Super-‐Kamiokande  Gadolinium  R&D  project  ガドリニウム添加⽔水チェレンコフ検出器EGADS

におけるGdからのガンマ線事象の解析

⽇日本物理理学会2015年年年年次⼤大会森俊彰  岡⼭山⼤大理理  (代理理:⽮矢野孝⾂臣  神⼾戸⼤大理理)For  Super-‐‑‒Kamiokande  Collaboration

発表内容

•  検出器洗浄前に硫硫酸Gd濃度度0.0115%,  0.0230%で取得したGd(n,g)データの解析

•  GADZOOKS!の実現に向けた性能の⾒見見積り

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γ

中性⼦子の捕獲確率率率=捕獲された中性⼦子/中性⼦子数  [%]

Gdガンマ線の再構成効率率率=再構成後Gdガンマ線事象/Gdガンマ線事象  [%]

BGの混⼊入率率率=  再構成後のBG数  /  先発信号  [%]

再構成：•  PMTが検出した信号の電荷や時間を⽤用いて検出器内で反応した素粒粒⼦子の反応位置やエネルギーを求める

•  その情報を基に信号とBGを選別する

Gd γ

後発信号探索索ゲート  :  500  µsec  

後発 信号 閾値 先発  信号  閾値

シンチレーション光

EGADSを用いたGdガンマ線測定セットアップ

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Am/Be線源+BGOシンチレータ

トリガー・取得データ

Am/Be  

γ

Neutron  

Gd  4.4  MeV  γ

BGO  シンチレーション光

2.5cm

2.5cm

~60 PMTs

~8 PMTs

e+

proton  

γ

νe

neutron  

Gd  

•  光子を検出したPMTの数を用いたセルフトリガー

SRN反応

Gdによる中性子の捕獲確率

4

2.2MeVを避けて選択事象選択条件•  先発信号との時間差

⽬目的•  再構成に失敗した事象や明らかなBGを除去事象選択条件•  Hit  PMTs  >  5,    ΔT

再構成効率2：  Likelihood解析

エネルギー 再構成の精度度１ 再構成の精度度２

線源からの距離離 先発信号からの時間差 事象の等⽅方性

Signal  •  Gdガンマ線シミュレーション

Background  •  線源を無しの状態で取得したバックグラウンドデータ

6

解析•  Precut後に残った事象をニューラルネット(TMVA,  root)法を⽤用いて効率率率良良く信号とBGを選別

•  パラメータ間の相関を考慮したLikelihoodが得られる。

•  Likelihoodへの⼊入⼒力力–  E,  ΔT,  ΔR,  再構成の確度度1&2,  事象の等⽅方性

再構成効率2：  Likelihood解析

解析•  TMVA法により得られたLikelihood関数を用いて、

Significance = Sig/(Sig+BG)1/2 　　　　 - Sig: 選択されたGdガンマ事象の数 - BG: 選択されたBGの数 が最大になる点で事象を選別

Am/BeデータのLikelihood  出⼒力力

Gd濃度 効率 統計誤差 変数による誤差 Gd濃度測定の誤差 総系統誤差

0.0115%Signal 95.4% 0.5% 1.0  % 1.5% 1.8%

Background 3.2% 0.1% 0.7  % 0.0% 0.7%

0.0230%Signal 95.1% 0.4% 1.3% 1.6% 2.1%

Background 2.9% 0.4% 0.7% 0.0% 0.7%

検出効率@EGADS検出器

EGADS検出器の性能  •  0.0115%,  0.0230%濃度のデータ測定、0.2%濃度の

シミュレーションで性能評価  –  より高いGd濃度でよりよい性能が得られる。

（中性子捕獲までの時間の短縮による向上）  

•  初の実験データによるGd入り水チェレンコフ検出器の性能評価  

8

再構成効率  =再構成効率1  (precut)        ×再構成効率2  (likelihood)

検出効率 =中性子捕獲効率×再構成効率

検出効率率率⽐比較データ MC

0.0115% 22.7±0.7%   24.1%0.0230% 35.2±1.0% 36.2%

MC  esOmaOon

Gd2(SO4)3 濃度[%]

GADOOKS!に向けて

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•  Am/Be線源を⽤用いたGd(n,g)反応の測定・解析–  Am/Be線源を使った中性⼦子捕獲反応の測定を⾏行行った。–  ⾼高い検出効率率率・低バックグラウンド混⼊入率率率をTMVAを⽤用いた解析により実現–  EGADS検出器でのGd中性⼦子捕獲反応をMCで再現した

