Test Facility to Study Surface-Interaction Processes for Particle Detection in Space

The Imager for Low Energetic Neutral Atoms test facility at the University of Bern was developed to investigate, characterize, and quantify physical processes on surfaces that are used to ionize neutral atoms before their analysis in neutral particle-sensing instruments designed for space research. The facility has contributed valuable knowledge of the interaction of ions with surfaces (e.g., fraction of ions scattered from surfaces and angular scattering distribution) and employs a novel measurement principle for the determination of secondary electron emission yields as a function of energy, angle of incidence, particle species, and sample surface for low particle energies. Only because of this test facility it was possible to successfully apply surface-science processes for the new detection technique for low-energetic neutral particles with energies below about 1 keV used in space applications. All successfully flown spectrometers for the detection of low-energetic neutrals based on the particle–surface interaction process use surfaces evaluated, tested, and calibrated in this facility. Many instruments placed on different spacecraft (e.g., Imager for Magnetopause-to-Aurora Global Exploration, Chandrayaan-1, Interstellar Boundary Explorer, etc.) have successfully used this technique.

Procedure for short-lived particle detection in the OPERA experiment and its application to charm decays

The OPERA experiment, designed to perform the first observation of νμ→ντ oscillations in appearance mode through the detection of the τ leptons produced in ντ charged current interactions, has collected data from 2008 to 2012. In the present paper, the procedure developed to detect τ particle decays, occurring over distances of the order of 1 mm from the neutrino interaction point, is described in detail. The results of its application to the search for charmed hadrons are then presented as a validation of the methods for ντ appearance detection.

AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR SONAR TARGET DETECTION

Neural Network has emerged as the topic of the day. The spectrum of its application is as wide as from ECG noise filtering to seismic data analysis and from elementary particle detection to electronic music composition. The focal point of the proposed work is an application of a massively parallel connectionist model network for detection of a sonar target. This task is segmented into: (i) generation of training patterns from sea noise that contains radiated noise of a target, for teaching the network;(ii) selection of suitable network topology and learning algorithm and (iii) training of the network and its subsequent testing where the network detects, in unknown patterns applied to it, the presence of the features it has already learned in. A three-layer perceptron using backpropagation learning is initially subjected to a recursive training with example patterns (derived from sea ambient noise with and without the radiated noise of a target). On every presentation, the error in the output of the network is propagated back and the weights and the bias associated with each neuron in the network are modified in proportion to this error measure. During this iterative process, the network converges and extracts the target features which get encoded into its generalized weights and biases.In every unknown pattern that the converged network subsequently confronts with, it searches for the features already learned and outputs an indication for their presence or absence. This capability for target detection is exhibited by the response of the network to various test patterns presented to it.Three network topologies are tried with two variants of backpropagation learning and a grading of the performance of each combination is subsequently made.

Detection of low energy antimatter with emulsions

Emulsion detectors feature a very high position resolution and consequently represent an ideal device when particle detection is required at the micrometric scale. This is the case of quantum interferometry studies with antimatter, where micrometric fringes have to be measured. In this framework, we designed and realized a new emulsion based detector characterized by a gel enriched in terms of silver bromide crystal contents poured on a glass plate. We tested the sensitivity of such a detector to low energy positrons in the range 10–20 keV . The obtained results prove that nuclear emulsions are highly efficient at detecting positrons at these energies. This achievement paves the way to perform matter-wave interferometry with positrons using this technology.

Vertical CNT-Si Photodiode Array

Agências financiadoras: National Natural Science Foundation of China - 61204077; Shenzhen Science and Technology Innovation Commission - JCYJ20120614150521967

Free massive particles with total energy E

We analyze free elementary particles with a rest mass m and total energy Eparticle detection rate in each case. The (mean) particle position is identified with the spatial average of the excitation probability of the detectors, which are supposed to cover the whole space. Our results are shown to be in harmony with general relativity classical predictions. Eventually we reconcile our conclusions with Earth-based experiments which are in good agreement with E ≥mc2.

