Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
Archivio istituzionale della ricerca dell'Università degli Studi di Palermo
To maximize the light yield of the liquid scintillator (LS) for the Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO), a 20 t LS sample was produced in a pilot plant at Daya Bay. The optical properties of the new LS in various compositions were studied by replacing the gadolinium-loaded LS in one antineutrino detector. The concentrations of the fluor, PPO, and the wavelength shifter, bis-MSB, were increased in 12 steps from 0.5 g/L and <0.01 mg/L to 4 g/L and 13 mg/L, respectively. The numbers of total detected photoelectrons suggest that, with the optically purified solvent, the bis-MSB concentration does not need to be more than 4 mg/L. To bridge the one order of magnitude in the detector size difference between Daya Bay and JUNO, the Daya Bay data were used to tune the parameters of a newly developed optical model. Then, the model and tuned parameters were used in the JUNO simulation. This enabled to determine the optimal composition for the JUNO LS: purified solvent LAB with 2.5 g/L PPO, and 1 to 4 mg/L bis-MSB.
Abusleme A., Adam T., Ahmad S., Aiello S., Akram M., Ali N., et al. (2021). Optimization of the JUNO liquid scintillator composition using a Daya Bay antineutrino detector. NUCLEAR INSTRUMENTS & METHODS IN PHYSICS RESEARCH. SECTION A, ACCELERATORS, SPECTROMETERS, DETECTORS AND ASSOCIATED EQUIPMENT, 988, 164823 [10.1016/j.nima.2020.164823].
Optimization of the JUNO liquid scintillator composition using a Daya Bay antineutrino detector
Abusleme A.
;Adam T.;Ahmad S.;Aiello S.;Akram M.;Ali N.;An F. P.;An G. P.;An Q.;Andronico G.;Anfimov N.;Antonelli V.;Antoshkina T.;Asavapibhop B.;de Andre J. P. A. M.;Babic A.;Balantekin A. B.;Baldini W.;Baldoncini M.;Band H. R.;Barresi A.;Baussan E.;Bellato M.;Bernieri E.;Biare D.;Birkenfeld T.;Bishai M.;Blin S.;Blum D.;Blyth S.;Bordereau C.;Brigatti A.;Brugnera R.;Budano A.;Burgbacher P.;Buscemi M.;Bussino S.;Busto J.;Butorov I.;Cabrera A.;Cai H.;Cai X.;Cai Y. K.;Cai Z. Y.;Cammi A.;Campeny A.;Cao C. Y.;Cao G. F.;Cao J.;Caruso R.;Cerna C.;Chang J. F.;Chang Y.;Chen H. S.;Chen P. A.;Chen P. P.;Chen S. M.;Chen S. J.;Chen X. R.;Chen Y. W.;Chen Y. X.;Chen Y.;Chen Z.;Cheng J.;Cheng Y. P.;Cheng Z. K.;Chepurnov A.;Cherwinka J. J.;Chiarello F.;Chiesa D.;Chimenti P.;Chu M. C.;Chukanov A.;Chuvashova A.;Clementi C.;Clerbaux B.;Di Lorenzo S. C.;Corti D.;Costa S.;Dal Corso F.;Cummings