Homogeneity of neutron transmission imaging over a large sensitive area with a four-channel superconducting detector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We previously proposed a method to detect neutrons by using a current-biased kinetic inductance detector (CB-KID), where neutrons are converted into charged particles using a 10 B conversion layer. The charged particles are detected based on local changes in kinetic inductance of X and Y superconducting meanderlines under a modest DC bias current. The system uses a delay-line method to locate the positions of neutron- 10 B reactions by acquiring the four arrival timestamps of signals that propagate from hot spots created by a passing charged particle to the end electrodes of the meanderlines. Unlike conventional multi-pixel imaging systems, the CB-KID system performs high spatial resolution imaging over a 15 mm × 15 mm sensitive area using only four channel readouts. Given the large sensitive area, it is important to check the spatial homogeneity and linearity of detected neutron positions when imaging with CB-KID. To this end we imaged a pattern of 10 B dot absorbers with a precise dot pitch to investigate the spatial homogeneity of the detector. We confirmed the spatial homogeneity of detected dot positions based on the distribution of measured dot pitches across the sensitive area of the detector. We demonstrate potential applications of the system by taking a clear transmission image of tiny metallic screws and nuts and a ladybug. The image was useful for characterizing the ladybug noninvasively. Detection efficiencies were low when the detector was operated at 4 K, so we plan to explore raising the operating temperature towards the critical temperature of the detector as a means to improve counting rates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».