Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-Driven Gradient Optimization for Field Emission Management in a Superconducting Radio-Frequency Linac

論文の概要: Data-Driven Gradient Optimization for Field Emission Management in a Superconducting Radio-Frequency Linac

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07018v1
Date: Mon, 11 Nov 2024 14:22:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-12 14:07:27.985797
Title: Data-Driven Gradient Optimization for Field Emission Management in a Superconducting Radio-Frequency Linac
Title（参考訳）: 超伝導リニアックにおけるフィールドエミッション管理のためのデータ駆動勾配最適化
Authors: Steven Goldenberg, Kawser Ahammed, Adam Carpenter, Jiang Li, Riad Suleiman, Chris Tennant,
Abstract要約: 電界放射は超伝導無線周波数線形加速器(ライナック)に重大な問題を引き起こす可能性がある本研究の目的は, 機械学習と不確実な定量化を併用して, ライナック中の複数の場所で放射線レベルを予測することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8109000618851658
License:
Abstract: Field emission can cause significant problems in superconducting radio-frequency linear accelerators (linacs). When cavity gradients are pushed higher, radiation levels within the linacs may rise exponentially, causing degradation of many nearby systems. This research aims to utilize machine learning with uncertainty quantification to predict radiation levels at multiple locations throughout the linacs and ultimately optimize cavity gradients to reduce field emission induced radiation while maintaining the total linac energy gain necessary for the experimental physics program. The optimized solutions show over 40% reductions for both neutron and gamma radiation from the standard operational settings.
Abstract（参考訳）: 電界放出は超伝導電波周波数線形加速器(線形加速器)において重大な問題を引き起こす可能性がある。キャビティ勾配が上昇すると、リナック内の放射線レベルが指数関数的に上昇し、近隣の多くの系が劣化する。本研究の目的は、不確実な定量化を伴う機械学習を用いて、リナック中の複数の場所での放射レベルを予測し、最終的に空洞勾配を最適化し、実験物理プログラムに必要な全リナックエネルギーゲインを維持しながら、電界放出誘導放射を低減することである。最適化された解決策は、標準的な運用環境から中性子とガンマ線の両方を40%以上削減することを示している。

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