用于空间科学的硅微条探测器的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11403025
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    乔锐
  • 依托单位：
    中国科学院高能物理研究所
  • 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：
    2017
  • 批准年份：
    2014
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Silicon detectors have the advantages of high energy and position resolution compared to gas-filled detectors and scintillation detectors. Silicon microstrip detectors can be closely bonded to each other, forming large area silicon microstrip detector arrays. These large acceptance arrays have been successfully used in Alpha Magnetic Spectrometer (AMS) and AGILE satellite et. al. . The proper design parameters and precise installation are the keys to silicon microstrip detector arrays. So far, China knows little about these principles and no silicon microstrip detector have been successfully implemented in Chinese space projects yet..With the help of international cooperation, this project aims to discover the design principles, proper installation and measurement for silicon microstrip detector arrays using experimental and theoretical methods. The successful use of these arrays in the future will be of great importance in space science and other regions.
大面积硅微条探测器阵列拥有大接受度、高位置分辨和能量分辨等优点，在国外空间科学项目中被广泛使用。其中最关键的是根据物理目标采取恰当的探测器设计参数以及精确的探测器阵列组装工艺。然而我国目前只有较少的研究，所以在空间项目中还没有成功应用硅微条探测器的先例。.本项目将利用国际合作机会，通过实验测试和理论计算相结合，系统性地研究硅微条设计参数对位置分辨、能量分辨的影响，并且发展合适的组装工艺与性能测试技术。本项目研究成果将为我国空间科学提供有力的技术支撑，并将在地面大型高能物理实验和其他领域得到广泛的应用。

结项摘要

大面积硅微条探测器阵列拥有大接受度、高位置分辨和能量分辨等优点，在国外空间科学项目中被广泛使用，然而我国空间项目对此只有较少的研究和应用。.在AMS-02、DAMPE、AGILE等空间项目应用的硅微条探测器经常采用非逐条读出的设计，这有利于在有限电子学通道数的情况下提高位置分辨，但是却导致复杂的电荷分配响应。本研究从硅微条探测器的参数测试、电荷注入、电路仿真和束流实验4者相结合，充分地研究了硅微条探测器的电荷分配效应，并证实了这3种途径（参数测试&电路仿真、电荷注入、束流实验）都可以得到几乎相似的电荷分配系数，从而推算初步的电荷修正系数。这有利于未来空间项目在轨初期就能够初步完成硅微条探测器的电荷重建，加快硅微条探测器的数据处理进度。.本研究按照空间科学应用的需求自主研制了硅微条探测器阵列。这个阵列使用了动态范围更大的电子学，在束流实验中成功地测到了电荷量高达16的粒子。束流实验结果还显示我们自主研制的硅微条探测器阵列的电荷分辨率与暗物质卫星正样飞行件的硅微条探测器阵列相近。.本研究利用硅微条探测器的电荷分配原理，在数学上推导了一套电荷重建方法。与传统的分Bin电荷重建方法相比，新的电荷重建方法对刻度的统计量需求更少，而且我们通过束流实验证明了这个新方法对于低统计性事件是十分有效的。因此这个基于电荷分配原理的新电荷重建方法可应用于未来空间科学项目的硅微条探测器的电荷重建中。

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Charge reconstruction of the DAMPE Silicon-Tungsten Tracker: a preliminary study with ion beams
DAMPE 硅钨跟踪器的电荷重建：离子束的初步研究
  • DOI：
    10.1016/j.nima.2018.01.007
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Rui Qiao;Wen-Xi Peng;Dong-Ya Guo;Hao Zhao;Huan-Yu Wang;Ke Gong;Fei Zhang
  • 通讯作者：
    Fei Zhang

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其他文献

The Myocardial CT Imaging Characteristics of Patients with COVID-19 Combined with Hypertension/ 新型冠状病毒肺炎合并高血压患者心肌CT影像学特点分析
COVID-19合并高血压患者的心肌CT影像特征/
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈国秀;顾崇怀;孙爱娇;乔锐;徐健
  • 通讯作者：
    徐健
DAMPE silicon tracker on-board data compression algorithm
DAMPE 硅跟踪器板载数据压缩算法
  • DOI：
    10.1088/1674-1137/39/11/116202
  • 发表时间：
    2015-03
  • 期刊：
    International Journal of Biological Macromolecules
  • 影响因子：
    8.2
  • 作者：
    董亦凡;张飞;乔锐;彭文溪;樊瑞睿;龚轲;吴帝;王焕玉
  • 通讯作者：
    王焕玉

其他文献

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乔锐的其他基金

基于电荷分配方法的暗物质粒子探测卫星硅阵列探测器的电荷重建
  • 批准号：
    U1738133
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    55.0 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目

相似国自然基金

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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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