Ce site documente GEMC à partir de la version 3. Pour les simulations CLAS12, utilisez le dépôt GEMC2 clas12Tags.

Simulations Geant4 pilotées par des bases de données avec une API Python

GEMC est une application Geant4 pilotée par des bases de données et destinée aux simulations de détecteurs et de transport des rayonnements. Son API Python permet de définir des configurations de détecteurs complexes sans écrire de code Geant4.

Les descriptions de détecteurs restent séparées de l’exécutable : vous les créez en Python, les stockez dans des bases de données ASCII ou SQLite, et GEMC les charge à l’exécution pour lancer la simulation Geant4.

Points forts

• Définition des détecteurs principalement en Python
• Aperçu de la géométrie et export VTK avec pyvista
• Bases de données ASCII et SQLite
• Import de géométries à partir de fichiers GDML et CAO
• Visualisation interactive Geant4/Qt et génération d’images hors écran
• Détecteurs sensibles intégrés : flux, dosimeter, particle_counter et gPhotonDetector
• Sortie de simulation en ASCII, CSV, JSON et ROOT
• Génération d’événements depuis l’interface graphique, la ligne de commande et les fichiers YAML et LUND
• Prise en charge des champs magnétiques, notamment des champs multipolaires et des cartes au format ASCII
• Un module Python analyzer pour lire les résultats de simulation et les représenter graphiquement (CSV, ROOT)
• Variations de géométrie et configurations dépendant du numéro de run

L’objectif est d’aider les utilisateurs à prototyper des systèmes de détecteurs sans écrire une application Geant4 personnalisée, tandis que les plugins C++ permettent de personnaliser la réponse des détecteurs, les champs magnétiques, les générateurs d’événements et les formats de sortie.

Essayez GEMC

Aucune installation nécessaire. Cliquez sur un badge pour lancer une session JupyterLab en direct dans votre navigateur :

	Crée un système avec un détecteur simple et une cible
	Reproduit l'exemple basic B2 de Geant4
	Importe des maillages STL d'organes avec la fabrique CAD et enregistre la dose par organe
	11 configurations de vertex et d'angles vérifiées avec des graphiques Analyzer
	Construit des solides par soustraction, union et intersection à partir de volumes composants réutilisables
	Illustre les matériaux intégrés de Geant4, les compositions personnalisées et les propriétés optiques
	48 lattes scintillantes trapézoïdales recouvrant un tonneau cylindrique à l'aide de distribute_on_circle
	Présente l'activation du rayonnement Cherenkov dans un détecteur GEMC
	Présente des miroirs optiques polis, rugueux et semi-transparents dans des conditions identiques
	Focalise les photons optiques avec une fine coque de miroir G4Paraboloid

Image de conteneur

Pour une session JupyterLab locale ou sur une infrastructure HPC, utilisez l’image multiarchitecture préconstruite :

# Docker
docker run --rm -p 8888:8888 ghcr.io/gemc/binder-tutorials:latest

# Apptainer
apptainer pull gemc-binder-tutorials.sif docker://ghcr.io/gemc/binder-tutorials:latest
apptainer exec gemc-binder-tutorials.sif jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser

Galerie 3D interactive

Faites pivoter la caméra avec la molette de la souris ou utilisez les touches fléchées dans chaque vignette. Cliquez sur le lien du titre pour accéder à la documentation.

pygemc : l’API Python

L’API Python de GEMC, pygemc, fournit des outils de création de bases de données de géométrie et de matériaux, la visualisation des géométries avec pyvista, ainsi que gemc-system-template et gemc-analyzer. L’analyseur peut lire les sorties CSV et ROOT de GEMC et tracer des histogrammes à partir de variables sélectionnées.

L’extrait ci-dessous définit le plan de flux sensible en aval de la cible. GEMC enregistre un hit flux chaque fois qu’une trajectoire générée traverse ce volume.

# Place a thin scoring plane downstream of the target.
flux_z = 50
flux_dx = 1
flux_dim = world_size * 0.8

# Define the plane as an air box inside the world volume.
gvolume = GVolume("FluxPlane")
gvolume.mother = "root"
gvolume.description = "Flux Scoring Plane"
gvolume.make_box(flux_dim * 0.5, flux_dim * 0.5, flux_dx * 0.5)
gvolume.material = "G4_AIR"
gvolume.color = "FAFAD2"
gvolume.set_position(0, 0, flux_z)

# Turn the volume into a GEMC flux detector and tag its output column.
gvolume.digitization = "flux"
gvolume.set_identifier("flux_plane", 1)
gvolume.publish(cfg)

Bases de données

Les définitions de détecteurs sont stockées dans des bases de données. Un déroulement typique comporte une seule étape à réaliser par l’utilisateur :

Variations de géométrie

Un détecteur peut être réutilisé d’une expérience à l’autre, avec des changements de configuration tels que des déplacements de composants, des changements de matériaux ou l’ajout et la suppression de volumes. GEMC prend en charge ces versions de géométrie à l’aide de chaînes variation et/ou de numéros de run pour s’adapter aux différentes configurations de simulation.

Dernières actualités

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Intégration continue

GEMC est compilé, testé et déployé sous forme d’images Docker par l’intégration continue de GitHub sur plusieurs plateformes et sur les architectures ARM64 et AMD64.

gemc

Tests
Sanitizer
CodeQL
Déploiement d’images
Archives binaires
Archive macOS
Version nocturne
Page d’accueil
Téléchargements Docker
Doxygen
Archives de version

pygemc

Version de développement nocturne
Publication sur PyPI
Tests
PyPI

Référence

Veuillez citer l’article suivant si vous utilisez GEMC :

M. Ungaro et la collaboration CLAS, “The CLAS12 Geant4 simulation,” Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 959, 163422 (2020). https://doi.org/10.1016/j.nima.2020.163422

BibTeX :

@article{UNGARO2020163422,
  title = {The CLAS12 Geant4 simulation},
  journal = {Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators,
             Spectrometers, Detectors and Associated Equipment},
  volume = {959},
  pages = {163422},
  year = {2020},
  issn = {0168-9002},
  doi = {https://doi.org/10.1016/j.nima.2020.163422},
  url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168900220300279},
  author = {M. Ungaro and {CLAS Collaboration}},
  keywords = {Geant4, GEMC, Simulation, Software, Database, Monte Carlo, CAD, STL, GDML, MYSQL, C++}
}

Bibitem :

\bibitem{UNGARO2020163422}
M. Ungaro and the CLAS Collaboration,
\newblock The CLAS12 Geant4 simulation.
\newblock Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A \textbf{959}, 163422 (2020).
\newblock \doi{10.1016/j.nima.2020.163422}

Code source et licence

Le code source de GEMC est distribué sous la licence Apache, version 2.0 ; voir NOTICE pour les mentions d’attribution et les remerciements aux tiers. Le logiciel dépend également de composants tiers sous licences distinctes, notamment Geant4, CLHEP, Qt, ROOT, SQLite et Assimp.