•  0.2%硫硫酸GdをSKに加えた場合の評価–  Geant4を⽤用いて検出器の中⼼心で中性⼦子を⽣生成–  BGは同様に純⽔水で取得したデータを使⽤用–  解析にはEGADS解析と同様、TMVAを使⽤用–  結果

• 検出効率率率  :  82%(再構成効率率率)×87%(捕獲効率率率)    =  71%

• 偶発的なBG混⼊入の確率率率：1.4x10-‐‑‒4%→ 　SRN検出に必要な値2x10-‐‑‒2%をクリア。

GADZOOKS!によるSRN観測の可能性

10SRN  model  :  S.Horiuchi  et  al,  Phys.  Rev.  D  79  (2009)  83013  

Gd⼊入りSuper-‐‑‒KamiokandeでのSRN探索索•  硫硫酸Gd0.2%濃度度で10年年間観測すれば

•  SRN信号:  16-‐‑‒30  ev•  宇宙線起因偶発的バックグラウンド    →  問題なし

•  ⼤大気ニュートリノバックグラウンド(MC)•  反応過程で⽣生成された中性⼦子が１つだけ検出された事象のみを選択

•  理理論論モデルにより⼤大きく予測は変わるが理理論論モデルの違いも議論論できる統計量量が期待できる

各理論モデル毎の予測SRNスペクトラム

まとめ•  Am/Be線源によるGd(n,g)反応の測定

–  Am/Be線源を⽤用い、EGADS検出器を⽤用いて反ニュートリノ反応を模したデータを取得した。

–  取得したデータについてニューラルネットワーク(TMVA)法を⽤用いた解析を⾏行行い、⾼高い信号検出率率率(76%  for  0.0230%  Gd2(SO4)3)と低いバックグラウンド混⼊入率率率(1.1%,  同条件)を得た。

–  本実験の結果について、Geant4  MCを⽤用いて良良く再現できている。•  GADZOOKS!に向けて

–  SKに硫硫酸Gd0.2%を添加した場合をMCとバックグラウンドデータを⽤用いて⾒見見積もった。–  信号の検出率率率  :  71%,  バックグラウンド混⼊入率率率  :  1.4×10-‐‑‒4%–  バックグラウンドを⼗十分に抑え、SRN探索索が可能になると期待される。

•  今後–  EGADS検出器では既に0.1%硫硫酸GdのAm/Beデータを取得している。–  今後よりGADZOOKS!に近い、0.1%濃度度、0.2%濃度度のデータを⽤用いて解析を⾏行行う。

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Backup

SK検出器を用いたGdガンマ線測定

Gd(n,g)事象のエネルギー分布

SHE

Precut[%] Likelihood  cut[%] 再構成[%]   MC:再構成[%]  

SHE  sub  (ΔT=0~35μs)

Signal 91.1±2.1 96.6±2.2 88.0±2.0 88.4Background 0.22±0.014 3.6±0.7 (8±2)×10-‐3 -‐

AFT  (ΔT=35-‐535ns)

Signal 90.6±3.5 97.87±2.54 89.1±3.8 89.4Background 0.26±0.06 3.3±0.7 (8±3)×10-‐2 -‐

セットアップ•  容積2Lの容器内に0.2%硫硫酸Gd溶液とAm/Be線源・BGOを導⼊入し、これをSK検出器の中⼼心に吊るしてデータを取得。

•  バックグラウンド:  線源なし、ランダムトリガーデータ

解析•  EGADSで⽤用いたものと同様の⼿手法(Precut+Likelihood  cut)を⽤用いる。

•  再構成確率率率ほぼ90%を達成。•  MCによって実験結果が良良く再現されている。

SK検出器内でのデータ取得  

SK  

2.4リットル⼩小容器

測定セットアップ トリガー・取得データ

先発 信号 閾値

後発  信号  閾値  

シンチレーション光  

SHE  sub  (0-‐35  µsec) AFT  (35-‐535  µsec)

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シンチレーション光

0.2%  Gd2(SO4)3  溶液

Am/Be  +  BGO  

バックグラウンド(BG)データ取得•  線源がない状態で定期的に1msecのゲートを⽣生成しデータを取得

SK検出器内でのGdガンマ線信号エネルギー捕獲時間 事象発生点：R2=x2+y2+z2[m2]

SHE SHE

Precut[%] Likelihood  cut[%] 再構成[%]   MC:再構成[%]  

SHE  sub  (ΔT=)

Signal 91.1±2.1 96.6±2.2 88.0±2.0 88.4Background 0.22±0.014 3.6±0.7 (8±2)×10-‐3 -‐

