KOTO実験 2013年物理ランでの K中間子起源背景事象の解析

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 KLàπ0νν̅,
and the KOTO experiment
◇ signal detection
◇ background
◇ mechanism
◇ estimation
◇ how to reduce
◇ summary
Maeda Yosuke, Kyoto University 2 KLàπ0νν̅崩壊とKOTO実験
◇ KL
s
àπ0νν̅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
π0à2γ
500
KLàπ0νν̅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
àZvtx=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 àπ
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
KLà3π0
KLà2π0
KLà2γ
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
KLà3π0
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
KLà2π0
à4γ
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
◇ KLà2π0
◇ 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.
àveto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
KLà2π0 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
à1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
à1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
à1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
à10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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