【摘 要】
:
位于四川省稻城的“高海拔宇宙线观测站”(Large High Altitude Air Shower Observatory,LHAASO)现已实现全阵列运行,LHAASO的大视场和极高的能谱测量精度为寻找100TeV光子源提供了强有力的保证,并已取得突破性的研究进展。如果采用视场较小,但空间分辨更好的成像大气切伦科夫望远镜阵列(Imaging Atmospheric Cherenkov tele
论文部分内容阅读
位于四川省稻城的“高海拔宇宙线观测站”(Large High Altitude Air Shower Observatory,LHAASO)现已实现全阵列运行,LHAASO的大视场和极高的能谱测量精度为寻找100TeV光子源提供了强有力的保证,并已取得突破性的研究进展。如果采用视场较小,但空间分辨更好的成像大气切伦科夫望远镜阵列(Imaging Atmospheric Cherenkov telescopes,IACT)与之互为补充,则可实现对伽马源的内部结构进行精细测量,也有助于对LHAASO观测到的超高能伽马源的认证,因此这是LHAASO建成之后又一项重要的工作。目前,国际上已建成了多个IACT阵列,如大气伽玛切伦科夫成像望远镜(Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov telescope,MAGIC)、高能立体望远镜系统(High Energy Stereoscopic System,H.E.S.S.)、超高能辐射成像望远镜阵列系统(Very Energetic Radiation Imaging Telescope Array System,VERITAS)等,它们基于光电倍增管(Photomultiplier,PMT)探测高能伽马光子在大气中的簇射过程中产生的切伦科夫光,已取得了一系列令人瞩目的观测成果。近年来,随着实验技术的发展,由于硅光电倍增管(Silicon Photomultiplier,SiPM)探测器具有高光电转换效率、低成本、在强光下工作不易损坏的优势,在IACT中应用SiPM探测器进行探测成为伽马天文观测中的一种新兴趋势。在LHAASO基础上建设的面向伽马天文观测的IACT即计划基于SiPM探测器进行研制。IACT读出电子学需要实现大动态范围下的高精度电荷测量,并具备一定的精度的时间测量能力。而在IACT应用中,SiPM输出信号相对于传统的基于PMT的IACT输出信号特征存在差异。首先,SiPM探测器的输出信号宽度更大,在20 ns~90 ns范围内,相应的在电荷测量时需要更宽的电荷积分窗口;同时,IACT在工作中会观测到夜空本底干扰(对应单光电子信号),因此,在更大的积分窗口下,此本底干扰会对电荷测量结果造成明显的影响;此外,相对于PMT,SiPM输出信号形状具有更显著的不一致性。上述情况对电子学系统的设计提出了挑战。针对上述要求与挑战,在本论文研究中采用分段多增益测量与基于开关电容阵列(Switched Capacitor Array,SCA)的波形数字化相结合的技术展开研究,以实现大动态范围、较大波形不一致性下的信号读出。工作中设计并对比测试了基于隔离放大和电流扇出的两种模拟前端电路的设计方案;在波形采样技术上,进行了关键参数的取值分析,特别是深入分析了在不同基线测量区间和电荷积分窗口下本底干扰对测量的影响,结合电子学基线噪声特性选取最佳化的积分窗口时间,并相应在现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)中设计了滑动窗口式的基线计算处理及相关逻辑,完成实时的波形信息提取。在方法研究的基础上,进行了电子学原型系统的设计与测试,测试结果表明该原型电子学系统可以在5 P.E.~8000 P.E.动态范围内完成IACT中SiPM信号测量,在5 P.E.处的电荷精度好于25%,在8000 P.E.处的电荷精度好于3%,在全动态范围内的时间测量精度好于800 ps RMS,达到了研究目标。本论文的结构介绍如下:第一章阐述了伽马天文观测的物理背景,介绍了成像大气切伦科夫望远镜的特点,并根据SiPM探测器输出信号的波形特征,给出了前端电子学的设计指标需求。第二章对宇宙线实验电子学中的时间和电荷测量的基本方法进行了调研,包括定时甄别的基本方法、电荷-幅度转换技术、电荷-时间转换技术和波形数字化技术。第三章介绍了望远镜原型电子学系统的设计和实现。首先,通过对SiPM探测器输出信号特征的分析,确立了 SiPM探测器读出技术路线。然后,对SiPM探测器输出信号中的夜空本底干扰展开讨论,通过计算和仿真分析了夜空本底干扰对电荷测量结果的影响,确认了电荷积分区间长度和基线采集区间长度等关键参数的最佳范围。最后根据讨论和分析结果,提出了读出电子学原型系统的设计方案,并介绍了其硬件电路和FPGA逻辑的具体实现。第四章介绍了望远镜读出原型电子学的测试方法和测试结果,包括SCA芯片的标定和修正测试、瞬态波形测试、基线测试、电荷性能测试与时间性能测试。测试结果表明,各项指标可以满足应用需求,达到了研究目标。第五章对论文进行了总结,并对未来的工作做出展望。
