500
187■ 研究紹介LHC ATLAS 実験
H → bb チャンネルを用いたヒッグス粒子探索
CPPM, Aix-Marseille Univesité

永井 義一
nagai@cppm.in2p3.fr
2012 年 (平成 24 年) 12 月 2 日

1

はじめに
この夏, ATLAS および CMS 両実験が, 質量 125 GeV

近辺に新粒子を観測した。また, 先日開催された Hadron

Collider Physics Symposium 2012 および Higgs Coupling 2012 において, ヒッグス粒子探索の最新結果が報告された。特に, 有意な信号過剰を観測した H → γγ,

ZZ, W W 過程では, 新粒子のプロパティ測定に関する議論が進みつつある。
現在までのところ, 新粒子はボソン対に崩壊する過程
でのみ観測されているが, もし新粒子が標準模型の予言するヒッグス粒子であるならば, フェルミオン対への崩壊過程も存在するはずである。特に質量 125 GeV 付近
では b クォーク対への崩壊分岐比が 57.7 %と支配的であると予測され, H → bb̄ 過程の探索は重要な意味を持つ。
この過程の探索は, 2011 年秋に運転を終了した Teva-tron の実験（CDF, DZero）における全データ解析の結果が公表されており, 質量 120–140 GeV 付近に 3.0 σ 程
度の非常に興味深いデータ超過を観測したと報告している [1]。また, ATLAS 実験グループでは, W , Z ボソン(あわせて V と示す) との随伴生成過程について 2011 年の全データ (4.7 fb−1 ) を解析し, 質量 125 GeV における標準模型の予想値で規格化した (生成断面積 σV H )×(崩壊分岐比 BR(H → bb̄) ) の上限値 (以降, 規格化した生成断面積の上限値と示す) は, 95%信頼度で 4.6 (期待値4.0) であった [2]。
本稿では, 特に LHC における主な H → bb̄ 過程探索

チャンネルである, V H 過程についての最新結果を報告する。V H → V bb̄ 過程の解析には, 様々な困難がつきまとう。終状態がクォーク対であるため, 非常に大きな生粒子からの信号をとらえるためには, いかに背景事象を少なく抑え, かつ, その数の見積りを正確に行えるかがキーポイントである。これらをどのように解決し最終結果を導いているか, 本稿を通してお伝えしたい。

解析の概要

2

この解析は, 2011 年の 4.7 fb−1 に加えて 2012 年の13.0 fb−1 のデータを用いて行った。解析は, W ボソ
ン・Z ボソンの崩壊過程に応じ, レプトン (電子または
ミューオン) の数によって以下の 3 チャンネルに分けて行った。(1) 0 レプトンモード (おもに, ZH → ννbb̄),(2) 1 レプトンモード (おもに, W H → $νbb̄), (3) 2 レ

プトンモード (ZH → $$bb̄), である。以下に, 2012 年の

W H/ZH → W/Z + bb̄ 過程の解析の流れについてまとめ, 詳細については後ほど説明する。

各チャンネル毎に信号の特徴および背景事象の種類が異なるため, 事象選択は各チャンネルごとに最適化する。
次に, H → bb̄ 過程の終状態である, b–クォーク起源のジェット (以下 b–ジェット) の同定を行う。以上の事象選
択後, 選ばれた b–ジェットに対し測定エネルギーの較正をおこなう。b–ジェットエネルギーの測定精度が悪いと再構成したヒッグス粒子の質量分布分解能も悪くなり,最終結果にも大きく影響するため改善に取り組んだ。また, 背景事象の見積りについては, 各背景事象源の規格
化定数を全チャンネルのデータに対して共通とおくこと
で, 見積りの精度を向上させることに取り組んだ。

2.1

各チャンネル毎の事象選択

2.1.1

0 レプトンモード

成断面積をもつ multijet 事象が背景事象となる点, ジェットのエネルギー測定精度に起因する質量分解能の悪さ,
おもな背景事象であるベクターボソンと複数ジェットの生成過程（V + jets）に関する理論予測の難しさ, などである。背景事象に比べて生成断面積の小さなヒッグス

イベントの取得には, 消失横運動量 (ETmiss ) を要求するトリガーを用いる。トリガー効率は ETmiss が 120 GeV(160 GeV 以上) で約 80 % (100 %) である。加えて解析

