KOTO実験 2013年物理ランでの K中間子起源背景事象の解析 京大理, 岡山大A, KEKB, 阪大理C, ミシガン大D 前田 陽祐, 笹尾 登A, 野村 正B, 南條 創, 塩見 公志C, 河崎 直樹, 増田 孝彦, 内藤 大地, 杉山泰之C, Jia XuD, 関 繁人, 日根野 貴晶, 上路 市訓, 中桐 洸太, 他KOTO collaboration 2014年3月30日 日本物理学会 第69回年次大会 (於 東海大学 湘南キャンパス) Maeda Yosuke, Kyoto University J-PARC KOTO experiment contents J-PARC KOTO experiment ◇ physics of KLàπ0νν̅, and the KOTO experiment ◇ signal detection ◇ background ◇ mechanism ◇ estimation ◇ how to reduce ◇ summary Maeda Yosuke, Kyoto University 2 KLàπ0νν̅崩壊とKOTO実験 ◇ KL s àπ0νν̅崩壊 ◇ ループダイヤグラム K L0 ◇ FCNC ; SMでは強く抑制 ◇ 理論の不定性が小さい (2.5%) à新物理探索に非常に適したモード t Vtd J-PARC KOTO experiment t d Z ν 0 ν d π ◇ KOTO実験 @J-PARC ◇ SMレベルでの感度(O(10-11))で崩壊を探索 ◇ 2013年5月に最初の物理ラン à現在の分岐比の上限値(2.6×10-8, 90%C.L.)を 先ず更新する. Maeda Yosuke, Kyoto University 3 0 signal detection KL à π0 νν̅ ◇ signal : “2γ and nothing” CsIカロリーメータ p [MeV/c] KOTO検出器全体像 検出不可J-PARC KOTO experiment 2γ Eγ1 450 T π0à2γ 500 KLàπ0νν̅崩壊事象が カロリーメータ上に作る 2クラスター (MC) rec. 0 p vs. 0 z for measurement data T γ 350 0 250 Eγ2 γ 300 π0 pT θ 200 veto検出器 3 400 rec. KL beam 4 3 2 2 1 150 KL 1 100 ΔZ àZvtx=ZCsI-ΔZ beam axis 500 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 L 0 450 T π0のpTとZvtx (MC) 1 pT-Zvtx平面で, 一定の範囲に 来るものを信号とする 400 350 300 300 250 1 0 0 200 200 0 150 信号領域 100 100 Zvtx [mm] 50 Maeda Yosuke, Kyoto University 5000 5500 6000 0 rec. z vertex [mm] 0 0 0 0 0 rec. p νν̅ vs. 事象で再構成した z for KL MC (Br=1e-06) K àπ T p [MeV/c] 0 rec. [MeV/c2] 0 1000 pT ◇ カロリーメータに2クラスター ◇ 質量と軸上崩壊を仮定してπ0を 再構成 M = 2E E 1− cosθ ) γ1 γ 2 ( π0 à運動学的criteriaを満たす ◇ veto検出器に何もactivityがない calorimeter surface 50 0 1000 1500 2000 2500 2000 3000 3500 3000 4000 4500 4000 4 5000 5000 5500 6000 0 rec. z vertex [mm] 0 0 background 0 KL→2π $sample ◇ 背景事象の起源 ◇ K 由来 ß 本講演の主題 L • 事象選択 Rec. K mass ◇ 中性子由来 600 –運動力学的カット ◇ 見積もりの方針 # of events/10 MeV/c2 L ギー損失がない • KL mass領域の事象数 KLà3π0 KLà2π0 KLà2γ Data/MC/10 MeV/c2 ◇ MCによる見積もりを行う. –Veto CV1Total1Energy<1.5MeV •ßデータの再現性が重要 normalization modeの • MB1Energy(Inner)<5MeV KLà3π0 データで確認 •CsIに4光子以外のエネル J-PARC KOTO experiment 4γの不変質量分布 Data K L 3 0 MC 0 0 KL MC + - 0 KL MC ry a in 500 el r P 400 im 300 KLà2π0 à4γ 200 100 0 300 2 400 500 400 500 600 Entries Mean RMS Underflow Overflow Integral Entries Mean RMS Underflow Overflow Integral Entries Mean RMS Underflow Overflow Integral Entries Mean RMS Underflow Overflow Integral 700 1.5 1 0.5 Maeda Yosuke, Kyoto University 300 600 700 mass [MeV/c2] 5 6321 357.3 75.2 0 33 6288 4178 344.3 64.12 0 21.55 5606 18164 488.7 40.89 0 0.2084 540.6 107 347.9 77.94 0 0 