项目名称: 大型液闪探测器的精确快速事例重建

项目编号: No.11505018

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 夏冬梅

作者单位: 重庆大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 大型液闪中微子实验测量中微子质量等级、双beta衰变等研究中微子物理前沿问题,属于低能量低本底高精度实验,对探测器能量分辨要求极高,高精度的事例重建将提高探测器的能量分辨。中微子候选事例的挑选依赖事例顶点,且顶点可用于本底的研究,因此高精度的顶点重建还将降低实验的系统误差。目前国际上大型液闪探测器由于光学模型简单,导致重建精度不够高且空间响应非均匀性较大。本项目将通过构造高精度的光学模型来提高能量重建的精度降低非均匀性,进而提高探测器的能量位置分辨。构造的高精度光学模型用于精确的顶点重建算法中,构造联合的电荷时间极大似然重建,来提高顶点重建的精度降低偏差。本项目还将基于GPU替代传统CPU开发重建软件,来提高重建的速度。精确快速的事例重建软件、高精度的光学模型、时间概率密度函数将可广泛应用于国内国际上基于大型液闪探测器的中微子实验如江门、SNO+、KamLAND等。

中文关键词: 中微子振荡;极大似然重建;液闪探测器;GPU;光学模型

英文摘要: Large Liquid Scintillation experiment detect the neutrino mass hierarchy,double beta decay and other neutrino frontier problems. They are low energy and low background of high precision experiments, and require extremely high energy resolution. High precision reconstruction will increase the energy resolution of the experiments. Neutrino candidates rely on events vertex reconstruction, and can be used for background research, so the high-precision vertex reconstruction will also reduce the experimental system errors. The optical model of the maximum reconstruction for the liquid scintillation detectors, is not precise enough which causes the spatial response with non-uniformity.This project will increase energy by constructing a high-precision optical model. which will reduce the non-uniformity of the energy reconstruction, thus improving energy position resolution of detector. High precision of optical model will also be applied in the vertex reconstruction algorithm, the charge and time joint maximum likelihood reconstruction will improve the accuracy of vertex reconstruction and reduce reconstruction bias.This reconstruction software will be based on GPU, to increase the speed of reconstrcution. The precise and fast reconstruction software, the high precision optical model and the tiem PDF can be widely used in domestic and international large liquid scintillation detector based neutrino experiments, such as Jiangmen, SNO+, KamLAND, etc.

英文关键词: neutrino oscillation;maximum likelihood reconstruction;liquid scitillator detector;GPU;optical model

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