随着人工智能技术的发展，材料科学已迈入“数据+AI”的第四范式。建立面向AI的国家级材料数据基础设施意义重大。同步辐射作为基础研究设施，是重要的数据来源，能够批量产生大量有价值的材料数据，其数据利用价值尤为突出。新范式下，数据使用转向高度定制化的“数据集”。因此，数据基础设施的核心并非静态汇聚，而是打造高维度、动态更新的标准化“全息数据源”，完整涵盖材料合成、表征与性能环节，从而按需源源不断地组合出高质量的 AI-ready...
上海光源作为先进的表征平台，在解析物质微观结构、动态行为及极端条件下物性方面具有不可替代的作用。面对实验数据量激增与用户对智能化实验日益增长的需求，上海光源正在系统推进大科学装置AI4S建设，旨在通过数据服务能力提上与人工智能技术应用革新大科学装置的运行与科学发现模式。本报告将介绍上海光源在智能设施架构与数据治理体系等方面的整体布局与实践进展。
在智能设施架构方面，通过整合数据中心高性能集群与光束线边缘服务节点，上海光源已形成支持在线预处理与动态算力调度的“边云协同”智能算力底座。基于智能算力底座进一步研发自主可控的数据快速处理框架，深度集成于晶体学与成像线站数据处理流水线，大幅加速了数据处理效率。在数据治理体系方面，研制了覆盖上海光源用户实验全流程的大数据管理平台，统一元数据标准，实现从课题申请、实验执行到数据分析与共享的全生命周期管理。
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同步辐射光源实验产生的海量成像数据，给 I/O 与存储系统带来了巨大压力。现有压缩方案难以兼顾光源场景下对高吞吐、高保真及多算法灵活集成的需求。为此，我们研制了面向光源数据流的压缩工具包 PhotonZip。PhotonZip 从三个维度实现统一支撑：支持 CPU/GPU 异构环境的统一部署；覆盖无损与有损压缩的统一策略；集成传统与 AI 压缩方法的统一软件框架。在无损压缩模式下，PhotonZip 显著提升了压缩与解压缩速度，并大幅提高了数据 I/O 性能。通过提供 Python API 与 HDF5 Filter 等标准化接口，PhotonZip 构建了涵盖在线缩减、存储传输与后分析处理的完整工具链，为同步辐射光源场景下的数据压缩提供高性能、可扩展的软件解决方案。
硬X射线自由电子激光装置（SHINE）进入密集的线站安装联调阶段，实验数据不仅仅是采集落盘问题，而是贯穿实验提案、在线采集、事件构建、数据迁移、离线索引与长期保存的一整套流程。我们围绕SHINE实验数据管理软件系统（基于DOMAS构建），按装置科学数据管理策略，与线站数据采集（DAQ）、离线事件构建（Event Builder）协同，在SES...
中国高能同步辐射光源（HEPS）已于 2025 年底完成设施建设，截止目前已经完成了多轮调光测试与数据采集。根据测试情况，来自不同领域的上层应用呈现出跨平台分析、数据访问不可中断、短时高速数据产生等特征。这对数据存储系统的兼容性、可用性以及聚合读写性能提出了挑战。我们在“热-温-冷”三层存储架构的基础上，通过拓展各个组件的能力来满足应用需求。例如采用TCP & RoCE并行网络架构、双活共享存储、部署HA软件等
本报告围绕以储能材料为主的局域结构数据库（Local Structural Database, LSD）的初步建设工作，介绍近期基于现有超胞结构数据开展的数据整理、结构归档与数据库框架构建进展。针对已有CIF结构文件和能量排序结果，建立材料体系、计算任务、原始CIF、超胞构型及库仑能量排序之间的对应关系，完成低能、随机和高能三类构型数据的统一提取与汇总，形成可用于检索和统计分析的结构-能量索引表。在此基础上，初步搭建以MongoDB为核心的数据库框架，实现材料、任务、构型、能量及文件路径等基础元数据的入库管理，并形成面向后续局域结构描述符扩展的基础数据模型。相关工作为后续开展局域结构编码、结构描述符提取及结构-性能关联分析奠定了数据基础。
定时与数据采集系统是SHINE装置实现高精度实验控制与高速数据获取的核心基础设施。该系统需支持超过24种设备类型，涵盖定时触发、泵浦-探测激光控制、光学诊断、实验站仪器控制等功能。核心目标包括：基于Bunch-ID实现最高100kHz的数据采集速率，集成加速器与环境数据，并提供用户友好的统一图形界面。
依托White...
