放射性衰变常数与半衰期:HSC 物理详解

了解衰变常数与半衰期之间的关系、为甚么大量样本的放射性衰变可以预测,以及如何解答 HSC 物理题目。

放射性衰变常数与半衰期:HSC 物理详解

一个放射性样本可能在一段时间内看起来完全没有变化,接著突然剩下少得多的不稳定原子核。这带来了一个难以理解的预测问题:如果一个铀原子核今天发生衰变的机率与明天一样,那么我们究竟如何预测这个样本何时会耗尽?

假设你有 1,000,000 个不稳定原子核。你可能会预期,经过一段时间后,其中一半会衰变;再经过相同的时间,剩下的一半又会衰变。为甚么会出现这种规律?即使我们无法预测单一次个别衰变,为甚么仍然能够预测大量原子核的整体行为?

直向示意图,展示放射性样本容器中的不稳定原子核数目如何在每个半衰期间隔后逐渐减少。
半衰期是指剩余的放射性原子核数目会一次又一次减半,即使个别原子核的衰变是随机发生的。

关键概念是:对个别原子核而言,放射性衰变是随机的;但对大量原子核而言,其整体行为是可以预测的。衰变常数将这两个概念连系起来。它告诉我们每个原子核在指定时间内发生衰变的可能性有多大。

01建立放射性衰变的概念

想像一大群人正离开体育场。

如果每个人在下一分钟内离开的机率都相同,而且这个机率很小,你就无法准确预测下一个离开的人是谁。然而,由于人数众多,你仍然能够相当准确地预测每分钟会有多少人离开。

放射性原子核的行为也很相似。

每个不稳定原子核都有一定的衰变机率。它不会「等到」某个特定的年龄才发生衰变。一个已存在 1 秒的原子核,在接下来 1 秒内发生衰变的机率,与一个已存在 1000 年的原子核相同。

这称为无记忆过程(memoryless process)。

一个常见的预测是:

「如果一半的原子核发生衰变,剩下的原子核应该会变得更稳定,因为它们已经存活了更久。」

这个想法听起来很合理,因为许多日常物品确实会随时间老化。手机电池使用多年后会逐渐变弱,汽车零件也会随时间磨损。

放射性原子核则不同。剩下的原子核并不是「更强韧的幸存者」。它们发生衰变的机率与之前完全相同。

对比示意图,展示老旧机械零件会随时间磨损,而放射性原子核的衰变机率则保持不变。
机械物件会随著老化而磨损,但放射性原子核不会变弱或老化;它们的衰变机率会维持不变。

02从机率到衰变常数

衰变常数以符号 \(\lambda\)(lambda)表示,用来量度每单位时间内发生衰变的机率。

较大的 \(\lambda\) 代表:

  • 个别原子核在指定时间内更有可能发生衰变,
  • 样本的数量减少得更快,
  • 半衰期更短。

较小的 \(\lambda\) 代表:

  • 个别原子核发生衰变的可能性较低,
  • 样本的数量减少得更慢,
  • 半衰期更长。

衰变常数与半衰期之间的关系为:

\[ \lambda = \frac{\ln 2}{t_{1/2}} \]

其中:

  • \(\lambda\) 是衰变常数,单位为 \(\text{s}^{-1}\)(或其他倒数时间单位),
  • \(\ln 2\) 是 2 的自然对数,约为 \(0.693\),
  • \(t_{1/2}\) 是半衰期,单位为秒(或与 \(\lambda\) 所使用的时间单位相同)。

为甚么会出现 \(0.693\)?

放射性物质的数量会以指数方式减少。经过一个半衰期后,剩余的物质数量为:

\[ \frac{1}{2} \]

指数衰变模型为:

\[ N = N_0 e^{-\lambda t} \]

其中:

  • \(N\) 是经过时间 \(t\) 后尚未衰变的原子核数目,
  • \(N_0\) 是原本的原子核数目,
  • \(e\) 是欧拉数,约为 \(2.718\),
  • \(t\) 是时间。

经过一个半衰期时:

\[ \frac{N}{N_0}=\frac{1}{2} \]

因此:

\[ \frac{1}{2}=e^{-\lambda t_{1/2}} \]

解出这个方程式可得:

\[ \lambda t_{1/2}=\ln 2 \]

因此:

\[ \lambda=\frac{\ln 2}{t_{1/2}} \]

这条方程式并不是一条关于个别原子的全新规则,而是以数学方式描述大量随机事件所形成的规律。

03将半衰期视为简便方法

与衰变常数相比,半衰期通常更容易理解和想像。

如果一个样本最初含有 \(N_0\) 个原子核:

