国家高能物理科学数据安全保障体系

为解决国家高能物理科学数据中心面临的数据安全问题,本文在传统的网络安全相关研究基础上,分析我国高能物理科学数据中心面临的科学数据安全风险,总结出高能物理科学数据安全保障的特点,提出了适合我国高能物理领域科学数据的安全管理体系、技术体系和运维体系,以期为科学数据安全问题的实践应用提供参考借鉴。本文提出的高能物理科学数据安全保障体系,覆盖数据全生命周期,可以有效保障数据在传输、存储和使用过程中的机密性、完整性和可用性,防止未经授权的访问、窃取、破坏、篡改和泄露等安全事件的发生。

基于Rucio的高能物理网格数据管理的研究和应用

【目的】近年来,高能物理网格数据规模和用户需求产生重大变革,需要研究和应用新兴网格数据管理技术以应对需求变化。【方法】基于新型网格数据管理系统Rucio,利用其高伸缩性、模块化和可扩展性的软件特点,发挥其分布式数据恢复、自适应的数据复制的功能特性,为多个国内主导的国际合作实验设计了面向实验需求的网格数据管理解决方案。【结果】实现了分布式数据统一命名、数据增删改查等基础管理功能、多站点数据副本管理、原始数据分发管理、实验软件数据管理接口嵌入等多种功能,并先后进入了测试应用阶段。【结论】本研究为未来国内主导的国际合作的高能物理实验网格数据管理方案的设计和开发进行了探索和尝试,希望进一步在网格架构上开展深入研究,实现国内实验通用标准的网格数据管理方案。

生成式人工智能视角下研究问题与研究方法句生成研究——以高能物理领域为例

[研究目的]科研人员从海量的文献中检索与自己研究方向相关的文献需要耗费大量的时间,自动提取研究问题与研究方法句对于学者在研究过程中评估和选择合适的方法具有重要意义。[研究方法]基于多种深度学习分类器构建物理领域研究方向的分类器,筛选高能物理领域的研究,对高能物理领域的论文利用生成式大模型进行研究问题与研究方法句的生成,微调baichuan-7B构建高能物理领域的问答推理工具。[研究结论]研究表明,在研究领域分类中,SciBERT分类结果较好,F1值为82.71%,baichuan-13B在研究问题与研究方法句子生成研究中,2-gram的BLEU值为0.311。最终通过研究问题与研究方法库微调大模型,可实现高能物理领域的问答功能。

李政道先生和中国高能物理发展

李政道先生是20世纪最伟大的物理学家之一。他为物理学的发展作出了重大贡献。李先生致力于中国的科学事业和教育事业,特别是为我国高能物理事业的发展和人才培养呕心沥血。李先生的逝世是国际物理学界的巨大损失,更是中国科学界的巨大损失。在这里,我谨以此文回顾李先生关心、支持和帮助中国高能物理和加速器事业发展的历史足迹。

高能物理大数据挑战与海量事例特征索引技术研究

新一代高能物理实验装置的建成与运行,产生了PB乃至EB量级的数据,这对数据采集、存储、传输与共享、分析与处理等数据管理技术提出了巨大挑战.事例是高能物理实验的基本数据单元,一次大型实验即可产生万亿级的事例.传统高能物理数据处理以ROOT文件为基本存储和处理单位,每个ROOT文件可以包含数千至数亿个事例.这种基于文件的处理方式虽然降低了高能物理数据管理系统的开发难度,但物理分析仅对极少量的稀有事例感兴趣,这导致了数据传输量大、I?O瓶颈以及数据处理效率低等问题.提出一种面向事例的高能物理数据管理方法,重点研究海量事例特征高效索引技术.在这种方法中,将物理学家感兴趣的事例的特征量抽取出来建立专门的索引,存储在NoSQL数据库中.为便于物理分析处理,事例的原始数据仍然存放在ROOT文件中.最后,通过系统验证和分析表明,基于事例特征索引进行事例筛选是可行的,优化后的HBase系统可以满足事例索引的需求.