Ultrafeine Aerosolpartikel in der Stratosphäre

Ein neu konstruierter Kondensationskernzähler COPAS (COndensation PArticle counting System) für in-situ-Messungen der Konzentration von Aitken-Teilchen und ultrafeinen Aerosolpartikeln wurde im Rahmen dieser Arbeit erstmals erfolgreich bei Flugzeugmessungen eingesetzt. COPAS ist ein für flugzeuggestützte Messungen an Bord des Forschungsflugzeuges „Geophysica“ in der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre angepaßtes und voll automatisiertes System. Die Verfahrensweise, die Aerosolpartikel des Größenbereichs mit Durchmessern d < 100 nm zum Anwachsen zu bringen, um sie mittels optischer Detektion zu erfassen, ist im COPAS durch das Prinzip der thermischen Diffusion realisiert, wodurch eine kontinuierliche Messung der Aerosolkonzentration mit der untersten Nachweisgrenze für Partikeldurchmesser von d = 6 nm gewährleistet ist. Durch die Verwendung einer Aerosolheizung ist die Unterscheidung von volatilem und nichtvolatilem Anteil des Aerosols mit COPAS möglich. In umfassenden Laborversuchen wurde das COPAS-System hinsichtlich der unteren Nachweisgrenze in Abhängigkeit von der Betriebstemperatur und bei verschiedenen Druckbedingungen charakterisiert sowie die Effizienz der Aerosolheizung bestimmt. Flugzeuggestützte Messungen fanden in mittleren und polaren Breiten im Rahmen des EUPLEX-/ENVISAT-Validierungs–Projektes und in den Tropen während der TROCCINOX/ENVISAT-Kampagne statt. Die Messungen der vertikalen Konzentrationsverteilung des Aerosols ergaben in polaren Breiten eine Zunahme der Konzentration oberhalb von 17 km innerhalb des polaren Vortex mit hohem Anteil nichtvolatiler Partikel von bis zu 70 %. Als Ursache hierfür wird der Eintrag von meteoritischen Rauchpartikeln aus der Mesosphäre in die obere und mittlere Stratosphäre des Vortex angesehen. Ferner konnte in der unteren Stratosphäre des polaren Vortex der Einfluß troposphärischer Luft aus niedrigen Breiten festgestellt werden, die sich in einer hohen Variabilität der Aerosolpartikelkonzentration manifestiert. In tropischen Breiten wurde die Tropopausenregion untersucht. Dabei wurden Konzentrationen von bis zu 104 ultrafeiner Aerosolpartikel mit 6 nm < d < 14 nm pro cm-3 Luft gemessen, deren hoher volatiler Anteil einen sicheren Hinweis darauf gibt, daß die Partikel durch den Prozeß der homogenen Nukleation gebildet wurden. Damit konnte erstmals die Schlußfolgerungen von Brock et al. (1995) durch direkte Messungen der ultrafeinen Partikelkonzentration weitergehend belegt werden, daß in der tropischen Tropopausenregion die Neubildung von Aerosolpartikeln durch homogene Nukleation stattfindet. Die vertikalen Verteilungen der stratosphärischen Aerosolpartikelkonzentration mittlerer Breiten verdeutlichen die Ausbildung einer über 6 Jahre hinweg nahezu konstanten Hintergrundkonzentration des stratosphärischen Aerosols unter vulkanisch unbeeinflußten Bedingungen. Ferner gibt die vergleichende Untersuchung der stratosphärischen Aerosolpartikelkonzentration aus polaren, mittleren und tropischen Breiten Aufschluß über den Transport und die Prozessierung des stratosphärischen Aerosols und insbesondere über den Austausch von Luftmassen zwischen der Stratosphäre und der Troposphäre.