  • 经过一个半衰期:\(N=\frac{N_0}{2}\)
  • 经过两个半衰期:\(N=\frac{N_0}{4}\)
  • 经过三个半衰期:\(N=\frac{N_0}{8}\)

原子核数目并不是每次都减少相同的数量,而是每次都减少相同比例。

例如,一个样本的变化可以如下表示:

经过的时间剩余比例
0 个半衰期\(1\)
1 个半衰期\(\frac{1}{2}\)
2 个半衰期\(\frac{1}{4}\)
3 个半衰期\(\frac{1}{8}\)
指数衰变图,显示剩余的放射性原子核数目在每个半衰期间隔后减半。
放射性物质的数量会以指数方式减少,因为每经过一个半衰期,剩余的原子核数目就会减半,而不是原始数量减半。

这正是学生经常犯错的地方。他们看到「半衰期」一词,就以为样本每次都会失去原始数量的一半。

这是不正确的。

经过第一个半衰期后,原始样本的一半已经衰变。经过第二个半衰期后,额外衰变的只有原始样本的四分之一。

04将衰变常数与活度连系起来

放射性活度是原子核发生衰变的速率。

活度的单位是贝可(Bq),其中:

\[ 1\text{ Bq}=1\text{ 次衰变每秒} \]

活度 \(A\) 与尚未衰变的原子核数目之间的关系为:

\[ A=\lambda N \]

其中:

  • \(A\) 是活度,单位为贝可,
  • \(\lambda\) 是衰变常数,
  • \(N\) 是尚未衰变的原子核数目。

这条方程式赋予了 \(\lambda\) 一个重要的物理意义。

如果两个样本含有相同数目的放射性原子核,衰变常数较大的样本便具有较高的活度,因为每个原子核发生衰变的机率较高。

然而,一个快速衰变同位素的小样本,其活度可能低于一个缓慢衰变同位素的大样本。因此,原子核的数目同样重要。

05计算示例:根据半衰期求衰变常数

某放射性同位素的半衰期为 8.0 天。计算其衰变常数,并以 \(\text{day}^{-1}\) 为单位表示。

步骤 1

公式为:

\[ \lambda=\frac{\ln 2}{t_{1/2}} \]

已知半衰期为:

\[ t_{1/2}=8.0\text{ 天} \]

步骤 2

\[ \lambda=\frac{0.693}{8.0} \]

步骤 3

\[ \lambda=0.0866\text{ day}^{-1} \]

步骤 4

衰变常数为 \(\,0.0866\text{ day}^{-1}\)。这表示每个原子核每天发生衰变的机率可由这个衰变常数描述,而整个样本则遵循这种平均衰变规律。

06计算示例:利用衰变常数求活度

某样本含有 \(3.0\times10^{20}\) 个放射性原子核,其衰变常数为 \(2.0\times10^{-6}\text{ s}^{-1}\)。计算其活度。

步骤 1

\[ A=\lambda N \]

其中:

  • \(A\) 是活度,单位为 Bq,
  • \(\lambda=2.0\times10^{-6}\text{ s}^{-1}\),
  • \(N=3.0\times10^{20}\)。

步骤 2

\[ A=(2.0\times10^{-6})(3.0\times10^{20}) \]

步骤 3

\[ A=6.0\times10^{14}\text{ Bq} \]

步骤 4

平均而言,这个样本每秒发生 \(6.0\times10^{14}\) 次衰变。个别原子核仍然是随机地发生衰变,但大量原子核的存在使活度变得可以预测。

07简单模型需要更谨慎处理的情况

以上方程式假设:

  • 样本没有被添加物质或移除物质,
  • 同位素正在自然衰变,
  • 衰变常数维持不变,
  • 原子核的数目足够多,使统计规律具有可靠性。

对单一原子核而言,说「衰变的机率是 \(\lambda\)」并不完全准确。机率取决于所考虑的时间间隔。衰变常数是一个速率,而不是预测某个特定原子会在某个特定时刻发生衰变。

这个区别正是放射性衰变既随机又可以预测的原因。

你不能说:

「那个原子核明天就会衰变。」

你可以说:

「在大量相似的原子核中,我们预期有一个可预测的比例会在这段时间内发生衰变。」

08与核反应方程式的连系

衰变常数与半衰期描述放射性样本变化的速度。要理解样本会转变成甚么,你需要研究辐射的种类以及核反应本身。

例如,阿尔法衰变会透过释放一个阿尔法粒子来改变原子核。这些反应背后的守恒规则,会在阿尔法衰变:核反应方程式与辐射特性中进一步解释。

09问题与解答

问题 1

某放射性同位素的半衰期为 12 小时。计算其衰变常数,并以 \(\text{hour}^{-1}\) 为单位表示。

解答 1

衰变常数为 \(\,0.0578\text{ hour}^{-1}\)。可利用以下公式,将半衰期转换为衰变速率:

\[ \lambda=\frac{\ln 2}{t_{1/2}} \]

