Алгоритм ідентифікації сортів та енергій заряджених частинок для вивчення явища сейсмічно-магнітосферної кореляції

Abstract

Запропоновано алгоритм ідентифікації сортів та енергій елементарних заряджених частинок високих енергій та елементи його апаратної реалізації. Правильність спрацювання алгоритму деякою мірою залежатиме від впливу шумів, які спотворять значення дискретизовані модулем цифрової обробки сигналів (ЦОС). Тому разом з розробкою алгоритму варто перевірити вплив шумів використаної для побудови елементної бази на достовірність отриманих даних при дискретизації сигналу модулем ЦОС. Особливо можлива зміна підрахунку кількості заряджених частинок стосуватиметься частинок з енергіями, які лежать на границі енергетичних діапазонів, що будуть віднесені до інших діапазонів. Це призведе до спотворення зафіксованого відгуку в детекторній системі на досліджуване збурення іоносфери. Таке збурення проявляється як збільшення концентрації носіїв заряду у навколоземних потоках плазми у відповідь на сейсмічну активність певного регіону планети. Побудова структури модуля базується на методі ідентифікації типу заряджених частинок на основі вимірювань питомих втрат енергії та повної енергії, або скорочено ΔЕ–Е метод. Він застосовується для вивчення елементарних актів ядерних взаємодій, що дозволяє класифікувати тип та енергію зарядженої частинки, яка пройшла через детекторну систему, утворену сцинтиляційними кристалами з паратерфенілу, використаними в експерименті. Запропонований алгоритм дозволяє накопичувати статистику зареєстрованих частинок, захоплених коліматорним пристроєм реєстратора-аналізатора електронів і протонів у радіаційних поясах Землі. Це дозволить краще дослідити явище сейсмічно-магнітосфеної кореляції. Вихідними даними для побудови алгоритму є аналітичні міркування для полегшення поводження з масивами отриманих даних та результати моделювання проходження заряджених частинок, виявлених телескопічною системою, моделюванням у програмному середовищі CERN GEANT4 з використанням методу Монте-Карло.

An algorithm for identifying types and energies of high-energy elementary charged particles and its hardware implementation is proposed. The accuracy of the operation of the algorithm will to some extent depend on the impact of noise, which distorts the value sampled by the digital signal processing (DSP) module. Therefore, along with the development of the algorithm, it is necessary to check the influence of the noise used in the construction of the element base on the reliability of the data obtained when the signal is sampled by the DSP module. It is especially possible to change the count of the number of charged particles relating to particles with energies that lie on the border of energy ranges referred to other ranges. This will lead to a distortion of the recorded response in the detector system to the studied ionospheric disturbance. This disturbance manifests itself as an increase in the concentration of charge carriers in near-Earth plasma flows in response to seismic activity in a certain region of the planet. The construction of the module structure is based on the method of identifying the type of charged particles based on measurements of specific energy losses and total energy, or abbreviated ΔE–E method. It is used in the study of elementary acts of nuclear interactions, which makes it possible to classify the type and energy of a charged particle that has passed through a detector system formed by para-terphenyl scintillation crystals used in the experiment. The proposed algorithm makes it possible to accumulate the statistics of counted particles captured by the collimator device of the electron and proton recorder-analyzer in the Earth’s radiation belts. This will make it possible to study better the phenomenon of seismically magnetospheric correlation. The initial data for the construction of the algorithm are analytical considerations to facilitate the handling of arrays of extracted data and the results of simulation of the passage of charged particles detected in the telescopic system by simulation in the CERN GEANT4 software environment using the Monte Carlo method.