世界記録感度を持った０νダブルベータ崩壊探索用のＸｅガス検出器の開発

开发用于寻找0ν双β衰变的氙气探测器，其灵敏度达到世界纪录

基本信息

批准号：
18J13957
负责人：
田中駿祐
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、ニュートリノを伴わないダブルベータ崩壊(0ν2β)の世界初観測を目指して、高圧XeガスTPC検出器の作成を行っている。本年度は主に、検出器から得られる電気信号をデジタル化してPCに送信するための読み出し回路の作成と、TPC検出器で得られた粒子の飛跡データを解析して0ν2βを抽出する手法の確立を行った。読み出し回路に関しては、試作機を作成しその性能評価を行った。稀な現象である0ν2βを確実に観測するために、読み出し回路には高いエネルギー分解能を持つこと、低ノイズであることが求められる。DC接続を用いた新しい電源供給手法を開発したことで、レート耐性を保ちながらも高いエネルギー分解能を得られることを確認した。また信号の伝達経路からできる限りノイズ源を遠ざけた結果、ノイズを要求の半分程度の大きさに抑えることができた。これらにより読み出し回路が十分な性能を持つことを確認できたため、この回路を量産して検出器の大型化にむけた準備を行った。また0ν2βが発生したことを証明するためには、背景事象を十分に取り除かなければならない。今回は、代表的な背景事象である214Biからのγ線と0ν2β信号とを区別するために、粒子の飛跡データをDeep Learningを用いて解析することに取り組んだ。学習に用いる飛跡データとして、Xe 1トン級検出器のシミュレーションデータを用いた。以前実験グループ内で開発された、飛跡のトラッキングを行うことで信号の識別を行う手法では、我々が目標とする感度への到達には、40年ほどの歳月が必要であった。これは丸まった飛跡や分離した飛跡に対してトラッキングをうまく行えず、識別に至るまでの検出効率が低下してしまっていたことが一因である。Deep Learningを用いてこれらの飛跡を統一的に扱うことで、わずか6年ほどの測定で目標感度へ到達可能になるなど大幅な性能改善を果たした。

在这项研究中，我们正在创建一个高压XE气体TPC检测器，目的是世界上首次观察到没有中微子的双重β衰变（0ν2β）。今年，我们主要创建了一个读出电路，用于数字化从检测器获得的电信号并将其传输到PC，并通过分析从TPC检测器获得的粒子的轨道数据来提取0ν2β。关于读出电路，创建了一个原型，并评估了其性能。为了可靠地观察罕见现象0ν2β，读出电路必须具有高能量分辨率和低噪声。通过使用DC连接开发新的电源方法，可以证实可以在保持速率电阻的同时实现高能分辨率。此外，由于从信号传输路径中移动噪声源，噪声可以减少到所需尺寸的一半。结果，已经确认读出电路具有足够的性能，并且该电路被批量生产以为检测器的大小做准备。此外，为了证明已经发生了0ν2β，必须彻底删除背景事件。在本文中，我们使用深度学习来分析粒子轨道数据，以区分γ射线和0ν-β信号与214BI（这是一个典型的背景事件）。来自XE 1吨类检测器的仿真数据用作学习中使用的轨道数据。先前开发的信号识别方法通过在实验组中使用的跟踪轨道进行了大约40年的时间才能达到我们的目标灵敏度。这部分是因为跟踪对于卷曲或分离的轨道没有成功，导致检测效率降低导致识别。通过使用深度学习来统一这些轨道，我们已经实现了显着的性能提高，使我们在六年的测量后达到了目标灵敏度。