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Data Process & Analysis
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Data Process & Analysis
- 北江 刘 (中科院高能所)
The Cooler-Storage-Ring External-target Experiment (CEE) is a spectrometer to study the properties of nuclear matter at high baryon density region. The CEE time projection chamber (TPC), which uses the state-of-the-art SAMPA electronics read-out chips is the key sub-detector of CEE. This talk presents the track-finding algorithm that is used for event reconstruction for the TPC detector at the...
AMS运行在国际空间站上，有1.4kG的磁场和位置分辨高、物质量少的硅微条探测器，具有精确测量伽马射线的能力和探测伽马射线极化的潜力。本报告通过采用拓展细胞自动机的方法，针对高能光子在AMS探测器的响应进行优化，构建了通过正负电子对测量高能伽马射线的通用算法。新算法实现了在TOF上转换的伽马重建效率在200MeV从46%提高到了82%，1GeV从78%提高到了92%。在L2转换的伽马射线重建效率在200MeV从39%提高到了81%，1GeV从74%提高到了94%。
With high duty cycle and wide aperture, the Large High Altitude Air Shower Observatory - Water Cherenkov Detector Array(LHAASO-WCDA) can conduct an unbiased gamma-ray sky survey in the energy range from a few hundred GeV to 100 TeV. The sensitivity of WCDA is as high as a few percent of Crab units, which allows us to monitor the VHE variability of blazars. The LHAASO Collaboration has...
PandaX-4T实验是一个多物理目标的大型深地液氙实验。目前已经采集了约750PB的高质量数据用于物理分析。面对接下来采样率翻倍，采数周期更长的挑战，我们对现有的数据处理流程进行了升级。通过有针对性地保留原始数据中的物理部分以及降低物理部分中时间精度要求不高部分的采样率，我们可以节省最多65%的存储，同时将数据处理速度提升一倍以上。此次升级也将从事例重构算法上提升几个keV以下物理事例的探测效率。
随着近几年深度学习的发展，神经网络等深度学习方法不断被应用在高能物理研究领域，本报告提出了将探测器数据完整的送入经过训练的卷积神经网络模型，经卷积神经网络模型计算后直接输出重建后的方向，此方法避免了人为选择的偏见，以最直接的数据输出最直接的结果。为了验证此算法的准确性，我们使用暗物质粒子探测卫星（DAMPE）的伽马数据（100GeV到10TeV能级的数据)对模型进行了训练、测试以及验证，数据验证得到的结果为方向重建的单侧投影的残差正态分布sigma值为0.166。此外，此算法重建精度会随着沉积能量变高而变高，且此算法亦适用于其他带电粒子的方向重建。
高能宇宙辐射探测设施（HERD）是中国空间站未来的重要实验载荷。HERD主要科学目标为暗物质的搜寻、原初宇宙射线各成分能谱的精细测量以及伽玛射线巡天观测。硅电荷探测器(SCD)作为HERD的主要载荷之一，能够实现带电粒子电荷量的精确测量。针对SCD原理样机的束流实验数据，开发了新的电荷重建算法，完成Z=1~28的电荷重建，并与传统电荷重建算法进行交叉验证。
