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リニアコライダー実験用 細分割電磁カロリメータのビームテストによる 性能試験と π 0 中間子生成事象の再構成 PowerPoint PPT Presentation


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リニアコライダー実験用 細分割電磁カロリメータのビームテストによる 性能試験と π 0 中間子生成事象の再構成. 筑波大学博士前期課程 修士論文発表会 2009/2/12 素粒子実験研究室 200720458  須藤 裕司. The International Linear Collider (ILC). 重心系エネルギー 1TeV e + e - 衝突型線形加速器 Motivation Higgs 粒子の精密測定 超対称性粒子などの標準理論を超える新しい物理の探索 現在のレイアウト 全長 31km 、衝突点 1 ヵ所、ダンピングリング中央.

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リニアコライダー実験用 細分割電磁カロリメータのビームテストによる 性能試験と π 0 中間子生成事象の再構成

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- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


0

リニアコライダー実験用細分割電磁カロリメータのビームテストによる性能試験とπ0中間子生成事象の再構成

筑波大学博士前期課程 修士論文発表会

2009/2/12

素粒子実験研究室

200720458 須藤 裕司


The international linear collider ilc

The International Linear Collider (ILC)

重心系エネルギー1TeV e+ e-衝突型線形加速器

Motivation

  • Higgs粒子の精密測定

  • 超対称性粒子などの標準理論を超える新しい物理の探索

    現在のレイアウト

    全長31km、衝突点1ヵ所、ダンピングリング中央


International large detector concept ild

International Large Detector concept (ILD)

  • ILDとはILCのための3つある

  • 検出器案の内の一つ

  • ILDの構成は

  • e+e-衝突点を中心に内側から

  •  崩壊点検出器

  •  シリコン飛跡検出器

  •  中央飛跡検出器

  •  電磁カロリメータ

  •  ハドロンカロリメータ

  •  ソレノイドコイル

  • μ粒子検出器


0

ILDカロリメータに要求される性能

  •  ハドロン崩壊モードのWとZを2ジェット不変質量を用いて

  •  分けることができる良いエネルギー分解能

  • ジェットに対するエネルギー分解能目標は30%/√E(GeV)

  • 目標達成のためジェットエネルギーの再構成法として

  • Particle Flow Algorithm (PFA) を用いる

  • ジェットを構成する粒子

  • π±, K±等の荷電粒子、 光子、KL0,n等の中性ハドロン

  • Eparton = Echarged + Eγ + Eneutral

  • PFA-ジェット中の粒子に対して

  • 荷電粒子は飛跡検出器で運動量を測定

  •  中性粒子はカロリメータでエネルギーを測定

  • カロリメータ内での荷電粒子のエネルギーは飛跡検出器の情報と合わせることで

  • 測定でき、光子のエネルギーは電磁カロリメータで測定できるので、

  • Eneutral = Ejet-Echarged-Eγ

  • PFAを使うためには各粒子をカロリメータ内で区別できることが必要


Ild scecal

2mm

光検出器

波長変換ファイバー

シンチレータ

40mm

10mm

ILD カロリメータ (ScECal)

電磁カロリメータ

  • PFAを活かすためには1x1cm2の

      分割が必要

  • 1x4x0.2cm3のストリップシンチレータを交差するよう積層し細分化することで実質的に1x1cm2の分割を実現

  • 細かな分割のために

      膨大なチャンネル数 (~1千万ch)

  • ジェット中の粒子を良く分離するため~3.5Tの磁場中で使用

  • 光電子増倍管に代わる小型・安価・磁場に強い光検出器が必要

  • 新型半導体光検出器MPPC

    ( Multi-Pixel Photon Counter )

      の研究開発がすすめられている

  • PFAを活かすためには1x1cm2の

      分割が必要

  • 1x4x0.2cm3のストリップシンチレータを交差するよう積層し細分化することで実質的に1x1cm2の分割を実現

  • 細かな分割のために

      膨大なチャンネル数 (~1千万ch)

  • ジェット中の粒子を良く分離するため~3.5Tの磁場中で使用

  • 光電子増倍管に代わる小型・安価・磁場に強い光検出器が必要

  • 新型半導体光検出器MPPC

    ( Multi-Pixel Photon Counter )

