Персона:
Задеба, Егор Александрович

Научные группы

Научная группа

Научно-образовательный центр НЕВОД (ИЯФиТ)

Организационные подразделения

Организационная единица

Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.

Фамилия

Задеба

Имя

Егор Александрович

Полная страница элемента

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 10 из 30

Только метаданные
A MegaScience class experimental complex at the University
(2022) Zadeba, E. A.; Petrukhin, A. A.; Задеба, Егор Александрович; Петрухин, Анатолий Афанасьевич
© Published under licence by IOP Publishing Ltd.In the classification of the Ministry of Science and Higher Education in the National Project "Nauka"(2018), the concept of MegaScience is the name of a class of unique scientific installations, and in general terms, these are large expensive international scientific and research complexes for solution of actual scientific problems. It is emphasized that world-class breakthrough research is impossible within the framework of one university or organization, without attracting multi-billion budgets. However, the practice of MEPhI shows that it is possible to construct the unique scientific installations and to achieve results comparable to the largest international projects within a university in cooperation with other Russian and foreign organizations.
Только метаданные
The FPGA time-to-digital converter for the large-scale detector TREK based on multi-wire drift chambers
(2020) Vorobyev, V. S.; Borissov, A. A.; Kozhin, A. S.; Kompaniets, K. G.; Fakhrutdinov, R. M.; Zadeba, E. A.; Воробьев, Владислав Станиславович; Кожин, Анатолий Сергеевич; Компаниец, Константин Георгиевич; Фахрутдинов, Ринат Макаримович; Задеба, Егор Александрович
The new large-scale coordinate-tracking detector TREK is under construction in MEPhI. It is based on 264 multi-wire drift chambers (4000 x 508 x 112 mm(3) size) developed in IHEP for experiments on the neutrino channel of the U-70 accelerator, and will have 250 m(2) of continuous effective area. The main goal of the project is the solution of so-called "muon puzzle": the unpredicted by any theory excess of high multiplicity muon bundles generated by ultra-high energy primary cosmic rays. Besides of a set of field-forming wires, each multi-wire drift chamber has 4 signal ones. The current from these wires is processed by the shaper-amplifier AMP-4, mounted on the front of the chamber. It generates LVDS pulses that should be processed by multi-channel TDC that faces two main requirements: large matching window (more than 6000 ns) with last significant digit (LSD) less than 10 ns and capability to hold more than 50 hits per channel in a single event. These conditions were fulfilled by the new time-to-digital converter developed on the basis of Cyclone V FPGA in MEPhI. This paper presents the design of the TDC, its main features and the first benchmarks of its performance.
Только метаданные
Studying Muon Bundles of Inclined Air Showers in the NEVOD-DECOR Experiment
(2023) Bogdanov, A. G.; Barbashina, N. S.; Khokhlov, S. S.; Kindin, V. V.; Kokoulin, R. P.; Kompaniets, K. G.; Konovalova, A. Y.; Petrukhin, A. A.; Shutenko, V. V.; Vorobev, V. S.; Yashin, I. I.; Yurina, E. A.; Zadeba, E. A.; Богданов, Алексей Георгиевич; Барбашина, Наталья Сергеевна; Хохлов, Семен Сергеевич; Киндин, Виктор Владимирович; Кокоулин, Ростислав Павлович; Компаниец, Константин Георгиевич; Коновалова, Алена Юрьевна; Петрухин, Анатолий Афанасьевич; Шутенко, Виктор Викторович; Воробьев, Владислав Станиславович; Яшин, Игорь Иванович; Юрина, Екатерина Александровна; Задеба, Егор Александрович
Открытый доступ
СТЕНД ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК МНОГОПРОВОЛОЧНЫХ ДРЕЙФОВЫХ КАМЕР
(НИЯУ МИФИ, 2025) Задеба, Е. А.; Воробьев, В. С. ; Газизова, Д. В.; Компаниец, К. Г.; Мирошниченко, Е. А.; Николаенко, Р. В.; Трошин, И. Ю.; Хомчук, Е. П.; Шульженко, И. А.; Шутенко, В. В.; Шутенко, Виктор Викторович; Мирошниченко, Егор Андреевич; Трошин, Иван Юрьевич; Воробьев, Владислав Станиславович; Хомчук, Евгений Павлович; Николаенко, Роман Владимирович; Шульженко, Иван Андреевич; Газизова, Диана Вадимовна; Задеба, Егор Александрович; Компаниец, Константин Георгиевич
В НИЯУ МИФИ создается крупнейший в мире координатный детектор ТРЕК на дрейфовых камерах для исследования мюонов космических лучей. Основой установки являются многопроволочные дрейфовые камеры (ДК), ранее применявшиеся в нейтринном детекторе ИФВЭ (Протвино) на ускорителе У-70. Для исследования характеристик ДК перед установкой в ТРЕК и проектируемый детектор МДМ создан стенд, позволяющий определять их эффективность, координатную и угловую точность, зонные характеристики. В статье приводится устройство стенда и результаты тестирования 394 ДК для установок ТРЕК и МДМ.
Только метаданные
New coordinate-tracking detector on drift chambers for registration of muons in near-vertical EAS
(2022) Vorobev, V. S.; Khomchuk, E. P.; Nikolaenko, R. V.; Petrukhin, A. A.; Troshin, I. Yu.; Zadeba, E. A.; Воробьев, Владислав Станиславович; Хомчук, Евгений Павлович; Николаенко, Роман Владимирович; Петрухин, Анатолий Афанасьевич; Трошин, Иван Юрьевич; Задеба, Егор Александрович
