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QUICK REVIEW

[论文解读] Optical fiber read-out for liquid argon scintillation light

J. Janicskó Csáthy, T. Bode|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2016
Radiation Detection and Scintillator Technologies参考文献 12被引用 9
一句话总结

本论文提出了一种用于液氩(LAr)中高纯锗(HPGe)探测器的低本底反康普顿 veto 系统,采用波长位移(WLS)纤维耦合硅光电倍增管(SiPMs)读出闪烁光。该系统对²²⁶Ra 和 ²³²Th 源的抑制因子分别达到 11.8–14.6 和 177,性能与传统 PMT 系统相当,并成功检测到 ²¹⁴Bi–²¹⁴Po 延迟符合事件,实现了额外的本底抑制。

ABSTRACT

In this paper we describe the performance of a light detector for Ar scintillation light made of wavelength-shifting (WLS) fibers connected to Silicon-Photomultipliers (SiPM). The setup was conceived to be used as anti-Compton veto for high purity germanium (HPGe) detectors operated directly in liquid Argon (LAr). Background suppression efficiencies for different radioactive sources were measured in a test cryostat with about 800 kg LAr. This work was part of the R\&D effort for the GERDA experiment.

研究动机与目标

  • 开发一种可在液氩中直接运行的低本底、紧凑型 HPGe 探测器反康普顿 veto 系统。
  • 通过使用 SiPM 与 WLS 纤维,克服传统 PMT 在低温、超低本底环境中的局限性。
  • 在真实 LAr 环境中,证明该系统对 ²³²Th 和 ²²⁶Ra 源背景事件的有效抑制能力。
  • 验证在 GERDA 等实验中,通过 ²¹⁴Bi–²¹⁴Po 延迟符合事件实现额外本底识别的可行性。

提出的方法

  • 使用真空蒸镀 TPB 涂层的 WLS 纤维构建了定制光探测器,将闪烁光移至可见光波段。
  • WLS 纤维连接至位于杜瓦外的 SiPM,信号通过 50 Ω 同轴电缆传输。
  • 系统在 600 L 液氩杜瓦中进行测试,HPGe 探测器悬挂在中部高度。
  • 放射性源(²³²Th 通过含钍焊条,²²⁶Ra 通过裸金属板)置于 HPGe 探测器下方 1 cm 处,模拟本底污染。
  • 数据获取采用脉冲触发与 25 MHz 采样,记录 665 μs 的波形,可分析伽马触发后延迟的 α 事件。
  • 通过识别 HPGe 触发后 628 μs 内 SiPM 信号多道高多重性(>4 通道,>20 p.e.)实现延迟符合分析。

实验结果

研究问题

  • RQ1基于 WLS 纤维与 SiPM 的系统是否能在液氩中实现与 PMT 系统相当的本底抑制性能?
  • RQ2在真实 LAr 环境中,该 WLS 纤维–SiPM 配置对 ²³²Th 和 ²²⁶Ra 源的抑制因子是多少?
  • RQ3能否可靠检测 ²¹⁴Bi–²¹⁴Po 延迟符合事件,以实现额外的本底抑制?
  • RQ4与液态涂层相比,WLS 纤维上真空蒸镀的 TPB 涂层是否提供更优的性能与耐久性?
  • RQ5仅使用纤维而无反射箔时,有效探测体积与本底抑制效率是多少?

主要发现

  • 在 2039 keV 能区,²³²Th 的抑制因子达到 177 ± 33,表明具有强大的本底抑制能力。
  • 对于 ²²⁶Ra,2039 keV 能区的抑制因子为 11.8 ± 1.2,脉冲接受率为 95.2%,证实了高探测效率。
  • 在 ²¹⁴Bi 伽马衰变后,α 事件的时间分布显示半衰期为 164.5 ± 4.5 μs,与 ²¹⁴Po 的 164 μs 半衰期一致。
  • 成功演示了 ²¹⁴Bi–²¹⁴Po 延迟符合事件的检测,为本底抑制提供了潜在的新通道。
  • 真空蒸镀的 TPB 涂层在 WLS 纤维上表现出更优的质量,且未对纤维造成损伤,优于液态涂层方法。
  • 抑制因子与 PMT 系统的最佳结果兼容,证实了 WLS–SiPM 方法的可行性。

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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。