AFTSignal 90.6±3.5 97.87±2.54 89.1±3.8 89.4

Background 0.26±0.06 3.3±0.7 (8±3)×10-‐2 -‐

再構成効率2：  Likelihood解析

解析•  Precut後に残った事象を最尤法を⽤用いて効率率率良良く信号とBGを選別

エネルギー 再構成の精度度１ 再構成の精度度２

線源からの距離離 先発信号からの時間差 事象の等⽅方性

p(xk(i)):  K番目のPDF

Signal  •  Gdガンマ線シミュレーション

Background  •  線源を無しの状態で取得したバックグラウンドデータ

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Signal:〜１ BG :〜0

再構成効率2：  Likelihoodカット効率Am/BeデータのLikelihood  出⼒力力

Gd濃度 効率 統計誤差 変数による誤差 Gd濃度測定の誤差 総系統誤差

0.0115%Signal 95.4% 0.5% 1.0  % 1.5% 1.8%

Background 3.2% 0.1% 0.7  % 0.0% 0.7%

0.0230%Signal 95.1% 0.4% 1.3% 1.6% 2.1%

Background 2.9% 0.4% 0.7% 0.0% 0.7%

Significance  =  Sig/(Sig+BG)1/2  　　　　 -‐  Sig:Gdガンマ線の数                    -‐  BG:BGの数  

が最大になる点で事象を選別  

再構成効率2：  Likelihoodカット効率Am/BeデータのLikelihood  出⼒力力

Gd濃度 効率 統計誤差 変数による誤差 Gd濃度測定の誤差 総系統誤差

0.0115%Signal 95.4% 0.5% 1.0  % 1.5% 1.8%

Background 3.2% 0.1% 0.7  % 0.0% 0.7%

0.0230%Signal 95.1% 0.4% 1.3% 1.6% 2.1%

Background 2.9% 0.4% 0.7% 0.0% 0.7%

Significance  =  Sig/(Sig+BG)1/2  　　　　 -‐  Sig:Gdガンマ線の数                    -‐  BG:BGの数  

が最大になる点で事象を選別  

Likelihood  cut効率率率

中性子捕獲確率測定１

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EffGdCut =

NNeff >20NGd  γ

2.2MeVを避けて選択

Hitrate =NPrompt  Trg ×EffGd  Capture ×EffGd

Cut + NSourceBkg.( )NPromptTrg

Hitrate = NNeff >20 NPrompt Trg

Gd  γ  term Source  Bkg  term

事象選択条件•  先発信号との時間差

中性子捕獲確率測定2

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EffGd Capture =Hitrate−Eff4MeV

Source  Bkg( )EffGd

Cut +EffGdSource  Bkg( )

Gd濃度 測定値 系統誤差 統計誤差 MC

0.0115% 29.2% 0.3% 0.5% 32.1%

0.0230% 46.1% 0.5% 0.7% 47.4%

選択効率率率の不不定性を考慮

中性子捕獲確率測定１

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EffGdCut =

NNeff >20NGd  γ

2.2MeVを避けて選択

Hitrate =NPrompt  Trg ×EffGd  Capture ×EffGd

Cut + NSourceBkg.( )NPromptTrg

Hitrate = NNeff >20 NPrompt Trg

Gd  γ  term Source  Bkg  term

事象選択条件•  先発信号との時間差

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実証実験•  Gd添加⽔水の透過率率率測定•  Gd添加⽔水の循環システム•  同時遅延計測の実証•  Etc.

EGADS実験  (EvaluaNng  Gadolinium’s  AcNon  on  Detector  System)

スーパーカミオカンデ EGADS実験共同研究

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Kamioka  Observatory.  ICRR  Univ.  of  Tokyo  •  M.Ikeda,  Y.Kishimoto,  L.MarO,  M.Nakahata,  H.Sekiya，  Okayama  University  •  T.Mori,  Y.Koshio,  M.Sakuda,  J.Shingen,  H.Ishino,  A.Kibayshi  

Kobe  University  •  Y.Takeuchi,  T.Yano  Univ.  Autonoma  Madrid    •  L.Labarga,  P.Fernandez  Univ.  of  California,  Irvine  •  M.Smy,  P.Weather,  J.Griskev,  B.Kropp  Kavli  IPMU  Univ.  of  Tokyo  •  M.Vagins  

24

Gd添加⽔水循環システム

透過率率率測定装置

200トン検出器

15トンタンク  &Gd事前処理理システム

24

Water  transparency  effect  check

25

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2/11 2/21 3/3 3/13 3/23 4/2 4/12 4/22 5/2 5/12

