2023 Fiscal Year Annual Research Report
Xi-hyper nuclei spectroscopy with thick nuclear targets and silicon strip detectors
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22H01242
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
時安 敦史 東北大学, 先端量子ビーム科学研究センター, 助教 (40739471)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮部 学 東北大学, 電子光理学研究センター, 助教 (10613672)
藤岡 宏之 東京工業大学, 理学院, 准教授 (30513395)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | ストレンジネス核物理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、J-PARCハドロンホールK1.8ビームラインにおいてホウ素10標的を用いた(K^-,K^+)反応により世界初のΞハイパー核（^10_\XiLi）分光を実施し、\Xi^- - 中性子間、および\Xi^-\alpha粒子のスピン依存相互作用を解明することを目的としている。S-2Sスペクトロメータ（運動量分解能\Delta p/p≒6×10^-4）を用いた高分解能欠損質量測定により、数MeV程度のエネルギー準位の違いを識別可能である。しかし、高統計を得るため厚さ数cm級の標的を用いると、K^-ビー、散乱されたK^+のエネルギーロスによる分解能悪化（数MeV程度）は避けられない。 本研究では、この問題を解決するため標的を複数セグメント化し、標的周囲に新規設計の飛跡検出器を配置して反応位置を高精度に特定・補正する手法を開発した。GEANT4シミュレーションにより、例えば標的厚40 mmの場合でも欠損質量分解能約 7MeV (FWHM)を確保できる見込みを得ており、厚い標的を用いつつ高いエネルギー分解能を維持する実験の目処が立った。また、新たに計算機サーバーを導入してシミュレーションデータの大規模解析環境を整備し、大容量のデータ解析による背景事象評価や検出器設計最適化の検討を効率化する環境を整え、データ解析基盤の強化も図った。また、実験で用いる飛跡検出器の開発、設計を行った。これらの成果により、Ξハイパー核実験の遂行に必要な技術開発が進展し、S=-2系バリオン間相互作用の解明に向けて前進が得られた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和4年度までに、上記測定法の実現に必要な要素技術の開発と基盤整備を着実に進め、以下の成果を得た。まず、ホウ素標的のセグメント化及びそれを取り囲む飛跡検出器（ダブルサイドシリコンストリップ検出器：DSSD）の詳細設計・製作を完了した。標的は複数の薄いホウ素板（合計厚約40 mm）を直列に配置する構造とし、各セグメントで反応位置を識別可能である。飛跡検出器はΞハイパー核の崩壊で放出されるα粒子の軌跡を約1 mmの位置分解能で検出できるよう設計された。試作した検出器に対して放射線源や宇宙線を用いた基本特性評価を行い、全チャンネルが設計通り動作することを確認するとともに、一部のチャンネルでは長時間駆動による安定化（エイジング）処理も開始した。現在、テストベンチ上での本格的な性能評価（位置分解能や時間分解能の測定、エネルギーロス補正効果の検証）に向けた準備を進めており、頂点再構築精度1 mm程度の達成に向けた調整を継続している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、開発したセグメント化標的及び飛跡検出器システムの性能を、東北大学先端量子ビーム科学研究センターにおける量子ビームを用いた試験実験において総合的に評価する予定である。具体的には、入射K^-及び散乱K^+のエネルギーロス補正手法の実証実験を行い、複数セグメント標的を用いた場合の運動量分解能の改善量を実測によって定量的に確認する。また、Ξハイパー核崩壊で放出されるα粒子に対する検出器の検出効率・位置測定精度を評価し、飛跡検出器を組み込んだシステム全体での頂点再構築性能を検証する計画である。 得られた結果をシミュレーションに反映させることで、欠損質量スペクトルの予測精度を一層高め、観測されるピーク構造の統計的有意性や信号・バックグラウンド比の見積もり精度を向上させる。また、実験データの効率的な解析に向け、シミュレーションデータを用いた信号抽出アルゴリズムの開発・検証も並行して進める。
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