Цифровое нейтрон/гамма разделение с органическим сцинтиллятором

Авторлар

  • D.B. Berikov Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, г.Нур-Султан, Казахстан; Объединенный институт ядерных исследований, г.Дубна, Россия
  • G.S. Ahmadov Объединенный институт ядерных исследований, г.Дубна, Россия; Национальный центр ядерных исследований, г.Баку, Азербайжан
  • Yu.N. Kopatch Объединенный институт ядерных исследований, г.Дубна, Россия
  • K.Sh. Zhumadilov Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, г.Нур-Султан, Казахстан
  • V.L. Kuznetsov Объединенный институт ядерных исследований, г.Дубна, Россия

##doi.readerDisplayName##:

10.26577/RCPh-2019-i4-4

Кілт сөздер:

нейтрон-гамма разделение по форме сигнала, Т-нечетные эффекты в делении ядер

Аңдатпа

В работе представлены результаты по нейтрон-гамма разделению с помощью органического сцинтиллятора стильбена. Для сцинтилляций стильбена характерно быстрое время нарастания ( ∼ 1 нс), а их спад характеризуется наличием быстрой (для комптоновских электронов от γ-квантов) и медленной (для протонов отдачи от быстрых нейтронов) компонент. Известный PSD (pulse shape discrimination, разделение по форме сигнала) метод, одновременного измерения общего заряда и части этого заряда в хвосте импульса, предлагается для идентификации частиц. Аналого-цифровой преобразователь типа ЦРС-32 использовался для преобразования импульсов нейтронов и гамма-квантов а также для хранения их в цифровом формате. Разработан алгоритм на языке программирования С++ и ROOT для обработки цифровых данных.

Детекторы на основе стильбена планируются использовать в эксперименте по исследованию Т-нечетных эффектов для данных частиц в делении тяжелых ядер под действием поляризованных нейтронов. Экспериментальные работы были проведены в Лаборатории нейтронной физики им. И.М. Франка Объединенного института ядерных исследований.

Жүктеулер

Жарияланды

2019-12-20

Журналдың саны

Бөлім

Theoretical Physics. Nuclear and Elementary Particle Physics. Astrophysics

Осы автордың (немесе авторлардың) ең көп оқылатын мақалалары