P4前期実験

低エネルギー荷電粒子識別の新手法の開発
２０１８年１０月11日
荒川結, 延與紫世, 金剛亮太, 坂梨公亮, 高木周,土方佑斗, 松本凜子, 三神拓哉, 宮里慶子

目次
1. 導入
2. 全体の実験装置
3. 実験①－Si検出器を用いた粒子識別実験

4. 実験②－ホスウィッチ検出器を用いた粒子識別実験

１．導入
I.

背景と目的

II.

既存の方法とその問題点

III. 解決策

I.

背景と目的－原子核のα凝縮状態
目標：A = 4N ( N ≥ 3 )の原子核でα凝縮することの確認
24Mg

ポテンシャル障壁

励起ααααα=α α α α α αα α α α α+相対運動はs波+α α αPhysRevC.69.024309

α α αα=・原子核の励起状態の一つであり、α粒子(bose粒子)がs波に凝縮している状態(BEC)
・通常の原子核より半径が大きく低密度・ 8Beと 12Cでは間接的な実験的証拠がありN = 10まで存在が予測されている

=α

I.

背景と目的－α凝縮状態の観測

放出確率＝行列要素×クーロン透過確率×状態密度
T= < 𝑖 𝐻|𝑓 > |2 ×P×ρ
6α状態が1α放出した時の反応

α α αα α α放出
αα α α α αC ααOαα凝縮状態と思われる状態と閾値とのエネル
ギー差

8.30
5.58

波動関数の重なりが大き
いと行列要素も大きい

α αα α αα α αα αα αα αα放出
2.45 MeVα放出
2.02 MeVα 放出

Si

1.11

池田diagram

αS

3.13

Ne

2.72 MeV(MeV)αα α αααMgα αα α αNe

PhysRevC.69.024309

低エネルギーα粒子の観測はBEC状態の特異な特徴I.

背景と目的―実験目的
αα凝縮状態?

pd

識別したい

t

α粒子だけでなく、陽子や重陽子といった粒子も観測されるので低エネルギー (1から3 MeV)の荷電粒子の識別方法を確立するのは重要。

II. 既存の方法とその問題点
現状の識別方法

TOF法
厚い検出器

Ｍ
粒子

E-ΔE法

LE

𝐿
飛行時間𝑡 = の違いを用いて粒𝑣子を識別する

AZ
粒子

薄い
検出器

厚い検出器

ΔE

E-ΔE

∆E ∝ A Z 2 ΤE を用いて粒子を識別する

問題点
・粒子の質量しかわからない
・高質量分解能のためLを大きくする必要
・高統計実験を行うためには、大面積化が必要

問題点
・最初の検出器を透過する以上のエネルギーの粒子しか識別できない・シリコン検出器では最も薄いもので20μm

新手法の開発が必要

III. 解決策
• 解決策として① Si検出器でとったデータによる波形解析（さらにそれを機械学習させる）（実験①）② ホスウィッチ検出器を用いた実験データの解析（実験②）を行った。

III. 解決策―①Si検出器で波形解析• Si検出器を２枚用意し様々な粒子を当てる• １枚目と２枚目のデータよるE-ΔE法で粒子識別（２枚目の波形データの正解を得る）• 識別した粒子それぞれにおいて２枚目の波形データを解析しそのデータのみで粒子を識別する• さらにそれを機械学習させる
ここで落とすエネルギー：E
ここで落とすエネルギー：ΔE

波形解析

１枚のSi検出器だけで識 p，α，t，別できるのでエネルギーd，３Heの低い粒子も識別できる

III. 解決策―①Si検出器で波形解析•

荷電粒子のエネルギー損失

阻止能 ： −𝑑𝐸𝑑𝑥∝

𝐴𝑍2粒子の波形データ

𝐸

Z : 電荷 A : 質量数→粒子の種類によって波形が変わる•

従来の波形解析・波高 ・傾き ・立ち上(下)がり時間などの違いを予想し、解析する•

今回は、低エネルギー粒子 (1〜３MeV)→波高が小さく、従来の解析では識別が困難機械学習化

特徴を複合的に判断→識別精度の向上

S. Barlinia, R. Bougaulta, Ph. Laboriea, O. Lopeza, D. Merciera, M. Parloga,d, B. Tamaina, E. Vienta,E. Chevallierb, A. Chbihib, B. Jacquotb, V.L. Kravchu
k(2009)「New digital techniques applied toAandZidentification using pulse shapediscrimination of silicon detector current signals」
Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 600 644–650

III. 解決策―①Si検出器で波形解析
先行研究：先に引用した論文では、12Cと13C、 36Arと40Ar、 80Krと84Krに対してそれぞれ波形解析で粒子を識別するに至っている。

M：2つのガウス分布の離れ具合を表す値
一般に0.75以上だと十分分離しているといえる。

ｘ’

