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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

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. TOP(Time Of Propagation). 石英. TOF(Time Of Flight) ~1.2m. 2 GeV /c ,θ=90°.

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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

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  1. 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

  2. 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 TOP(Time Of Propagation) 石英 TOF(Time Of Flight) ~1.2m 2 GeV/c ,θ=90° time[TOF+TOP](ps) e+ 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) (θc:チェレンコフ角) X(ch) e- IP MCP-PMT Δtime K/π ※運動量は他検出器で測定 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 １イベントあたり Nhit ~20 検出光子

  3. 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！ 検出位置と時間 ～200ps

  4. 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 π/K ➡βが違う ※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 y 光検出器 1850mm z 400mm x t 実際はミラー でも反射 x 検出位置と時間 ～200ps

  5. 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) 検出位置と時間 ～200ps

  6. TOP カウンタープロトタイプ フォーカシングミラー 1850 mm 石英 石英 MCP-PMT array 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) 915 mm 915 mm 400 mm 400 mm 400 mm 20 mm 20 mm 20 mm 1ch ミラー 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

  7. ビームテスト@ CERN T4-H6-Bbeam line (CERN,SPS) - single π+ - 120 GeV/c(β≒1) - ~1Mイベントの入射粒子 ビーム入射条件 cosθ = 0.5 (@Belle II) ➣入射角度60度. ➣すべての光子がミラー反射 する経路. π beam ビームテストセットアップ TOPカウンター表面でのビームプロファイル X ➣Φ5 mmのよく絞られたビーム ➣ふらつき19 psの時間原点 100 mm 100 mm Z

  8. 蓄積したデータ: 検出光子数, 時間分布 １イベント中の検出光子数分布 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) 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 検出時間 (25ps/bin) PMTチャンネル 検出光子数 □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 光子検出時間(25ps/bin) 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

  9. Likelihood法を用いた解析の手順 □Likelihood法を用いた変数スキャン 解析手順 10-4 時間分布のPDF x 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 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 z P(tdc,ch) Φ θ y 600 400 800 光子検出時間(25ps/bin) 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 Beam チェレンコフ光

  10. Likelihood法による位置アラインメント あるチャンネルの検出時間分布 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 荷電粒子 アラインメント前 z 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 300 600 900 検出時間(25ps/count) アラインメント後 ※β=1を仮定 Z scan 5 mm lnL(all channel) Z=704 mm 680 700 z(mm) 300 600 900 検出時間(25ps/count)

  11. Likelihood法による速度β分解能の評価 lnL ➣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 ➣テール成分は・・・ β 実験データ MCシミュレーション ➣ β = 1.0005±10-5 σβ(β分解能) = (2.17±0.01)×10-3 β = 1.0000±10-5 σβ(β分解能) = (2.10±0.01)×10-3 β β 0.985 1 0.99 0.995 1.005 1.01 0.985 1 0.99 0.995 1.005 1.01

  12. 検出光子数とβ分解能の関係 □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 ― 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 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

  13. Likelihood ratioの評価 １イベントでのlnLスキャンの例 実際のPIDでは二粒子のlnLを比較する 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

  14. 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% 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 ΔlnL= lnL(β=1.0) – lnL(β=0.9867) 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

  15. まとめ □TOPカウンターのプロトタイプについて、120GeV/cπ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

  16. 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

  17. 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

  18. Backup

  19. Upgrade Belle/Belle II barrel PID Belle II upgrade Update Barrel PID: Time Of Propagation counter 1.154m OriginalBelle 1.5 T Aerogel Cherenkov counter(ACC) Time-Of-Flight(TOF) counter

  20. MC simulation(cosθ=0.5) MC study for 2-bar by Mori-san ΔlnL = lnLπ- lnLK Fakerate:6-8% @ cosθ=0.5

  21. lnL scan in an event Maximum lnL lnL1 lnL2 β=0.9867 β=1.0 β

  22. lnL scan in an event Maximum lnL lnL1 lnL2 β=0.9867 β=1.0 β

  23. 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=9 Nhit=7 Nhit=8

  24. TOFを入れる Data w/ TOF MC w/ TOF β = 1.0004 σβ=2.0651×10-3 β = 1.00018 σβ=1.962×10-3

  25. － Data － MC(36ch) --- MC(60ch) full TOP

  26. ΔlnLと収束するβの関係 Data β=0.9868 β=0.9934 36670 lnL1-lnL2 150306 35922 14650 β

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