J. P.;Dalager O.;De La Taille C.;Deng F. S.;Deng J. W.;Deng Z.;Deng Z. Y.;Depnering W.;Diaz M.;Ding X. F.;Ding Y. Y.;Dirgantara B.;Dmitrievsky S.;Diwan M. V.;Dohnal T.;Donchenko G.;Dong J. M.;Dornic D.;Doroshkevich E.;Dove J.;Dracos M.;Druillole F.;Du S. X.;Dusini S.;Dvorak M.;Dwyer D. A.;Enqvist T.;Enzmann H.;Fabbri A.;Fajt L.;Fan D. H.;Fan L.;Fang C.;Fang J.;Fatkina A.;Fedoseev D.;Fekete V.;Feng L. C.;Feng Q. C.;Fiorentini G.;Ford R.;Formozov A.;Fournier A.;Franke S.;Gallo J. P.;Gan H. N.;Gao F.;Garfagnini A.;Gottel A.;Genster C.;Giammarchi M.;Giaz A.;Giudice N.;Giuliani F.;Gonchar M.;Gong G. H.;Gong H.;Gorchakov O.;Gornushkin Y.;Grassi M.;Grewing C.;Gromov M.;Gromov V.;Gu M. H.;Gu W. Q.;Gu X. F.;Gu Y.;Guan M. Y.;Guardone N.;Gul M.;Guo C.;Guo J. Y.;Guo L.;Guo W. L.;Guo X. H.;Guo Y. H.;Guo Z.;Haacke M.;Hackenburg R. W.;Hackspacher P.;Hagner C.;Han R.;Han Y.;Hans S.;He M.;He W.;Heeger K. M.;Heinz T.;Heng Y. K.;Herrera R.;Higuera A.;Hong D. J.;Hor Y. K.;Hou S. J.;Hsiung Y. B.;Hu B. Z.;Hu H.;Hu J. R.;Hu J.;Hu S. Y.;Hu T.;Hu Z. J.;Huang C. H.;Huang G. H.;Huang H. X.;Huang Q. H.;Huang W. H.;Huang X. T.;Huang Y. B.;Huber P.;Hui J. Q.;Huo L.;Huo W. J.;Huss C.;Hussain S.;Insolia A.;Ioannisian A.;Ioannisyan D.;Isocrate R.;Jaffe D. E.;Jen K. L.;Ji X. L.;Ji X. P.;Ji X. Z.;Jia H. H.;Jia J. J.;Jian S. Y.;Jiang D.;Jiang X. S.;Jin R. Y.;Jing X. P.;Johnson R. A.;Jollet C.;Jones D.;Joutsenvaara J.;Jungthawan S.;Kalousis L.;Kampmann P.;Kang L.;Karagounis M.;Kazarian N.;Kettell S. H.;Khan A.;Khan W.;Khosonthongkee K.;Kinz P.;Kohn S.;Korablev D.;Kouzakov K.;Kramer M.;Krasnoperov A.;Krokhaleva S.;Krumshteyn Z.;Kruth A.;Kutovskiy N.;Kuusiniemi P.;Lachacinski B.;Lachenmaier T.;Landini C.;Langford T. J.;Lee J.;Lee J. H. C.;Lefevre F.;Lei L.;Lei R.;Leitner R.;Leung J.;Li D. M.;Li F.;Li H. T.;Li H. L.;Li J.;Li J. J.;Li J. Q.;Li K. J.;Li M. Z.;Li N.;Li Q. J.;Li R. H.;Li S. C.;Li S. F.;Li S. J.;Li T.;Li W. D.;Li W. G.;Li X. M.;Li X. N.;Li X. L.;Li X. Q.;Li Y.;Li Y. F.;Li Z. B.;Li Z. Y.;Liang H.;Liang J. J.;Liebau D.;Limphirat A.;Limpijumnong S.;Lin C. J.;Lin G. L.;Lin S. X.;Lin T.;Lin Y. H.;Ling J. J.;Link J. M.;Lippi I.;Littenberg L.;Littlejohn B. R.;Liu F.;Liu H.;Liu H. B.;Liu H. D.;Liu H. J.;Liu H. T.;Liu J. C.;Liu J. L.;Liu M.;Liu Q.;Liu R. X.;Liu S. Y.;Liu S. B.;Liu S. L.;Liu X. W.;Liu Y.;Lokhov A.;Lombardi P.;Loo K.;Lorenz S.;Lu C.;Lu H. Q.;Lu J. B.;Lu J. G.;Lu S. X.;Lu X. X.;Lubsandorzhiev B.;Lubsandorzhiev S.;Ludhova L.;Luk K. B.;Luo F. J.;Luo G.;Luo P. W.;Luo