基于新升级的西藏 ASγ新联合实验开展原初宇宙线铁核能谱算法的研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:11603047
- 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:A1903.空间天文和高能天体物理技术和方法
- 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
- 项目参与者:张颖; 陈旭; 林钰晖;
- 关键词:
项目摘要
The origin of high-energy cosmic rays is considered one of the 21st century 11 critical scientific problems, and it has not been solved effectively so far. Considering that the different origin mechanisms of cosmic rays will predict different energy spectra of individual components and different chemical compositions, precise measurements of the energy spectrum and chemical composition of cosmic rays can be key pieces of information for probing their origin, acceleration, and propagation mechanism. In order to measure the energy spectra and chemical composition of the "knee" energy region precisely, the Tibet ASγ Collaboration has upgraded the experimental equipment on a large scale. The newly updated Tibet ASγ hybrid experiment has become the most sensitive experiment for the study of cosmic-ray chemical composition at the "knee" energy region so far, and it has been running since March 2014. ..This project, based on the new Tibet ASγ hybrid experiment, focuses on optimizing and developing the new analysis algorithms for the primary cosmic-ray spectrum of iron at the "knee" energy region by carrying a detailed Monte Carlo simulation. Through optimizing the reconstruction of data analysis and developing the lateral density distribution function (NKG function) of air shower for iron nuclei especially, we can improve the energy resolution of iron. At the same time, the precision of iron identification will be improved by developing the new algorithms of multivariable analysis, and optimizing the artificial neural network (ANN) method and Random Forests (RF) method may further improve the quality of separation. With the higher energy resolution and better quality of iron separation, this project is expected to make great process at fine structure and position of iron "knee", for the final obtained iron spectrum.
高能宇宙线的起源及加速问题,被列为21世纪11个重大前沿科学难题之一,至今没有得到有效解决。由于不同的宇宙线起源理论预言不同的宇宙线单成分能谱结构及核种成分比例,因此精确测量宇宙线各单成分能谱的精细结构,是判断宇宙线起源问题的一把关键钥匙。为了精确测量“膝”区宇宙线各单成分能谱及其精细结构,西藏ASγ实验近年来完成了对实验设备大规模的升级改造,升级之后的ASγ新联合实验已成为目前国际上对“膝”区宇宙线成分研究灵敏度最高的实验,并已于2014年3月正式运行。本项目拟以ASγ新联合实验为基础,开展“膝”区宇宙线铁谱算法分析的计算机蒙卡模拟研究,拟从两个方面形成突破:1) 创新性地开发出适合铁核的空气簇射横向密度分布函数(NKG函数),以提高铁核的能量分辨率;2)开发多变量解析算法,充分优化神经元网络、随机森林等方法,以提高铁核的分离精度。力争所求铁谱在精细结构及“膝”的位置精度上获得较大提高。
结项摘要
宇宙线的全粒子能谱遵循很好的负幂律特征:dj/dE∝E(−γ),但在能量约为4×10^(15)eV左右发生明显的拐折,幂指数由γ≈2.7变为γ≈3.1,形成“膝”结构。“膝”已被ASγ实验组和其他多家宇宙线实验所证实,但“膝”的成因仍是个未解之谜。为了鉴别“膝”区宇宙线的各种加速机制和传播模型,精确测量“膝”区宇宙线的各单成分能谱,尤其是精确测量“膝”区铁核能谱及其拐折尤为重要。为了研究膝区宇宙线各单成分能谱,西藏ASγ实验近年来完成了对实验设备大规模的升级改造,新建成124台空气簇射轴芯探测器(YAC-II,500平方米),和已有的ASγ实验表面阵列(Tibet-III:65700平方米),以及新建成的地下水切伦科夫Muon探测器阵列(MD:3400平方米),共同组成新的复合式阵列联合实验(Tibet-III+YAC-II+MD),于2014年3月开始联合取数至今。本项目基于升级后的西藏ASγ新联合实验,通过计算机蒙特卡洛模拟,开展“膝”区原初宇宙线铁谱算法分析的模拟研究。..项目执行期间,完成了ASγ新联合实验三种复合式探测器阵列(Tibet-III+YAC-II+MD)的计算机蒙特卡洛全模拟工作,其中包含三种业界常用的强子相互作用模型及三种原初宇宙线成分模型,为后续物理分析工作奠定了基础;完成了ASγ表面探测器阵列Tibet-III“全覆盖”式的探测器阵列模拟,并开发出了专门适合铁核的空气簇射横向密度分布函数(NKG函数),从而使重建铁核的空气簇射大小(Ne)在PeV能区的分辨率提高至5%;完成了鉴于铁核成分分析的特征参量提取以及多变量解析工作,并利用神经元网络训练的方法完成了对原初宇宙线铁核成分的挑选,其中对铁核的挑选纯度达86%。在此基础上,初步完成了ASγ新联合实验原始数据的解析工作,并通过实验数据与模拟数据各重建物理特征参量的比较论证了本项目模拟工作的可行性及可靠性。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
The cosmic ray energy spectrum measured with the new Tibet hybrid experiment
新西藏混合实验测量的宇宙线能谱
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:The European Physical Journal, conf.
- 影响因子:--
- 作者:M. Amenomori;X. J. Bi;D. Chen;T. L. Chen;W. Y. Chen;S. W. Cui;Danzengluobu;L. K. Ding;C. F. Feng;Zhaoyang Feng;Z. Y. Feng;Q. B. Gou;Y. Q. Guo;H. H. He;Z. T. He;K. Hibino;N. Hotta;Haibing Hu;H. B. Hu;J. Huang;H. Y. Jia;L. Jiang;F. Kajino;K. Kasahara;Y. Kat
- 通讯作者:Y. Kat
Towards a better estimation of energy and species of primary cosmic rays in the knee region with the Tibet hybrid experiment: Utilization of refined EAS lateral distributions
通过西藏混合实验更好地估计膝盖区域初级宇宙线的能量和种类:利用改进的 EAS 横向分布
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:The European Physical Journal, conf.
- 影响因子:--
- 作者:Ying Zhang;J. Huang;D. Chen;L. M. Zhai;Xu Chen;Yu-Hui Lin;Jian-Hua Fang;Yoshiaki Nakamura
- 通讯作者:Yoshiaki Nakamura
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其他文献
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