501
188

段階にて, ETmiss が 120 GeV より大きいこと, レプトンがいないこと, 二つまたは三つのジェットがあることを要求する。最終的な発見感度を向上させるために, ジェッ
ト数 (2 ジェットまたは 3 ジェット) と ETmiss 領域 (120–た, レプトンペアの不変質量が Z ボソン質量の ±8 GeV

内であること, ETmiss が 60 GeV 以下であることを要求する。事象選択後の主な背景事象は Z + jets およびトップクォーク事象である。

160 GeV, 160–200 GeV, > 200 GeV) で定義した合計 6
つの信号領域に分割して解析を行う。

b–ジェット同定とエネルギーの較正

0 レプトンモードは終状態が ETmiss ＋ジェットとなり,
multijet 事象からの背景事象への寄与が非常に大きい。

2.2

これらを効率的に減らすため, ジェットと ETmiss のなす角

背景事象となる c クォーク起源のジェット (以下, c–ジェッの情報などを用いた複数のカットを最適化し, multijet

事象を無視できるほどに抑えた。事象選択後のおもな背景事象は, W /Z + jets, およびトップクォーク事象である。

事象選択後のイベントには, b–ジェットばかりでなく,ト), light クォーク (u, d, s クォーク)/グルーオン起源のジェット (以下, light–ジェット) が多数含まれている。
これらの背景事象を落とすために, b–ジェットの同定を行う。
本解析では, 二段階で b–ジェット同定をおこなうアル

2.1.2

1 レプトンモード

イベントの取得には, 一つのレプトンを要求するトリガーを用いる。トリガー効率は運動量 25 GeV 以上をも
つ電子 (ミューオン) に対して平均 90 %以上 (バレル部約70 %, エンドキャップ部約 90 %) である。加えて解析段階
にて, 高い運動量を持つレプトンが一つだけ存在すること, および 2 ジェットを要求する。また, W ボソン横運動量 (pWT ) の領域 (0–50 GeV, 50–100 GeV, 100–150 GeV,

150–200 GeV, > 200 GeV) で定義した合計 5 つの信号領域に分割して解析を行う。

ゴリズムを用いた。第一段階では, 内部飛跡検出器により再構成されたジェット中の荷電粒子飛跡情報を利用し,

B–ハドロンが長寿命であること, b–ジェット中の荷電粒
子飛跡の情報, b–ジェット中の B–ハドロンの崩壊過程に関する情報, などの情報から各ジェットの b–ジェットら
しさを見積る。ここでは, 三種の b–ジェット同定を独立に行い, 三つの b–ジェットらしさを見積った。
第二段階では, 第一段階で三つの方法それぞれで求められた, 三つの b–ジェットらしさを入力変数とし, 多変量解析手法であるニューラルネットワーク法を用いて最終的な b–ジェット同定をおこなう。このニューラルネット

1 レプトンモードでは, 1 つのジェットをレプトンと誤認識した multijet 事象の寄与による背景事象が大きい
ため, レプトンの同定には厳しい条件でのクォリティーしい) の範囲で出力され, 解析毎の必要に応じてカット

カットを要求した。また, トップクォーク事象からの寄ムの性能として, light–ジェットの排除効率 (誤同定効率

与を減らすために, W ボソン起源の横質量!
mT = 2plT ETmiss (1 − cos(φl − φmiss ))が 120 GeV 以下であることを要求した。mT の下限カット値および ETmiss のカット値は, pW
T 領域毎に最適化を行った。事象選択後のおもな背景事象は W + jets およびトップクォーク事象である。

2.1.3

2 レプトンモード

イベントの取得には, 一つまたは二つのレプトンを要求するトリガーを用い, 二つのレプトンが同じフレーバー
かつ反対符号の電荷であること, および二つのジェットを要求する。1 レプトンモードと同様に, Z ボソン横運
動量 pZ
T を用いて 5 つの信号領域に分割し解析を行う。