上海光源(SSRF)作为高性能同步辐射光源装置，其控制系统是保障束流稳定、设备安全与高效供光的核心支撑。针对控制系统在长期运行中出现的硬件老化、通信瓶颈、操作系统停止服务及关键器件进口依赖等问题，展开了系统性升级改造与运维优化工作。通过将传统VME电源控制架构替换为SoftIOC及以太网分布式架构、升级插入件前馈控制系统、控制网络交换机升级改造、搭建高精度时标系统与历史数据平台、研制国产处理器IOC控制器并使用国产Linux操作系统，全面提升了系统稳定性与自主可控水平。对比2022年和2025年运行数据,控制系统年故障次数由29次降至8次，影响束流时间由4.29小时降至1小时，MTBF(平均无故障工作时间)由292小时提升至973小时，运行稳定性显著提升。该工程实践可为同步辐射光源及同类大科学装置控制系统的长期运维、技术升级与国产化替代提供参考。
随着合肥光源（HLS-II）重大维修改造的顺利完成，装置性能得到了极大提升，传统依赖人工控制的谱学实验方法已经无法满足装置连续实验的控制需求。同时，合肥光源光电子能谱实验站（BL10B）样品与光斑对齐依靠实验站科学家通过监控画面手动调节样品台完成，耗时较长且精度无法保证。为应对样品种类多、测试需求量大，以及人工操作复杂、经验依赖强、对齐精度和效率低等问题，本工作对HLS-II BL10B进行了自动化控制改造，开发了自动对光控制系统。
针对BL10B超高真空实验环境以及低照度图像的观测需求，工作提出一套面向光电子能谱实验的视觉识别与定位方法，实现了谱学表征位点的三维空间定位、基于实验序列的样品台移动路径规划及自动样品切换功能。该系统已投入正式使用，实际运行结果表明，实验的对光效率至少提升5倍、平均定位误差小于0.45...
目的：同步辐射光束线的性能对于实验的有效开展至关重要。合肥光源（Hefei Light Source，HLS）是一台专用真空紫外和软X射线同步辐射装置，共振软X射线散射线站（BL05U-B）为软物质材料的微观结构与成分表征提供重要的实验平台。由于光束线结构高度复杂，手动调优通常需要数小时甚至更长时间。智能调优方法能显著提高效率，但实际在线测试机会有限。因此，亟需开发虚拟光束线平台以开展智能调优的方法研究与验证。
方法：本研究基于实验物理与工业控制系统（Experimental Physics and Industrial Control System，EPICS）架构搭建虚拟光束线平台。利用XRayTracer（XRT）束线追迹软件构建BL05U-B的仿真模型，并生成虚拟光斑预测模型的数据集。为了充分利用这些数据，采用K折交叉验证方法训练基于神经网络（Neural...