S.;Luo W. M.;Lyashuk V.;Ma Q. M.;Ma S.;Ma X. B.;Ma X. Y.;Ma Y. Q.;Malyshkin Y.;Mantovani F.;Mao Y. J.;Mari S. M.;Marini F.;Marium S.;Marshall C.;Martellini C.;Martin-Chassard G.;Caicedo D. A. M.;Martini A.;Martino J.;Mayilyan D.;McDonald K. T.;McKeown R. D.;Muller A.;Meng G.;Mednieks I.;Meng Y.;Meregaglia A.;Meroni E.;Meyhofer D.;Mezzetto M.;Miller J.;Miramonti L.;Monforte S.;Montini P.;Montuschi M.;Morozov N.;Muralidharan P.;Napolitano J.;Nastasi M.;Naumov D. V.;Naumova E.;Nemchenok I.;Nikolaev A.;Ning F. P.;Ning Z.;Nunokawa H.;Oberauer L.;Ochoa-Ricoux J. P.;Olshevskiy A.;Ortica F.;Pan H. R.;Paoloni A.;Park J.;Parkalian N.;Parmeggiano S.;Patton S.;Payupol T.;Pec V.;Pedretti D.;Pei Y. T.;Pelliccia N.;Peng A. G.;Peng H. P.;Peng J. C.;Perrot F.;Petitjean P. A.;Rico L. F. P.;Popov A.;Poussot P.;Pratumwan W.;Previtali E.;Pun C. S. J.;Qi F. Z.;Qi M.;Qian S.;Qian X.;Qian X. H.;Qiao H.;Qin Z. H.;Qiu S. K.;Rajput M.;Ranucci G.;Raper N.;Re A.;Rebber H.;Rebii A.;Ren B.;Ren J.;Reveco C. M.;Rezinko T.;Ricci B.;Robens M.;Roche M.;Rodphai N.;Rohwer L.;Romani A.;Rosero R.;Roskovec B.;Roth C.;Ruan X. C.;Ruan X. D.;Rujirawat S.;Rybnikov A.;Sadovsky A.;Saggese P.;Salamanna G.;Sangka A.;Sanguansak N.;Sawangwit U.;Sawatzki J.;Sawy F.;Schever M.;Schuler J.;Schwab C.;Schweizer K.;Selivanov D.;Selyunin A.;Serafini A.;Settanta G.;Settimo M.;Shahzad M.;Shi G.;Shi J. Y.;Shi Y. J.;Shutov V.;Sidorenkov A.;Simkovic F.;Sirignano C.;Siripak J.;Sisti M.;Slupecki M.;Smirnov M.;Smirnov O.;Sogo-Bezerra T.;Songwadhana J.;Soonthornthum B.;Sotnikov A.;Sramek O.;Sreethawong W.;Stahl A.;Stanco L.;Stankevich K.;Stefanik D.;Steiger H.;Steiner H.;Steinmann J.;Stender M.;Strati V.;Studenikin A.;Sun G. X.;Sun L. T.;Sun J. L.;Sun S. F.;Sun X. L.;Sun Y. J.;Sun Y. Z.;Suwonjandee N.;Szelezniak M.;Tang J.;Tang Q.;Tang X.;Tietzsch A.;Tkachev I.;Tmej T.;Treskov K.;Troni G.;Trzaska W.;Tse W. -H.;Tull C. E.;Tuve C.;van Waasen S.;Boom J. V. D.;Vassilopoulos N.;Vedin V.;Verde G.;Vialkov M.;Viaud B.;Viren B.;Volpe C.;Vorobel V.;Votano L.;Walker P.;Wang C.;Wang C. H.;Wang E.;Wang G. L.;Wang J.;Wang K. Y.;Wang L.;Wang M. F.;Wang M.;Wang N. Y.;Wang R. G.;Wang S. G.;Wang W.;Wang W. S.;Wang X.;Wang X. Y.;Wang Y.;Wang Y. F.;Wang Y. G.;Wang Y. M.;Wang Y. Q.;Wang Z.;Wang Z. M.;Wang Z. Y.;Watcharangkool A.;Wei H. Y.;Wei L. H.;Wei W.;Wei Y. D.;Wen L. J.;Whisnant K.;White C. G.;Wiebusch C.;Wong S. C. F.;Wong H. L. H.;Wonsak B.;Worcester E.;Wu C. H.;Wu D. R.;Wu F. L.;Wu Q.;Wu W. J.;Wu Z.;Wurm M.;Wurtz J.;Wysotzki