Entwicklung und Charakterisierung eines Laserablationsmassenspektrometers zur Echtzeit-Analyse von atmosphärischen Aerosolpartikeln

Das Aerosolmassenspektrometer SPLAT (Single Particle Laser Ablation Time-of-Flight Mass Spectrometer) ist in der Lage, die Größe einzelner Aerosolpartikel in einem Größenbereich von 0,3 µm bis 3 µm zu bestimmen und gleichzeitig chemisch zu analysieren. Die Größenbestimmung erfolgt durch Streulichtmessung und Bestimmung der Flugzeit der Partikel zwischen zwei kontinuierlichen Laserstrahlen. Durch Kalibrationsmessungen kann auf den aerodynamischen Durchmesser der Partikel geschlossen werden. Kurzzeitig nach der Streulichtdetektion werden die Partikel durch einen hochenergetischen gepulsten UV-Laser verdampft und ionisiert. Die Flugzeit der Partikel zwischen den kontinuierlichen Laserstrahlen wird dazu benutzt, die Ankunftszeit der Partikel in der Ionenquelle zu berechnen und den UV-Laserpuls zu zünden. Die entstandenen Ionen werden in einem bipolaren Flugzeitmassen¬spektrometer nachgewiesen. Durch die Laserablation/Ionisation ist das SPLAT in der Lage, auch schwer verdampfbare Komponenten des atmosphärischen Aerosols - wie etwa Minerale oder Metalle - nachzuweisen. Das SPLAT wurde während dieser Arbeit vollständig neu entwickelt und aufgebaut. Dazu gehörten das Vakuum- und Einlasssystem, die Partikeldetektion, die Ionenquelle und das Massen-spektrometer. Beim Design des SPLAT wurde vor allem auf den späteren Feldeinsatz Wert gelegt, was besondere Anforderungen an Mechanik und Elektronik stellte. Die Charakterisierung der einzelnen Komponenten sowie des gesamten Instruments wurde unter Laborbedingungen durchgeführt. Dabei wurde u.a. Detektionseffizienzen des Instruments ermittelt, die abhängig von der Größe der Partikel sind. Bei sphärischen Partikeln mit einem Durchmesser von 600 nm wurden ca. 2 % der Partikel die in das Instrument gelangten, detektiert und chemisch analysiert. Die Fähigkeit zum Feldeinsatz hat das SPLAT im Februar/März 2006 während einer internationalen Messkampagne auf dem Jungfraujoch in der Schweiz bewiesen. Auf dieser hochalpinen Forschungsstation in einer Höhe von ca. 3580 m fand das SPLAT mineralische und metallische Komponenten in den Aerosolpartikeln. Das SPLAT ist ein vielfältig einsetzbares Instrument und erlaubt vor allem in Kombination mit Aerosolmassenspektrometern, die mit thermischer Verdampfung und Elektronenstoßionisation arbeiten, einen Erkenntnisgewinn in der Analytik atmosphärischer Aerosolpartikel.

E-ToF-Messungen mit kalorimetrischen Tieftemperatur-Detektoren zur Bestimmung spezischer Energieverluste und zur Massenidentifikation niederenergetischer Schwerionen

