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Enregistrement W4408100537 · doi:10.1109/tns.2025.3546965

Simulation Study of Photon-to-Digital Converter (PDC) Timing Specifications for LoLX Experiment

2025· article· en· W4408100537 sur OpenAlexafffund
Nguyen V. H. Viet, Alaa Al Masri, M. Nomachi, Marc‐André Tétrault, S. Al Kharusi, T. Brunner, Christopher M. Chambers, B. Chana, A. De St. Croix, Eamon Egan, M. Francesconi, D. Gallacher, L. Galli, P. Giampa, D. Goeldi, J. Lefebvre, C. Malbrunot, P. Margetak, Juliette Martin, Thomas McElroy, M. Patel, B. Rebeiro, F. Retière, El Mehdi Rtimi, L. Rudolph, S. Viel, Liang Xie

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensTRIUMFCarleton UniversitySnolabMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundOsaka University
Mots-clésPhysicsComputer sciencePhotonConvertersElectronic engineeringElectrical engineeringEngineeringVoltageOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Light-only Liquid Xenon (LoLX) experiment is a prototype detector aimed at studying liquid xenon (LXe) light properties and various photodetection technologies. LoLX is also aimed to quantify LXe’s time resolution as a potential scintillator for 10-ps time-of-flight positron emission tomography (TOF-PET). Another key goal of LoLX is to perform a time-based separation of Cerenkov and scintillation photons for new background rejection methods in LXe experiments. To achieve this separation, LoLX is set to be equipped with photon-to-digital converters (PDCs), a photosensor type that can provide a timestamp for each observed photon. To guide the PDC design, we explore the requirements and potential outcomes for time-based Cerenkov separation. We use a PDC simulator, whose input is the light information from the Geant4-based LoLX simulation model, and evaluate the separation quality against time-to-digital converter (TDC) parameters of the PDCs. Compared with the current filter-based approach, the simulations predict a few different configurations that offer a Cerenkov separation level increase from 50% to 66% when using PDCs and time-based separation. A separation of 65% is also achievable with just 16 TDCs for 14 400 micro-cells per PDC, or one TDC per 2.25 mm2. These simulation results will lead to a specification guide for the upcoming PDC design as well as expected results to compare against future PDC-based experimental measurements. In the longer term, the overall LoLX results will assist large LXe-based experiments and motivate the assembly of an LXe-based TOF-PET demonstrator system.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,307

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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