Imaging neutron capture cross sections: i-TED proof-of-concept and future prospects based on Machine-Learning techniques - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Eur.Phys.J.A Année : 2021

Imaging neutron capture cross sections: i-TED proof-of-concept and future prospects based on Machine-Learning techniques

V. Babiano-Suárez , J. Lerendegui-Marcoa , J. Balibrea-Correa , L. Caballero , D. Calvo , I. Ladarescu , C. Domingo-Pardo , F. Calviño , A. Casanovas , A. Tarifeño-Saldivia , V. Alcayne , C. Guerrero , M.A. Millán-Callado , M.T. Rodríguez-González , M. Barbagallo , O. Aberle , S. Amaducci , J. Andrzejewski (1) , L. Audouin , M. Bacak (2) , S. Bennett , E. Berthoumieux , J. Billowes , D. Bosnar , A. Brown , M. Busso , M. Caamaño , M. Calviani , D. Cano-Ott , F. Cerutti , E. Chiaveri , N. Colonna , G. Cortés , M.A. Cortés-Giraldo , L. Cosentino , S. Cristallo , L.A. Damone , P.J. Davies , M. Diakaki , M. Dietz , R. Dressler , Q. Ducasse , E. Dupont , I. Durán , Z. Eleme , B. Fernández-Domínguez , A. Ferrari , P. Finocchiaro , V. Furman , K. Göbel , R. Garg , A. Gawlik (1) , S. Gilardoni , I.F. Gonçalves , E. González-Romero , F. Gunsing , H. Harada , S. Heinitz , J. Heyse , D.G. Jenkins , A. Junghans , F. Käppeler , Y. Kadi , A. Kimura , I. Knapova , M. Kokkoris , Y. Kopatch , M. Krtička , D. Kurtulgil , C. Lederer-Woods , H. Leeb (2) , S.J. Lonsdale , D. Macina , A. Manna , T. Martinez , A. Masi , C. Massimi , P. Mastinu , M. Mastromarco , E.A. Maugeri , A. Mazzone , E. Mendoza , A. Mengoni , V. Michalopoulou , P.M. Milazzo , F. Mingrone , J. Moreno-Soto , A. Musumarra , A. Negret , F. Ogállar , A. Oprea , N. Patronis , A. Pavlik , J. Perkowski (1) , L. Persanti , C. Petrone , E. Pirovano , I. Porras , J. Praena , J.M. Quesada , D. Ramos-Doval , T. Rauscher , R. Reifarth , D. Rochman , C. Rubbia , M. Sabaté-Gilarte , A. Saxena , P. Schillebeeckx , D. Schumann , A. Sekhar , A.G. Smith , N.V. Sosnin , P. Sprung , A. Stamatopoulos , G. Tagliente , J.L. Tain , L. Tassan-Got , Th. Thomas , P. Torres-Sánchez , A. Tsinganis , J. Ulrich , S. Urlass , S. Valenta , G. Vannini , V. Variale , P. Vaz , A. Ventura , D. Vescovi , V. Vlachoudis , R. Vlastou , A. Wallner , P.J. Woods , T. Wright , P. Zugec
V. Babiano-Suárez
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J. Lerendegui-Marcoa
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T. Wright
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P. Zugec
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Résumé

i-TED is an innovative detection system which exploits Compton imaging techniques to achieve a superior signal-to-background ratio in ($n,\gamma $) cross-section measurements using time-of-flight technique. This work presents the first experimental validation of the i-TED apparatus for high-resolution time-of-flight experiments and demonstrates for the first time the concept proposed for background rejection. To this aim, the $^{197}$Au($n,\gamma $) and $^{56}$Fe($n, \gamma $) reactions were studied at CERN n_TOF using an i-TED demonstrator based on three position-sensitive detectors. Two C$_6$D$_6$ detectors were also used to benchmark the performance of i-TED. The i-TED prototype built for this study shows a factor of $\sim $3 higher detection sensitivity than state-of-the-art C$_6$D$_6$ detectors in the 10 keV neutron-energy region of astrophysical interest. This paper explores also the perspectives of further enhancement in performance attainable with the final i-TED array consisting of twenty position-sensitive detectors and new analysis methodologies based on Machine-Learning techniques.

Dates et versions

hal-03122239 , version 1 (26-01-2021)

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Citer

V. Babiano-Suárez, J. Lerendegui-Marcoa, J. Balibrea-Correa, L. Caballero, D. Calvo, et al.. Imaging neutron capture cross sections: i-TED proof-of-concept and future prospects based on Machine-Learning techniques. Eur.Phys.J.A, 2021, 57 (6), pp.197. ⟨10.1140/epja/s10050-021-00507-7⟩. ⟨hal-03122239⟩
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