Beam Transverse Phase Space Portrait Tomography at the High-Intensity Linear Accelerator of Hydrogen Ions

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

An implementation of the tomographic reconstruction of the beam transverse phase space portrait based on fast simultaneous algebraic reconstruction technique, which is rarely used in accelerator physics, is presented. The developed diagnostic procedure has been performed at the INR RAS high-intensity linear accelerator of hydrogen ions and has been experimentally tested in the beam energy range from several tens to several hundred MeV. The applicability of data from different beam-profile monitors is shown, and the tomographic method is compared to the standard transverse profiles method. A procedure for verifying reconstructed data is proposed for use in transfer matrix codes, and examples of its use in case of significantly nonelliptical phase portraits are presented

About the authors

A. I. Titov

Institute for Nuclear Research of the Russian Academy of Sciences (INR RAS); Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: aleksandr.titov@phystech.edu
117312, Moscow, Russia; 141700, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, Russia

S. E. Bragin

Institute for Nuclear Research of the Russian Academy of Sciences (INR RAS)

Email: aleksandr.titov@phystech.edu
117312, Moscow, Russia

O. M. Volodkevich

Institute for Nuclear Research of the Russian Academy of Sciences (INR RAS)

Email: aleksandr.titov@phystech.edu
117312, Moscow, Russia

S. A. Gavrilov

Institute for Nuclear Research of the Russian Academy of Sciences (INR RAS); Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Author for correspondence.
Email: aleksandr.titov@phystech.edu
117312, Moscow, Russia; 141700, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, Russia

References

  1. Forck P. Lecture Notes on Beam Instrumentation and Diagnostics. Germany, Darmstadt: Joint University Accelerator School, January – March, 2006. P. 71–74.
  2. Wiedemann H. Particle Accelerator Physics. Fourth Edition. Springer, 2015. https://doi.org/10.1007/978-3-319-18317-6
  3. Fraser J.S. // IEEE Trans. Nucl. Sci. 1979. NS-26. P. 1641. https://doi.org/10.1109/TNS.1979.4330456
  4. McKee C.B., O’Shea P.G., Madey J.M.J. // Nucl. Instrum. and Methods Phys. Res. Sect. A. 1995. V. 358. Iss. 1–3. P. 264. https://doi.org/10.1016/0168-9002(94)01411-6
  5. Asova G., Grabosch H.J., Groß M., Hakobyan L., Isaev I.V., Ivanisenko Y., Khojoyan M., Klemz G., Krasilnikov M., Mahgoub M., Malyutin D.A., Oppelt A., Otevrel M., Petrosyan B. et al. // FEL 2011 – 33rd International Free Electron Laser Conference. 2011. P. 543.
  6. Reggiani D., Seidel M., Allen C.K. // Proc. of IPAC’10. 2010. ttps://accelconf.web.cern.ch/IPAC10/papers/mope065.pdf
  7. Gavrilov S., Feschenko A., Reinhardt-Nickoulin P., Vasilyev I. // JINST. 2014. V. 9. P01011. https://doi.org/10.1088/1748-0221/9/01/P01011
  8. Malyutin D., Gross M., Isaev I., Khojoyan M., Kourkafas G., Krasilnikov M., Marchetti B., Otevrel M., Stephan F., Vashchenko G. // Nucl. Instrum. and Methods Phys. Res. Sect. A. 2017. V. 871. P. 105. https://doi.org/10.1016/j.nima.2017.07.043
  9. Lallement J.B., Bellodi G., Dimov V.A., Lombardi A.M., Yarmohammadi Satri M. // Proc. of LINAC2014. 2014. P. 913.
  10. Tan J. // Proc. of ARIES. 2021. https://agenda.ciemat.es/event/1229/contributions/2276/
  11. Cathey B., Cousineau S., Aleksandrov A., Zhukov A. // Phys. Rev. Lett. 2018. V. 121. P. 064804. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.064804
  12. Georgiev G.Z., Krasilnikov M. // Proc. of IBIC2019. 2019. (Malmö, Sweden, 08–12 September 2019) P. 586.https://doi.org/10.18429/JACoW-IBIC2019-WEPP029
  13. Hock K.M., Wolski A. // Nucl. Instrum. and Methods Phys. Res. Sect. A. 2013. V. 726. P. 8. https://doi.org/10.1016/j.nima.2013.05.004
  14. Crandall K.R. “TRACE 3-D Documentation”. Los Alamos National Laboratory, 1987. LA–11054-MS.
  15. Reinhardt-Nickoulin P., Bragin S., Mirzojan A., Vasilyev I., Volodkevich O., Feschenko A., Gavrilov S. // Proc. of RuPAC'12. 2012. P. 668.
  16. https://www.ni.com/en-us/support/model.pci-6259.html
  17. https://www.baslerweb.com/en/products/cameras/area-scan-cameras/ace/aca780-75gm/#
  18. https://www.ni.com/en-us/shop/labview.html
  19. Andersen A.H., Kak A.C. // Ultrasonic Imaging. 1984. V. 6. Iss. 1. P. 81. https://doi.org/10.1016/0161-7346(84)90008-7
  20. Jiang M., Wang G. // IEEE Transactions on Image Processing. 2003. V. 12. Iss. 8. P. 957. https://doi.org/10.1109/TIP.2003.815295
  21. Van der Walt S, Schönberger J.L., Nunez-Iglesias J., Boulogne F., Warner J.D., Yager N., Gouillart E., Yu T. // PeerJ. 2014. 2: e453. https://doi.org/10.7717/peerj.453
  22. Titov A.I., Gavrilov S.A. // Proc. Of RuPAC18. 2019. P. 489.

Supplementary files


Copyright (c) 2022 А.И. Титов, С.Е. Брагин, О.М. Володкевич, С.А. Гаврилов

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».