基于MapReduce的高能物理数据分析系统

将MapReduce思想引入到高能物理数据分析中，提出一个基于Hadoop框架的高能物理数据分析系统。通过建立事例的TAG信息数据库，将需要进一步分析的事例数减少2-3个数量级，从而减轻I／O压力，提高分析作业的效率。利用基于TAG信息的事例预筛选模型以及事例分析的MapReduce模型，设计适用于ROOT框架的数据拆分、事例读取、结果合并等MapReduce类库。在北京正负电子对撞机实验上进行系统实现后，将其应用于一个8节点实验集群上进行测试，结果表明，该系统可使4×10-6个事例的分析时间缩短23％，当增加节点个数时，每秒钟能够并发分析的事例数与集群的节点数基本呈正比，说明事例分析集群具有良好的扩展性。

大型高能物理计算集群资源管理方法的评测

高能物理数据由物理事例组成,事例之间没有相关性。可以通过大量作业同时处理大量不同的数据文件,从而实现高能物理计算任务的并行化,因此高能物理计算是典型的高吞吐量计算场景。高能所计算集群使用开源的TORQUE/Maui进行资源管理及作业调度,并通过将集群资源划分成不同队列以及限制用户最大运行作业数来保证公平性,然而这也导致了集群整体资源利用率非常低下。SLURM和HTCondor都是近年来流行的开源资源管理系统,前者拥有丰富的作业调度策略,后者非常适合高吞吐量计算,二者都能够替代老旧、缺乏维护的TORQUE/Maui,都是管理计算集群资源的可行方案。在SLURM和HTCondor测试集群上模拟大亚湾实验用户的作业提交行为,对SLURM和HTCondor的资源分配行为和效率进行了测试,并与相同作业在高能物理研究所TORQUE/Maui集群上的实际调度结果进行了对比,分析了SLURM及HTCondor的优势和不足,探讨了使用SLURM或HTCondor管理高能物理研究所计算集群的可行性。

基于HBase的高能物理数据存储及分析平台

高能物理对撞机产生数百亿计的物理事例,而物理分析则是从中选取几千个有意义的事例,该分析过程是一个典型的大数据处理及数据挖掘应用。由此,设计高效的数据结构、存储及访问机制,快速挑选出有意义的物理事例十分重要。介绍事例的数据结构、存储和处理技术,分析高能物理数据的特点,提出一种以HBase,ROOT,BEAN及Map Reduce为基础的新型高能物理数据存储及处理技术系统。利用HBase存储数据、Map Reduce实现并行处理,选择ROOT和BEAN作为高能物理分析框架,并给出具体设计与实现方案。测试结果表明,与传统高能物理数据存储系统相比,该系统具有更快的数据处理速度,当预筛选服务生效时能够更加有效地利用I/O和CPU资源。

μ子寿命测量与高能物理实验创造性人才的培养

μ子寿命是高能物理领域一个可以精确推算，并能通过实验观测的物理量。在一个完整的μ子寿命测量实验中，涵盖了高能物理理论基础、高能粒子探测器、相关电子学和数据处理方法等方面的知识和一整套高能物理实验方法与工程技术。该文介绍了一套宇宙线仙子寿命测量实验装置的组建，并对该实验装置设置了开放性实验课程，对进行高能物理实验创造性人才培养的可行性和具体实施方法进行了探讨。

高能物理事例级数据管理与传输系统的研究

高能物理实验不断的进步与发展产生了PB乃至EB级的数据,这些数据的采集、存储、传输与共享、分析与管理都面临着极大的问题与挑战。为了应对这些挑战,设计和实现了面向事例的数据管理系统,有效解决事例数据处理效率低以及分站点资源利用率低的问题。设计了一个基于Nosql数据库的事例索引系统,通过事例数据特征抽取,选取物理学家最感兴趣的属性作为索引,存储在数据库中,并采用倒排索引技术,提高事例数据检索的效率。针对事例数据进行缓存优化,减少数据转化和存储开销。提出数据跨域传输方案,充分利用网络带宽,降低分站点处理数据的延迟。系统进行了相关验证,实验结果表明,事例级的索引技术能够显著提高事例数据的检索效率,数据传输系统的网络带宽也可以利用到百分之九十以上。

高能物理探测设备中结构新材料的应用技术研究

高能物理探测设备往往是一种大型的空间结构,采用了大量的新材料,如:不锈钢、无氧铜、有机玻璃、尼龙等。介绍了几种类型的高能物理探测设备,并对以上几种新材料的研究现状作了总结。归纳了清华大学关于高能物理探测设备中新材料的研究,对于不锈钢主要进行了材性和本构、构件承载性能、连接节点、整体设计分析、残余应力等研究;对于无氧铜,进行了材性和本构以及构件承载性能的研究;对于有机玻璃,对其节点性能进行了试验研究,并且将通过单轴拉伸、蠕变、冲击韧性和断裂韧性的试验来研究其材性和本构关系。

支持异构集群并行的高能物理数据处理系统

传统集群计算系统无法充分利用本地磁盘的存储资源和I/O,大量网络I/O成为系统瓶颈,导致资源利用率降低,并造成高昂的存储和网络成本。使用Hadoop处理分析作业可有效利用本地磁盘存储和I/O资源,而集群资源统一管理工具Mesos则使用轻量化的设计和高效的通信机制,能在不同计算集群之间动态共享集群资源。为此,分析高能物理数据处理的特点,利用Mesos构建异构集群间资源共享的高能物理实验数据处理系统,实现Torque/Maui和Hadoop集群的集成。测试结果表明,该系统能够在集群间动态分配集群资源,并利用本地存储和磁盘I/O显著降低网络I/O,提高集群资源利用率。

