昨日,由中国原子能科学研究院(以下简称“原子能院”)主导建设的量子放射性计量实验室与电离辐射计量级设备“一线多用”产研平台完成竣工并投入运行。
官方释放出两层关键信号:一是我国量子放射性计量技术达到国际先进水平。二是填补国内低温量子磁量热计领域空白。
对于核能、医学物理、核安保与环境监测,乃至高端仪器产业链,这是一块长期缺位的“计量拼图”被补齐的事件。
传统的辐射计量像是一把刻度有限的尺子,而量子计量把测量对象“拉到”微观量子态,用更灵敏的器件读取能量变化。
此次实验室的核心亮点是低温量子磁量热计(MMC, Magnetic Microcalorimeter):当单个 γ 光子被吸收时,器件温度产生极微小升高,再以顺磁体磁化变化将热信号转成可读电信号,在毫开尔文量级温度下实现百 eV 级能量分辨率,这比主流 HPGe(高纯锗)体系的分辨率提升显著,可分清关键核素的谱线。
MMC 的高分辨能力依赖把热噪声压到极低。实验室配备的稀释制冷机空载最低温度可达 10 mK(接近绝对零度),这是放大量子效应、稳定读出的必要条件。
国外公开资料显示,成熟 MMC γ 谱系统已在 60 keV 能段做到 <100 eV 的能量全宽半高(FWHM),最佳样机报告达到 38 eV;阵列化后仍可在百 eV 左右的分辨率工作。
此次国内平台明确把分辨率推进到百 eV 量级并实现低能 γ 单光子脉冲探测,意味着在同等测量时间里,能更清晰地分辨复杂样品中的谱线。
它能做什么?
高分辨 γ 谱可精细测定衰变支路、γ 线能量与丰度,降低核数据库的不确定度,进而提升核工程设计、反应堆物理与放射源溯源的准确度。阵列化 MMC 的一个数量级分辨率优势,使其在非破坏分析(NDA)中与 HPGe 形成互补,尤其适于能级拥挤、峰形重叠的难题样品。
对含裂变产物或次锕系元素的复杂样品进行高保真、快速指认,有助于口岸稽核、核材料账户化与国际核查。国外团队已用 MMC 阵列对电解精炼盐等工艺样品进行短时测量并解析出窄峰线,这类能力对提升核安保技术尤为关键。
在核医学中,准确的放射性核素纯度与杂质核素判读,直接决定治疗剂量学与质量控制。高分辨谱学能进一步压低“尾随杂峰”的干扰,提升如 I-131、Lu-177 等医用同位素的生产与临床端质量评估精度。
面对超痕量、复合基体样品(如土壤、粉尘、管线沉积物),高分辨谱学能在更短时间里辨别“假峰”“重叠峰”,提升定量下限,配合标准源溯源,缩短退役项目的检测周期与成本。
该实验室团队自研量子磁量热传感器芯片与读出链路,叠加“一线多用”产研平台,实现从器件—系统—产线的闭环。一方面服务国家原子能产业计量测试中心的标准传递与校准,另一方面推动低温量子检测器、稀释制冷、超低噪读出电子学等环节的国产化替代与生态集成。
它意味着什么?
计量是产业与科研的底层公约。中国此前已发布到 2030 年的计量行动规划,把芯片、量子、稀土等关键环节的计量能力提升列为任务书。
在产业竞争愈发“标准化—数据化—可信化”的今天,谁掌握了更高精度、更快溯源、更强可追溯性的计量体系。
从技术谱系看,MMC γ 谱在国际上已经进入阵列化与工程化阶段,分辨率纪录不断被刷新。此次国内平台实现低能 γ 单光子脉冲探测与百 eV 级分辨率,并把实验室能力嵌入产研平台,意味着国内在量子放射性计算上具备持续升级与转化的基础。
后续若能在像元规模、通道并发、读出电子学线性与漂移补偿等环节继续迭代,有望把测量效率与工程可靠性进一步提升。
极低温量子测量的底层部件:稀释制冷、磁屏蔽、低噪放大器、超导互连,和量子计算、凝聚态物理等前沿方向强相关。计量基础设施的完备将产生外溢效应:一端连着核能安全、核医学质量控制与环境治理,另一端则牵引国产低温量子硬件与高端仪器的工程化,对科研与产业都形成长尾增益。
参考资料:
https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_31937841?utm_source=chatgpt.com
https://www.osti.gov/servlets/purl/1769168?utm_source=chatgpt.com
https://www.frontiersin.org/journals/nuclear-engineering/articles/10.3389/fnuen.2025.1654123/full?utm_source=chatgpt.com
https://thequantuminsider.com/2025/06/02/china-sets-2030-metrology-goals-in-push-for-chip-quantum-and-rare-earth-precision/?utm_source=chatgpt.com
https://wulixb.iphy.ac.cn/pdf-content/10.7498/aps.73.20241211.pdf?utm_source=chatgpt.com
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