Kalorimetrische Tieftemperatur-Detektoren (Calorimetric Low Temperature Detectors, CLTDs) wurden erstmals in Messungen zur Bestimmung des spezifischen Energieverlustes (dE/dx) niederenergetischer Schwerionen beim Durchgang durch Materie eingesetzt. Die Messungen wurden im Energiebereich unterhalb des Bragg-Peaks, mit 0.1 - 1.4 MeV/u 238U-Ionen in Kohlenstoff und Gold sowie mit 0.05 - 1.0 MeV/u 131Xe-Ionen in Kohlenstoff, Nickel und Gold, durchgeführt. Die Kombination der CLTDs mit einem Flugzeitdetektor ermöglichte dabei, kontinuierliche dE/dx-Kurven über größere Energiebereiche hinweg simultan zu bestimmen. Im Vergleich zu herkömmlichen Meßsystemen, die Ionisationsdetektoren zur Energiemessung verwenden, erlaubten die höhere Energieauflösung und -linearität der CLTDs eine Verringerung der Kalibrierungsfehler sowie eine Erweiterung des zugänglichen Energiebereiches der dE/dx-Messungen in Richtung niedriger Energien. Die gewonnen Daten können zur Anpassung theoretischer und semi-empirischer Modelle und somit zu einer Erhöhung der Präzision bei der Vorhersage spezifischer Energieverluste schwerer Ionen beitragen. Neben der experimentellen Bestimmung neuer Daten wurden das alternative Detektionsprinzip der CLTDs, die Vorteile dieser Detektoren bezüglich Energieauflösung und -linearität sowie der modulare Aufbau des CLTD-Arrays aus mehreren Einzeldetektoren genutzt, um diese Art von Messung auf potentielle systematische Unsicherheiten zu untersuchen. Unter anderem wurden hierbei unerwartete Channeling-Effekte beim Durchgang der Ionen durch dünne polykristalline Absorberfolien beobachtet. Die koinzidenten Energie- und Flugzeitmessungen (E-ToF) wurden weiterhin genutzt, um das Auflösungsvermögen des Detektor-Systems bei der direkten in-flight Massenbestimmung langsamer und sehr schwerer Ionen zu bestimmen. Durch die exzellente Energieauflösung der CLTDs konnten hierbei Massenauflösungen von Delta-m(FWHM) = 1.3 - 2.5 u für 0.1 - 0.6 MeV/u 238U-Ionen erreicht werden. In einer E-ToF-Messung mit Ionisationsdetektoren sind solche Werte in diesem Energie- und Massenbereich aufgrund der Limitierung der Energieauflösung durch statistische Schwankungen von Verlustprozessen beim Teilchennachweis nicht erreichbar.

Particle competition for complex network community detection

In many real situations, randomness is considered to be uncertainty or even confusion which impedes human beings from making a correct decision. Here we study the combined role of randomness and determinism in particle dynamics for complex network community detection. In the proposed model, particles walk in the network and compete with each other in such a way that each of them tries to possess as many nodes as possible. Moreover, we introduce a rule to adjust the level of randomness of particle walking in the network, and we have found that a portion of randomness can largely improve the community detection rate. Computer simulations show that the model has good community detection performance and at the same time presents low computational complexity. (C) 2008 American Institute of Physics.

Fuzzy community structure detection by particle competition and cooperation

Identification and classification of overlapping nodes in networks are important topics in data mining. In this paper, a network-based (graph-based) semi-supervised learning method is proposed. It is based on competition and cooperation among walking particles in a network to uncover overlapping nodes by generating continuous-valued outputs (soft labels), corresponding to the levels of membership from the nodes to each of the communities. Moreover, the proposed method can be applied to detect overlapping data items in a data set of general form, such as a vector-based data set, once it is transformed to a network. Usually, label propagation involves risks of error amplification. In order to avoid this problem, the proposed method offers a mechanism to identify outliers among the labeled data items, and consequently prevents error propagation from such outliers. Computer simulations carried out for synthetic and real-world data sets provide a numeric quantification of the performance of the method. © 2012 Springer-Verlag.

Semi-supervised learning with concept drift using particle dynamics applied to network intrusion detection data

Concept drift, which refers to non stationary learning problems over time, has increasing importance in machine learning and data mining. Many concept drift applications require fast response, which means an algorithm must always be (re)trained with the latest available data. But the process of data labeling is usually expensive and/or time consuming when compared to acquisition of unlabeled data, thus usually only a small fraction of the incoming data may be effectively labeled. Semi-supervised learning methods may help in this scenario, as they use both labeled and unlabeled data in the training process. However, most of them are based on assumptions that the data is static. Therefore, semi-supervised learning with concept drifts is still an open challenging task in machine learning. Recently, a particle competition and cooperation approach has been developed to realize graph-based semi-supervised learning from static data. We have extend that approach to handle data streams and concept drift. The result is a passive algorithm which uses a single classifier approach, naturally adapted to concept changes without any explicit drift detection mechanism. It has built-in mechanisms that provide a natural way of learning from new data, gradually "forgetting" older knowledge as older data items are no longer useful for the classification of newer data items. The proposed algorithm is applied to the KDD Cup 1999 Data of network intrusion, showing its effectiveness.