      の研究開発がすすめられている

  • PFAを活かすためには1x1cm2の

      分割が必要

  • 1x4x0.2cm3のストリップシンチレータを交差するよう積層し細分化することで実質的に1x1cm2の分割を実現

  • 細かな分割のために

      膨大なチャンネル数 (~1千万ch)

  • ジェット中の粒子を良く分離するため~3.5Tの磁場中で使用

  • 光電子増倍管に代わる小型・安価・磁場に強い光検出器が必要

  • 新型半導体光検出器MPPC

    ( Multi-Pixel Photon Counter )

      の研究開発がすすめられている

  • PFAを活かすためには1x1cm2の

      分割が必要

  • 1x4x0.2cm3のストリップシンチレータを交差するよう積層し細分化することで実質的に1x1cm2の分割を実現

  • 細かな分割のために

      膨大なチャンネル数 (~1千万ch)

  • ジェット中の粒子を良く分離するため~3.5Tの磁場中で使用

  • 光電子増倍管に代わる小型・安価・磁場に強い光検出器が必要

  • 新型半導体光検出器MPPC

    ( Multi-Pixel Photon Counter )

      の研究開発が進められている

  • PFAを活かすためには1x1cm2の

      分割が必要

  • 1x4x0.2cm3のストリップシンチレータを交差するよう積層し細分化することで実質的に1x1cm2の分割を実現

  • 細かな分割のために

      膨大なチャンネル数 (~1千万ch)

  • ジェット中の粒子を良く分離するため~3.5Tの磁場中で使用

  • 光電子増倍管に代わる小型・安価・磁場に強い光検出器が必要

  • 新型半導体光検出器MPPC

    ( Multi-Pixel Photon Counter )

      の研究開発がすすめられている

吸収体:W

  • PFAを活かすためには1x1cm2の

      分割が必要

  • 1x4x0.2cm3のストリップシンチレータを交差するよう積層し細分化することで実質的に1x1cm2の分割を実現

  • 細かな分割のために

      膨大なチャンネル数 (~1千万ch)

  • ジェット中の粒子を良く分離するため~3.5Tの磁場中で使用

  • 光電子増倍管に代わる小型・安価・磁場に強い光検出器が必要

  • 新型半導体光検出器MPPC

    ( Multi-Pixel Photon Counter )

      の研究開発がすすめられている

吸収体W


Multi pixel photon counter mppc

Multi-Pixel Photon Counter (MPPC)

半導体光検出器

共同開発研究

筑波大学、浜松ホトニクス、

KEK測定器開発室

ガイガーモードAPDを2次元に

並列接続した構造。

1600 pixels, Pixel size 25x25μm2

Gain > 105

原理的に応答は飽和する

4mm

3mm

1mm

1mm

逆バイアス電圧 60~80 V

pedestal

1mm

1 p.e.

2 p.e.


Scecal fnal 2008

CDF

D0

Tevatron

Main Injector &

Recycler

細分割電磁カロリメータ試作機(ScECal)のビームテスト FNAL 2008

米国フェルミ国立加速器研究所 Meson Test Beam Facility

(イリノイ州、シカゴ郊外)

ScECal試作機の性能試験を行った。(e-, μ-, pi- beam)

MT6


0

ビームテストの目的

  • 基本性能試験

  • 電磁カロリメータのエネルギー分解能の目標値 

  • e-に対して

  • σstochastic ≤ 15%

  • σconstant ≤ 1%

  •  応答の線形性からのずれが1%以内

  • ScECalが上記の性能を満たしているか評価する

  • π0中間子生成事象の再構成

  •  ジェット中の光子のほとんどはπ0中間子に由来しているため、π0中間子を

  •   再構成することでジェットエネルギー分解能を向上させることができる

  •  終状態にπ0が現れる物理に対して感度の高い測定が行える。

  • ScECalによるπ0中間子生成事象の再構成能力を検証する

σE

σstochastic

σconstant

=

√E(GeV)

