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Enregistrement W4391158894 · doi:10.48550/arxiv.2401.12034

Unfolding environmental $γ$ flux spectrum with portable CZT detector

2024· preprint· en· W4391158894 sur OpenAlexfundno aff
Taiyuan Liu, Mingxuan Xue, H. Peng, K. K. Zhao, Deyong Duan, Yichao Wang, Changqing Feng, Yifeng Wei, Zizong Xu, Xiaolian Wang

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of TorontoMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésDetectorPhysicsFlux (metallurgy)Spectrum (functional analysis)Monte Carlo methodCalibrationGamma rayComputational physicsSeries (stratigraphy)TransferabilityStatistical physicsNuclear physicsOpticsStatisticsMaterials scienceQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental $γ$-rays constitute a crucial source of background in various nuclear, particle and quantum physics experiments. To evaluate the flux rate and the spectrum of $γ$ background, we have developed a novel and straightforward approach to reconstruct the environmental $γ$ flux spectrum by applying a portable CZT $γ$ detector and iterative Bayesian unfolding, which possesses excellent transferability for broader applications. In this paper, the calibration and GEANT4 Monte-Carlo modeling of the CZT detector, the unfolding procedure as well as the uncertainty estimation are demonstrated in detail. The reconstructed spectrum reveals an environmental $γ$ flux intensity of $3.3\pm 0.9\times 10^{7}$~ (m$^2\cdot$sr$\cdot$hour)$^{-1}$ ranging from 73 to 3033~keV, along with characteristic peaks primarily arising from $^{232}$Th series, $^{238}$U series and $^{40}$K. We also give an instance of background rate evaluation with the unfolded spectrum for validation of the approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,153
Écart entre enseignants0,133 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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