92.31 mechanism of KL background J-PARC KOTO experiment ◇ KLà2π0 ◇ カロリーメータでクラスターを作らなかったγをveto検 出器のinefficiencyで検出し損ねる. àveto検出器のinefficiencyがBG源 ◇ 分岐比は小さい(8.64×10-4)が, vetoすべき粒子がγ 2つだけのため, 他の崩壊モードに比べ特にBGにな 崩壊領域 りやすい. γ γ KLビーム γ veto charged veto γ γ Maeda Yosuke, Kyoto University カロリーメータ 6 2013年5月ランでのデータ収集状況 Main BarrelJ-PARC KOTO experiment ◇ 統計量 BHCV ◇ ビーム強度24kW ◇ 5日間データ取得 KLビーム ◇ 検出器 カロリーメータ BHPV ◇ 一部veto検出器は段階的に増強 ◇ Main Barrel : 内側にモジュールを追加予定 ◇ BHCV : プラスチックシンチレータ à ガス検出器 ◇ BHPV : 予定のモジュール数(×2)に増やす ◇ カウンティングレート 27aTJ-5 磯江 28aTH-4 豊田 28pTH-5 中桐 29pTH-6 上路 ◇ ビームの時間構造が一様でない事より約2倍の瞬間レート. ◇ 外からのactivity(一次ビームラインからの散乱粒子)で Main Barrel等の検出器で想定の10倍程度のレートに. Maeda Yosuke, Kyoto University 7 ◇ ビームの時間構造 ◇ 平均して理想的な 場合の2倍の瞬間 レート 瞬間レート (arbitrary unit) 高レート環境 ビームの時間構造 J-PARC KOTO experiment 理想的な場合 時間 [s] ◇ 外からのactivityによる レートの上昇 一次陽子 ビーム 金標的 KL ビーム Maeda Yosuke, Kyoto University KOTO検出器 8 レートの影響を考慮しないsimulation J-PARC KOTO experiment 緩いveto, cutのみを適用 (MC) 12 250 10 pT 200 8 150 6 100 2014-03-30 02:39:55 300 0.3 250 0.25 200 0.2 150 0.15 100 & kinematic 2 selection 50 4 veto 50 0 2000 全cut, vetoを適用 (MC) # of events after all veto and kinematic cuts w/o accidental overlay [MeV/c2] 300 pT [MeV/c2] # of events after all veto and kinematic cuts w/o accidental overlay KLà2π0 MC 3000 4000 5000 6000 Zvtx [mm] 0 0 2000 0.1 0.05 3000 4000 5000 6000 Zvtx [mm] 2014-03-29 22:28:14 ◇ 全ての事象選択を行った結果 統計量 : データの約3倍 à信号領域にイベントは残らず veto検出器のinefficiencyは低く抑えられている Maeda Yosuke, Kyoto University 9 0 accidental hitによるmasking effect J-PARC KOTO experiment ◇ データは125MHz FADC + shaper で波形を取得 à1イベントに1波形を想定 通常の波形データ energy : 64sample integral 512ns Maeda Yosuke, Kyoto University 10 accidental hitによるmasking γeffect KLビーム J-PARC KOTO experiment γ ◇ データは125MHz FADC + shaper で波形を取得 γ γ カロリーメータ à1イベントに1波形を想定 ◇ 高レート環境 àアクシデンタルhitが発生 ◇ タイミングが誤って計算され, vetoし損ねてしまうこと によりinefficiencyが発生(masking effect) ◇ 例えば, single rate 10kHz à 0.5%の確率で500nsにアクシデンタルhitが混入 通常の波形データ 512ns Maeda Yosuke, Kyoto University 11 accidental hitによるmasking γeffect KLビーム J-PARC KOTO experiment 別のKL崩壊事象 γ ◇ データは125MHz FADC + shaper で波形を取得 γ γ カロリーメータ à1イベントに1波形を想定 ◇ 高レート環境 àアクシデンタルhitが発生 ◇ タイミングが誤って計算され, vetoし損ねてしまうこと によりinefficiencyが発生(masking effect) ◇ 例えば, single rate 10kHz à 0.5%の確率で500nsにアクシデンタルhitが混入 通常の波形データ アクシデンタルhitあり こちらの点を元に タイミングを計算 してしまう accidental hit true hit 512ns Maeda Yosuke, Kyoto University 12 estimation of BG due to masking effect J-PARC KOTO experiment ◇ 単一γ MC+データからのアクシデンタルhitを考慮 à10倍程度のinefficiencyの悪化が見込まれる. ◇ 高レート環境での影響を 