E


Scecal

ScECalの構成

  • ScECalの構成

  •  ストリップサイズ 1x4.5x0.3cm3

  • 1層あたり 18x4 = 72 strips

  •  全30層

  •  読み出しチャンネル数

  • 18x4x30 = 2160 チャンネル

  •  波長変換ファイバー + MPPC

ストリップシンチレータ

1x4.5x0.3cm3

18x4 (= 72 ) strips / layer

MPPC

18cm

18cm


Scecal1

ScECalの構成

18x4x30 = 2160 strips

奥行き 26.1cm

  •  吸収層 タングステン

  •  (W 87.5%, Co 12%, Li 0.5%)

  •  奥行き 26.1cm

  • ScECalサイズ

  • ~22x22x26 cm3

  • 厚さ ~22X0 (X0 : 輻射長)

Beamの向き

18cm

18cm


E scecal

e-に対するScECal応答

  • 32GeV/cのμ-によってMIP応答の較正

  •  現場でLEDによるMPPC応答の測定

  •   結果を用いて較正

  •  線形関数によるfit(1~12GeV)の結果

  • (SeECal 応答) = aX(GeV) + b MIP

  • a = 151.24 ±0.10 MIP/GeV

  • b = 0.45 ± 0.57 MIP

  •  線形性からのずれは最大で~5%

  •  目標の1%以内を達成できていない

1GeV

3GeV

6GeV

12GeV

16GeV

25GeV

32GeV


E scecal1

e-に対するScECal応答(シミュレーション)

  •  シミュレーションはMokkaという

  • Geant4を基礎として作られた

  • ILC実験用のフルシミュレータを使用

  • 32GeV/cのμ-によってMIP応答の較正

  • MPPC応答の効果無し

  •  線形関数によるfit(1~12GeV)の結果

  • (SeECal 応答) = aX(GeV) + b MIP

  • a = 151.49 ±0.11 MIP/GeV

  • b = -0.07 ± 0.37 MIP

  •  線形性からのずれは最大で~0.4%

  •  目標の1%以内を達成している

  • ビームテストのデータに対して 

  • MPPC応答の較正の見直しが必要

  • 粒子ビームの運動量の較正が必要

  •  シミュレーションはMokkaという

  • Geant4を基礎として作られた

  • ILC実験用のフルシミュレータを使用

  • 32GeV/cのμ-によってMIP応答の較正

  • MPPC応答の効果無し

  •  線形関数によるfit(1~12GeV)の結果

  • (SeECal 応答) = aX(GeV) + b MIP

  • a = 151.49 ±0.11 MIP/GeV

  • b = -0.07 ± 0.37 MIP

  •  線形性からのずれは最大で~0.4%

  •  目標の1%以内を達成している

  • ビームテストのデータに対して 

  • MPPC応答の較正の見直しが必要

  • 粒子ビームの運動量の較正が必要

  •  シミュレーションはMokkaという

  • Geant4を基礎として作られた

  • ILC実験用のフルシミュレータを使用

  • 32GeV/cのμ-によってMIP応答の較正

  • MPPC応答の効果無し

  •  線形関数によるfit(1~12GeV)の結果

  • (SeECal 応答) = aX(GeV) + b MIP

  • a = 151.49 ±0.11 MIP/GeV

  • b = -0.07 ± 0.37 MIP

  •  線形性からのずれは最大で~0.4%

  •  目標の1%以内を達成している

  • ビームテストのデータに対して 

  • MPPC応答の較正の見直しが必要

  • 粒子ビームの運動量の較正が必要

ビームテスト

シミュレーション


0

エネルギー分解能

σE

σstochastic

σconstant

=

E

√E(GeV)

ビームテスト

σstochastic = ( 14.41 ±0.12 ) %

σconstant = ( 1.68 ±0.05 ) %

シミュレーション

σstochastic = ( 11.93 ±0.11 ) %

σconstant = ( 0.66 ±0.14 ) %

ビームテスト   ●

シミュレーション ●

  •  ビームテストの結果、統計項は目標値である15%を達成しているが、

  •   定数項は目標値の1%に対して0.68%大きい。 

  •  シミュレーションではエネルギー分解能の目標値を達成しているので、

  • MPPCの影響が大きいことがわかる。


0 run

π0 Run

  • ScECalを用いて

  • π0の再構成が可能か検証した。

  • π0を生成するためにπ-を

  • 厚さ6cmの鉄(10x10x6cm3)に入射

  • ScECal の上流~185cmの地点に設置

  • ( ILDの衝突点から電磁カロリメータ

  • までの距離が185cm)

