| 研究課題/領域番号 |
19J20784
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分15020:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する実験
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
藤川 祐輝 京都大学, 理学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,100千円 (直接経費: 3,100千円)
2021年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2020年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2019年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | クラスター構造 / アルファ凝縮状態 / 波形解析 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、24Mg原子核におけるα凝縮状態を探索し、低密度核物質についての知見を得ることを目的とし、機械学習を用いた粒子識別技術の開発、開発した技術を用いた12C+12C共鳴散乱からの多重崩壊粒子測定を行う。
α凝縮状態探索では、励起状態から放出される複数の低エネルギーα粒子を測定する必要がある。そのために、12C+12C共鳴散乱を用いて崩壊粒子の放出方向を前方角度に集中させ、半導体検出器で崩壊粒子を検出する。この時、様々な崩壊粒子が放出されるため、その中からα粒子を識別しなければならない。本研究では、機械学習による波形解析を導入し、従来手法では粒子識別が不可能な条件下での測定を可能とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、低密度核物質についての知見を得るために、24Mg原子核におけるα凝縮状態の探索実験を行うことを目的としている。その方法として、12C+12C共鳴散乱からの多重崩壊粒子測定を行う予定である。α凝縮状態探索では、励起状態から放出される複数の低エネルギー崩壊α粒子を測定する必要がある。この時、α粒子の他にも様々な崩壊粒子が放出されるため、その中からα粒子を識別しなければならないが、低エネルギーでの粒子識別は非常に困難である。そこで本研究では、機械学習を用いた波形解析を導入し、この困難を克服する計画である。
今度前半には、日本原子力開発機構タンデム加速器において、全検出器セットアップを用いてのテスト実験を行った。本テスト実験において全チャンネルでの粒子識別性能の評価を行い、物理データの測定に向けて十分な性能であることを確認した。
本年度後半に同施設において、12C+12C共鳴散乱実験を実施し、データ取得を完了した。順次、データ解析を進めており、その結果を日本物理学会において報告した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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