Семинар Лаборатории физики сверхвысоких энергий

Europe/Moscow
424 (НИИФ)

424

НИИФ

+ zoom
    • 14:00 14:20
      Метод повышения эффективности регистрации минимально ионизирующих частиц быстрым детектором на микроканальных пластинах 20m
      Speakers: Григорий Феофилов (Санкт-Петербургский государственный университет), Фархат Валиев (Санкт-Петербургский государственный университет)

      Метод повышения эффективности регистрации минимально ионизирующих частиц

      быстрым детектором на микроканальных пластинах.

      Ф.Ф.Валиев, Н.И.Калиниченко, А.Кожедуб, Н.А.Макаров, В.Н.Попов, Г.А.Феофилов

      Санкт-Петербургский государственный университет

                  Быстрые детекторы на микроканальных пластинах (МКП) обладают высокими  временными характеристиками (короткие импульсы ~2 нс по основанию, с фронтом на уровне < 800  пс).  Они были предложены ранее [1] для регистрации --в событиях ядро-ядерных столкновений, минимально ионизирующих частиц и по-событийного определения стартового сигнала (Т0), триггера положения первичной вершины и подавления событий  столкновений с остаточным газом в ионопроводе. Кроме того, в работе   [2] было показано с применением алгоритмов машинного обучения, что при использовании время-пролетной информации от МКП детекторов возможен также  и по-событийный анализ центральности столкновений релятивистских ядер . Последнее особенно важно в  планируемых поисках критических флуктуаций при сканировании по энергии в эксперименте MPD   на коллайдере NICA. МКП-детекторы  обладают собственным большим коэффициентом усиления, который в случае шевронной сборки достигает значений ~106, 107.  Однако данное преимущество оборачивается усилением и собственных шумов (темнового тока МКП), что приводит к необходимости введения порогов регистрации, и как, следствие, к снижению эффективности  детекторов на МКП до величин ~ 80% [3].

      В данной работе мы предлагаем метод повышения эффективности регистрации минимально ионизирующих частиц с одновременным уменьшением на несколько порядков  фона детектирующего устройства. Показано, что за счет уменьшения порогов регистрации и введения схемы наносекундой совпадения  сигналов от последовательно расположенных двух сборок МКП удается получить увеличение эффективности регистрации минимально ионизирующих частиц ~ 95% c одновременным увеличением соотношения сигнал-фон (фон менее ~10-3имп/(сек см2)). Обсуждается возможное применение данного малошумящего детектора для регистрации кумулятивных частиц в экспериментах на коллайдере  NICA.

      НА АНГЛИЙСКОМ:The authors acknowledge Saint-Petersburg State University for a research project 103821868
      или  НА РУССКОМ:  Работа выполнена при поддержке СПбГУ, шифр проекта 103821868

      [1] A. A. Baldin  et al, “Fast beam-beam collisions monitor for experiments at NICA,” Nucl. Instr. Methods Phys. Res., Sect. A 958, 162154 (2020).

      [2] K. Galaktionov, V. Rudnev , and F. Valiev  Application of Neural Networks for Event-by-Event Evaluation of the Impact Parameter,Physics of Particles and Nuclei, 2023, Vol. 54, No. 3, pp. 446–448.

      [3] F.F.Valiev et al.“Microchannel plates as a detector for 800 MeV/c charged pions and protons “ JINR Rapid Communications. 1991. No 4/50/-91. p.27-36

    • 14:20 14:40
      Cравнительный анализ средней поперечной энергии частиц с различным содержанием странных кварков , образующихся в ядро-ядерных столкноениях в диапазоне √SNN от 39 ГэВ до 2.76 ТэВ 20m
      Speakers: Olga Shaposhnikova, Александра Марова, Григорий Феофилов (Санкт-Петербургский государственный университет)
    • 14:40 15:00
      Predictions in modified Glauber model of scaling with Npart for total charged-particle yields in 16O +16O and 20Ne+20Ne collisions at LHC 20m
      Speakers: Svetlana Simak (Saint-Petersburg State University), Григорий Феофилов (Санкт-Петербургский государственный университет)
    • 15:00 15:20
      Event-by-event definition of Npart in A+A collisions and net-proton high-order cumulants at NICA energies 20m
      Speaker: Григорий Феофилов (Санкт-Петербургский государственный университет)
    • 15:20 15:40
      Accuracy of impact parameter determination in the event of A+A collision using deep reconstruction neural network 20m
      Speaker: Кирилл Галактионов (Санкт-Петербургский государственный университет)
    • 15:40 16:00
      Holographic equation of state matched with hadron gas EoS as a tool for the study of the QGP evolution 20m
      Speakers: Антон Ануфриев (Санкт-Петербургский государственный университет), Vladimir Kovalenko (Saint Petersburg State University)
    • 16:00 16:20
      Modern silicon and scintillation detector systems for the experiments at the NICA collider 20m
      Speaker: Vladimir Zherebchevsky (Санкт-Петербургский государственный университет)
    • 16:20 16:40
      Multiplicity dependent transverse momentum distributions of hadrons of different species in the extended multipomeron exchange model 20m
      Speaker: Vladimir Kovalenko (Saint Petersburg State University)
    • 16:40 17:00
      Two-particle rapidity correlations in strongly intensive quantities within string model 20m

      Studies of the phase diagram of strongly interacting matter created in nuclear collisions are typically carried out using event-by-event fluctuations. The strongly intensive quantities form a family of promising observables that are free from trivial volume fluctuations. In the case of multiplicity fluctuations over separate rapidity intervals, the behavior of the corresponding strongly intensive quantity is analyzed using the color string approach. At short distances, it is mostly sensitive to the details of two-particle correlations due to string fragmentation. Conversely, long-range effects are dictated by collective interactions between strings.

      In this report we model these two phenomena by the simulated annealing algorithm and string fusion. We present how interplay between short-range and long-range correlations breaks the property of strong intensity.

      The author acknowledges Saint-Petersburg State University for a research project 103821868.

      Speaker: Евгений Андронов (Санкт-Петербургский государственный университет)