鉄ブロック

~185cm

9月23,24日 π- beam 16GeV,

419,114events

9月24日   π- beam 25GeV,

341,882 events

9月24,25日 π- beam 32GeV,

337,838events

合計 1,098,834 events

π-

10 cm

6 cm


0

2光子系での不変質量の再構成

Clusterのエネルギーの重心

18cm

target

Ecal 第1 layer の表面( 0, 0, 0 )

cluster1

E1

( x1, y1, z1 )

π- beam

18cm

φ

cluster2

Target の中心

( xt, yt, zt )

= ( 0, 0, -185 )

として計算

E2

Target から Ecal までの距離 ~185cm

( x2, y2, z2 )

( Invariant Mass ) = sqrt( 2*E1*E2*(1-cos(φ) ) )

2つのγのもつエネルギーが等しいとき


Strip clustering

Strip Clustering

1.シンチレータの幅が狭い方向で

X, Y 層 に分ける

2.X層で Energy deposit

  の最も大きなストリップを見つける(種)

3.そのストリップを元に3次元に(上下、左右、前後)

  隣り合っているヒットのあったストリップを結合する

  ( 隣のストリップのEnergy<= 1.2*Energy(種) )

4.結合できたストリップをそれぞれ新しい種として

  結合できなくなるまで3をくり返す

5. 残りのストリップを使って 2-4 をくり返す。

6.Y層に対しても同様に2-5の操作をする。

7.X層のcluster の重心を中心にX-Y平面で

±2.85cm 四方の中にY層のclusterの重心が

  あった場合Y層のcluster をX層cluster と結合し

  最終的なclusterにする。

1

X layer

Y layer

2

Layer i

Layer i-2

Layer i+2


Strip clustering1

Strip Clustering

1.シンチレータの幅が狭い方向で

X, Y 層 に分ける

2.X層のそれぞれで Energy deposit

  の最も大きなストリップを見つける(種)

3.そのストリップを元に3次元に(上下、左右、前後)

  隣り合っているヒットのあったストリップを結合する

  ( 隣のストリップのEnergy<= 1.2*Energy(種) )

4.結合できたストリップをそれぞれ新しい種として

  結合できなくなるまで3をくり返す

5. 残りのストリップを使って 2-4 をくり返す。

6.Y層に対しても同様に2-5の操作をする。

7.X層のcluster の重心を中心にX-Y平面で

±2.85cm 四方の中にY層のclusterの重心が

  あった場合Y層のcluster をX層cluster と結合し

  最終的なclusterにする。

1

X layer

Y layer

3

Layer i

Layer i-2

Layer i+2


Strip clustering2

Strip Clustering

1.シンチレータの幅が狭い方向で

X, Y 層 に分ける

2.X層のそれぞれで Energy deposit

  の最も大きなストリップを見つける(種)

3.そのストリップを元に3次元に(上下、左右、前後)

  隣り合っているヒットのあったストリップを結合する

  ( 隣のストリップのEnergy<= 1.2*Energy(種) )

4.結合できたストリップをそれぞれ新しい種として

  結合できなくなるまで3をくり返す

5. 残りのストリップを使って 2-4 をくり返す。

6.Y層に対しても同様に2-5の操作をする。

7.X層のcluster の重心を中心にX-Y平面で

±2.85cm 四方の中にY層のclusterの重心が

  あった場合Y層のcluster をX層cluster と結合し

  最終的なclusterにする。

1

X layer

Y layer

4

Layer i

Layer i-2

Layer i+2


Strip clustering3

Strip Clustering

1.シンチレータの幅が狭い方向で

X, Y 層 に分ける

2.X層のそれぞれで Energy deposit

  の最も大きなストリップを見つける(種)

3.そのストリップを元に3次元に(上下、左右、前後)

  隣り合っているヒットのあったストリップを結合する

  ( 隣のストリップのEnergy<= 1.2*Energy(種) )