本报告以SHINE加速器为背景，围绕其复杂运行环境下控制与数据管理的核心需求，构建了一套覆盖底层控制、平台支撑与智能分析的全栈式技术体系。在控制系统方面，基于硬件设施与虚拟化集群，实现了统一、高可用且弹性可扩展的控制平台。在数据层面，采用Archiver Appliance多节点集群化配置实现过程数据的高可靠记录，采用HDF5格式进行波形数据和图像数据的采集与管理，并基于Phoebus/alarms与MPS联锁信息构建综合报警系统。在此基础上，建立多模态分析平台以支持多样化统计与分析任务，并专门开发了定时系统分析诊断平台与联锁系统故障智能分析平台，分别用于运行异常的定期诊断与联锁事件的根因定位。进一步地，引入数字孪生技术实现装置状态的实时映射与预测分析，并对未来AI技术在智能决策、故障预测及运行优化等方面的应用进行了展望。
原子分子反应成像（AMO）实验站是上海硬 X 射线自由电子激光装置（SHINE）束线站总体首批规划建设的实验站之一， 可以实现在飞秒时间尺度和原子空间尺度上直接观察复杂原子分子反应过程。AMO实验站多功能成像系统的主要探测设备包括微通道板（MCP）、延迟线（Delay line）和时间数字转换器（TDC）。其中MCP和延迟线用于记录反应过程中产物粒子的飞行时间，后续从这些数据可以重建出这些粒子的三维动量；TDC的功能则是把MCP和延迟线的探测信号转换成时间信号输出来。AMO实验站数据采集软件的核心功能就是把TDC产生的数据读取出来保存到本地，同时还需要兼顾与控制系统、定时系统、在线分析系统、数据管理系统等软件的联动。本报告将介绍TDC数据采集软件的需求分析、架构设计、技术路线、测试结果以及与其它软件的联调测试结果。
STARLIGHT 为一款在研的主要面向 SHINE 高重频 XFEL 应用需求的大面阵、高帧频 X 射线像素探测器。该探测器预计产生的超高通量数据（STARLIGHT1-4M@10kHz，80GB/s）对读出电子学和数据获取系统均提出了巨大挑战。数据获取系统对接读出电子学，负责配置命令的下发和高通量数据的接收及处理等。本报告将主要介绍 STARLIGHT数据获取系统的软硬件研制进展，包括 STARLIGHT0 上位机软件的开发和应用情况，以及针对STARLIGHT1的近百 GB/s 超高通量数据获取的方案设计和实施进展。
以同步辐射光源、中子源为代表的平台类核技术大科学装置能够支撑国家重点产业需求与安全保障任务，通过深度融合人工智能、数字孪生、多智能体与科学大模型等新兴技术，这类国家大科学平台将重塑形成自主智能研究范式。本报告基于同步辐射光源智慧化布局的思考探索，具体论述多技术联用实验方案智能推荐、线站实验智能化自动化调控、高维实验数据挖掘理解等光源智慧化建设进展。
生物大分子X射线衍射晶体结构解析是揭示生物大分子三维结构最重要的手段之一。据统计，当前Protein Data...
上海软X射线自由电子激光装置（简称SXFEL）数字化智能化改造项目计划于2027年初建成一个智慧FEL系统，实现从传统物理装置向“物理+数字”装置的转型。智慧FEL系统包括数字建模、XFEL科学数据库以及智能加速器，以系统化及智能化手段提高装置效率。科学家将因此拥有更高效、直观的数据交互方式，更准确的调整加速器运行参数、提升装置性能和分析用户实验结果。
数字建模实现装置硬件设备的全面1:1数字化建模，涵盖束流元件、工艺管线及公共设施等。数字模型与实时运行数据、科学数据库和智能加速器功能相结合，为科研人员提供直观的调试和运行平台。XFEL科学数据库统一管理装置的运行数据、设备参数和实验数据，确保信息安全和可靠；借助硬时序系统，构建的多维度检索平台，可实现全装置数据精准关联和统一整合，为科研人员提供一站式、全维度数据统一视图。智能加速器则基于装置长期运行数据、机器学习算法和物理模型，能...
Confronted with the challenges of governing massive and heterogeneous datasets, the efficiency bottlenecks of traditional data service models, and the mission of supporting cutting-edge AI4S innovation, the China-VO, or National Astronomical Data Center (NADC), has systematically planned and implemented a next-generation astronomical data service system characterized by “Digital-Intelligent...