ワークは 0 (light–ジェットらしい) から 1 (b–ジェットら
値を定めて使用する。図 1 に b–ジェット同定アルゴリズの逆数) を b–ジェット同定効率の関数として示す。図中の MV1 がニューラルネットワーク法による b–ジェット
同定アルゴリズムである。本解析では, b–ジェットの同定効率が 70%となるようにカット値を定め, b–ジェット
同定をおこなった。そのときの c–ジェット (light–ジェット) の誤同定確率が約 20% (約 0.7%) である。
次に, b–ジェット同定されたジェットにエネルギー較正を行う。約 20%の b クォークがミューオンを含む崩壊過程であり, カロリメータによるジェットのエネルギー測定から逃れる。その結果, b–ジェットのエネルギー測定
精度は悪くなり, b–ジェットペアの不変質量分布 (再構成
されたヒッグス粒子の不変質量, Mbb̄ ) の分解能を悪くする。最終結果を Mbb̄ を用いて導くため, Mbb̄ 分解能をよくすることで探索感度の向上を目指す。特に本解析では, ミューオンの寄与をカロリメータで測られたジェッ2 レプトンモードでは, レプトンの誤認識による mul-トのエネルギー測定に補足することで質量分解能を向上

tijet 事象起源の背景事象は比較的寄与が小さく, 信号の数を最大化するために, レプトンのクォリティーカット
は 1 レプトンモードに比べて緩い条件を要求した。ま較正後の質量分解能は平均 16%である。今後, B ハドロさせた。結果, ヒッグス粒子の質量分解能を 12%向上し,ンのセミレプトニック崩壊に際して現れるニュートリノ

502

Light jet rejection

189

105

トの系統誤差によるフラつきの可能性を考え, 最終的な
ATLAS Preliminary

MV1
JetFitterCombNN

104

JetFitterCombNNc

103

値とはしない。次に, 第二段階目のフィット (以下, 信号フィット) として, 全信号領域に対し profile likelihood
法 [3] によるフィットを行う。信号フィットにおいては,
信号の数, V + b–ジェットおよび top 事象の数のみを変IP3D+SV1

数として決定し, ほかの背景事象はフレーバーフィット

SV0の結果を用いて制限をかけ, 誤差範囲でのみ動くことを許す。表 1 に見積られた背景事象の生成断面積に対する102

補正値を示す。2011 年の解析に比べて, 不定性を小さく

10程の不定性が比較的大きいことがわかる。現在, これらすることに成功したが, 依然として V + b/c–ジェット過tt simulation, s=7 TeVの過程の理解をさらに深め, 系統誤差を抑えるための研

jetp >15 GeV, |ηjet |<2.5

究に取り組んでいる。

T

1
0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8 0.9
1b-jet efficiency

表 1: フレーバーフィットにより決定された V + c–ジェット, V +light–ジェット背景事象の生成断面積に対する補図 1: light–ジェットの排除効率 (誤同定効率の逆数) をb–ジェット同定効率の関数として示す。本解析では, MV1
を b–ジェットの同定効率 70%で用いる。

正値 (表中左列), および信号フィットにより決定された

V + b–ジェット, top 事象の生成断面積に対する補正値(表中右列)。
補正値
補正値の存在も考慮して, 質量分解能をさらに改善する予定で

Z +c

ある。

Z+light

2.3

W +light 1.01 ± 0.14

W +c

背景事象の見積り

0.71 ± 0.23
0.98 ± 0.11
1.04 ± 0.24

Z +b1.11 ± 0.15

W + b 0.79 ± 0.20
Top

1.29 ± 0.16

本解析で扱う 3 チャンネルには, 以下の背景事象が含まれる。multijet, diboson (W W , W Z, ZZ 対生成), top(トップクォーク対生成および単生成), V + b–ジェット,V + c–ジェット, V +light–ジェットである。各物理プロ
セスの分布は MC を信頼し, その数をデータより見積ることとした。ただし, multijet 事象はデータのみを用い

3

最終結果

3.1

W Z, ZZ 対生成過程探索の結果

H → bb̄ の解析結果を示す前に, Z → bb̄ 過程を用いて, diboson 事象は MC のみを用いて見積った。特に本たベクターボソン対生成過程 (W Z, ZZ) の探索結果を解析では, それぞれの信号領域に対して背景事象を個別簡単に紹介したい。W Z, ZZ 対生成過程は三本以上のに見積るのではなく, 背景事象の混合比が違う各信号領

