SNM Detection with a Large Water Cerenkov Detector
Notice bibliographique
Résumé
Special Nuclear Material (SNM) can either spontaneously fission, or be induced to do so. Either case results in neutron emission. Since neutrons are highly penetrating and difficult to shield, they could, potentially, be detected escaping even a well shielded cargo container. Obviously, if the shielding is sophisticated, detecting it would require a highly efficient detector with close to 4{pi} solid angle coverage. Water Cerenkov detectors may be a cost effective way to achieve that goal if it can be shown that the neutron capture signature is large enough and if sufficient background rejection can be employed as detectors get larger. In 2008 the LLNL Advanced Detector Group reported the successful detection of neutrons with a 1/4 ton gadolinium doped water Cerenkov prototype. We have now built a 4 ton version. This detector is not only bigger, it was designed with photon detection efficiency in mind from the beginning. We are employing increased photocathode coverage and more reflective walls, coated with PTFE. The increased efficiency should allow better energy resolution. We expect that the better diffusive wall reflectivity will reduce the overall dependence of the detector response on particle direction, again producing a more consistent response. We also believe that as detectors get larger, both uncorrelated and correlated backgrounds due to gamma-rays and cosmic ray interactions near the detector will increase. To prove the effectiveness of the technology we must develop new ways to reject these backgrounds while maintaining our sensitivity to SNM neutrons. Better energy resolution will enable us to reject more of the low energy gamma-ray backgrounds on this basis. Overcoming cosmic ray induced neutrons is perhaps an even larger concern as detectors get larger. Our detector is designed so that we can test various segmentation schemes - effectively dividing the detector up into smaller ones. In this presentation, we will describe our detector in detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».