Speaker
Mr
Yan Liu
(Institute of high energy physical)
Description
JUNO实验拥有丰富的物理目标，主要包括测量中微子质量等级和精确测量中微子振荡参数。中微子实验探测器装有2万吨液体闪烁体、周围排布近18000个20英寸的光电倍增管(PMT)。中微子反β衰变（IBD）事例的主要本底来源是高能宇宙μ子带来的次级散裂中子和9Li、8He等放射性同位素，IBD事例和这些本底信号模式类似，很难从物理上进行鉴别区分，但可以通过一定时间内对探测器响应进行μ子反符合来排除这些本底。而进行μ子反符合，需要精确重建μ子的径迹信息。在真实实验中，基于μ子事例的PMT位置、收集的电荷量和最快光时间的空间分布，使用深度学习的方法进行μ子径迹的重建，该方法利用穿过顶部探测器(TT)和中心探测器(CD)的μ子事例作为训练集，使用TT重建的径迹信息作为训练集的标签。但由于穿过TT和CD的事例并不能覆盖穿过CD事例的样本空间，因此提出一种旋转的方法产生覆盖全样本空间的事例作为训练集对模型进行训练。
Primary author
Mr
Yan Liu
(Institute of high energy physical)