LL20m

Hz/

bin

⬆Run4222

⬇Am/Be  115ppm

!Run4718⬆

!Am/Be  230ppm  ⬇

15 m3 tank test

BGO scintillator

26

2µsecHITSUM 信号 (ヒットしたPMTに比例した 高さを持つ信号）

BGO

Am/Be  in  pure  water

先発信号

後発信号

先発信号と後発信号との時間差

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Am/Be  in  pure  water

Source    Background  •  Am/Beデータを正しく理解するため

にAm/Be線源起因のBGを理解する必要がある  

•  4.43  MeVガンマ線、2.2  MeVガンマ線,  

Source  Background  

ScinOllaOon  light  

Delayed  gate  (500µsec)  

Gd γ

BG1  

BG2  

4.4MeV  γ  or  Gd  γ  or  2.2MeV  γ  

ScinOllaOon  light  +  Gd  γ  or  2.2MeV  γ    

Signal  

中性子捕獲確率測定１

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EffGd Capture =Hitrate−Eff4MeV

Source  Bkg( )EffGd

Cut +EffGdSource  Bkg( )

中性子捕獲時間 Fiangの精度

MCの変数をデータに合うようにして選択効率を再評価

B.G

Precut  系統誤差

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EffSig =NGd γ( )After precut

NGd γ=NAm/Be − (NMC + NBG )NPrompt×EffCapture

再構成位置after  Precut

Precut後の事象数の比較

SK+Gd  vessel  ;  likelihood  analysis

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SHE  Trigger AFT Trigger

Variables  SHE  &  AFT

34

変数

35

事象の等方性Fittingの精度1先発信号との時間差

エネルギー Fittingの精度1 線源からの再構成位置

MC  +  BGShiged  MC  +  Bkg.  data

Am/Be  dataBG  data

Gd γ ray

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中性子捕獲効率＠SK+Gd  vessel

•  １０PCs  x  4  processes    =  40  processes  •  デッドタイムは１sec  •  (1  –  L  /  20  x  Dead  Time)  =  NAFT/NSHE  →  (  1-‐L/20  )  =  NAFT/NSHE  

–  Run6755基準で63%  –  ここからL  =  7.4  Hz,    Total  event  rate  =  L  +  0.63x  L  =  12.06  

•  SHEとAFTを同じprocessでマージしてたとすると、  –  (  1  –L/40)  =  0.63  -‐>  total  event  rate  =  ~24  Hz  

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EffGd Capture =Hitrate−Eff4MeV

Source  Bkg( )EffGd

Cut +EffGdSource  Bkg( )

Data Sys.  Error MC

SHE  sub 13.09% 0.98% 12.87%

AFT 7.12% 0.72% 10.32%→7.33%

SK+Gd vessel (AFT)

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Signal Reconstruction efficiency •  AFT Eff. = aft/AFT = 92.92% •  SHE Eff. = she/SHE= 91.49%

•  Total = (aft+she)/(AFT+SHE) = 92.28%

Precut解析•  系統誤差  

–  Signal  :  EGADS解析と同様  –  Background  :  SHE  sub  ⇄  AFT  

•  ΔTカットを除けば本質的に同じ効率になるはず  

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Eff =NGd γ( )After precut

NGd γ=NAm/Be − (NMC + NBG )NPrompt×EffCapture

EffSHE×  35/30 EffAFT

0.031  % 0.027%

系統誤差

SHE  sub AFT

BG 0.004% 0.002%

MC 1.82  % 1.87%

捕獲確率 0.98% 0.72%

Signal 1.82% 1.87%

再構成位置after  Precut

Likelihood解析

40

Likelihood  cut効率

変数による誤差

SHE  subSignal 96.40% 0.67  %

Background 3.61% 0.64  %

AFTSignal 97.83% 0.64%

Background 3.30% 0.66%

Significance=Sig/(Sig+BG)1/2が最大  

Gd  γ  (Data)      Gd  γ  (  MC)

BG

Effi

cien

cy[%

]Am/BeデータのLikelihood  (SHE)

バックグラウンド事象の統計数が少ないのでPDFを⽤用いてバックグラウンド事象を⽣生成

41

変数

事象の等方性Fitting精度ΔT [µsec]

エネルギー Fitting精度2 R2 = x2+y2+z2 [cm2]

MC  (Gd  γ  +  2.2  MeV  γ  )  +  Bkg.  dataShiged  MC  (  Gd  γ  MC  +  2.2  MeV  γ)  +  Bkg.  data

Am/Be  dataBkg.  data

Gd濃度

0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300

25/Mar 01/Apr 08/Apr 15/Apr 22/Apr 29/Apr 06/May

Gd 2

(SO

4)3 +

x ・

H2O

濃度

[ppm

]

Top

Centre

Bottom

Gd2(SO4)3 ・8H2O: 30kg

Gd2(SO4)3 ・8H2O: 30kg

タンク内でのサンプル箇所