Cálculo Incertidumbre de las estimaciones de las correcciones en aceleradores de altas energías
Un acelerador de altas energías es una máquina muy compleja con cientos de miles de componentes y con muchos problemas técnicos. Uno de los principales problemas tiene que ver con el control de la trayectoria del haz de partículas. El haz de partículas se desvía de su trayectoria diseñada principalm...
- Autores:
-
Gutiérrez Parra, Gabriel Enrique
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69226
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69226
http://bdigital.unal.edu.co/70808/
- Palabra clave:
- 53 Física / Physics
Propagación de errores
Acción y fase
Errores magnéticos
Python
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Un acelerador de altas energías es una máquina muy compleja con cientos de miles de componentes y con muchos problemas técnicos. Uno de los principales problemas tiene que ver con el control de la trayectoria del haz de partículas. El haz de partículas se desvía de su trayectoria diseñada principalmente por presencia de errores magnéticos, los cuales no pueden ser solucionados desmontando los imanes o la electrónica instalada para realizar las correcciones ya que implica detener la operación del acelerador, dejar de hacer experimentos y por consiguiente desaprovechar el recurso. Una alternativa más práctica consiste en cambiar la intensidad de la corriente de uno o varios imanes con el fin de corregir la trayectoria de las partículas. Para esto es necesario conocer la intensidad y ubicación del error existente a través de una técnica como la del método Salto de Acción y Fase el cual se basa en datos experimentales que reportan los instrumentos electrónicos instalados en el acelerador. Es importante saber la incertidumbre asociada a estas estimaciones de los errores para determinar qué tan precisos son. El presente trabajo muestra cómo hallar estas incertidumbres a través del método de propagación de errores y su implementación en el lenguaje de programación Python. Al aplicar este método, se logra reducir el tiempo de cómputo calculando la incertidumbre principalmente para tres variables con un error relativo entre 6% y 17%, los cuales son comprobados bajo varias pruebas estadísticas. |
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