基于SDN的高能物理数据交换虚拟专用网研究

提出一种基于软件定义网络架构的大批量高能物理科学数据交换虚拟专用网思想,构建跨地域的高能物理实验合作单位之间SDN架构网络,设计数据传输智能路径选择算法,利用充足的IPv6链路资源服务于高能物理科学数据传输,解决大批量高能物理科学数据传输需求对现有网络带宽不足的压力,保障高能物理科学数据在合作单位之间高速、稳定、安全地传输。

面向高能物理计算的网格文件系统

针对网格环境下高能物理计算的需求,基于现有的网格中间件,提出并设计了一个网格文件系统HEP-GridFS,目的是将异构的、动态变化的、大规模的网格存储资源虚拟成单一的、稳定的文件系统视图,并根据用户实际需求提供不同的服务质量。描述了它的体系结构以及关键技术,主要包括名字服务、存储资源管理、数据复制、用户访问接口、工作流程等。

高能物理与相关学科数据库建设研究与实现

科学数据库是国内综合性最强的科学信息服务系统,高能物理与相关学科是科学数据库中不可分割的一部分。以高能天体物理和核分析两个典型的高能物理研究方向为例,研究高能物理学科数据库的建设。在分析数据特征的基础上,设计了数据库的具体结构,分析了数据处理流程;设计了以J2EE开放标准为基础架构,JAVA为主要开发工具的三层体系结构,实现了完整的用户应用系统;介绍了目前在高能物理学科数据库建设方面的进展现状。

高能物理网格数据管理关键技术研究

首先概要介绍高能物理网格的需求和发展,然后对其中数据管理的关键技术进行深入分析和探讨,包括名字服务、数据复制管理、数据传输、海量存储系统、用户访问接口等。最后,介绍一个用于高能物理网格数据管理的文件系统原型设计。

多网格平台上的高能物理数据共享

当前,高能物理网格计算平台主要依赖于单一的网格中间件与操作系统.而实际上,越来越多的异构资源需要被整合进来.因此,如何在多个平台上(包括不同的网格中间件与操作系统)共享高能物理网格数据是一个基本的研究课题.本文在不改动原有平台的基础上,提出并实现一个网格数据共享系统.基于该系统用户可以透明的在多个平台上管理和共享海量数据.本文主要描述这个系统的体系结构、实现方法、性能优化以及使用场景.

高能物理科学数据服务与应用

高能物理科学数据是用于研究物质的基本构成以及宇宙起源基础研究的重要资源。利用网络、计算、存储等基础设施可以提供包括数据汇交、数据共享、数据处理等高能物理科学数据服务,研究探讨高能物理科学数据的服务与应用具有重要意义。本文阐述国家高能物理科学数据中心支持的包括宇宙线观测、空间科学、粒子物理和材料科学领域的数据应用模式以及所采用的技术手段和方法,并通过典型服务案例介绍国内高能物理科学数据服务与应用。

基于CMOS集成有源传感器的新型高能物理粒子轨迹追踪器

本文研究了一个采用标准0.35μm CMOS工艺制造的新型高能物理粒子轨迹追踪器.这个新型的追踪器运用CMOS有源像素传感器技术(CMOS Monolithic Active Pixel Sensors,MAPS)将信号的探测与处理电路集成在一起,在像素的内部实现了相关双次采样操作(Correlated Doubled Sampling,CDS).实验芯片包含一个128行×32列的像素矩阵,其中,像素的大小为25×25μm2.通过采用放射源55Fe的测定,得到像素的等效输入随机噪声(Temporal Noise)仅为12个电子而固定噪声(Fixed Pattern Noise,FPN)仅为4个电子.传感器的电荷-电压转换系数(Charge-to-Voltageconversion Factor,CVF)为60μV/e-.测试中,芯片的信号读取速度达到了12μs/帧.

析皮克林的新旧高能物理学不可通约论

文章分析了当代美国科学社会学家安德鲁.皮克林(Andrew Pickering)对二十世纪六、七十年代高能物理学史所作的社会学研究。指出皮克林以七十年代中期作为新旧物理学划分有较充分的依据;对新旧物理学作不可通约性的理解有一定的创新和意义。他将实验室仪器设备的变化作为不可通约的主要原因,寻求对托马斯.库恩的新旧范式不可通约论作新的更符合现代物理学发展史的解释,是后库恩解释学的一个重要发展。