4.結合できたストリップをそれぞれ新しい種として

  結合できなくなるまで3をくり返す

5. 残りのストリップを使って 2-4 をくり返す。

6.Y層に対しても同様に2-5の操作をする。

7.X層のcluster の重心を中心にX-Y平面で

±2.85cm 四方の中にY層のclusterの重心が

  あった場合Y層のcluster をX層cluster と結合し

  最終的なclusterにする。

1

X layer

Y layer

4

Layer i

Layer i-2

Layer i+2


Strip clustering4

Strip Clustering

1.シンチレータの幅が狭い方向で

X, Y 層 に分ける

2.X層のそれぞれで Energy deposit

  の最も大きなストリップを見つける(種)

3.そのストリップを元に3次元に(上下、左右、前後)

  隣り合っているヒットのあったストリップを結合する

  ( 隣のストリップのEnergy<= 1.2*Energy(種) )

4.結合できたストリップをそれぞれ新しい種として

  結合できなくなるまで3をくり返す

5. 残りのストリップを使って 2-4 をくり返す。

6.Y層に対しても同様に2-5の操作をする。

7.X層のcluster の重心を中心にX-Y平面で

±2.85cm 四方の中にY層のclusterの重心が

  あった場合Y層のcluster をX層cluster と結合し

  最終的なclusterにする。

1

X layer

Y layer

Y (cm)

γ

π0

γ

X (cm)

Z (layer)


0

2光子事象から不変質量を再構成するための事象の選別

* X,Y 各clusterのエネルギー >= 8% of Etot

** ScECalで測定された全エネルギーのうちclusterが占めるエネルギーの割合


0

2クラスターから再構成した不変質量分布

Fitting function

p0*exp(-(x-p1)2/2p22)

+ p3*exp(-x/p4) + p5*exp(-x/p6)

ビームテスト

π0事象候補数 757 ± 72

Chi2/NDF = 61.36/69

p1 = Mpi0 = 128.86 ± 0.81 (MeV/c2)

p2 = σpi0 = 14.38 ± 0.99 (MeV/c2)

シミュレーション

シミュレーション

Chi2/NDF = 105.1/69

p1 = Mpi0 = 134.93 ± 0.64 (MeV/c2)

P2 = σpi0 = 14.64 ± 0.81 (MeV/c2)


Summary

Summary

  • ILC実験のためのシンチレータストリップ細分割電磁カロリメータ

  •   試作機の性能試験とπ0中間子生成事象の再構成を行った。

  • シミュレーションにおけるe-に対する応答の線形性は1%以内

  • エネルギー分解能は

  • ビームテストの結果は線形性からのずれが5%

  • エネルギー分解能は

  • シミュレーションにおいて再構成したπ0の不変質量は

  • Mπ0 = 134.93 ± 0.64 (MeV/c2)

  • ビームテストの結果は

  • Mπ0 = 128.86 ± 0.81 (MeV/c2)

  • π0質量の4.5%ずれは較正不足のためと考えられるが、電磁カロリメータ

  •   によるπ0中間子生成事象の再構成が可能であることが初めて実証された。

δE

(11.93±0.11)%

=

(0.66±0.14)%

E

√E(GeV)

δE

(14.41±0.12)%

=

(1.68±0.05)%

E

√E(GeV)


Backup

Backup


0

ILDカロリメータに要求される性能

  •  ハドロン崩壊モードのWとZを2ジェット不変質量を用いて

  •  分けることができる良いエネルギー分解能

  • ジェットに対するエネルギー分解能目標は30%/√E(GeV)

  • 目標達成のためジェットエネルギーの再構成法として

  • Particle Flow Algorithm (PFA) を用いる

  • ジェットを構成する粒子

  • π±, K±等の荷電粒子、 光子、KL0,n等の中性ハドロン

  • Eparton = Pcharged + Eγ + Eneutral

  • PFA-ジェット中の粒子に対して

  • 荷電粒子は飛跡検出器で運動量を測定

  •  中性粒子はカロリメータでエネルギーを測定

  • カロリメータ内での荷電粒子のエネルギーは飛跡検出器の情報と

  • 合わせることで測定でき、光子のエネルギーは電磁カロリメータで測定できるので、

  • (中性ハドロンのE) = (全E)-(荷電粒子のE)-(光子のE)

