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T2K実験Off-Axis前置飛程検出器によるニュートリノビーム測定1
京都大学 家城 佳
他 T2K collaboration
1 関西高エネ発表会@大阪大
Introduction
関西高エネ発表会@大阪大2
T2K実験
3
ν beam
J-PARC proton synchrotron
Near Detector
Super Kamiokande
295km
関西高エネ発表会@大阪大
T2K(Tokai to Kamioka)は2010年に物理ランを開始したニュートリノ振動実験。
目標: νe appearance νμ→νeの発見 混合角θ13の測定νμ disappearance νμ→νx 混合角θ23、質量二乗差Δm2
23の精密測定
Near detector
4 関西高エネ発表会@大阪大
νμビーム生成後280m下流の地下に設置され、振動前のニュートリノビームの性質を測定。
ND280 (Off-Axis, SK方向)
νビームのフラックス、エネルギースペクトルの測定
INGRID (On-Axis)
νビームの方向をモニター
Near Detector (ND280)
5 関西高エネ発表会@大阪大
νμ
CCQE反応
νの振動前のフラックス・エネルギースペクトルを測定する。
FGDTPC
SMRD
(In the yoke)
Pi-zero
detector
ν μ
FGD: ν反応点付近のtrackを検出⇒ν反応の種類を識別
TPC: μなどの長いtrackを検出し、0.2Tの磁場中で運動量を測定⇒ νエネルギーの再構成
ν μ
CCQE反応 CC1π反応
N
πW W
N
FGDとTPC
関西高エネ発表会@大阪大6
MPPC
MicromegasTPC FGD
184cm
ν beam
Time Projection Chamber• Micromegasによる読み出し• dE/dxでe/μ, π/pを識別• Momentum resolution: 10%@1GeV
36cm
6mm
Fine Grained Detector
• シンチレータ~1.5t, 水パネル0.5t
• 1cm*1cm*184cmのbarで構成•半導体光検出器MPPC全8448chを使用
48*36 pads
これまでの解析と今後
関西高エネ発表会@大阪大7
CC反応のμ運動量分布
今後は、エネルギースペクトルを求めたい。⇒CCQE反応のevent selectionを行う⇒FGDにおけるtrack reconstructionの改良が必要
First neutrino oscillation resultの解析の中で、ND280からの貢献はνフラックスの測定値のみ。
)( 0.039 .) det.(.)(028.0061.1 044.0
038.0/ phys.modelsysstatR MCData
新Tracking方法の開発
関西高エネ発表会@大阪大8
FGD track reconstructionの概要
関西高エネ発表会@大阪大9
TPC1 FGD1 FGD2TPC2 TPC3
p
μ
CCQE event例 (MC)
①TPCとmatchするhitのtracking (Kalman filter)
TPC matched trackFGD iso-recon track
細線: True trajectories
② FGDのみでのtracking (FGD Iso-recon)
③ 2D->3D matching, PID
新しいreconstruction方法の開発
関西高エネ発表会@大阪大10
今までの手法
SBCAT (SciBar Cellular AuTomaton)
現在採用している方法で、K2K, SciBooNE実験等で用いられた手法。方向依存性があるなどの問題がある。
Hough変換
Tracking方法としてよく用いられる。
Barの大きさが考慮されていないため、
右のような場合trackingがうまくいかない。
実際のtrack
Hough finds
Radon変換を用いた新しい手法を開発
Radon変換を用いたtrackingの原理
関西高エネ発表会@大阪大11
Z
X
0
θ
r
0 r
θHitの分布 Radon空間
①直線をたくさん引いて、各直線で線上にあるhitの数を数える。②各直線を(r,θ)で表し、r-θ座標(Radon空間)で直線のhit数分布を作る。③ Hit数の多い線を探し、trackとする。
hit数6
1
Barの大きさが考慮されている分、Houghより賢い。方向依存性も無い。実際のreconstruction手順はもう少し複雑。
Radon
変換
Reconstruction手順①
関西高エネ発表会@大阪大12
Radon変換
元々のHitHit数分布(Radon空間)
約200000本の直線を引き、Radon空間上でhit数分布を作成する。
3hit以上の点のみ表示
1400 1600 1800 2000
Z [mm]
X [
mm
] -100
-140
-180
-220
-260
R [mm]0 100 200 300 400 500 600
Theta
[ra
d]
1
2
3
Radon
変換
Reconstruction手順②
関西高エネ発表会@大阪大13
Clustering
R [mm]0 100 200 300 400 500 600
Theta
[ra
d]
1
2
3
