JPS2012spring

Belle IIに搭載する粒子識別装置TOPカウンターの
Likelihood法を用いた性能評価
名古屋大学有田義宣
2012.11.7
Bワークショップ@花巻
TOPカウンターの原理
TOPカウンター = 時間情報を用いるRing Image Cherenkov counter
□荷電粒子の速度(β)を測定する
チェレンコフ光
石英
TOF(Time Of Flight)
~1.2m
e+
eMCP-PMT
IP
2 GeV/c ,θ=90°
TOP(Time Of
Propagation)
time[TOF+TOP](ps)
シミュレーションによる蓄積したリ
ングイメージ π/K ( β=0.997,0.970)
Δtime
K/π
(θc:チェレンコフ角)
※運動量は他検出器で測定
１イベントあたり
Nhit ~20 検出光子
検出光子の時間情報 (TOP+TOF)と位置情報(x)
からリングイメージを再構成する
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リングイメージと粒子識別原理
Top view
π/K
➡βが違う
入射点！
～200ps
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検出位置と時間
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リングイメージと粒子識別原理
リングイメージアニメーション
Top view
※リングイメージは入射位置、角度などに
大きく影響を受ける
光検出器
y
π/K
➡βが違う
1850mm
z
400mm
x
t
実際はミラー
でも反射
x
～200ps
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検出位置と時間
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目的
□検出光子がどちらに属しているかで識別
□原理的には検出光子の情報から
リングイメージ(β)が再構成可能なはず
⇒βが測定できる
MCシミュレーションによるデータの再現が必須
TOPカウンタープロトタイプでのビームテスト
の実験データを用いて検証する
Top view
π/K
➡βが違う
１イベントでの
検出光子 (~20個)
～200ps
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検出位置と時間
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TOP カウンタープロトタイプ
石英
MCP-PMT array
石英
915 mm
400 mm
20 mm
400 mm
20 mm
915 mm
フォーカシングミラー
400 mm
20 mm
1850 mm
光検出器MCP-PMT
・4ch x 8PMTs = 32チャンネル
・TTS < 40ps
・QE~20.5 % @400 nm
石英
・面粗さ~5Å
・屈折率 n = 1.47@400nm
フォーカシングミラー
・Al ミラー
・球面状ミラー(r=5 m)
1ch
32ch
4ch
有効面積1/2
検出光子数はフル
TOPカウンターの半分
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ミラー
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ビームテスト@ CERN
T4-H6-B beam line
(CERN,SPS)
- single π+
ビーム入射条件
π beam
- 120 GeV/c(β≒1)
- ~1Mイベントの入射粒子
➣入射角度60度.
➣すべての光子がミラー反射
する経路.
TOPカウンター表面での
ビームプロファイル
100 mm X
ビームテストセットアップ
cosθ = 0.5 (@Belle II)
100 mm
Z
➣Φ5 mmのよく絞られたビーム
➣ふらつき19 psの時間原点
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蓄積したデータ: 検出光子数, 時間分布
検出時間 (25ps/bin)
リングイメージ(蓄積したもの)
時間分布
時間ふらつき（σ）の全
チャンネルの平均値
95±11 ps
(92±11 ps MC)
PMTチャンネル
１イベント中の検出光子数分布
データ
平均値:8.2 ±0.1
MCシミュレーション
平均値:7.7 ±0.1
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検出光子数
光子検出時間 (25ps/bin)
□時間ふらつき95ps±11 ps（データ）
□検出光子数の平均は8.2
➣MCシミュレーションでよく再現
蓄積したデータについてはよく理解できている
⇒イベント毎の評価が必要
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Likelihood法を用いた解析の手順
□Likelihood法を用いた変数スキャン
10-4
解析手順
時間分布のPDF
P(tdc,ch)
1. MCシミュレーションから、確率密度関数
(PDF) を作成する。
入力変数： x,z,θ,Φ,t0:時間原点,β
2. 各チャンネルの検出光子位置・時間から
PDFを用いてlnLを求める
400
600
800
光子検出時間(25ps/bin)
x
Beam
z
Φ
θ y
チェレンコフ光
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N: １イベントあたりの検出光子数
□TOPカウンターのMCシミュレーション
1. 荷電粒子と物質の相互作用をGEANT3で計算
2. MC法を用いてチェレンコフ光子ひとつずつの
放出と光検出器までの伝播過程を計算
3. 光検出器の反応をシミュレート
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Likelihood法による位置アラインメント
リングイメージはすべての変数に対して変化
する。
1.Likelihoodスキャンを行なってβ以外の変数
(x,y,θ,Φ,t0)の最尤値を求める。(β=1.0で固
定)
2 . βスキャンで速度βの評価を行なう
変数Zについての一例（すべての変数について評価）
測量による位置精度：~10 mm
あるチャンネルの検出時間分布
アラインメント前
荷電粒子
300
lnL(all channel)
z
Z scan
600
900
検出時間(25ps/count)
アラインメント後
※β=1を仮定
5 mm
Z=704 mm
680
700
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z(mm)
300
600
900
検出時間(25ps/count)10/15
lnL
Likelihood法による速度β分解能の評価
➣イベント毎にlikelihoodスキャンをし、最大値を与
えるβを評価。約24万イベントを使用。
➣MCシミュレーションのデータについても同様に
βを評価し、データでの結果と比較する。
結果：βはほぼ1。σβ (β分解能)=2.17x10-3
