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000134430 041__ $$aspa
000134430 1001_ $$aAnoud Blanco, Omar
000134430 24200 $$aIdentification of 228Ac isomeric states in ANAIS-112 using machine learning techniques
000134430 24500 $$aIdentificación de la desintegración de estados isómeros del Ac-228 en ANAIS-112 mediante técnicas de machine learning
000134430 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2023
000134430 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000134430 520__ $$aPara un experimento de detección de materia oscura como ANAIS-112, la identificación y selección de sucesos de centelleo es primordial, dado que la región en la que se produce la modulación anual en el ritmo de detección es de baja energía (1-6 keV), donde predominan los sucesos de ruido. Este trabajo se ha centrado en las desintegraciones del 228Ra al 228Ac, que tiene estados excitados metaestables, cuya desintegración podría afectar a la región de interés en ANAIS-112. <br />El objetivo de este trabajo ha sido desarrollar un algoritmo de identificación de los pulsos dobles de la desintegración de los estados isómeros del 228Ac utilizando una técnica de aprendizaje automático llamada BDT. Para ello se ha realizado una generación de poblaciones sintéticas de pulsos simples y dobles, se ha efectuado desde cero y de manera progresiva, implementando poco a poco distintas mejoras hasta conseguir pulsos similares a los que se detectan en los cristales de NaI(Tl) de ANAIS-112.<br /><br />
000134430 521__ $$aGraduado en Física
000134430 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000134430 700__ $$aSarsa Sarsa, María Luisa$$edir.
000134430 700__ $$aCoarasa Casas, Iván$$edir.
000134430 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica Teórica$$cFísica Atómica, Molecular y Nuclear
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