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Enregistrement W177695213

SNM detection by active muon interrogation

2024· article· en· W177695213 sur OpenAlexfundno aff
Andrew J. Jason, Haruo Miyadera, P.J. Turchi

Notice bibliographique

RevueOSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchDomestic Nuclear Detection OfficeDefense Threat Reduction AgencyTRIUMFU.S. Department of Homeland Security
Mots-clésMuonNuclear physicsPhysicsCharged particleProtonBeam (structure)Range (aeronautics)Muon colliderAtomic physicsParticle acceleratorOpticsIonMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muons are charged particles with mass between the electron and proton and can be produced indirectly through pion decay by interaction of a charged-particle beam with a target. There are several distinct features of the muon interaction with matter attractive as a probe for detection of SNM at moderate ranges. These include muon penetration of virtually any amount of material without significant nuclear interaction until stopped by ionization loss in a short distance. When stopped, high-energy penetrating x-rays (in the range of 6 MeV for uranium,) unique to isotopic composition are emitted in the capture process. The subsequent interaction with the nucleus produces additional radiation useful in assessing SNM presence. A focused muon beam can be transported through the atmosphere, at a range limited mainly by beam-size growth through scattering. A muonbeam intensity of > 10{sup 9} /second is required for efficient interrogation and, as in any other technique, dose limits are to be respected. To produce sufficient muons a high-energy (threshold {approx}140 MeV) high-intensity (<1 mA) proton or electron beam is needed implying the use of a linear accelerator to bombard a refractory target. The muon yield is fractionally small, with large angle and energy dispersion, so that efficient collection is necessary in all dimensions of phase space. To accomplish this Los Alamos has proposed a magnetic collection system followed by a unique linear accelerator that provides the requisite phase-space bunching and allows an energy sweep to successively stop muons throughout a large structure such as a sea-going vessel. A possible maritime application would entail fitting the high-gradient accelerators on a large ship with a helicopter-borne detection system. We will describe our experimental results for muon effects and particle collection along with our current design and program for a muon detection system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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