随着基座模型性能的快速迭代，智能体技术迅猛发展，其能力边界持续拓展，已逐步深入科研工作的各个环节。智能体架构已从简单的ReAct模式演进至基于Tool Call Loop等范式驱动的工程化体系，工程应用能力正成为其核心发展方向。我们积极推进Open Dr.Sai科学智能体框架在大科学装置数据分析等科研场景中的工程落地，通过构建与适配同步辐射光源、散裂中子源等装置数据处理工具链、分析流程及领域知识库，将科学智能体应用于知识检索、技能培训、科学数据分析等关键环节。我们构建了Open Dr.Sai的Web、CLI及桌面等多端应用，并研发了Synchrotron Agent、RongZai Agent等专业科学智能体，作为科研用户在文献调研、实验方案构建、专业数据处理与学术写作等方面智能助手。目前，Synchrotron...
We introduce an AI-driven multi-agent system that automates the processing of Nuclear Resonant Scattering (NRS) measurements. Developed atop the Dr. Sai ecosystem, the system addresses two primary experimental techniques within the NRS domain: coherent scattering methods and inelastic scattering approaches for phonon studies. The agent is optimized for operation at the High Energy Photon...
高能同步辐射光源产生的实验数据具有海量、多模态、高维度等特征，给用户的实验数据处理与解析带来了巨大挑战，传统数据解析模式难以适应新一代光源高通量运行需求。本报告介绍HEPSBot面向高能同步辐射光源的实验数据解析智能体系统。该系统基于大语言模型构建，通过知识库与语义理解辅助用户开展同步辐射实验，并与面向同步辐射多模态高通量数据解析的人工智能平台“智慧光源大脑”（IPSBrain）深度融合，实现对HEPS多模态实验数据的快速解析与深度挖掘。HEPSBot将智能问答与高通量数据解析功能有机整合，面向HEPS线站用户提供从实验前设计、实验中参数配置到实验后数据解析的全链条智能化服务。
针对复杂科学计算任务，科研人员通常需要调用本地工作站、高性能计算集群和云服务平台等多类异构算力资源，手工完成资源查询、环境配置、任务组织、作业提交、状态跟踪和结果获取等操作。由于不同平台在接口形式、任务描述方式和执行流程上存在差异，科研人员需要在多个工具和系统之间切换，导致学习和操作成本高、流程衔接困难以及自动化程度不足等问题。针对上述问题，本文提出并实现了一种面向复杂科学计算场景的异构算力智能体系统。该系统以大语言模型为核心，构建了面向异构算力资源的智能化服务框架。围绕科学计算任务执行过程，该系统能够通过自然语言交互理解用户需求，完成工具选择、资源查询、任务组织、任务提交与状态跟踪，将复杂算力操作转化为从需求理解到结果反馈的连续执行流程。同时，系统将不同算力平台能力封装为符合 MCP（Model Context...
HEPS作为第四代同步辐射光源，首期已建成14条实验线站，在用户试用实验期间征集到约580项课题申请，2026年首批课题征集到1700余项课题申请，未来将建成更多实验线站，研究领域涵盖众多学科门类，科学用户数量与提案量都将呈指数级增长。
当前HEPS用户服务系统还是人工主导的提案管理模式，在面对未来激增的提案数量时，存在着多重瓶颈：科研人员难以精准定位最适合的装置配置，往往依赖反复咨询和试错；管理员面对海量提案难以高效识别高价值申请，HEPS首轮普通课题征集期间峰值时一天收到500多项课题申请，人工筛选的公平性和一致性难以保证；评审专家在有限时间内审阅大量跨学科提案，缺乏智能辅助工具导致评审质量波动，评审周期长，大量前沿提案可能因“排队”错失窗口期；机时分配依赖人工经验，面对突发情况（设备故障、紧急科学需求）调整效率低下且易引发连锁冲突。
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本研究面向上海光源 10 条功能差异化同步辐射光束线开展智能化升级，对标国际主流同步辐射装置 AI 调光技术，针对光束低频热致慢漂、高频机械振动耦合引发的通量与光斑位置失稳难题，构建感知 - 认知 - 决策三级闭环智能调控体系，核心技术指标为全线路一键智能调束≤5min，纳米探针线站光斑抖动控制至 20 nm RMS。
系统采用四层软硬件架构，分层部署用户交互、算法应用、异构数据库与算力硬件，基于 MySQL、MongoDB 分别存储设备结构化参数与荧光靶、CCD 非结构化图像数据。研究形成三项核心算法：依托神经网络自适应 PID 实现光学元件二次闭环稳控；采用多尺度 CNN 融合 QBPM 点位与荧光成像多源信息完成局部光束反馈；结合皮尔逊特征降维、差分进化与随机森林构建全局逆向参数寻优模型，并引入时序漂移检测算法提升复杂工况鲁棒性。项目基于 SHADOW 与...