レプトンに崩壊するモードを用いて, 標準模型の予測と域の情報を下記のように扱うことで, 少統計な事象選択

無矛盾に存在が確認されている。また, V Z, Z → bb 過または ETmiss の信号

程は V H, H → bb 過程と同じ終状態になり, 事象選択後

背景事象の見積りは, Mbb̄ 分布を用いて, 二段階の最尤

ため, これらの過程を探索することは, H → bb̄ の探索

下, フレーバーフィット) では, V + c–ジェット, V +light–

生成過程探索の解析は, 上記のヒッグス粒子探索の手法

ジェットの数を決めることから始める。フレーバーフィッと同じ方法を用いて行った。ただし, W/Z ボソンの横トには, 全チャンネルの全信号領域 (二つの b–ジェット

方向運動量 pT

後の各背景事象 (特に, 高い pTW/Z領域) の見積り精度向上に取り組んだ。

法によるフィットを経て行う。第一段階目のフィット (以同定されたジェットを要求する) に加えて, c–ジェット,light–ジェット, top 事象が支配的な領域の Mbb̄ 分布を用い, multijet 事象と diboson 事象を除く全背景事象の数をフィットにより決定する。ただし, フレーバーフィットにより決定された V + b–ジェットおよび top 事象の数については, ヒッグス粒子の信号からの寄与およびフィッの信号数は 4–5 倍程度ヒッグス粒子信号より多い。その手法をテストするためのよいプローブとなる。W Z, ZZ

W/Z

が V H 過程より低いため, 信号領域を

W/Z
pT
または ETmiss で分割せずに解析を行った。

図 2 は, W Z/ZZ およびヒッグス粒子からの寄与を残して, 先述の方法により見積った背景事象を差し引いた後の Mbb̄ 不変質量分布である。質量 80–90 GeV 付
近を見ると, 標準模型の予測に無矛盾な信号超過が観測されていることがわかる。観測された信号の強さは

503

400

ATLAS Preliminary

WZ+ZZ∫ L dt=13.0 fb , s = 8 TeV∫ L dt=4.7 fb , s = 7 TeV
-1

300
200

Events/20 GeV

Events/10 GeV

190

WH 125GeV-1

ZH 125GeV

0,1,2 lepton

Data - Bkgd

100

45

ATLAS Preliminary

ZH
WH
Multijet
Top
Wb
W
Zb
Z
DibosonPre Fit
Data 2012∫ L dt=13.0 fb , s = 8 TeV
-1

40
35

miss

0 Lepton 2 Jets, E T> 200 GeV

30
25
20

0

15
10

-100

5
50

100

150

200

250

0

mbb [GeV]

図 2: W Z/ZZ 過程およびヒッグス粒子以外の背景事象を差し引いた後の Mbb̄ 不変質量分布。データ点の誤差
棒には統計誤差のみを含む。

µ = 1.09 ± 0.20(stat.) ± 0.22(syst.) であり標準模型の予測とよく一致している。ここで µ は, 観測で得られた信号の大きさの最尤値を標準模型の理論予測期待値で規格

40

60

80

100

120

140
mbb [GeV]

図 3: 0 レプトンモード, 2012 年データの Mbb̄ 不変質量分布 (図は ETmiss > 200 GeV の例)。中塗りヒストグラ

ムに profile likelihood 法による信号フィットにより見積られた背景事象を, 点線にて信号フィット前の背景事象分布を示す。ヒストグラムの誤差 (黒ハッシュ) には統
計誤差・系統誤差を含む。

4.0 σ である。

3.2

H → bb̄ 過程探索の結果

図 3–5 に, 2012 年データ 13.0 fb−1 を用いた信号フ

Events/20 GeV化した値である。また, この信号超過の統計的有意度は
45
40
35

ATLAS Preliminary∫

L dt=13.0 fb ,

20

40

-1

ZH
WH
Multijet
Top
Wb
W
Zb
Z
DibosonPre Fit
Data 2012

s = 8 TeV

1 Lepton 2 Jets, pW> 200 GeVT

30
25

ィット後の各チャンネルの Mbb̄ 不変質量分布の例を示20す。全 16 信号領域の解析を行った結果, 統計的に有意15なデータの超過は観測されなかった。質量 125 GeV で10の規格化した生成断面積の上限値は 3.4 (期待値は 2.5)50であり, 2012 年データ単独での観測された信号の強さ