  • PFAを使うためには各粒子をカロリメータ内で区別する必要がある


0

1x4.5x0.3cm3


0

ビームラインの構成


0

e-選別の条件


0

e-選別の結果(ビームテスト)


E scecal mppc

e-に対するScECal応答(MPPC補正前)

  • 32GeV/cのμ-によってMIP応答の較正

  • MPPC応答の較正

  •  線形関数によるfit(1~12GeV)の結果

  • (SeECal 応答) = aX(GeV) x b MIP

  • a = 142.2 ±0.1 MIP/GeV

  • b = 13.0 ± 0.6 MIP

  •  線形性からのずれは最大で~12%

  •  目標の1%以内を達成できていない

1GeV

3GeV

6GeV

12GeV

16GeV

25GeV

32GeV


0

エネルギー分解能

統計項 σstochastic = ( 14.41 ±0.12 ) %

定数項 σconstant = ( 1.68 ±0.05 ) %

統計項は目標値である15%を達成しているが、

定数項は目標値の1%に対して0.68%大きい。 

MPPC応答の特性が影響していると考えられる。


0

エネルギー分解能(シミュレーション)

統計項 σstochastic = ( 11.93 ±0.11 ) %

定数項 σconstant = ( 0.66 ±0.14 ) %

統計項、定数項もとに目標値を達成している。

シミュレーションの結果から、MPPC応答の影響が大きいことがわかる。


0

π0中間子生成事象の選別条件


0

π0中間子生成事象の選別結果


0

MPPC応答の較正

MPPCの応答を補正するためにLEDを用いてMPPCの

応答曲線を測定した。

MPPCのピクセルは約4nsの時定数で出力が回復するため

時間幅の広い入力に対してピクセルは複数回出力することができ、

MPPCは見掛け上ピクセル数が増加したような応答をする。

MPPCの応答を単純な式で表すと

(MPPCの応答) = Npixel( 1- exp[ - N/Npixel ] )

であり、Npixelは見掛け上のピクセル数、NはMPPCが線形な

応答をした場合の出力の大きさである。

LED、シンチレータ及びWLSFの発光は一定の崩壊時間を持って

起きるためMPPC応答の効果があらわれる。

LEDを用いた測定の結果は

Npixel = 3217 ± 22

であった。

MPPCの補正はMPPC応答の式をNについて解いた式を用いて行った。

N = -Npixel ln( 1 – (MPPCの応答) / Npixel )


0

クラスターエネルギーと補正値


0

クラスターエネルギーの補正

クラスターエネルギーに対して補正を行うために、e-に対する

クラスターのエネルギーとScECal全体のエネルギーの比を、

クラスターエネルギーの補正値とした。

運動量が1.5GeV/cなどの場合は表の1GeV/cから3GeV/cまでの

補正値を線形な関数で補完した。

 クラスター1のエネルギーをEcls1、クラスター2のエネルギーをEcls2、

Ecls1及びEcls2に対する補正項をc1、c2、クラスターのなす角をφ

としたとき、

Mγγ = √2 Ecls1/c1 Ecls2/c2 (1-cosφ)

となる。


M e 2

Mγγ、Eγγ、φ  (2クラスター)

ビームテスト

左下 :Mγγ - Eγγ

右下 : Mγγ- Eγγ

右  : Eγγ - φ


2clusters e tot e cls1 e cls2

2clusters Etot, Ecls1, Ecls2

ビームテスト

左  : Ecls1 - Ecls2

左下 : Etot - Ecls1

右下 : Etot - Ecls2


0

Mγγ、Eγγ、φ

シミュレーション

左下 :Mγγ - Eγγ

右下 : Mγγ- Eγγ

右  : Eγγ - φ


2clusters e tot e cls1 e cls21

2clusters Etot, Ecls1, Ecls2

シミュレーション

左  : Ecls1 - Ecls2

左下 : Etot - Ecls1

右下 : Etot - Ecls2


Mokka

Mokka

ヨーロッパグループが開発しているILC実験のためのFull Simulator

Geant4がbaseになっている。

FNAL Beam Test のシミュレーションもCALICEに入れるためにMokkaの

準備もしているが、ここではScECal単独での結果。

1 GeV electron

1 GeV electron


0

2クラスターから再構成した不変質量分布(クラスター補正前)

