| 研究課題/領域番号 |
18J21619
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
竹中 彰 東京大学, 理学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| キーワード | 核子崩壊探索 / 大統一理論 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は大統一理論の証拠となる核子崩壊を発見、または、その崩壊寿命に世界最高の制限をつけることである。世界最大の二層式水チェレンコフ検出器であるスーパーカミオカンデ検出器(以下SK)を用いて核子崩壊事象の探索を行う。核子崩壊発見感度のさらなる向上を目指し、核子崩壊探索統計量向上に直結するSKの解析使用領域 (以下有効体積)拡張の研究を実施した。これまでの有効体積は検出器壁面からの離隔距離が2 m以上の範囲と定義されており、これを1 mに拡張することを目的とした(統計量20%向上に対応)。行った主な取り組みは以下の3つである。
1.系統誤差評価、理解のための検出器較正 --- SKで用いられている50 cm径光電子増倍管応答の光子検出光電面位置による依存性、残留磁場依存性を測定し、拡張された有効体積における事象による検出器応答への影響を検出器シミュレーションで評価した。その結果、効果は限定的であり、有効体積拡張の問題にはならないということを示した。
2.事象再構成性能の改良、および、核子崩壊探索感度の評価 --- 事象再構成アルゴリズム、特に、ミューオンと電子を識別するアルゴリズムを見直し、拡張領域での陽子崩壊(p→e+π0)発見効率20%向上を達成した。さらに、大気ニュートリノ由来の核子崩壊背景事象混入率も見積もり、有効体積拡張による探索感度15%向上(系統誤差無視、90%CL)を確認した。
3.ニュートリノ、核子崩壊以外の背景事象混入率の評価 --- 拡張された領域でのニュートリノ、核子崩壊事象以外の外部背景事象(宇宙線μ、PMT内部放電)の低減とその混入率を評価した。共同研究者らと事象選別アルゴリズムの改善、過去23年分の拡張領域における事象の目視確認を行い、その混入率は1%以下に維持され、有効体積に拡張によって悪化しないことを示した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまでのSKの解析においては、検出器応答の未理解、測定精度の悪化、外部背景事象混入を考慮し、事象点が検出器壁面から2 m以上離れた領域を有効体積としてその体積内で発生した事象を物理解析に用いていた。そこで、本研究ではこれらの課題をクリアするために、ハードウェア、ソフトウェアの面から包括的に研究を進めた。
ハードウェアの面では50 cm径光電子増倍管応答測定に必要な物品調達、測定セットアップの確立を迅速に行い効率的な測定を実現できた。さらに検出器シミュレーションによる見積もりから、未評価であったこれら詳細な応答の影響が限定的なものであることを示した。
ソフトウェア、解析ツールのアップグレードに関しては、各解析ツールの専門的な知識を持つ共同研究者らを交えて定期的なミーティング、議論を行うことでアルゴリズムの見直し、改善を円滑に進めた。その結果、拡張領域での核子崩壊発見効率向上に直結する事象再構成アルゴリズムの改善(測定精度改善)、より外部からの背景事象(宇宙線ミューオンなど)を低減させたアルゴリズム開発を達成した。
以上の取り組みから、有効体積拡張に向けた主な課題をクリアした。よって、現在まで概ね順調に進行していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
SKの拡張有効体積を用いた核子崩壊の探索、特に、主要な崩壊モードであると予言されているp→e+pi0、p→mu+pi0モードの探索を行う。まず、拡張領域における各モードに対する発見効率や、大気ニュートリノ背景事象混入率の系統誤差を求める。検出器較正、事象再構成アルゴリズム、中性子検出アルゴリズムからの系統誤差を一つ一つ評価していくことで、最終的な発見効率、大気ニュートリノ背景事象混入率の系統誤差を求める。また、信号領域のデータを見る前に、信号領域以外のパラメータ領域で、大気ニュートリノデータを検出器シミュレーションが再現できているかの検証を行う。これらの検証後、SK全データ23年分を用いて探索を行う。
現在の事象再構成アルゴリムを用いて、SK全データを探索した場合、期待背景事象数は~1となる。核子崩壊は未だに有意な信号が見つかっていない極めて稀な事象であるため、信号領域に事象がある場合の有意度、および、探索発見感度をさらに向上させるためには背景事象の低減が必要である。そこで、新しい事象再構成アルゴリムの開発を検討している。新しい事象再構成アルゴリムはSK内で生成された荷電粒子数(チェレンコフリング数)をより正確に数えることにより、大気ニュートリノ由来の背景事象数低減を目指す。この新しい事象再構成アルゴリズム開発については、画像認識技術、機械学習技術を応用したものを検討している。これらの最新の技術を応用することによる物理感度のさらなる改善を目指す。
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