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エネルギー分解を伴う高輝度放射光X線ビーム観測手法の開発

高亮度同步加速器X射线束能量分解观测方法的研制

基本信息

批准号：
22K12668
负责人：
工藤統吾
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Japan Synchrotron Radiation Research Institute
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

単結晶ダイヤモンド薄膜を用い、CMOS2次元検出器を用いたピンホール型カメラにより、SPring-8のシンクロトロンアンジュレータ放射光のエネルギー分解可視化に成功した。これまでに多結晶のダイヤモンド薄膜を用いた同じ構成のビームモニターでのエネルギー分解可視化を試みてきたが、ピンホールカメラ画像に含まれる回折スポットが多量にみられるために正確なビームプロファイルの観測に成功していなかった。今回単結晶を用いると、回折スポットの数が特定の点にまとまることで少なくなった。ピンホールを抜けてくる強力な回折スポットが2次元検出器を損傷することも懸念されたが、事前の計算からその確率は極めて少ないと見積もられた。これにより回折スポットが含まれないクリアなビームプロファイル画像を得ることに成功した。得られた画像につき、Droplet解析を含むエネルギーフォトン計測と積算を行うことで、アンジュレータのビームをエネルギー分解処理することに成功した。本手法は全エネルギーを含む画像をすべて取得したうえで解析することができるので、得たデータのアンジュレータ光中心部のデータからアンジュレータのスペクトルを再現することができた。それによると、2次元検出器のエネルギー分解能の限界により、スペクトルはブロードにはなるが、アンジュレータ光のエネルギー分布を反映する情報が得られた。この情報から、一部のエネルギーを切り出したエネルギー弁別の閾値を設定して計算処理した画像を得たところ、アンジュレータ放射のシミュレーションプログラムSPACTRAで予想された形状と一致するビームプロファイルのエネルギー分解画像を得た。本方法でのビームの可視化は従来行われたことがなく、世界初の測定となった。この成果につき論文発表を行った。

Single crystal thin film application, CMOS2-D detector application, SPring-8 system application This is a multi-crystalline film that is used in the same way as the composition of the film. The film is decomposed and visualized. The film contains a lot of reflections. The film is successfully tested. The number of crystals used in the present study is different from that of the original crystals. The first step is to reduce the risk of damage caused by the damage caused by the second step. This is the first time I've ever seen a picture of someone who's been successful. Get the picture, Droplet analysis, including the production, measurement and integration, and the production, decomposition and processing. This method includes the following steps: For example, the information on the distribution of the product of the two-dimensional detector can be obtained from the limit of the product decomposition energy of the two-dimensional detector. This information is generated by setting the threshold value of the product category and calculating the image. The image is generated by setting the threshold value of the product category and calculating the SPACTRA image. The SPACTRA image is generated by setting the threshold value of the product category. This method is based on the visualization of the world. The results of this paper are presented in the form of a series of papers.