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
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A. Casanovas
,
A. Tarifeño-Saldivia
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V. Alcayne
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C. Guerrero
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M.A. Millán-Callado
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M.T. Rodríguez-González
,
M. Barbagallo
,
O. Aberle
,
S. Amaducci
,
J. Andrzejewski
(1)
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L. Audouin
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M. Bacak
(2)
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S. Bennett
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E. Berthoumieux
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J. Billowes
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D. Bosnar
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A. Brown
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M. Busso
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M. Caamaño
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M. Calviani
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D. Cano-Ott
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F. Cerutti
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E. Chiaveri
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N. Colonna
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G. Cortés
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M.A. Cortés-Giraldo
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L. Cosentino
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S. Cristallo
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L.A. Damone
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P.J. Davies
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M. Diakaki
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M. Dietz
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R. Dressler
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Q. Ducasse
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E. Dupont
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I. Durán
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Z. Eleme
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B. Fernández-Domínguez
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A. Ferrari
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P. Finocchiaro
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V. Furman
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K. Göbel
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R. Garg
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A. Gawlik
(1)
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S. Gilardoni
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I.F. Gonçalves
,
E. González-Romero
,
F. Gunsing
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H. Harada
,
S. Heinitz
,
J. Heyse
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D.G. Jenkins
,
A. Junghans
,
F. Käppeler
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Y. Kadi
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A. Kimura
,
I. Knapova
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M. Kokkoris
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Y. Kopatch
,
M. Krtička
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D. Kurtulgil
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C. Lederer-Woods
,
H. Leeb
(2)
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S.J. Lonsdale
,
D. Macina
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A. Manna
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T. Martinez
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A. Masi
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C. Massimi
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P. Mastinu
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A. Mazzone
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E. Mendoza
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A. Mengoni
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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.