Fitting function

p0*exp(-(x-p1)2/2p22)

+ p3*exp(-x/p4) + p5*exp(-x/p6)

Chi2/NDF = 64.88/69

P1 = Mpi0 = 115.78 ± 0.75 (MeV/c2)

P2 = σpi0 = 13.59 ± 0.95 (MeV/c2)

π0生成以外のシャワー事象

複数π0生成時のmiss combination


0

2クラスターから再構成した不変質量分布

Fitting function

p0*exp(-(x-p1)2/2p22)

+ p3*exp(-x/p4) + p5*exp(-x/p6)

π0事象候補数 757 ± 72

Chi2/NDF = 61.36/69

p1 = Mpi0 = 128.86 ± 0.81 (MeV/c2)

p2 = σpi0 = 14.38 ± 0.99 (MeV/c2)


0

2光子事象から不変質量を再構成するための事象の選別(シミュレーション)

* X,Y 各clusterのエネルギー >= 8% of Etot

** ScECalで測定された全エネルギーのうちclusterが占めるエネルギーの割合


0

2クラスターから再構成した不変質量分布 (シミュレーション)

π0事象候補数 978 ± 75

Chi2/NDF = 105.1/69

Mpi0 = 134.93 ± 0.64 (MeV/c2)

σpi0 = 14.64 ± 0.81 (MeV/c2)

ビームテストのデータの

π-のトリガー数と

シミュレーションの

π-生成数で規格化すると

π0事象候補数は 1517 ±116

となりビームテストの2倍


0

ILDに要求される性能

  •  ハドロン崩壊モードのWとZを2ジェット不変質量を用いて

  •  分けることができる良いエネルギー分解能

  • 効率的な重いフレーバー(cやb)ジェットの識別能力

  •  優れた荷電粒子に対する運動量分解能

  •  背景事象となる2光子衝突を効率よく排除するため

  •   検出器の被覆率が良いこと

  •  崩壊点検出器

  •  シリコン飛跡検出器

  •  中央飛跡検出器

  •  電磁カロリメータ

  •  ハドロンカロリメータ

  • μ粒子検出器


0

ILDに要求される性能

  • ハドロン崩壊モードのWとZを2ジェット不変質量を用いて

  •  分けることができる良いエネルギー分解能

  •  効率的な重いフレーバー(cやb)ジェットの識別能力

  • 優れた荷電粒子に対する運動量分解能

  •  背景事象となる2光子衝突を効率よく排除するため

  •   検出器の被覆率が良いこと

  •  崩壊点検出器

  •  シリコン飛跡検出器

  •  中央飛跡検出器

  •  電磁カロリメータ

  •  ハドロンカロリメータ

  • μ粒子検出器


0

ILDに要求される性能

  • ハドロン崩壊モードのWとZを2ジェット不変質量を用いて

  •  分けることができる良いエネルギー分解能

  •  効率的な重いフレーバー(cやb)ジェットの識別能力

  •  優れた荷電粒子に対する運動量分解能

  • 背景事象となる2光子衝突を効率よく排除するため

  •   検出器の被覆率が良いこと

  • 崩壊点検出器

  •  シリコン飛跡検出器

  •  中央飛跡検出器

  • 電磁カロリメータ

  •  ハドロンカロリメータ

  • μ粒子検出器


0

ILDに要求される性能

  • ハドロン崩壊モードのWとZを2ジェット不変質量を用いて

  •  分けることができる良いエネルギー分解能

  •  効率的な重いフレーバー(cやb)ジェットの識別能力

  •  優れた荷電粒子に対する運動量分解能

  •  背景事象となる2光子衝突を効率よく排除するため

  •   検出器の被覆率が良いこと

  •  崩壊点検出器

  •  シリコン飛跡検出器

  •  中央飛跡検出器

  •  電磁カロリメータ

  •  ハドロンカロリメータ

  • μ粒子検出器


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