60

80

100

120

は, µ = 1.0 ± 0.9(stat.) ± 1.1(syst.) である。また, 2011年データ 4.7 fb−1 と合わせた結果を図 6 に示す。質量125 GeV での規格化した生成断面積の上限値は 1.8 (期待値は 1.9) であり, 観測された信号の強さは, µ = −0.4 ±

140

160

180

mbb [GeV]

図 4: 1 レプトンモード。2012 年データの Mbb̄ 不変質量分布 (図は pW
T > 200 GeV の例)。

110 GeV に存在する可能性を 95%信頼度で棄却した。

4

今後の展望
本解析では, 2011 年の解析結果である規格化した生成断面積の上限値 4.6 (期待値 4.0) に比べて, データ増
加分を大きく上回る発見感度の向上に成功した。また,

3.1 節に示したように, 標準模型の予測通りに W Z, ZZ
対生成過程の観測に成功しており, 解析手法がうまく機能していることを確認した。2012 年の LHC ラン終了

Events/20 GeV

0.7(stat.) ± 0.8(syst.) であった。また, ヒッグス粒子がATLAS Preliminary
25∫ L dt=13.0 fb , s = 8 TeV-12 Lepton 2+3 Jets, pZT > 200 GeV

20
15

Zb
Z
DibosonPre Fit
Data 2012

10
5
0

20

40

60

80

100 120 140 160 180 200
mbb [GeV]

時点で, 解析可能なデータ量は本解析の倍程度である約

25 fb−1 が見込まれ, 2012 年解析の全データ解析結果は,
質量 125 GeV での規格化した生成断面積の上限期待値

ZH
MultijetTop

図 5: 2 レプトンモード。2012 年データの Mbb̄ 不変質量分布 (図は pZ
T > 200 GeV の例)。

504

95% C.L. limit on σ/ σSM

191

子が 125 GeV 付近に γγ, ZZ, W W 終状態と同様に存6
ATLAS Preliminary
Observed (CLs)
Expected (CLs)
± 1σ
± 2σ

5
4

∫ Ldt = 4.7 fb
s = 8 TeV, ∫ Ldt = 13.0 fb-1

s = 7 TeV,

-1

VH(bb), combined

H → bb̄ 過程の存在を確かめることが最優先事項であるが, もし標準模型ヒッグス粒子もしくはそれに類する新粒子が見つかった場合, フェルミオンとのカップリング

3の強さがどうなっているのか, などの次の興味もわいてくる。H → bb̄ 過程の有無, またその後の展開にぜひ期2待していただきたいと思う。

1
0

在した場合には発見を, 存在しない場合にはその存在の棄却をできるよう準備を進めている。また, 現時点では

110

115

120

125

130
mH [GeV]

図 6: 各ヒッグス質量に対する規格化した生成断面積の上限値 (95%統計的信頼度)。結果は, 全データ・全チャ
ンネルを合わせている。

1.8 程度まで向上する見込みであり, 2011 年のデータ解析とあわせて 1.5 に到達することが期待できる。
現在, ATLAS 実験・H → bb̄ 解析グループでは, さらなる解析の向上を目指して, アイデアを出しあいながら議論を続けている。解析結果の向上に貢献しうると思われるアイデアいくつかを挙げる。

解析手法の改善として, 現在のカットベースの解析に代えて多変量解析 (MVA) を導入することに取り組んでいる。種々の先行研究が示しているとおり, 発見感度について大きな向上が期待できる。b–ジェット同定には既に MVA 手法を導入しているが, まだまだ使える情報は存在するはずで, アルゴリズムに改良の余地がある。また, 本文でも少し触れたが, Mbb 分解能をさらに向上す
る努力を続けている。

可能な限り解析領域を広げ信号数を稼ぐ努力も行なっている。高いルミノシティからくる多数の pile-up 事象の影響があるにも関わらず, 2012 年の ETmiss トリガーは5

おわりに今回の解析では, ここに書ききれないほどたくさんの課題に, H → bb̄ 解析グループの総力を挙げて取り組み,

結果解析結果を良くすることに成功した。50 人を超える共同研究者と共に, 「いよいよ信号が見えるか！
？」というエキサイティングな時期に研究に参加していることを, 筆者は非常に嬉しく思う。同時に, 2012 年全データ
解析に向けて準備を進め, H → bb̄ が存在するならば本

