Thomson parabola and time-of-flight detector cross-calibration methodology on the ALLS 100 TW laser-driven ion acceleration beamline
Notice bibliographique
Résumé
We report on the cross-calibration of Thomson Parabola (TP) and Time-of-Flight (TOF) detectors as particle diagnostics, implemented on the most recent setup of the ALLS 100 TW laser-driven ion acceleration beamline. The Microchannel Plate (MCP) used for particle detection in the TP spectrometer has been calibrated in intensity on the tandem linear accelerator at the Université de Montréal. The experimental data points of the scaling factor were obtained by performing a pixel cluster analysis of single proton impacts on the MCP. A semi-empirical model was extrapolated and fitted to the data to apply the calibration also to higher kinetic energies and to extend it to other ion species. Two TOF lines using diamond detectors, placed at +6° and −9° with respect to the target-normal axis, were benchmarked against the TP spectrometer measurements to determine the field integrals related to its electric and magnetic dispersions. The mean integral proton numbers obtained on the beamline were about 4.1 × 1011 protons/sr with a standard deviation of 15% in the central section of the spectrum around 3 MeV, hence witnessing the high repeatability of the proton bunch generation. The mean maximum energy was of 7.3 ± 0.5 MeV, well in agreement with similar other 100 TW-scale laser facilities, with the best shots reaching 9 MeV and nearly 1012 protons/sr. The used particle diagnostics are compatible with the development of a high-repetition rate targetry due to their fast online readout and are therefore a crucial step in the automation of any beamline.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».