基于Triple GEM结构的高探测效率快中子成像谱仪研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11605086
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2804.粒子探测技术
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

At present, the measurement of fast neutron based on MPGD (Micro-pattern Gas Detector) structure has some weaknesses, such as low accuracy and efficiency. This project is proposed to carry out a fundamental research on the spectrometer detection principle and techniques of fast neutron based on a novel multi-layers polyethylene converter structure. The Triple GEM detector, which has some excellent performances and couples with the multi-layers polyethylene fast neutron converter module processed by 3D printing technology, will be used in this project. In theory, the optimal design parameters of the fast neutron detection spectrometer and the fast neuron unfolding spectrum algorithm which applicable to the micro-pattern gas detector will be investigated. In experiment, the preliminary construction of the fast neutron detection based on the multi-layers converter structure,the effect of the distribution of fast neutron energy spectra on the unfolding spectral accuracy together with the function of detection efficiency and also the influence of the metallized polyethylene conversion structure on fast neutron imaging will be studied. The 3D printing technology will be employed in the Micro-pattern Gas Detector to hopefully decrease the effect of internal electric field distortion caused the conversion layer surface roughness. Furthermore, the data readout with multi-channels pixel based on PXI bus, requirements of the neutron beam monitoring and industrial inspection applications,such as rapid diagnostic, can be responded. Therefore, this project is expected to use a simple and relatively efficient fast neutron detection scheme to improve detection efficiency and gain the purpose of fast neutron imaging. As a consequence, this project provides both theory basis and technology foundation for a fast neutron imaging spectral instrument which has a reliable performance.
针对基于微模式气体探测器结构的快中子测量准确性和效率不高的基本现状,本项目拟开展一种新型多层聚乙烯转化结构的快中子探测谱仪原理与技术的基础研究。提出将3D打印技术加工的多层聚乙烯模块耦合至性能优越的Triple GEM结构,理论上优化设计快中子探测谱仪参数,研究适用于气体探测器的快中子解谱方法。实验上初步搭建基于多层转化结构的快中子探测谱仪、探究快中子源能谱分布对解谱精度和探测效率的响应曲线,以及开展能量筛选层对快中子成像影响研究。本项目将3D打印技术引入到微模式气体探测器中,有望减小转化层表面不平整造成的探测器内部电场畸变的影响;同时采用基于PXI总线的多路像素读出方式,响应中子束流监测和工业探伤等应用快速诊断的需求。本项目通过采用一套相对简单而且高效的快中子探测方案,达到提高快中子探测效率并获得快中子成像的目的,为下一步研发一种性能可靠的新型快中子成像谱仪打下良好的理论与技术基础。

结项摘要

中子探测器在束流监测、无损探伤、国防和安检等领域应用十分广泛。当前基于微结构气体探测器的快中子成像且具有高探测效率的研究是领域热点。本项目基于气体电子倍增器,在其漂移极耦合了堆栈式聚乙烯薄片作为快中子转化结构,实现了在有限的10cm内使聚乙烯层数提高到了100余层;并利用ANSYS和Garfield数值仿真包对转化层表面静电场、电子在窄小气隙内的输运进行了计算;通过GEANT4对影响快中子探测效率等因素进行了系统研究,量化了转化层的厚度、层数、形状和能量筛选层金属成分的影响;完成了适用于气体探测器的快中子解谱研究;掌握了多层转化结构的设计加工、搭建测试等技术。该成果为中子无损检测提供了一种技术选择,对工业探伤和国防安检都具有重大意义。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
MC模拟解析快中子谱解谱方法评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    核电子学与探测技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓冬;陈国祥
  • 通讯作者:
    陈国祥
新型M-THGEM结构探测器的蒙特卡罗模拟研究
  • DOI:
    10.11804/nuclphysrev.36.01.085
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    原子核物理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓冬;魏鑫
  • 通讯作者:
    魏鑫

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其他文献

Productivity of multiple fractures in a closed rectangular reservoir
封闭矩形油藏多裂缝产能
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    施二休
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    物理学报,53(10),3311~3315,2004(SCI,EI收录)
  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王晓冬

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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