Hit数分布
R [mm]0 100 200 300 400 500 600
Theta
[ra
d]
1
2
3
Cluster ID
(同じ色が同じcluster)
同じような直線のhitをclusterにまとめる。これにより、少し曲がったtrackもreconstructできる。
Clustering
zoom
Hit数が最大の点から、周囲の点でhit数が同数以下の点を同一のclusterに含めていく。
Reconstruction手順③
関西高エネ発表会@大阪大14
Finalization
1) Hitの剪定Cluster中のhitのうち、2layer以上離れたhitなど
trackから離れたhitを剪定する。
剪定
2) Trackの追加Hit数の多いclusterからtrackとして認定していく。使用したhitはmaskし、hit数が3未満のclusterは除外する。
Event displayの例(MC)
関西高エネ発表会@大阪大15
μ
μπ
p
pπ
or : FGD iso-recon track
: TPC matched track
太線がreconstructed track, 細線がtrue trajectory
TPC1 FGD1 FGD2TPC2 TPC3
Event displayの例(MC)
関西高エネ発表会@大阪大16
or : FGD iso-recon track
: TPC matched track
太線がreconstructed track, 細線がtrue trajectory
p p
μ
μγ
γ
γ
γ
γ
γ e
e
e
e
Event displayの例(MC)
関西高エネ発表会@大阪大17
or : FGD iso-recon track
: TPC matched track
太線がreconstructed track, 細線がtrue trajectory
p
p
μμ
e
e
現状と問題点
関西高エネ発表会@大阪大18
p
p
π
νμ
•現在は改良・性能評価の途中
•右のように2つのtrackを1つのtrackとして認識してしまうことがある。⇒Clusteringが問題。Clustering範
囲に制限を付けるなどの改良をする予定。
まとめ
関西高エネ発表会@大阪大19
T2K実験において、Near detectorはニュートリノの振動
前のフラックス・エネルギースペクトルを測定する役割をもつ。
ニュートリノのエネルギースペクトルを測定するにはν反応の識別が重要であり、そのためにはFGDでν反応点付近のtrackを正しくreconstructionする必要がある。
現行のreconstruction方法に変わるRadon変換を用いた手法の開発を行っている。2track以上の場合にまだうまくreconstructionできないケースがあるため、今後改良していく。
Backup
関西高エネ発表会@大阪大20
Kalman filter
関西高エネ発表会@大阪大21
直前までの観測値から、次の観測値を誤差を含めて推定する方法。もともとは、人工衛星やミサイルの軌道を推定する目的で開発されたもの。
TPCのtrack
次のhitの予想範囲
①TPCのtrackから、FGDでのhitの位置をmultiple scatteringの誤差を含めて予想する。②予想した範囲にhitがあればそのhitを
trackに含め、同様にして次のlayerのhitを探していく。
ND280 softwareではRecPackと呼ばれるC++パッケージを用いてKalman filterを実装している。“RecPack” a reconstruction toolkit
SBCAT (SciBar Cellular AuTomaton)
関西高エネ発表会@大阪大22
Cellular Automatonは生態系や結晶の成長のモデルとして知られる。代表的なのがライフゲームである。 ライフゲームでは、格子状の”cell”に生命がいる、いないを定義し、その後各cellの周囲の状態によってcellの時間発展を決めていく。
SBCATではレイヤー間のhitを結ぶ線をcellとし、
周囲にcellがあるかないかなどの条件から、
生き残った線を探す。 ライフゲームの時間発展
SBCATのcell Track選択後
Hough変換
関西高エネ発表会@大阪大23
画像から直線や円を抽出する技法で、顔認識などの画像処理にも利用される。我々の業界ではtracking方法としてよく用いられている。
x
z
θ1
r1
r
θ
①各hitで、hitの中心を通る直線をたくさん引く。②各直線は(r, θ)で表すことができる。全部の直線について(r, θ)の分布を作る。③複数のhitを通る直線は、Hough空間で分布が重なる⇒重なったところの(r, θ)に対応する直線が求めたいtrackとなる。
0 0
Hit分布 Hough空間
r1
θ1
Hough変換
Radon変換についてもう少し
関西高エネ発表会@大阪大24
もともとは、CTスキャンなどで、X線の測定から元の物体の形状を知るための方法である。物体を透過したX線の強度は、通過した経路の透過率の積分値に比例する。ここで、積分値の位置と角度の関数をg(s,θ)とすると、元の物体の形状f(x,y)から積分値の関数g(s,θ)を求める変換を、Radon変換と呼ぶ。
CTスキャンでは、g(s,θ)から元のf(x,y)に逆変換する。今回trackingに利用する際は、積分値ではなく単にhit数を計算した。
f(x,y)