SHINE束线站数据中心分布在4号井和5号井的2个建筑内，由4个机房组成，分别是4号井和5号井前端数据采集机房和4号井和5号井主机房，机房的基建部分已经基本完成，目前已经开始对光束线和实验站提供服务。本报告中将会介绍SHINE数据中心机房的建设概况，分享在建设过程中遇到的一些问题，以及如何我们是如何应对；同时分享目前4号井的高性能计算平台以及在线高速存储的建设情况，设备性能以及我们如何测试得到的性能等。最后简单介绍数据中心后期的规划以及对外合作等。
大型科学装置的骨干网络是装置控制运行的神经干线和科学数据共享的底座。其网络建设主要涵盖以下维度：物理网络架构采用Spine-Leaf架构，通过两层扁平化设计有效收敛路由表项、降低转发延迟，显著提升东西向数据吞吐效率。虚拟架构基于VXLAN协议封装数据报文，实现底层物理链路与上层业务网络的逻辑解耦，满足大规模数据隔离与灵活扩展需求。路由规划在Underlay层部署OSPF动态路由保障底层连通性，Overlay层引入BGP...
本报告详细阐述了基于Harvester 超融合基础设施与Rancher Kubernetes 管理平台构建统一资源管控体系的完整实践。项目通过开发Foreman 自动化部署模板，实现了 Harvester 及 RKE2 Kubernetes 集群的快速、标准化部署。通过将 Harvester 无缝集成至 Rancher 平台，成功达成了对虚拟化资源（VM）与容器化资源（K8s 集群）的统一视图管理与生命周期自动化。目前，该平台已稳定Prometheus 监控系统puppet+xman等核心业务，目前正在搭建HAIk8s以及Dirac等服务。验证了其在提升运维效率、优化资源利用及支持业务敏捷交付方面的显著价值，为构建现代化、自动化的云原生基础设施提供了一套行之有效的落地方案。
HEPS是第四代高能同步辐射光源，计划于2026年6月正式投入运行。凭借高亮度和先进的探测技术，HEPS一期14条光束线预计每年将产生超过200 PB的实验数据。这些数据涵盖成像、衍散射和谱学等多种实验方法，在数据量、吞吐率和处理复杂性上差异巨大，为大规模科学数据处理带来了严峻挑战。
为应对这些挑战，我们开发了通用科学数据处理框架DAISY（Data Analysis Integrated Software...
