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編輯：犀牛 好困

【新智元導讀】歐洲核子研究中心（CERN）的大型強子對撞機（LHC）剛剛實現了一項令人震驚的壯舉：將鉛轉化為黃金！這一「點石成金」的過程雖然僅持續約一微秒，且成本高昂，卻讓17世紀煉金術士的夢想在現代物理學中成真。

就在剛剛，物理學家們將十七世紀煉金術士的夢想變成了現實！

LHC實驗不會產生大量的金塊——但鉛離子束中的某些粒子可以在大約一微秒內轉化為黃金

• 好消息是，他們用大型強子對撞機（LHC）成功地把鉛變成了黃金。

• 壞消息是，整個過程只有短短一瞬間，而且成本高的嚇人。

這次神奇的「點石成金」術，發生在瑞士日內瓦附近的歐洲核子研究中心（CERN）。

在耗資數十億美元建成的LHC中，鉛離子發生了猛烈的對撞。

CERN的ALICE探測器

很久之前，化學家們就一直夢想著能把廉價的鉛轉化成昂貴的黃金。

但由于鉛的質子數是82，而金的質子數是79。這種數量上的差異靠化學方法完全沒戲。

然而，CERN的研究人員現在卻做到了！

他們讓鉛離子以接近光速對撞。但有些時候，這些離子不是正面撞上，而是擦肩而過。

這個時候，離子周圍的強電磁場可以產生一個能量脈沖，使得迎面而來的鉛原子核噴射出3個質子，神奇的事情發生了——

鉛原子變成了黃金！

LHC的ALICE實驗從碰撞產生的碎片中篩選出了這些「點石成金」的瞬間。

該團隊5月7日發表在頂刊《物理評論》上的分析中計算出，2015到2018年間，LHC的碰撞共產生了860億個金原子核——大約29萬億分之一克。

論文地址：https://journals.aps.org/prc/abstract/10.1103/PhysRevC.111.054906

這些極不穩定、飛速運動的金原子大多只存在了約1微秒，之后便撞到了實驗設備或分解成了其他粒子。

ZP和ZN中EMD事件發射高達七到八個中子的能量之間的相關性：ZPC與ZNC（左）和ZPA與ZNA（右）

每當LHC中的鉛離子相撞時，都會產生黃金，但目前只有ALICE實驗的探測器能捕捉到這個過程。

測量（圓圈）和通過 RELDIS（實線直方圖）計算的給定數量中子i伴隨單個質子在208Pb核的UPCs中的發射截面

ALICE團隊的物理學家Uliana Dmitrieva說，這項分析是「首次通過實驗系統地探測和分析LHC中黃金的產生」。

紐約石溪大學的物理學家Jiangyong Jia提到，CERN的另一個加速器SPS早在2002到2004年就觀察到了鉛轉變成金的現象。

但這次最新的實驗能量更高，產生黃金的概率更大，而且觀察到的結果也更加的清晰。

雖然成功實現了「點鉛成金」術，但是CERN的研究人員沒有計劃將煉金術作為副業。

他們表示，該實驗是為了更好地理解光子如何改變原子核，這將有助于提升LHC的性能。「理解此類過程對于控制束流質量和穩定性至關重要」，Jiangyong Jia說。

大型強子對撞機（LHC）

大型強子對撞機（LHC）有過輝煌的成果。

2012年時發現了希格斯玻色子，完成了物理學上的一次重大突破。

這次突破驗證了物理學家對宇宙中粒子和力的現有最佳解釋：標準模型。

LHC的建造成本已達92億美元，包括三次大的更新。第三代的LHC擁有更多數據、更好的探測器以及創新方法。

大型強子對撞機2018-22年停機期間，ALICE實驗的探測器進行了改進

「我們現在真是滿懷激情地開始，」墨西哥普埃布拉自治大學（BUAP）的粒子物理學家Isabel Pedraza說，「我相信第三輪運行會讓我們看到些新東西。」

更高能量與更多數據

經過粒子加速器的升級改造，第三代LHC將以13.6萬億電子伏特（TeV）的能量撞擊質子——比第二輪的13萬億電子伏特略高。

更高的能量撞擊應該會增加碰撞產生粒子的機會，尤其是在一些理論認為可能隱藏新物理的高能區域，CERN束流運行負責人Rende Steerenberg說。

LHC的粒子束也會更密集，增加碰撞概率。

這將使LHC能更長時間保持峰值碰撞率，最終讓實驗記錄的數據量相當于前兩代的總和。

為了應對數據洪流，LHC的探測器——捕捉碰撞噴射粒子并測量的傳感器——也進行了升級，使其更高效、更精準。

LHC的研究人員一直面臨一個大難題是：碰撞產生的數據太多，能存儲下來的卻少得可憐。

機器每秒讓粒子束碰撞4000萬次，每次質子-質子碰撞（稱為「事件」）可能會噴出數百個粒子。系統必須從中挑出最有趣的事件，扔掉大部分數據。

比如，在LHC的四大實驗之一的CMS中，內置的硬件觸發器會根據粒子的能量等屬性，每秒粗略篩選出約10萬個事件，然后軟件再從中挑出大約1000個進行完整重建和分析。

現在數據量更大，觸發系統得篩選更多事件。

一個改進是引入了原本為視頻游戲設計的GPU（圖形處理單元）芯片。

這些芯片比傳統處理器更快地重建粒子軌跡，讓軟件能以更高標準、更快速度地掃描數據，從而捕捉到以前可能被漏掉的奇怪碰撞事件。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01484-3

https://www.nature.com/articles/d41586-022-01388-6