O Grupo de I&D em Detectores Gasosos do LIP estuda o desempenho de detectores gasosos para detecção de raios X de baixa energia (poucas centenas de keV) e, mais recentemente, também na região de alta energia (alguns MeV). As principais áreas de investigação são o estudo dos parâmetros de deriva de eletrões e iões nos gases utilizadas no interior destes detectores, com o objetivo de encontrar a mistura mais adequada para cada aplicação, nomeadamente para deteores de grande volume ou de baixa energia. A utilização de programas de simulação de Monte Carlo desenvolvidos no grupo especificamente para este estudo são utilizados para prever e explicar os resultados experimentais, obtidos com equipamento desenvolvido pelo grupo e que incluem tanto protótipos de detectores gasosos como sistemas experimentais adequados à medição dos parâmetros de deriva, nomedamente mobilidade de iões e eletrões e coeficientes de difusão de eletrões.
A experiência do grupo nesta área está na base do envolvimento nalgumas colaborações internacionais, nomeadamente na colaboração NEXT, que utiliza uma TPC de xénon a alta pressão para a procura do decaimento beta duplo sem neutrinos, e com a colaboração RD51 do CERN, que visa desenvolver novas técnicas em detectores gasosos, e para a qual o conhecimento dos parâmetros de deriva nos detetores é fundamental.
Fotos
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Sensitivity of a tonne-scale NEXT detector for neutrinoless double-beta decay searches
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Autor(es): NEXT Collaboration (98 authors)
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Submissão: 2021-08-30, Aceitação: 2021-08-30, Publicação: 2021-08-30
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Referência: J. High Energy Phys. 8 (2021) 164
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Boosting background suppression in the NEXT experiment through Richardson-Lucy deconvolution
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Autor(es): NEXT Collaboration (103 authors)
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Submissão: 2021-07-21, Aceitação: 2021-07-21, Publicação: 2021-07-21
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Referência: J. High Energy Phys. 7 (2021) 146
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Sensitivity of the NEXT experiment to Xe-124 double electron capture
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Autor(es): NEXT Collaboration (91 authors)
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Submissão: 2021-02-24, Aceitação: 2021-02-24, Publicação: 2021-02-24
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Referência: J. High Energy Phys. 2 (2021) 203
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Demonstration of background rejection using deep convolutional neural networks in the NEXT experiment
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Autor(es): NEXT Collaboration (90 authors)
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Submissão: 2021-01-28, Aceitação: 2021-01-28, Publicação: 2021-01-28
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Referência: J. High Energy Phys. 1 (2021) 189