Synthesis and characterization of silver/alanine nanocomposites for radiation detection in medical applications: the influence of particle size on the detection properties

Silver/alanine nanocomposites with varying mass percentage of silver have been produced. The size of the silver nanoparticles seems to drive the formation of the nanocomposite, yielding a homogeneous dispersion of the silver nanoparticles in the alanine matrix or flocs of silver nanoparticles segregated from the alanine crystals. The alanine crystalline orientation is modified according to the particle size of the silver nanoparticles. Concerning a mass percentage of silver below 0.1%, the nanocomposites are homogeneous, and there is no particle aggregation. As the mass percentage of silver is increased, the system becomes unstable, and there is particle flocculation with subsequent segregation of the alanine crystals. The nanocomposites have been analyzed by transmission electron microscopy (TEM), UV-Vis absorption spectroscopy, X-ray diffraction (XRD), and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and they have been tested as radiation detectors by means of electron spin resonance (ESR) spectroscopy in order to detect the paramagnetic centers created by the radiation. In fact, the sensitivity of the radiation detectors is optimized in the case of systems containing small particles (30 nm) that are well dispersed in the alanine matrix. As the agglomeration increases, particle growth (up to 1.5 mu m) and segregation diminish the sensitivity. In conclusion, nanostructured materials can be used for optimization of alanine sensitivity, by taking into account the influence of the particles size of the silver nanoparticles on the detection properties of the alanine radiation detectors, thus contributing to the construction of small-sized detectors.

Generation of a recombinant Gag virus-like-particle panel for the evaluation of p24 antigen detection by diagnostic HIV tests.

BACKGROUND Detection of HIV-1 p24 antigen permits early identification of primary HIV infection and timely intervention to limit further spread of the infection. Principally, HIV screening should equally detect all viral variants, but reagents for a standardised test evaluation are limited. Therefore, we aimed to create an inexhaustible panel of diverse HIV-1 p24 antigens. METHODS We generated a panel of 43 recombinantly expressed virus-like particles (VLPs), containing the structural Gag proteins of HIV-1 subtypes A-H and circulating recombinant forms (CRF) CRF01_AE, CRF02_AG, CRF12_BF, CRF20_BG and group O. Eleven 4th generation antigen/antibody tests and five antigen-only tests were evaluated for their ability to detect VLPs diluted in human plasma to p24 concentrations equivalent to 50, 10 and 2 IU/ml of the WHO p24 standard. Three tests were also evaluated for their ability to detect p24 after heat-denaturation for immune-complex disruption, a pre-requisite for ultrasensitive p24 detection. RESULTS Our VLP panel exhibited an average intra-clade p24 diversity of 6.7%. Among the 4th generation tests, the Abbott Architect and Siemens Enzygnost Integral 4 had the highest sensitivity of 97.7% and 93%, respectively. Alere Determine Combo and BioRad Access were least sensitive with 10.1% and 40.3%, respectively. Antigen-only tests were slightly more sensitive than combination tests. Almost all tests detected the WHO HIV-1 p24 standard at a concentration of 2 IU/ml, but their ability to detect this input for different subtypes varied greatly. Heat-treatment lowered overall detectability of HIV-1 p24 in two of the three tests, but only few VLPs had a more than 3-fold loss in p24 detection. CONCLUSIONS The HIV-1 Gag subtype panel has a broad diversity and proved useful for a standardised evaluation of the detection limit and breadth of subtype detection of p24 antigen-detecting tests. Several tests exhibited problems, particularly with non-B subtypes.

Two-layer particle filter for multiple target detection and tracking

This paper deals with the detection and tracking of an unknown number of targets using a Bayesian hierarchical model with target labels. To approximate the posterior probability density function, we develop a two-layer particle filter. One deals with track initiation, and the other with track maintenance. In addition, the parallel partition method is proposed to sample the states of the surviving targets.