MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017161019
■00520250211151150
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798382309903
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31235433
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a523
■1001  ▼aWheeler,  Tyler  Markham.
■24510▼aMeasuring  the  15O(α,  γ)19Ne  Reaction  in  Type  I  X-Ray  Bursts  Using  20Mg  β-Decay
■260    ▼a[Sl]▼bMichigan  State  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a161  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-10,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Wrede,  Christopher;Ravishankar,  Saiprasad.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Michigan  State  University,  2024.
■520    ▼aA  neutron  star  can  accrete  hydrogen-rich  material  from  a  low-mass  binary  companion  star.  This  can  lead  to  periodic  thermonuclear  runaways,  which  manifest  as  Type  I  X-ray  bursts  detected  by  space-based  telescopes.  Sensitivity  studies  have  shown  that  15O(α,  γ)  19Ne  carries  one  of  the  most  important  reaction  rate  uncertainties  affecting  the  modeling  of  the  resulting  light  curve.  This  reaction  is  expected  to  be  dominated  by  a  narrow  resonance  corresponding  to  the  4.03  MeV  excited  state  in  19Ne.  This  state  has  a  well-known  lifetime,  so  only  a  finite  value  for  the  small  alpha-particle  branching  ratio  is  needed  to  determine  the  reaction  rate.  Previous  measurements  have  shown  that  this  state  is  populated  in  the  decay  of  20Mg.  20Mg(βpα)  15O  events  through  the  key  15O(α,  γ)  19Ne  resonance  yield  a  characteristic  signature:  the  near  simultaneous  emission  of  a  proton  and  alpha  particle.To  identify  these  events  of  interest  the  GADGET  II  TPC  was  used  at  the  Facility  for  Rare  Isotope  Beams  during  Experiment  21072.  An  36Ar  primary  beam  was  impinged  on  a  12C  target  to  create  a  fast  beam  of  20Mg  whose  decay  fed  the  19Ne  state  of  interest.  The  details  of  the  development,  and  testing  of  the  GADGET  II  system  will  be  discussed  along  with  the  preliminary  results  from  this  experiment,  which  include  discussion  of  the  data  processing  and  analysis  methods  being  used  on  the  newly  acquired  data.Moreover,  convolutional  neural  networks  (CNNs)  are  explored  for  rare  event  identification  in  the  TPC  data.  To  leverage  the  computational  advantages  of  2D  CNNs  and  the  availability  of  pre-trained  models,  early  data  fusion  techniques  have  been  adopted  to  efficiently  convert  the  data  into  2D  formats.  Addressing  real  training  data  scarcity  and  simulation  discrepancies,  parameter  variations  are  incorporated  in  simulations  to  enhance  model  robustness,  making  the  CNNs  ultra-sensitive  to  subtle  event  indicators.  The  resulting  ensembles  deployed  on  the  experimental  data  are  able  to  identify  98%  of  all  two-particle-events  in  the  dataset.  The  techniques  of  this  ongoing  study  are  detailed,  highlighting  the  promising  future  applications  of  this  methodology.
■590    ▼aSchool  code:  0128.
■650  4▼aAstrophysics
■650  4▼aComputational  physics
■650  4▼aNuclear  physics
■653    ▼aNeutron  stars  
■653    ▼aConvolutional  neural  networks
■653    ▼aX-ray  bursts
■690    ▼a0756
■690    ▼a0596
■690    ▼a0216
■71020▼aMichigan  State  University▼bPhysics  -  Doctor  of  Philosophy.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-10B.
■790    ▼a0128
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17161019▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서