SU‐F‐T‐239: Evaluation of Plastic Scintillator Light Output for Various Lead Doping Concentrations: Towards LET Detection
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This work seeks to develop a beam quality meter using multiple differently doped plastic scintillators that are thus intrinsically beam‐quality dependent. Plastic scintillators spontaneously emit visible light upon irradiation; the amount of light produced is dependent on stopping power (closely related to LET) according to Birks’ law. Doping plastic scintillators can be used to tune their sensitivity to specific LET ranges. Methods: GEANT4.10.1 Monte Carlo (MC) was used to evaluate the response of various scintillator dopant combinations. MC radiation transport and scintillator light response were validated against previously published literature. Current work involves evaluating detector response experimentally; to that end, a detector prototype with interchangeable scintillator housing was constructed. Measurement set‐up guides light emitted by the scintillator to a photomultiplier tube via a glass taper junction coupled to an optical fiber. The resulting signal is measured by an electrometer, and normalized to dose readout from a diode. Measurements have been done using clinical electron and orthovoltage beams. MC response (simulated scintillator light normalized to dose scored inside the scintillating volume) was evaluated for four different LET radiations for an undoped and 1%Pb doped scintillator (σ=0.85%). Simulated incident electrons included: 0.05, 0.1, 0.2, 6, 12, and 18 MeV; these energies correspond to a range of stopping power (related to LET) values ranging from 1.824 to 11.09 MeVcm2g−1 (SCOL from NIST‐ESTAR). Results: Initial MC results show a distinct divergence in scintillator response as LET increases. The response for undoped plastic scintillator indicated a 35.0% increase in signal when going from 18 MeV (low LET) to 0.05 MeV (high LET) while 1%‐Pb doped scintillator indicated a 100.9% increase. Conclusion: After validating MC against measurement, simulations will be used to test various concentrations (2%, 4%, 6%) of different high‐Z material dopants (W, Mo) to optimize the scintillator types for the beam quality meter. NSERC Discovery Grant RGPIN‐435608
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».