論文の概要: Restoring the saturation response of a PMT using pulse-shape and
artificial-neural-networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06170v2
- Date: Sat, 1 Apr 2023 05:30:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 21:31:36.907503
- Title: Restoring the saturation response of a PMT using pulse-shape and
artificial-neural-networks
- Title（参考訳）: パルス形状と人工神経ネットワークを用いたPMTの飽和応答の復元
- Authors: Hyun-Gi Lee, Jungsic Park, Byeongsu Yang
- Abstract要約: 光増倍管(PMT)の線形応答は、ニュートリノエネルギーの光子計数と再構成に必要な性質である。
線形アルキルベンゼン (LAB) 系液体シンチレータを用いて, PMTの線形性有効領域と飽和応答について検討した。
2種類の飽和反応の間にはパルス形状歪みとパルス面積減少の相関が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The linear response of a photomultiplier tube (PMT) is a required property
for photon counting and reconstruction of the neutrino energy. The linearity
valid region and the saturation response of PMT were investigated using a
linear-alkyl-benzene (LAB)-based liquid scintillator. A correlation was
observed between the two different saturation responses, with pulse-shape
distortion and pulse-area decrease. The observed pulse-shape provides useful
information for the estimation of the linearity region relative to the
pulse-area. This correlation-based diagnosis allows an ${in}$-${situ}$
estimation of the linearity range, which was previously challenging. The
measured correlation between the two saturation responses was employed to train
an artificial-neural-network (ANN) to predict the decrease in pulse-area from
the observed pulse-shape. The ANN-predicted pulse-area decrease enables the
prediction of the ideal number of photoelectrons irrelevant to the saturation
behavior. This pulse-shape-based machine learning technique offers a novel
method for restoring the saturation response of PMTs.
- Abstract（参考訳）: 光増倍管(PMT)の線形応答は、ニュートリノエネルギーの光子計数と再構成に必要な性質である。
線形アルキルベンゼン (LAB) 系液体シンチレータを用いて, PMTの線形性有効領域と飽和応答を検討した。
2種類の飽和反応の間にはパルス形状歪みとパルス面積減少の相関が認められた。
観測されたパルス形状は、パルス領域に対する線形領域の推定に有用な情報を提供する。
この相関に基づく診断は、以前に困難であった線型性範囲の${in}$-${situ}$推定を可能にする。
この2つの飽和応答の相関関係を人工神経ネットワーク(ann)の訓練に応用し,観察したパルス形状からパルス面積の低下を予測した。
ANN予測パルス領域減少により、飽和挙動とは無関係に理想的な光電子数の予測が可能となる。
このパルス形状に基づく機械学習技術は、PMTの飽和応答を復元する新しい方法を提供する。
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