Hibrit nötrino dedektöründe düşük enerji ölçeğinde yönlü ve izotropik yayılan çerenkov ve sintilasyon fotonlarının yapay zeka yöntemleri ile ayrıştırılması
Separation of directional and isotropically emitted cherenkov and scintillation photons at a low energy scale in a hybrid neutrino detector using artificial intelligence methods
- Tez No: 1008681
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRAH TIRAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Cherenkov ışığı, Nötrino, Sintilasyon, Cherenkov light, Neutrino, Scintillation
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Gülhane Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, su bazlı sıvı sintilatör (WbLS) tabanlı nötrino dedektörlerinde Çerenkov ve sintilasyon ışığının ayrıştırılmasına yönelik makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiştir. WbLS ortamlarında iki farklı ışık bileşeninin aynı anda üretilmesi, dedektörde algılanan sinyal yapısını karmaşık hâle getirmekte ve geleneksel analiz yöntemlerinin sınırlı kalmasına yol açmaktadır. Bu durum, veri güdümlü sınıflandırma yaklaşımlarının kullanımını gerekli kılmaktadır. Çalışma kapsamında, Geant4 tabanlı bir simülasyon ortamında üretilmiş foton düzeyindeki veri setleri kullanılmıştır. Veri setleri, yönlü ve izotropik olmak üzere iki farklı konfigürasyon altında oluşturulmuş ve her iki durumda da Çerenkov ile sintilasyon fotonlarının özellikleri ayrı ayrı analiz edilmiştir. Makine öğrenmesi modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için çeşitli performans ölçütleri kullanılmış, modellerin ayırt edicilik gücü karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerin her iki veri setinde de Çerenkov ve sintilasyon fotonlarının ayrıştırılmasında başarılı olduğunu göstermektedir. Özellikle yönlü veri setlerinde modellerin daha yüksek ayırt edicilik sergilediği gözlenmiştir. Bu bulgular, WbLS dedektörlerinde ışık ayrımı problemine yönelik veri temelli yaklaşımların, dedektör performansının artırılmasında etkili bir araç sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, machine learning–based approaches for the separation of Cherenkov and scintillation light in water-based liquid scintillator (WbLS) neutrino detectors are investigated. In WbLS media, the simultaneous production of both light components leads to a complex signal structure, making the interpretation of detector responses challenging when using conventional analysis techniques. This complexity motivates the use of data-driven classifications. Photon-level data sets generated within a Geant4-based simulation framework are employed in this study. The data sets are produced under two different configurations, namely and isotropic beam conditions. For both configurations, the characteristics of Cherenkov and scintillation photons are analyzed, and several machine learning models are trained and evaluated using standard performance metrics. The results demonstrate that machine learning–based methods provide effective discrimination between Cherenkov and scintillation photons in both data sets. Higher classification performance is observed for the directional configuration, indicating that photon directionality plays a significant role in the separation task. These findings suggest that data-driven approaches offer a promising solution for improving light separation in WbLS detectors and enhancing their overall physics performance.
Benzer Tezler
- Neutrino particle direction estimation using transformer-based deep learning
Transformer tabanlı derin öğrenme kullanılarak nötrino parçacık yönü kestirimi
ŞEVVAL COŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ONUR KAHYA
ÖĞR. GÖR. DOĞU SIRT
- Characterization of neutron and high purity germanium detectors with advanced data acquisition system and measurement of neutron background at the Kuo-Sheng neutrino laboratory
İleri veri toplama sistemi ile nötron ve yüksek saflıkta germanyum detektörlerinin karakterizasyonu ve Kuo-Sheng nötrino laboratuvar ortamındaki nötron arka-alan ölçümü
ANIL SONAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Fizik ve Fizik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED DENİZ
- D0 background to neutrino oscillations in the OPERA experiment
OPERA deneyinde neutrino salınımlarına d0 arka fonu
SERHAN TUFANLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFizik Bölümü
DOÇ. DR. ALİ MURAT GÜLER
- Study of electron identification in the opera detector
Opera detektöründe elektronun tanımlanması
MUHAMMET FATİH BAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFizik Bölümü
DOÇ. DR. ALİ MURAT GÜLER
- Study of neutrino magnetic moment using the LHC neutrinos
LHC nötrinoları kullanılarak nötrino manyetik momenti üzerine çalışmalar
CEMAL DİNÇ
Doktora
İngilizce
2026
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ MURAT GÜLER