基于GEM的快中子位置灵敏探测器及其数据获取相关技术的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11575073
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    75.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A30.核技术及其应用
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Since neutron doesn’t have charge and have strong penetration, can be used to 3D image the matter structure and its imaging ability is much higher than that of gamma rays and charged particles, it can play irreplaceable roles in exploring the deep inner structure. In all of the basic study and nuclear technology concerned neutron, the neutron detection should be included, sometimes, is the key fact for the success. The present project aims on bottleneck problems of low position resolution, huge aquisition data and low detection effeciency of fast neutron position sensetive detector based on GEM. Taking advantages of the previous researches done by the present group, emplying the method of time delay and track reconstruction of the recoil proton, the present group hopefully improves the neutron position resolution by a order experimentally; employing the method of recoil proton signal identification from others and pretreatment of the signals on the level of data aquisition, the present group hopefully reduces the data tranfering from data aquisition sysytem to computer minimum by a order experimentally.
中子不带电,穿透能力强,可以对物质结构进行三维立体成像,其对物质内部的成像深度是gamma射线和带电粒子无法相比的,在新材料以及深层次物质结构这些重大科学问题研究中能发挥无可替代的作用。在所有与中子相关的基础研究与核技术开发和应用中,中子探测都是不可回避、甚至事关成败的重要一环。GEM结构的快中子位置灵敏探测器的位置分辨低,数据采集量大,探测器效率低等瓶颈问题,充分利用课题组长期相关研究积累,采用时间延迟和反冲质子径迹重建等方法,在实验上使中子位置分辨提高一个量级;采用信号获取层面上的反冲质子信号与其他信号的甄别、信号的预处理等方法,使数据获取系统向计算机的的数据传输量减少一个量级以上,极大地减少探测系统的死时间,提高探测器系统的探测能力与探测效率。

结项摘要

针对基于GEM结构的快中子位置灵敏探测器的位置分辨低,数据采集量大,探测器效率低等瓶颈问题,在本项目的资助下,完成了各类GEM探测器的搭建,测量了探测器的能量分辨、时间分辨与位置分辨;利用FPGA开发板发展了一套相应的代码,实现了单周期内的Cluster的甄别和信息提取,得到了清晰的兰州大学校徽的成像图;开发了一套基于FPGA技术与集成前放APV25芯片,具有波形采样功能的相关数据获取系统;采用聚乙烯转换层与涂硼技术,以及所研制的基于APV25的相关数据获取系统,搭建了基于GEM的中子探测器系统,实验研究了中子探测的位置分辨与中子伽马甄别,热中子的位置分辨达到0.4um的水平,比国际同类技术好3-4倍,中子伽马甄别远大于10:1。

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(0)
专利数量(0)
Track identification and reconstruction in fast neutron detection by MPGD
MPGD 快中子探测中的径迹识别与重建
  • DOI:
    10.1016/j.nima.2018.08.015
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detector
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yi Zhang;Huiyin Wu;Jianrong Zhou;Shengyin Zhao;Bitao Hu
  • 通讯作者:
    Bitao Hu
Simulation of a new hybrid MPGD with improved time resolution and decreased discharge probabilities using Garfield plus
使用 Garfield plus 模拟新型混合 MPGD,提高时间分辨率并降低放电概率
  • DOI:
    10.1007/s41365-017-0244-5
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Nuclear Science and Techniques
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Zhao Sheng Ying;Wu Hui Yin;Hu Bi Tao;Qi Hui Rong;Zhang Yi
  • 通讯作者:
    Zhang Yi
Discriminating cosmic muons and X-rays based on rise time using a GEM detector
使用 GEM 探测器根据上升时间区分宇宙 μ 子和 X 射线
  • DOI:
    10.1088/1674-1137/40/8/086001
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Chinese Physics C
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Wu Hui Yin;Zhao Sheng Ying;Wang Xiao Dong;Zhang Xian Ming;Qi Hui Rong;Zhang Wei;Wu Ke Yan;Hu Bi Tao;Zhang Yi
  • 通讯作者:
    Zhang Yi
A fast spatial resolution optimizing method for track-ion using a GEM detector based on the time information
基于时间信息的GEM探测器的径迹离子快速空间分辨率优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    journal of instrumentation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huiyin Wu;Jianjin Zhou;Herun Yang;Jianrong Zhou;Chenggui Lu;Xin Zhao;Bitao Hu;Yi Zhang
  • 通讯作者:
    Yi Zhang

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其他文献

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  • 通讯作者:
    胡碧涛
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  • 通讯作者:
    Luo Xian-Wen School
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  • 通讯作者:
    胡碧涛
Multi-parameter global calculations of fission fragments using a simplified two-dimensional scission-point model
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  • 通讯作者:
    胡碧涛

其他文献

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AI项目解读示例

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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