随着同步辐射生物小角散射（BioSAXS）实验向高通量、自动化与智能化方向发展，科学数据处理与计算分析面临新的挑战与机遇。依托上海同步辐射光源建成的国家蛋白质科学研究（上海）设施BioSAXS线站BL19U2，构建了覆盖样品信息管理、自动采集、在线处理、结构分析与结果输出的一体化数据处理平台，实现了SEC-SAXS、时间分辨SAXS等实验模式下的数据自动化流转与实时反馈。平台集成背景扣除、Guinier分析、距离分布函数反演、三维模型重构及多尺度模型拟合等算法模块，支持高通量结构表征与标准化报告生成。同时，围绕核酸递送系统、脂质纳米颗粒及蛋白复合物等应用场景，建立实验-结构-功能关联数据库，探索基于大模型与智能体的实验推荐、异常识别及构效关系预测框架。相关工作为先进光源科学数据治理、AI赋能科学计算及大科学装置智能化运行提供了实践基础。
全散射包含反映平均结构信息的Bragg散射与反映无序结构信息的弥散散射，是研究结构无序的重要实验表征手段。然而，弥散散射信号通常较为微弱，有时与噪音很难直接区分，使得相关实验的精准测量与数据的合理分析解读充满挑战。本报告将详细介绍全散射实验，数据处理与分析的流程与特点，突出精准合理的全散射研究在材料结构与性能构效关系中的重要作用。
结合了衍射与对分布函数的中子全散射技术，是获取材料多尺度结构信息（如短程有序、非晶态、纳米晶、界面等）的关键表征手段。近年来，随着中子源与谱仪技术的进步，数据处理策略也在不断演进，显著提升了全散射方法结构解析能力与适用范围。本研究系统梳理了中子全散射当前主流数据分析策略，基于中国散裂中子源多物理谱仪（CSNS-MPI）的实践经验，给出其数据预处理与归一化流程，继而阐述了结构建模的正向拟合方法及其在晶体、非晶材料等领域的广泛应用。最后，讨论了近年来新兴的机器学习在加速拟合及实现高通量对分布函数解析中展现出的巨大潜力。
微区衍射基于同步辐射的微聚焦光源，通过结合扫描模式及原位实验环境，可以实现对样品的高空间分辨和高时间分辨表征，从而解析材料的结构-性能关系。目前国内外的新一代同步辐射光源都建有专门的微区衍射线站。但是微区衍射技术的高空间分辨在提供更加精细的结构信息同时，也造成数据洪流问题。目前在四代同步辐射光源的微区衍射实验数据量可以轻易达到TB级别。此外，针对特殊材料，如块状合金或薄膜样品，需要引入专门衍射模式，这也造成数据分析难度的大幅提升。因此，本报告将讨论微区衍射的数据解析，包括数据清洗，预处理及可视化，同时对比传统的衍射数据分析方法与基于机器学习辅助的分析方法，并展望人工智能在微区衍射技术上的应用。
人工智能快速发展的当下，各类分析软件正经历从以数理公式为基础的传统计算模式，向以模型与数据集为核心的训练分析模式的转变。生物大分子结构分析软件同样面临这一转型。本报告将回顾本团队过去几年在该领域的研究工作，探索一条适应未来发展趋势的研究道路。
金属及合金材料被广泛用于核能领域，核材料的微观结构演化对核反应堆安全运行至关重要。原子尺度点缺陷广泛存在于金属材料中，如单空位、空位团、空位-溶质复合体与溶质团簇等，此类结构往往是材料纳米-微米尺度微观结构演化的起点。正电子湮没谱学（PAS）被广泛用于研究材料的原子尺度结构，利用理论模拟与实验相结合的分析探测手段，实现缺陷尺寸和浓度更精确的定量分析，对全面理解缺陷演化规律具有重要意义。通过建立标准化数据存储，实现正电子科学的发展和推广。
复杂体系的微观作用机制是材料、能源、医学等领域的核心挑战，单一的实验或计算手段往往难以同时实现宏观性能与微观机制的精准关联。大科学装置同步辐射技术可实现原子级的高精度结构表征，但对实验现象背后的作用机制的深度解析仍需理论计算的支撑；理论计算的预测结果也急需大科学装置的验证，以确保其可靠性与实际意义。
针对这一问题，我们建立了密度泛函理论（DFT）量化计算与分子动力学（MD）模拟协同上海光源同步辐射实验的研究范式，在储能、核医学、海水提铀等多个前沿领域开展了系列研究：一方面，我们通过 DFT 计算与MD模拟，解析了同步辐射...
同步辐射真空紫外光电离质谱技术在燃烧、催化和大气化学等复杂反应体系研究中具有重要作用，可用于关键物种鉴别、反应中间体捕获和温度依赖反应机理分析。然而，相关实验通常产生大量能量扫描和温度扫描谱图，数据解析涉及定标、寻峰、积分、归一化和多物种判别等连续步骤，人工处理不仅效率较低，也不利于结果复现和跨实验比较。针对这一问题，本文发展了一套面向同步辐射光电离质谱实验的数据处理与 PICS...
