Resumo: Neste trabalho, estudamos sistematicamente o impacto das massas nucleares e do decaimento-
β em núcleos que participam do processo-r. No âmbito das massas nucleares, selecionamos os
modelos mais bem ajustados aos dados experimentais disponíveis. Em seguida, aprimoramos
cada um destes modelos com o método Bayesian Neural Network (BNN), incorporando dois
novos inputs: termos de isospin e de superfície. A inclusão desses parâmetros no treinamento
permitiu ao método BNN melhorar significativamente todos os modelos de massa analisados,
alcançando o menor erro quadrático médio (root mean square) reportado na literatura, 0.113
MeV.
As predições das massas aprimoradas com o BNN apresentam uma melhoria em quantidades
superiores a 50% em todos os modelos estudados. Para os modelos KTUY05 e DZ10, os
aprimoramentos são de 80.3% e 79.5%, respectivamente. Estas correções reforçam a necessidade
de se aprimorar os modelos de massa, principalmente em regiões de maior instabilidade.
Para estudar o decaimento-β, utilizamos o modelo proposto por Takahashi e Yamada, a Teoria
grossa do decaimento beta. A este modelo, incorporamos as massas nucleares aprimoradas
com o BNN e as primeiras transições proibidas. Observou-se que as transições proibidas e o
BNN desempenham um papel fundamental na modelagem do decaimento-β, principalmente
em núcleos ricos em nêutrons, reduzindo o gap entre o resultado teórico e o experimental em
até 5 ordens de grandeza.
Em cenários onde não há dados experimentais disponíveis, como o de pré-supernova e
supernova, os nossos resultados estão em excelente acordo com os modelos Shell Model e
QRPA. Adicionalmente, incorporamos as mesmas transições proibidas na modelagem das
seções de choque neutrino-núcleo. Os resultados obtidos estão em bom acordo com os modelos
RPA e com o trabalho pioneiro de Itoh.
Por fim, aplicamos essas melhorias para calcular o tempo de congelamento do processo-r,
considerando condições de temperatura e densidade de nêutrons suficientemente elevadas
para sustentar o equilíbrio nuclear estatístico. Os resultados obtidos estão em linha com os
sofisticados modelos hidrodinâmicos presentes na literatura, aproximadamente 1 s. |
