Выделение сигналов от тепловых нейтронов в электронно-нейтронных детекторах с использованием сверточных нейронных сетей в эксперименте ENDA

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В рамках проекта LHAASO (Large High Altitude Air Shower Observatory) в Китае создается установка ENDA (Electron Neutron Detector Array). Концепция установки состоит в одновременной регистрации электромагнитной и адронной компонент широких атмосферных ливней (ШАЛ) с помощью эн-детекторов. Для оценки количества адронов в ШАЛ детекторы установки регистрируют вторичные тепловые нейтроны, задержанные относительно фронта ливня. При этом часть задержанных импульсов создается одновременным прохождением нескольких заряженных частиц через сцинтиллятор (сигнал от одной частицы лежит ниже порога регистрации), а также шумами фотоумножителя. В работе предлагается метод выделения нейтронных импульсов для эн-детекторов с применением сверточных нейронных сетей и проводится сравнение с базисным методом, применяемым в настоящее время на установке.

Об авторах

К. О Куринов

Институт ядерных исследований Российской академии наук

Email: kyrinov.ko@gmail.com
117312, Moscow, Russia

Д. А Кулешов

Институт ядерных исследований Российской академии наук

Email: kyrinov.ko@gmail.com
117312, Moscow, Russia

А. А Лагуткина

Московский физико-технический институт

Email: kyrinov.ko@gmail.com
141701, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, Russia

Ю. В Стенькин

Институт ядерных исследований Российской академии наук; Московский физико-технический институт

Email: kyrinov.ko@gmail.com
117312, Moscow, Russia; 141701, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, Russia

О. Б Щеголев

Институт ядерных исследований Российской академии наук; Московский физико-технический институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: kyrinov.ko@gmail.com
117312, Moscow, Russia; 141701, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, Russia

Список литературы

  1. Yu. V. Stenkin, Nucl. Phys. B Proc. Suppl. 196, 293 (2009).
  2. O. B. Shchegolev, V. V. Alekseenko, D. A. Kuleshov et al., J. Phys. Conf. Ser. 1690 (2020).
  3. Yu. V. Stenkin, V. V. Alekseenko, Danzengluobu et al., Bull.Russ. Acad. Sci. Phys. 85, 405 (2021).
  4. О. Б. Щеголев, В. В. Алексеенко, Ю. В. Стенькин и др., Изв. РАН, сер. физ. 83, 691 (2019).
  5. Ю. В. Стенькин, О. Б. Щеголев, Изв. РАН, сер. физ. 81, 541 (2017).
  6. Yu. V. Stenkin, V. V. Alekseenko, D. M. Gromushkin et al., Chinese Phys. C 37, 015001 (2013).
  7. G. Ranucci, Nucl. Instr. Meth. A 354, 389 (1995).
  8. F. Pino, L. Stevanato, D. Cester et al., J. Instrument. 10, T08005 (2015).
  9. J. K. Polack, M. Flaska, A. Enqvist et al., Nucl. Instr. Meth. A 795, 253 (2015).
  10. E. Doucet, T. Brown, P. Chowdhury et al., Nucl. Instr. Meth. A 954, 161201 (2020).
  11. T. S. Sanderson, C. D. Scott, M. Flaska et al., IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record (NSS/MIC), 199 (2012).
  12. J. Gri ths, S. Kleinegesse, D. Saunders et al., Machine Learning: Science and Technology 1, 045022 (2020).
  13. Д. М. Громушкин, А. А. Петрухин, Ю. В. Стенькин и др., Изв. РАН, сер. физ. 73, 425 (2009).
  14. Ю. В. Стенькин, В. В. Алексеенко, А. С. Багрова и др., Изв. РАН, сер. физ. 81, 179 (2017).
  15. W. S. Cleveland, American Statistician 35, 54 (1981).
  16. P. Refaeilzadeh, L. Tang, and H. Liu, Encyclopedia of Database Systems 5, 532 (2009).
  17. A. Paszke, S. Gross, F. Massa et al., Advances in Neural Information Processing Systems 32, 8026 (2019).
  18. J. Deng, J. Guo, T. Liu et al., arXiv: 1801.07698.
  19. L. Van der Maaten and G. Hinton, J. Machine Learning Res. 9, 2579 (2008).
  20. D. P. Kingma and J. Ba, arXiv:1412.6980.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

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».