文中に示した W Z/ZZ のようなきれいなピークが見られるよう, 存在しないのならば有意に棄却できる感度を有する解析へと発展させていく。
最後に, ATLAS 日本グループの活動がどのように本解析を支えているか紹介させていただき, 本稿を終えた
いと思う。H → bb̄ 過程の解析における重要なテクニックである b ジェット同定は, 高精度な荷電粒子飛跡の検出ができて初めて可能になる。ATLAS 日本グループは,シリコン内部飛跡検出器 (SCT) の開発・建設プロジェ
クトの主軸として関わっており [6], 実験が始まった今,

SCT は安定して高い性能を発揮し続けている。また, 本
解析の事象トリガーに用いたミューオントリガーシステ
ムの構築にも日本グループの貢献が大きく [7, 8, 9, 10],
安定して高いトリガー効率を供給し続けている。余談ではあるが, 2006 年に行われた SCT の宇宙線を用いたコ2011 年の同トリガーに比べて, 低いしきい値でデータを取ることに成功しており ([4] にて詳しく議論されている), トリガーの振る舞いに関する理解を深め, 解析領域

ミッショニングに, 当時修士課程の学生だった筆者も参加を最大化する努力を続けている。

のデータを解析し, たった一本の宇宙線飛跡が再構成でまた, 本稿で報告した V H 過程でのヒッグス粒子探索に加えて, トップクォーク対との随伴生成過程 (gg →ttH, H → bb̄) 過程でのヒッグス粒子探索研究も進めている。ttH チャンネルの 2011 年全データ解析の結果, 質

量 125 GeV での規格化した生成断面積の上限値は 13.1

(期待値 10.5) となっており [5], 現在は 2012 年全データ
解析に向けて準備を進めている。V H チャンネルと結果を合わせることで, 最終到達感度の向上が期待できる。
以上のように, H → bb̄ 過程でのヒッグス粒子探索の解析は, 2011 年, 2012 年の全データを使用して, 新粒する機会を得ることができた。まだ地上のクリーンルー
ム内にあった SCT で取得した宇宙線コミッショニング
きたことに大喜びしたのをふと思い出した。その SCTが今は地下の ATLAS 実験場にあって, 無限とも思える数の荷電粒子飛跡情報を, b ジェット同定などのために供給している。性能・設計通りとはいえ, 筆者には驚くべきことに感じられる。今後は, これらの検出器のポテンシャルを十分に活用して, さらなる解析の向上に取り
組む。

505
192

参考文献
[1] CDF and D0 Collaborations, “Evidence fora particle produced in association with weakbosons and decaying to a bottom-antibottom
quark pair in Higgs boson searches at the Tevatron,” Phys. Rev. Lett. 109, 071804 (2012).
[2] ATLAS Collaboration, “Search for the Standard
Model Higgs boson produced in association witha vector boson and decaying to a b-quark pairwith the ATLAS detector,” Phys. Lett. B 718,
369-390 (2012).
[3] G. Cowan, K. Cranmer, E.Gross, and O. Vitells,“Asymptotic formulae for likelihood-based testsof new physics,” Eur. Phys. J. C71 1554 (2011).
[4] 木内健司，永井義一，金信弘，受川史彦，原和彦,「LHC-ATLAS 実験における ZH → ννbb̄ 過程を用いたヒッグス粒子探索」, 日本物理学会秋季大会 (2012).

[5] ATLAS Collaboration, “Search for the Standard
Model Higgs boson produced in association with√
top quarks in proton-proton collisions at s=
7 TeV using the ATLAS detector”, ATLASCONF-2012-135 (2012).
[6] 高力孝, 「アトラスシリコン検出器の建設」, 高エ
ネルギーニュース, 26-4 (2008).
[7] 田中秀治「アトラス実験ミューオントリガーチェン
バーの開発」, 高エネルギーニュース, 25-2 (2006).
[8] 佐々木修, 池野正弘「アトラスミューオントリガー
システムのためのエレクトロニクス開発と建設」,
高エネルギーニュース, 26-3 (2008).
[9] 石野雅也, 「ATLAS ミューオントリガーシステムの組み上げと立ち上げ」, 高エネルギーニュース,
26-4 (2008).
[10] 杉本拓也, 戸本誠, 「ATLAS ミューオントリガー
システムのコミッショニングと統合試運転」, 高エネルギーニュース, 27-2 (2008).