· 月球探测

日本探月任务“月球狙击手”发射升空，预计 2024 年登陆月球

日本种子岛 SLIM 发射现场来源：共同社

9 月 7 日，。该任务也被称为“月球狙击手”，如果成功，SLIM 将成为日本首个登陆月球的航天器，日本也将有望在印度之后，成为世界上第五个成功登陆月球的国家。

根据计划，。一旦登陆成功，探测器将使用“多波段光谱相机”分析岩石成分，揭示月球起源。2022 年 12 月，日本商业航天企业 ispace 曾在美国发射“HAKUTO-R”月球着陆器，但在 2023 年 4 月进入着陆进程后失联，数据分析结果推测其撞击月面的可能性较大，探月计划失败。

此次发射的 H-IIA 火箭还携带了 JAXA、美国航天局和欧洲航天局合作的，将探测宇宙的高能 X 射线信号，帮助天文学家研究宇宙结构演变、宇宙物质分布、星系中心黑洞形成等问题。（共同社，澎湃新闻，space.com）

· 物质科学

物理学家首次探测到氧-28，引发维持核结构的力量的新思考

近日，（²⁸O）。长期以来，科学家一直预测这种同位素会异常稳定，但初步观察结果却表明它在形成后迅速分解，这一发现颠覆了既有的理论。

当前的理论认为，当原子核中质子和中子的数量达到一定的“幻数”（magic number），如 2、8、20、28、50、82 和 126 时，原子核结构将会变得异常稳定。最常见的氧同位素 ¹⁶O 被认为具有“双幻数”（doubly magic），因为它的质子和中子数都是 8，均为幻数。研究团队利用放射性同位素流，用钙-48 同位素轰击铍靶，从而产生氟-29 同位素，然后将 ²⁹F 撞击到液氢屏障上，生成 ²⁸O。虽然 ²⁸O 迅速分解，但研究团队通过检测其衰变产物成功确认了其存在。这一形成后立即解体的同位素行为引发了有关核力的新思考，该研究成果近期发表于（Nature），。（Nature News）

· 学术出版

僵持近 7 年，德国终与爱思唯尔达成开放获取出版协议

据《科学》新闻（Science News）报道，。该项为期 5 年的新协议允许德国学者以优惠价格在爱思唯尔旗下期刊发表开放获取或免费阅读类型的论文，同时签署协议的德国机构将无需额外付费获得爱思唯尔 2600 多种期刊的访问权限。

自 2014 年成立时起，Project DEAL 就致力于将德国学者的研究成果拉出付费墙，希望论文发表后可以向读者免费开放。但 2016 年起，德国多所研究机构和高校与爱思唯尔的谈判因定价问题纷纷陷入僵局。由于迟迟无法续约，2017 年起德国的数百所科研机构和高校就不再能够访问爱思唯尔旗下期刊。此次是双方在僵持近 7 年后终于达成的新协议。根据协议内容，德国学者在爱思唯尔混合型期刊上发表论文的定价为每篇 2250 欧元，《细胞》出版社（Cell Press）及《柳叶刀》（The Lancet）系列期刊的定价为每篇 6450 欧元，并且每年需要接受 3% 和 4% 的费用涨幅。《科学》新闻报道称，爱思唯尔提供给 Project DEAL 的混合期刊费用标准低于 Wiley 和 Springer Nature 此前与 Project DEAL 达成的定价，并且考虑到《细胞》出版社部分顶级期刊的论文发表费高达 8000~9000 欧元，因此每篇 6450 欧元的定价已经属于大幅优惠。对于爱思唯尔的完全开放获取期刊，德国学者将能获得 15%~20% 的费用折扣。

根据 Project DEAL 的估计，德国机构每年将向爱思唯尔支付 3000 万~3500 万欧元的论文发表费用，这与 2016 年双方协商订阅和开放获取协议时的费用相比，减少了约 40%。（Science News）

· 环境健康

管道密封胶圈可能将有害化合物泄露到饮用水中

图片来源：论文

管道设备中的橡胶材质密封件（垫圈之类）含有一些有助于材料软化和抗腐蚀的添加剂（DPG和 6PPD），这可能会泄露到流经管道的饮用水中。之前研究已经发现，DPG和 6PPD 等橡胶添加剂可以与模拟饮用水中的氯化物（消毒剂）发生反应，生成多种氯化化合物。由新加坡南洋理工大学领导，9 月 6 日发表于（Environmental Science & Technology Letters）的一项新研究显示，。而具有潜在致基因突变性的 CC₁₁ 也在 10% 的样品中被检测到。为确定这些化合物的来源，研究团队将七种商用设备的橡胶 O 形圈和垫圈在含有氯化物和不含有氯化物的水中放置两周后检测水中化合物含量，证明了橡胶管道密封件会向水中释放 DPG 和 6PPD。（美国化学会）

· 人工智能

人工智能系统能够根据分子结构描述气味

《自然》新闻（Nature News）报道，由美国谷歌公司和宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）领导的研究训练出了一种，该系统对气味的描述通常与受过训练的人类给出的描述相似。

研究者训练人工智能描述了大约 5000 种气味，并分析了每种气味的化学结构，以确定结构和香气之间的关系。该系统识别出了大约 250 种特定化学结构与气味的相关性。研究人员将这些相关性结合成一个主要气味图（POM），供人工智能预测新分子的气味时参考。该方法训练的人工智能系统对于气味的预测往往非常接近人类给出的平均反应。但 POM 并没有揭示出人类嗅觉背后的生物学原理——如，不同的分子是如何与人类鼻子中约 350 个气味受体相互作用的。未来的研究方向是找出不同气味是如何相互结合和竞争，并塑造人脑对于气味的不同理解，但这可能非常困难: 仅 100 个分子在 10 个不同的组合中混合就会产生 17 万亿个变化，而且气味的组合的数量可能非常庞大，使计算机无法分析。相关论文 8 月 31 日发表于（Science）。（Nature News）

日本探月任务“月球狙击手”发射升空；​物理学家首次探测到氧-28 | 科研圈日报

日本探月任务“月球狙击手”发射升空；物理学家首次探测到氧-28 | 科研圈日报