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Enregistrement W4402480055 · doi:10.1103/physrevc.110.035807

Time projection chamber for GADGET II

2024· article· en· W4402480055 sur OpenAlexaff
Ruchi Mahajan, T. Wheeler, E. C. Pollacco, C. Wrede, H. Álvarez-Pol, A. Andalib, A. Anthony, Y. Ayyad, D. Bazin, Tamas Budner, M. Cortesi, J. Dopfer, M. Friedman, B. Jain, A. Jaros, D. Pérez–Loureiro, B. Mehl, R. De Oliveira, Saiprasad Ravishankar, L. J. Sun, J. Surbrook

Notice bibliographique

RevuePhysical review. C · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésGadgetTime projection chamberProjection (relational algebra)Computer scienceComputer graphics (images)TelecommunicationsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The established Gaseous Detector with Germanium Tagging (GADGET) detection system is used to measure weak, low-energy $\ensuremath{\beta}$-delayed proton decays. It consists of the Gaseous Proton Detector equipped with a MICROMEGAS (MM) readout to detect protons and other charged particles calorimetrically, surrounded by the Segmented Germanium Array (SeGA) for high-resolution detection of prompt $\ensuremath{\gamma}$ rays.Purpose: To upgrade GADGET's Proton Detector to operate as a compact time projection chamber (TPC) for the detection, three-dimensional imaging and identification of low-energy $\ensuremath{\beta}$-delayed single- and multiparticle emissions mainly of interest to astrophysical studies.Method: A new high granularity MM board with 1024 pads has been designed, fabricated, installed, and tested. A high-density data acquisition system based on generic electronics for TPCs (GET) has been installed and optimized to record and process the gas avalanche signals collected on the readout pads. The TPC's performance has been tested using a $^{220}\mathrm{Rn}\phantom{\rule{4pt}{0ex}}\ensuremath{\alpha}$-particle source and cosmic-ray muons. In addition, decay events in the TPC have been simulated by adapting the attpcroot data analysis framework. Furthermore, a novel application of two-dimensional convolutional neural networks for GADGET II event classification is introduced. The optimization of data throughput is also addressed.Results: The GADGET II TPC is capable of detecting and identifying $\ensuremath{\alpha}$ particles as well as measuring their track direction, range, and energy. The extracted energy resolution of the GADGET II TPC using P10 gas is about 5.4% at 6.288 MeV ($^{220}\mathrm{Rn}\phantom{\rule{4pt}{0ex}}\ensuremath{\alpha}$ events), computed using charge integration. Based on a systematic simulation study, we estimated the detection efficiency of the GADGET II TPC for protons and $\ensuremath{\alpha}$ particles, respectively. It has also been demonstrated that the GADGET II TPC is capable of tracking minimum-ionizing particles (i.e., cosmic-ray muons). From these measurements, the electron drift velocity was measured under typical operating conditions. In addition to being one of the first generation of micropattern gaseous detectors (MPGDs) to utilize a resistive anode applied to low-energy nuclear physics, the GADGET II TPC will also be the first TPC surrounded by a high-efficiency array of high-purity germanium $\ensuremath{\gamma}$-ray detectors.Conclusions: The TPC of GADGET II has been designed, fabricated, and tested and is ready for operation at the Facility for Rare Isotope Beams for radioactive-beam-line experiments.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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