代入数值:

\[ \lambda=\frac{0.693}{12} \]

\[ \lambda=0.0578\text{ hour}^{-1} \]

这个结果表示,与衰变常数较小的同位素相比,该同位素每小时的衰变机率较高,但这并不代表每个原子核都以这个速率发生衰变。

问题 2

某样本最初含有 \(8.0\times10^{18}\) 个放射性原子核,半衰期为 5.0 天。经过 15 天后,还剩下多少个原子核?

解答 2

经过 15 天后,样本还剩下 \(1.0\times10^{18}\) 个原子核。关键在于认清 15 天相当于三个半衰期。

首先,计算半衰期的数目:

\[ \text{半衰期数目}=\frac{15}{5.0}=3 \]

套用逐次减半的规律:

\[ N=N_0\left(\frac{1}{2}\right)^3 \]

\[ N=(8.0\times10^{18})\left(\frac{1}{8}\right) \]

\[ N=1.0\times10^{18} \]

一个容易令人误入歧途的错误,是连续三次减去原始数量的一半。放射性衰变会使剩余数量减半,而不是使原始数量每次减半。

问题 3

两个放射性样本含有相同数目的原子核。样本 A 的半衰期为 2 天,样本 B 的半衰期为 20 天。解释哪个样本的初始活度较高,以及原因。

解答 3

样本 A 的初始活度较高,因为它具有较大的衰变常数。活度取决于:

\[ A=\lambda N \]

两个样本的 \(N\) 相同,因此比较结果只取决于 \(\lambda\)。

根据:

\[ \lambda=\frac{\ln 2}{t_{1/2}} \]

半衰期越短,衰变常数就越大。由于样本 A 的半衰期较短,因此在初始时,每秒发生衰变的原子核数目较多。

容易掉进的陷阱,是以为寿命较长的样本储存了更多「放射性」。放射性活度反映的是衰变速率,而不是同位素能存续多久。

问题 4

一位科学家测量某放射性样本的活度,发现活度在 18 小时内由 \(1600\text{ Bq}\) 降至 \(200\text{ Bq}\)。样本没有损失任何物质。求出半衰期,并解释为甚么这个结果不代表每个原子核都等待 6 小时才发生衰变。

解答 4

半衰期为 6.0 小时,因为活度经过连续三次减半。

活度的变化如下:

\[ 1600\text{ Bq}\rightarrow800\text{ Bq}\rightarrow400\text{ Bq}\rightarrow200\text{ Bq} \]

这相当于三个半衰期。

\[ 3t_{1/2}=18\text{ h} \]

\[ t_{1/2}=6.0\text{ h} \]

第二部分尤其重要:个别原子核并没有按照固定时间表发生衰变。有些原子核较早发生衰变,有些则在 18 小时后仍未衰变。半衰期描述的是整个样本的统计行为。

问题 5

一名学生提出以下论点:

「同位素 X 的半衰期比同位素 Y 短,因此经过非常长的时间后,同位素 X 必定会比同位素 Y 剩下更少尚未衰变的原子核。」

两个样本最初含有相同数目的原子核。评估这个说法。

解答 5

这个说法不一定正确,因为结果取决于所考虑的时间。

半衰期较短,代表同位素 X 的衰变常数较大,数量减少得更快。因此,在开始衰变后的许多时间点上,X 会比 Y 剩下更少尚未衰变的原子核。

然而,经过极长的时间后,两个样本中剩余的原子核数目都会趋近于零。这个说法使用了「必定」一词,因此过于绝对。

两者之间的确切关系为:

\[ N=N_0e^{-\lambda t} \]

由于同位素 X 的 \(\lambda\) 较大,因此它的曲线下降得更快。然而,两者的数值都取决于所选择的时间 \(t\)。当 \(t=0\) 时,两者相等;当 \(t\) 非常大时,两者都会极度接近零。

更深一层的概念是:较大的衰变常数会改变过程的速度,而不会改变最终的趋向。放射性衰变并不是一场让其中一个样本最终到达不同终点的竞赛,而是一个由衰变常数所支配、持续进行的机率过程。这个相同的概念也有助于比较核物理应用中不同的放射性示踪剂。