Journal of Experimental and Theoretical PhysicsJournal of Experimental and Theoretical PhysicsЖурнал экспериментальной и теоретической физики0044-45103034-641XThe Russian Academy of Sciences14539010.31857/S0044451023040090LVJOHJArticlesСтатьиResearch ArticleSignal Separation from Thermal Neutrons in Electron–Neutron Detectors Using Convolutional Neural Nets in the ENDA ExperimentВыделение сигналов от тепловых нейтронов в электронно-нейтронных детекторах с использованием сверточных нейронных сетей в эксперименте ENDAKurinovK. OКуриновК. Оkyrinov.ko@gmail.comKuleshovD. AКулешовД. Аkyrinov.ko@gmail.comLagutkinaA. AЛагуткинаА. Аkyrinov.ko@gmail.comSten'kinYu. VСтенькинЮ. Вkyrinov.ko@gmail.comShchegolevO. BЩеголевО. Бkyrinov.ko@gmail.comInstitute for Nuclear Research, Russian Academy of SciencesИнститут ядерных исследований Российской академии наукMoscow Institute of Physics and TechnologyМосковский физико-технический институт150420231634NO4 (2023)№4 (2023)52453024112023Copyright ©; 2023, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2023, Российская академия наук2023Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.rcsi.science/0044-4510/article/view/145390

The electron–neutron detector array (ENDA) is being created in China within the large high-altitude air shower observatory (LHAASO) project. The concept of the array is to simultaneously record the electromagnetic and hadronic components of extensive air showers (EAS) with EN detectors. To estimate the number of hadrons in an EAS, the array detectors record secondary thermal neutrons delayed relative to the shower front. Some of the delayed pulses are created by the simultaneous passage of several charged particles through the scintillator (the signal from one particle lies below the detection threshold) and by the photomultiplier noise. We propose a neutron pulse separation method for EN detectors using convolutional neural networks and make a comparison with the baseline method being currently applied at the installation.

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.

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