➣ 検出光子からリングイメージが再構成できる
➣ MCが実験データをよく再現
β
➣ テール成分は・・・
➣
実験データ
MCシミュレーション
β = 1.0005±10-5
β = 1.0000±10-5
σβ(β分解能)
σβ(β分解能)
= (2.17±0.01)×10-3
= (2.10±0.01)×10-3
β
0.985
0.99 2012.11.7
0.995
Bワークショップ
1
1.005
1.01
β
0.985
0.99 0.995
1
1.005
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1.01
検出光子数とβ分解能の関係
― 実験データ(32ch)
―
---
MCシミュレーション(32ch)
MC(60ch) フルTOPカウンター
□検出光子数依存性がみられる
➡検出光子が多くなれば、分解能
は良くなる
□大きい検出光子数の部分では悪
化の傾向
➡二次荷電粒子(δ線、ハドロン反
応起源)のチェレンコフ光の影響
MCシミュレーションはその傾向も再
現している
フルTOPカウンター(60ch)の
検出光子数の平均値
検出光子数
データ / MC
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フルTOPカウンターは今回のプロト
タイプとしてはチャンネル数60chの
ものに相当。
平均光子数は18個程度。
⇒次は実際にフルTOPカウンターで
実験的に性能評価したい
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Likelihood ratioの評価
実際のPIDでは二粒子のlnLを比較する
１イベントでのlnL スキャンの例
分かっている情報:
- 入射位置(x, y, z)
- 入射角度(θ, Φ)
- 時間原点t0
- 荷電粒子の運動量
すべての粒子についてβを仮定できる
実際のPIDでは、仮定した粒子それ
ぞれについてβが分かっているので、
そこからlnLを計算し比較する。
例：3GeV/cのK粒子β=0.9867を仮定
ΔlnL = lnL1(β=1.0) – lnL2(β=0.9867)
をイベント毎に算出する
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Likelihood ratioの評価
MC(60ch) full TOP
実験データ/ MC (36ch)
入射粒子β = 1.0
20.2%
ΔlnL= lnL(β=1.0) – lnL(β=0.9867)
10.0%
➡TOFの情報を加えれば、約6.5%になる
予想される性能どおり
MCシミュレーションはデータをよく再現している
⇒フルTOPカウンターでは20.2%→10.0%になるはず
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まとめ
□TOPカウンターのプロトタイプについて、120GeV/c πビームを用いて性能評価
（β分解能評価）を行なった。
□プロトタイプはフルTOPカウンターの半分の8個の光検出器を用いており、半分
のおよそ検出光子数
□Likelihood法を用いて、
- 荷電粒子の入射条件(x,z,θ,Φ,t0)のアラインメント
- 速度βとβ分解能の評価
⇒ 実験データの結果：β=1.0005 , σβ = 2.17x10-3
- Likelihood ratioの評価( β=1.0 and β=0.9867)
をした。
イベント毎にリングイメージ再構成ができている
また、シミュレーションでデータを非常によく理解できている
□今後、本番と同じフルTOPカウンターで同様に評価したい
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フルTOPカウンターになったらβがどうなるか
β (MC expectation)
36ch→60ch
β
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Likelihood ratioと検出光子数
― 実験データ(32ch)
―
---
MCシミュレーション(32ch)
MC(60ch) フルTOPカウンター
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Backup
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Upgrade Belle/Belle II barrel PID
1.154 m
Aerogel Cherenkov counter(ACC)
Time-Of-Flight(TOF) counter
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Original Belle
1.5 T
Belle II upgrade
Update Barrel PID: Time Of Propagation counter
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MC simulation(cosθ=0.5)
MC study for 2-bar by Mori-san
Fakerate:6-8% @ cosθ=0.5
ΔlnL = lnLπ - lnLK
20/15
lnL scan in an event
Maximum lnL
lnL1
lnL2
β=0.9867
β=1.0
β
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lnL scan in an event
Maximum lnL
lnL1
lnL2
β=0.9867
β=1.0
β
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Nhit dependence of Beta resolution
□Evaluates beta resolution for any Nhit(detected photon).
⇒ Extrapolate discussion to performance of full scale TOP counter.
Nhit=1
Nhit=2
Nhit=3
Nhit=4
Nhit=5
Nhit=6
Nhit=7
Nhit=8
Nhit=9
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TOFを入れる
Data w/ TOF
β = 1.0004
σβ=2.0651×10-3
MC w/ TOF
β = 1.00018
σβ=1.962×10-3
－ Data
－ MC(36ch)
--- MC(60ch) full TOP
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lnL1-lnL2
ΔlnLと収束するβの関係
36670
35922
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β=0.9868
β=0.9934
Data
150306
14650
β
26/15

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