考慮した解析が必要 ◇ 波形解析の導入 ◇ MC : 波形simulation ◇ ハード面での改善 (将来) inefficiency ineffieicncy ° MB inefficiency function (90 incident, only MB, 2MeV thre.) 1 1 10-1 10-1 maskingによる inefficiencyの悪化 MB 10-2 10-2 ×10 単色γを入射 10-3 10-3 10-4-4 10 accidental 赤 : w/o アクシデンタル無し accidental 緑 : w/アクシデンタルあり 10-5 1 1 Maeda Yosuke, Kyoto University 10 10 2 10 100 3 10 incident energy [MeV] 1000 incident γ energy [MeV] 13 波形解析の改善 J-PARC KOTO experiment ◇ 時間の計算方法の改善 ◇ 最大値の範囲を制限 differential energy [MeV] ◇ 波形の一部だけを積分 CV ModID この範囲の最高点を元に, : 6, AccidentalEntryNo : 453424 64サンプルでの hitの時間を計算 最高点 ◇ pulse fitting 赤 : true hit sum (0.654MeV, 8.99clock) 青 : acc. hit 黒 : true+acc. 0.03 次の杉山の講演 (30aSD07)にて MC (0.288MeV, 29clock) acc (0.366MeV, 8.98clock) 0.025 0.02 現手法での 0.015 タイミング 範囲を制限したとき のタイミング 0.01 0.005 0 0 0 10 20 20 Maeda Yosuke, Kyoto University 30 40 40 50 60 60 sample FADC FADC sample (8ns sampling) 14 MCに於ける波形simulation J-PARC KOTO experiment ◇ MCもデータと同じ波形解析 ◇ trueのhit情報から擬似的に波形を生成. ◇ asymmetric gaussianの波形を仮定 ◇ 積分値がenergy depositを表すよう 規格化し, timingの分だけずらす. 2 " % x − µ ( ) ' A exp $ − 2 $ (σ + a ( x − µ )) ' 0 # & differential energy [MeV] CV ModID : 27, AccidentalEntryNo : 489533 ◇ アクシデンタルトリガーで取得した maskingの例 (simulation) データを波形として 赤 : true hit veto window 青 : acc. hit 足し合わせ. sum (0.795MeV, 23.8clock) 0.05 MC (0.515MeV, 29.1clock) acc (0.28MeV, 20.3clock) 黒 : true+acc. 0.04 àより現実を反映した simulationが可能に. 0.03 0.02 MC trueの タイミング 0.01 0 0 10 Maeda Yosuke, K0 yoto University 20 20 30 40 60 40 50 60 FADC 15 sample FADC sample (8ns sampling) MCに於ける波形simulation J-PARC KOTO experiment ◇ MCもデータと同じ波形解析 ◇ trueのhit情報から擬似的に波形を生成. ◇ asymmetric gaussianの波形を仮定 ◇ 積分値がenergy depositを表すよう 規格化し, timingの分だけずらす. 2 " % x − µ ( ) ' A exp $ − 2 $ (σ + a ( x − µ )) ' 0 # & differential energy [MeV] CV ModID : 27, AccidentalEntryNo : 489533 ◇ アクシデンタルトリガーで取得した maskingの例 (simulation) データを波形として 赤 : true hit veto window 青 : acc. hit 足し合わせ. sum (0.795MeV, 23.8clock) 0.05 MC (0.515MeV, 29.1clock) acc (0.28MeV, 20.3clock) 黒 : true+acc. 0.04 àより現実を反映した simulationが可能に. マージした波形の タイミング 0.03 0.02 MC trueの タイミング 0.01 0 0 10 Maeda Yosuke, K0 yoto University 20 20 30 40 60 40 50 60 FADC 16 sample FADC sample (8ns sampling) summary & prospect J-PARC KOTO experiment ◇ KOTO実験は2013年5月に最初の物理データ の取得を行い, 現在そのデータ解析を進めている. ◇ 崩壊事象の探索には, 背景事象の十分な理解 が重要. ◇ veto検出器でのmasking効果から生じる inefficiencyが問題となるため, 波形解析が必要 となる. ◇ 波形解析や波形simulationにより背景事象数 の見積もりを行い, 崩壊事象の探索を行って行く. Maeda Yosuke, Kyoto University 17
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