The new coordinate-tracking detector ProtoTREK was developed in the Experimental complex NEVOD, MEPhI for the study of near-vertical extensive air showers. The installation consists of two planes of drift chambers, seven in each, and has an effective area of 13 m2. The registration system of the new detector gets trigger from scintillator counters and uses the TDC that has been specially designed for this detector. It is based on FPGA Altera Cyclone V and has GPS synchronization with the joint triggering system of the experimental complex. A deep learning approach is used to reconstruct multi-muon events registered by ProtoTREK. The paper presents the design of the detector and first experimental results. © Copyright owned by the author(s) under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0).
Только метаданные
Multicomponent Registration of the EAS
(2019) Mannocchi, G.; Trinchero, G.; Amelchakov, M. B.; Barbashina, N. S.; Bogdanov, A. G.; Gromushkin, D. M.; Zadeba, E. A.; Kindin, V. V.; Kokoulin, R. P.; Kompaniets, K. G.; Chiavassa, A.; Likiy, O. I.; Petrukhin, A. A.; Stenkin, Y. V.; Khokhlov, S. S.; Shulzhenko, I. A.; Shutenko, V. V.; Yurin, K. O.; Yashin, I. I.; Амельчаков, Михаил Борисович; Барбашина, Наталья Сергеевна; Богданов, Алексей Георгиевич; Громушкин, Дмитрий Михайлович; Задеба, Егор Александрович; Киндин, Виктор Владимирович; Кокоулин, Ростислав Павлович; Компаниец, Константин Георгиевич; Петрухин, Анатолий Афанасьевич; Стенькин, Юрий Васильевич; Хохлов, Семен Сергеевич; Шульженко, Иван Андреевич; Шутенко, Виктор Викторович; Яшин, Игорь Иванович
© 2019, Allerton Press, Inc.Abstract: The NEVOD experimental complex was created at MEPhI. It includes several facilities for studying the electron–photon, muon, and hadron components of the EAS in the energy range of 1 PeV to 1 EeV. This work presents the first results for two months of the joint operation of five facilities (NEVOD-EAS, CWD, CTS, PRISMA-32, and DECOR). The problems of synchronizing the facilities and selecting joint events are considered. The experimental data of these facilities are analyzed for different components of the EAS in overlapping energy ranges.
Открытый доступ
ПРОГРАММА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВРЕМЯ-ЦИФРОВЫМИ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯМИ ДЕТЕКТОРА ТРЕК
(НИЯУ МИФИ, 2023) Задеба, Е. А.; Воробьев, В. С.; Хомчук, Е. П.; Хомчук, Евгений Павлович; Воробьев, Владислав Станиславович; Задеба, Егор Александрович
Программа предназначена для управления регистрирующей системой координатно-трекового детектора ТРЕК, основанной на разработанных в НИЯУ МИФИ время-цифровых преобразователях KV-001 (ВЦП). В её функционал входит установление соединения с массивом ВЦП, передача данных, управление режимами работы регистрирующей системы, визуализация скорости счета дрейфовых камер, а также вывод статистки по работе детектора ТРЕК. Программа применяется в сервере детектора ТРЕК, стендах для тестирования дрейфовых камер. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК. ОС: Windows 10/11.
Только метаданные
The Hybrid Trigger System of the Experimental Complex NEVOD
(2024) Amelchakov, M. B.; Bogdanov, A. G.; Gromushkin, D. M.; Zadeba, E. A.; Kindin, V. V.; Kokoulin, R. P.; Kompaniets, K. G.; Petrukhin, A. A.; Khokhlov, S. S.; Shulzhenko, I. A.; Shutenko, V. V.; Yashin, I. I.; Амельчаков, Михаил Борисович; Богданов, Алексей Георгиевич; Громушкин, Дмитрий Михайлович; Задеба, Егор Александрович; Киндин, Виктор Владимирович; Кокоулин, Ростислав Павлович; Компаниец, Константин Георгиевич; Петрухин, Анатолий Афанасьевич; Хохлов, Семен Сергеевич; Шульженко, Иван Андреевич; Шутенко, Виктор Викторович; Яшин, Игорь Иванович
Только метаданные
Simulation of a Detector Based on Multi-Wire Drift Chambers for Identifying the Muon Component of EAS
(2025) Troshin, I. Yu.; Zadeba, E. A.; Vorobev, V. S.; Nikolaenko, R. V.; Трошин, Иван Юрьевич; Задеба, Егор Александрович; Воробьев, Владислав Станиславович; Николаенко, Роман Владимирович
Только метаданные
Application of Deep Learning Techniques for Multiparticle Track Reconstruction of Drift Chamber Data
(2021) Vorob'ev, V. S.; Zadeba, E. A.; Nikolaenko, R. V.; Petrukhin, A. A.; Troshin, I. Y.; Воробьев, Владислав Станиславович; Задеба, Егор Александрович; Николаенко, Роман Владимирович; Петрухин, Анатолий Афанасьевич; Трошин, Иван Юрьевич
© 2021, Pleiades Publishing, Ltd.Abstract: The new coordinate-tracking detector TREK based on drift chambers is being developed at National Research Nuclear University MEPhI to study inclined extensive air showers. To reconstruct the events with a high multiplicity from the data of drift chambers, the histogram method, which is designed to search for parallel tracks, is currently used. However, we observe afterpulses in the experimental data obtained using a coordinate-tracking unit based on drift chambers (CTUDC). The afterpulses lead to fake track reconstructions. To solve this problem, a new method is being developed using deep learning. This paper presents the results of the development of this method and its application to simulated data.