C.;Xi Y. F.;Xia D. M.;Xie Y. G.;Xie Z. Q.;Xing Z. Z.;Xu D. L.;Xu F. R.;Xu H. K.;Xu J. L.;Xu J.;Xu M. H.;Xu T.;Xu Y.;Xue T.;Yan B. J.;Yan X. B.;Yan Y. P.;Yang A. B.;Yang C. G.;Yang H.;Yang J.;Yang L.;Yang X. Y.;Yang Y. F.;Yang Y. Z.;Yao H. F.;Yasin Z.;Ye J. X.;Ye M.;Yegin U.;Yeh M.;Yermia F.;Yi P. H.;You Z. Y.;Young B. L.;Yu B. X.;Yu C. X.;Yu C. Y.;Yu H. Z.;Yu M.;Yu X. H.;Yu Z. Y.;Yuan C. Z.;Yuan Y.;Yuan Z. X.;Yuan Z. Y.;Yue B. B.;Zafar N.;Zambanini A.;Zeng P.;Zeng S.;Zeng T. X.;Zeng Y. D.;Zhan L.;Zhang C.;Zhang F. Y.;Zhang G. Q.;Zhang H. H.;Zhang H. Q.;Zhang J.;Zhang J. B.;Zhang J. W.;Zhang P.;Zhang Q. M.;Zhang T.;Zhang X. M.;Zhang X. T.;Zhang Y.;Zhang Y. H.;Zhang Y. M.;Zhang Y. P.;Zhang Y. X.;Zhang Y. Y.;Zhang Z. J.;Zhang Z. P.;Zhang Z. Y.;Zhao F. Y.;Zhao J.;Zhao R.;Zhao S. J.;Zhao T. C.;Zheng D. Q.;Zheng H.;Zheng M. S.;Zheng Y. H.;Zhong W. R.;Zhou J.;Zhou L.;Zhou N.;Zhou S.;Zhou X.;Zhu J.;Zhu K. J.;Zhuang H. L.;Zong L.;Zou J. H.
2021-02-01
Abstract
To maximize the light yield of the liquid scintillator (LS) for the Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO), a 20 t LS sample was produced in a pilot plant at Daya Bay. The optical properties of the new LS in various compositions were studied by replacing the gadolinium-loaded LS in one antineutrino detector. The concentrations of the fluor, PPO, and the wavelength shifter, bis-MSB, were increased in 12 steps from 0.5 g/L and <0.01 mg/L to 4 g/L and 13 mg/L, respectively. The numbers of total detected photoelectrons suggest that, with the optically purified solvent, the bis-MSB concentration does not need to be more than 4 mg/L. To bridge the one order of magnitude in the detector size difference between Daya Bay and JUNO, the Daya Bay data were used to tune the parameters of a newly developed optical model. Then, the model and tuned parameters were used in the JUNO simulation. This enabled to determine the optimal composition for the JUNO LS: purified solvent LAB with 2.5 g/L PPO, and 1 to 4 mg/L bis-MSB.
Abusleme A., Adam T., Ahmad S., Aiello S., Akram M., Ali N., et al. (2021). Optimization of the JUNO liquid scintillator composition using a Daya Bay antineutrino detector. NUCLEAR INSTRUMENTS & METHODS IN PHYSICS RESEARCH. SECTION A, ACCELERATORS, SPECTROMETERS, DETECTORS AND ASSOCIATED EQUIPMENT, 988, 164823 [10.1016/j.nima.2020.164823].
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10447/545786
Citazioni
ND
47
33
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
