Exploring quantum high energy density matter via Resonant Inelastic X-ray Scattering
通过共振非弹性 X 射线散射探索量子高能量密度物质
基本信息
- 批准号:2444668
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Studentship
- 财政年份:2020
- 资助国家:英国
- 起止时间:2020 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The advent of high-brightness 4th generation free-electron laser (FEL) light sources has revolutionised our ability to study dense plasmas with unprecedented precision and control. The addition of new high-repetition rate, high energy laser drivers to FEL beamlines, such as the Dipole laser at the high-energy-density (HED) endstation of the European XFEL, will allow for a host of new compression experiments in well-controlled HED conditions to be investigated. In particular, the capability to tune the inter-atomic spacing between atoms in plasmas and compressed solids to the point where inner-shell electrons start overlapping, interacting and hybridizing, is of particular interest as it will provide unparalleled experimental access to a new quantum frontier in dense plasmas.This project aims to develop the spectroscopic tools needed to diagnose such systems, and apply them to experimental campaigns at FEL facilities world-wide. We will focus primarily on methods to extract the detailed electronic structure and excitation spectrum of HED systems via resonant inelastic x-ray scattering (RIXS). By using RIXS to explore the time-resolved density of states in highly compressed systems we will explore whether core-electron-hybridization does take place at high densities, and if it can lead to new forms of bonding in extreme conditions. We will further investigate the nature of electron de- and re-localization, and study how the depression of the ionization energy in plasmas changes as a function of density.On the computational side the project will leverage the substantial capabilities present in the group on atomic kinetics and quantum electronic structure simulations, and on machine learning approaches to large-scale data analysis, including the use of fast deep-learning-based emulators and intelligent optimization. This will ensure we will be able to make best use of the highly valuable and limited experimental time on FELs to extract maximum information from high-repetition rate, high-throughput experimental campaigns.
高亮度第四代自由电子激光 (FEL) 光源的出现彻底改变了我们以前所未有的精度和控制研究高密度等离子体的能力。在 FEL 光束线中添加新的高重复率、高能激光驱动器,例如欧洲 XFEL 高能量密度 (HED) 终端站的偶极激光器,将允许在良好的环境中进行一系列新的压缩实验。受控 HED 条件进行研究。特别是,将等离子体和压缩固体中原子之间的原子间距调整到内壳层电子开始重叠、相互作用和杂化的能力特别令人感兴趣,因为它将为新的量子前沿提供无与伦比的实验途径该项目旨在开发诊断此类系统所需的光谱工具,并将其应用于世界各地 FEL 设施的实验活动中。我们将主要关注通过共振非弹性 X 射线散射 (RIXS) 提取 HED 系统详细电子结构和激发光谱的方法。通过使用 RIXS 探索高度压缩系统中的时间分辨态密度,我们将探索核心电子杂化是否确实在高密度下发生,以及它是否可以在极端条件下产生新的键合形式。我们将进一步研究电子离域和重定位的本质,并研究等离子体中电离能的降低如何随着密度的变化而变化。在计算方面,该项目将利用该小组在原子方面的强大能力动力学和量子电子结构模拟,以及大规模数据分析的机器学习方法,包括使用基于快速深度学习的模拟器和智能优化。这将确保我们能够充分利用 FEL 上非常宝贵且有限的实验时间,从高重复率、高通量的实验活动中提取最多的信息。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
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专利数量(0)
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