ＫａｍＬＡＮＤ－Ｚｅｎを使った逆質量階層領域でのニュートリノのマヨラナ性検証

使用 KamLAND-Zen 对逆质量等级区域中的中微子进行马约拉纳验证

• 批准号: 17J02297
• 负责人: 林田 眞悟
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-26 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17J02297/
• 关键词: ニュートリノ; マヨラナ; 二重ベータ崩壊; 炭素10崩壊; ニューラルネット; 事象識別; マヨラナニュートリノ; 極低放射能; 粒子識別; 再帰型ニューラルネット

KamLAND-Zen800の開始へ向けて、前年度に製作したキセノン含有液体シンチレータ容器であるナイロン製バルーンのKamLAND検出器への導入作業を行った。バルーン及びその導入に必要な器具は、製作を行ったクラス1環境のクリーンルームが存在する仙台から、KamLAND検出器の所在地である岐阜県飛騨市の神岡鉱山まで輸送する必要がある。その間、バルーン等の汚染及び破損を防ぐために、窒素封入密閉バッグによる綿密な梱包を行った。これにより、2018年5月にバルーンを極低放射能でリークを作らずに、KamLANDに導入する事が出来た。その後、バルーン内液体シンチレータへ745 kgのキセノン溶かし込みを完了し、2019年1月よりデータ収集を開始することに成功した。また、KamLAND-Zen800で主要な背景事象となる炭素10崩壊の新たな低減手法の開発を行った。前年度に有効性を確認したニューラルネットワークによる手法のKamLAND-Zenデータへの適用を試みた。ニューラルネットワークの開発には、大量の学習サンプルを用意する必要がある。そのため、本研究では、KamLAND-Zenデータをよく再現するモンテカルロ法の開発及びそれを使った学習サンプル生成を行った。これにより、炭素10崩壊事象と二重ベータ崩壊事象を約55%の精度で識別する手法が完成した。新手法による事象識別性能はモンテカルロ生成データ及び実データでよく一致しており、実際のデータ解析に適用する事が可能で、結果の向上が確認できた。これにより、KamLAND-Zen実験は炭素10背景事象の強力な低減手法を手に入れたことになる。以上の成果から、かつて無い程の極低背景事象環境を達成したKamLAND-Zen800において、逆質量階層領域におけるニュートリノのマヨラナ性検証が可能となる。

为了准备推出Kamland-Zen 800，我们进行了尼龙气球，这是上一年制造的液体闪烁体容器，进入了Kamland探测器。气球和安装气球所需的设备必须从仙台运输，那里的1级环境中有一个干净的房间，在该环境中，制作了生产，到kamland探测器所在的Gifu县Hida City的Kamioka矿山。在此期间，为了防止污染和对气球的损坏等，使用密封的氮袋进行了仔细的包装。这使气球可以在2018年5月将其引入Kamland，而不会使用极低的放射性造成泄漏。之后，将745千克的氙气溶解到气球中的液体闪烁体中，并于2019年1月成功开始了数据收集。此外，Kamland-Zen 800开发了一种新的方法来减少碳10衰减，这是主要的背景事件。我们试图将使用神经网络的方法应用于Kamland-Zen数据。要开发神经网络，必须准备大量培训样本。因此，在这项研究中，我们开发了一种蒙特卡洛方法，该方法可以很好地重新创建Kamland-Zen数据，并使用它创建了学习样本。这已经完成了一种识别碳10衰减事件和双重β衰减事件的方法，准确度约为55％。使用新方法的事件识别性能与Monte Carlo生成的数据和实际数据一致，并且可以应用于实际数据分析，并且已确认结果可以改善。这意味着Kamland-Zen实验已经获得了一种减少碳10个背景事件的强大方法。从以上结果来看，可以验证Kamland-Zen 800逆质量分层区域中中微子的Mayorana性质，该区域已经实现了前所未有的极低背景事件环境。

项目成果

Reduction of 10C background for KamLAND-Zen experiment

KamLAND-Zen 实验的 10C 背景降低

• 发表时间: 2017
• 作者: 林田眞悟;他KamLAND-Zen collaboration;Shingo Hayashida on behalf of KamLAND-Zen collaboration
• 通讯作者: Shingo Hayashida on behalf of KamLAND-Zen collaboration

Application of the RNN in the Fundamental Physics with KamLAND Experiment

RNN 在基础物理中的应用与 KamLAND 实验

• 发表时间: 2019
• 作者: Horii Y;Shiina T;Shimizu Y;Shingo Hayashida on behalf of KamLAND-Zen collaboration
• 通讯作者: Shingo Hayashida on behalf of KamLAND-Zen collaboration

KamLANDにおける新型電子回路利用による事象位置再構成性能の向上

使用 KamLAND 的新电子电路提高事件位置重建性能

• 发表时间: 2017
• 作者: 林田眞悟;他KamLAND-Zen collaboration
• 通讯作者: 他KamLAND-Zen collaboration