High Energy Photon Source（HEPS，高能同步辐射光源）位于北京，是一座面向多学科科学创新与高技术发展的先进公共科研设施。HEPS 计划于 2026 年建成并投入运行。该装置将提供具有高能量、高亮度和高相干性的同步辐射光，其空间分辨率、时间分辨率和能量分辨率分别可达到纳米、皮秒和毫电子伏特量级，使其成为世界上最亮的第四代同步辐射光源之一。
在运行过程中，HEPS 将产生海量、异构且具有高度时效性的实验数据，这对计算资源调度、数据处理效率以及分析环境的灵活性提出了巨大挑战。为应对实验数据类型多样化、分析流程异构化以及用户计算需求动态变化等问题，本工作融合多种数据分析场景，构建了一套面向 HEPS...
基于高能所的openDrsai智能体开发框架，开发了专用于中子散射数据分析的智能体Rongzai。该智能体集成了分别基于GSASII引擎和Z-Rietveld引擎的粉末中子衍射精修功能以及基于sasView的中子小角散射数据拟合功能，可以实现相应数据的自动精修和拟合。经过测试，Rongzai能够在通用的数据精修中达到甚至超过人类专家的水平。此外，该智能体能够进行更加专业的数据分析工作，例如实现锂电池材料数据的Li-Ni混排精修，给出专业的数据分析建议等。展现出了其在复杂、专业数据分析领域的强大协作潜力。
本文利用中国散裂中子源研究团队开发的蒙特卡洛模拟系统Prompt，结合从头计算的材料物理模型，对中子在样品、样品环境及谱仪探测系统中的吸收、散射与探测过程进行了建模，并获得了可与实验原始数据直接对比的探测器响应。模拟结果可进一步用于实验原始数据的规约、分析与修正。在此基础上，本文发展了基于全物理蒙特卡洛模拟框架的实验数据修正新方法，用于处理吸收、多次散射和非弹性散射效应等主要畸变效应。该方法减少了传统的解析和半经验数据修正方法带来的系统性误差。
该全物理修正方法的底层依赖于由Prompt、NCrystal与BzScope联合构成的计算框架。Prompt作为核心输运引擎，负责处理任意几何构型下的光线追踪与蒙特卡洛粒子输运。针对次级散射、显著的非弹性及相干效应，系统集成了热中子散射物理库NCrystal以及专用的截面计算工具BzScope。前者提供了由材料原子结构决定的微观散射物理...
中国人民大学物理学院联合中国原子能科学研究院基于国家重大科研仪器设备研制专项的经费支持，在中国先进研究堆上成功研制出两台具有国际先进水平的中子散射谱仪“行知”和“博雅”。两台谱仪于2019年顺利通过国家验收并稳定对国内外用户开放运行至今[1,5]。
“行知”和“博雅”可以实现入射中子能量在2.5 meV~19...
随着高能同步辐射光源（HEPS）建设与运行过程中实验数据规模的持续增长，数据存储、传输与管理面临越来越大的挑战。如何在保证数据完整性和可用性的前提下提高存储效率、降低资源消耗，已成为科学数据管理领域的重要研究内容。数据压缩技术作为提升存储利用率和传输效率的重要手段，在科学装置数据管理中发挥着关键作用。然而，由于不同类型数据在结构特征和统计特性方面存在差异，不同压缩策略的适用性和性能表现也有所不同，传统依赖经验或人工测试的方法难以满足海量数据环境下的应用需求。
针对上述问题，本文围绕HEPS科学数据开展压缩算法自动推荐方法研究。通过构建数据压缩性能评测体系，对典型实验数据的压缩特性进行分析，研究数据特征与压缩性能之间的关联关系，探索建立面向科学数据的智能压缩决策机制，实现压缩策略的自动化选择与优化。在研究过程中，重点关注不同数据类型在压缩效率、存储收益以及计算开销等方面的差异，为...
面向大科学装置数据处理与分析中存在的流程分散、算法接入方式不统一、环境切换频繁以及重复开发较多等问题，围绕科学数据处理流程的统一组织流程开展实践研究。以 KNIME...