其他文献
固体电解质基电位型气体传感器具有耐高温、选择性好、成本低和结构简单等优点,已经被广泛应用于多种气体的探测。但是,尽管电位型气体传感器的响应性能研究不断取得进展,对其响应机理的研究仍存在不够系统完善,缺乏对响应影响因素具体分析的问题。另外,当前的理论研究对于传感器电极反应进行了简化,同时又缺乏实验测试结果的验证。这些问题阻碍了对电位型传感器响应机理的进一步认识,以及传感器的进一步发展。针对以上问题,
近几年,高层建筑火灾在各类火灾中所占比例不断上升,因其人员密度大、可燃物多、蔓延扩散快、人员伤亡大等特点,给城市居民生活和财产安全造成了一定的威胁。多数高层建筑火灾的起因都是建筑物内的房间起火,随后火势突破房间外窗,溢出火焰沿建筑外立面扩展,引燃建筑外墙的可燃装饰物或保温层,若处于有风环境,火焰还会借助风势迅速向上下楼层蔓延扩散,引发外立面立体火灾燃烧,高层建筑的消防扑救十分困难,已成为国际重要挑
低活化铁素体/马氏体钢(RAFMs),因其具有高热导率、低热膨胀率以及优异的抗辐照脆化和辐照肿胀性能,被认为是铅冷快堆中的主要候选结构材料。与第Ⅱ、Ⅲ代核能系统相比,铅冷快堆的结构材料将面临更加严苛的服役环境。实验研究发现,在铅冷快堆运行过程中,作为冷却剂的液态金属原子和其中的氧原子会与铁基结构材料表面发生相互作用,导致铁基结构材料发生氧化腐蚀和溶解腐蚀。腐蚀产物还可能会影响液态金属的流动,脱落后
泡沫灭火剂是扑救可燃液体火灾最常用且最有效的灭火介质。水成膜泡沫灭火剂(AFFF)由于配方中含有氟碳表面活性剂,能在液体燃料表面迅速形成一层水膜,水膜与泡沫层共同起到灭火作用,是目前存在的灭火效果最佳的泡沫灭火剂种类。但是,全氟辛烷磺酸(PFOS)作为氟碳表面活性剂的合成原料,具有严重的生态环境破坏性,已被限制使用。为了寻找、开发无氟泡沫灭火剂配方,许多学者通过在配方中加入聚电解质来提高泡沫的稳定
伴随着以当事人主义为基本模式的民事诉讼体制的产生,证据申请制度在大陆法系得以萌芽并在辩论主义之下逐渐呈现出完善态势,证据调查的必要性作为法官采纳证据申请的标准之一亦被众多大陆法系学者提及并论述。从本源上讲,大陆法系证据调查的必要性审查萌芽于对法官诉讼指挥权的重视,丰富发展于集中审理的盛行,成熟于当事人证明权与法官诉讼指挥权、诉讼效率与真实发现矛盾的不断调和。作为证据调查必要性审查的子命题,证据调查
如今,随着技术社会化和社会技术化的进程逐步加深,技术已经渗入到了人类生活的各个方面,成为人类生活中不可或缺的重要力量。然而,技术的发展,尤其是新兴技术的不断涌现和应用,在给人类带来巨大财富的同时,也带来了一系列的社会伦理问题,如纳米技术、人工智能技术、区块链技术、基因技术等带来的一系列隐私、公平、责任归属等伦理问题。这些问题日益凸显,亟待解决。技术的要素组成、技术决定论和技术的社会建构论告诉我们,
环氧树脂是目前最重要的热固性树脂之一,由于它成本低、固化过程方便,还表现出优异的耐化学溶剂、电绝缘和热稳定性,因此被广泛应用于粘合剂、涂料、电子电气和航空航天等领域。然而,传统的环氧树脂所使用的固化剂大多来源于石油资源,随之而来的是温室气体排放以及环境污染等问题。同时,环氧树脂还存在易燃、脆性大等缺点,限制了其应用领域。因此,开发新型环保生物基固化剂从而制备阻燃增韧的环氧树脂具有重要意义。本文在以
二氧化碳(CO2)因其无毒、储量丰富、可再生等特点是合成化学中一种绿色的Cl反应原料。在众多CO2催化转化方式中,以CO2作为羧基源制备羧酸及其衍生物是一类重要的反应路线。羧酸是一类重要的生物质平台分子,可以制备橡胶、塑料、洗涤剂、农药和染料等多种化学品。近年来,过渡金属催化的CO2参与的羧基化反应得到了众多的报道,实现了羧酸及其衍生物的高效制备。在这一背景之下,开展过渡金属催化的CO2参与的羧基
二氧化碳排放带来了巨大环境和生态压力,实现二氧化碳排放达到峰值并最终实现碳中和已成为国家战略目标。氢能作为最清洁的可再生能源,因其燃烧热值大(与化石燃料相比)、对环境无污染等优点,在新能源技术的开发中受到了广泛关注。早在上世纪七十年代,Nafion膜的发明极大地促进了质子交换膜燃料电池(PEMFC)的发展。但是,PEMFC阴极的氧气还原反应(ORR)在很大程度上依赖于使用大量价格昂贵的铂基催化剂来
深度学习技术已在医疗、工业等诸多领域中展现出优异的性能。现有的深度学习算法可以很好地结合大数据的优势,训练出更加精确的模型。因此,研究者利用协作学习丰富数据集已经成为当下流行的深度学习范式。然而,在协作学习过程中,数据持有者需要共享原始数据集以及模型参数。这些信息的提供存在隐私泄露的风险,信息一旦被泄露,个人生活以及财产都可能受到严重影响。因此,研究隐私保护技术对于深度学习领域具有重要意义。本论文