

寿命:计数管每放电一次就要分解大量猝灭气体分子。所以为了延长计数管的工作寿命,工作电压应选择低一点。 (5)温度效应

温度效应:计数管在一定的温度范围内才能正常工作。温度太低会使得猝灭分子凝聚,进一步引发猝灭作用减弱,最终坪长缩短,直至完全失去猝灭能力。

3. 核衰变的统计规律

(1)大量核的衰变的统计规律

N(t)?N0e??t (1)

T时间内只有n个核衰变的几率为

n??P(n)?nn!1e?n (2)

n平均较大时,泊松分布化为高斯分布

P(n)?2?ne?(n?n)22n (3)

当n比较小时如图7

图7

时的泊松分布 n?3.5当n比较大时,泊松分布公式化为高斯分布。(如图8)

图8

n较大时泊松分布化为高斯分布

(2)统计误差

<1>单次测量

标准误差为??n?n,若测量值N,则相对误差为<2>多次测量

1若在完全相同的条件下,重复K次测量,平均计数为

K11,结果为N?。 NN?Ni?1Ki,标准误差N,K相对误差1KN,结果为N?1KN

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/rfzt.html

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