Arにおけるｍ２： ｍ３

Ar：M＝0.96

Kr：M＝1.04

Neural network とは○人間の脳神経系のニューロンの仕組みをモデル化したネットワーク構造○入力層・中間層・出力層が存在し、ニューロンは隣接する層の全てのニューロンと接続○入力信号に、重み・バイアス・活性化関数を作用させ、出力信号に変換
入力：𝑝𝑖
重み：𝑤𝑖
バイアス：b→n = σ𝑖 (𝑤𝑖 𝑝𝑖 + 𝑏)

活性化関数 ： f =出力 : y = f(n)11+𝑒 −𝑛(シグモイド関数)など

EnergyyNeural network の学習○波形を入力すると粒子の種類が出力されるネットワークを作りたい→訓練データで重み 𝑤𝑖 の最適化
・誤差E (𝑤𝑖 ) ・・・ 性能の悪さを表す
・勾配法 ・・・ 誤差Eの極小値を探す
𝜕𝐸
𝑤𝑖+1 = 𝑤𝑖 − 𝜇𝜕𝑤𝑖

𝜇 : 学習率

学習率○検証データを用いて性能評価※過学習
学習データに特化しすぎて、検証データの正答率が悪くなる現象
サンプルデータが少ないときやパラメータが多い時によく生じる

III. 解決策―②ホスウィッチ検出器
ホスウィッチ検出器 : 時定数が異なる結晶を組み合わせた検出器。
ある結晶表面に異種の結晶を育てることで原理的には厚さ数μmの結晶を育成可能。
(今回用いたのは100μm）
東北大学金属材料研究所と共同研究。作って頂いた。
ホスウィッチ検出器
荷電粒子
発光量

結晶

PMT

荷電粒子
早い
結晶
発光量

PMT

遅い
結晶

それぞれの範囲でデータを取り波高を決定してE-ΔE法を用いる。

時間

結晶の発光量と立ち上がりの早さ(時定数)は結晶の種類と入射粒子の種類によって異なる。

メリット
・ΔE層の薄い検出器を作ることができる可能性→低エネルギー粒子の識別が可能

時間

２．全体の実験装置
準備日程
7月24日(火)〜7月28日(土)
実験日時
7月28日(土)21:00〜 7月29日21:00

場所
大阪大学核物理研究センター
東実験室

２．全体の実験装置
ビームの種類
入射粒子…4He粒子のエネルギー…80MeV
粒入
子射

散乱粒子

散乱実験の装置

散乱槽
標的（※）
ビームの軌跡散乱角
サイクロトロン

散乱された粒子の軌跡散乱された粒子の検出器（ホスウィッチorシリコン）

２．全体の実験装置－※標的• α線を標的に当てることでα粒子がターゲットの物質と相互作用し、様々な粒子（p, α, d, t, ３He)を得られる。

図：実際に用いたターゲット

図：ターゲット模式図

３．実験①Si検出器で波形解析
I. 実験装置
II. 解析

III. まとめI. 実験装置
ここで落とすエネルギー：E2枚目までで止まっている粒子を識別するためのCut条件などに用いる。

ここで落とすエネルギー：ΔE

1枚目
厚さ：65um
Stripに分かれている

α粒子
80MeV

2枚目
厚さ：325um
Stripに分かれている

3枚目
厚さ：500um

波形解析

標
的

p，α，t，

CH2d，３He

Si検出器×３※１ MPR1

MPR2

HV：20 V

HV：80 V

※２ FlashADC

I. 実験装置 ※• ※１ MPRとは電荷積分型のプリアンプ。真空層に入れて使うことができる。
検出器からの電流信号をコンデンサーで積分した値を出力する
電流

電流

電荷信号

積分

検出器
時間

時間

ノイズ

なぜ電荷積分型？
我々が扱おうとしている粒子は数MeV程度なのでそのままの電流信号だと波高が小さくノイズにまぎれてTriggerがうまくかけられない。
積分すればノイズはある程度キャンセルされる。
（先行研究では数100MeVの粒子を扱っているのでそのままの電流信号の波形を解析している）

I. 実験装置 ※• ※２ FlashADCとはアナログ信号の波高をデジタルデータとして時々刻々（今回は2nsごと）と出力できる装置（それゆえデータ量が非常に多い）
使う時は発熱するので扇風機で冷やしながら使用値段は高い
Peak Hold ADC
電流

Flash ADC

・・・・・・Charge ADC (QDC)

時間

苦労話
• ノイズ落としが大変だった。
– ケーブルの金属部分を装置の金属部分とアルミホイル等で接地する– 実験中はパルスモーターの電源を切る（するとリアルタイムでターゲットの位置を調整できなくなる） など• Flash ADCを用いたのでデータ量が非常に大きくなり扱いに手間取った。
• Flash ADCは扇風機で常に冷却し続けなければならなかった。

II. 解析A) 生データ
B) E-ΔE法で粒子識別（波形解析の準備）➢ 従来のE-ΔE法でこれから波形解析する粒子それぞれの波形データを抽出

C) 波形解析➢ １枚の検出器の波形データだけで粒子が識別できるか？

D）Neural networkの構造
E）Neural network による学習A) 生データ
Flash ADC で取得できるデータはWave height [MeV]

粒子が検出器で落とした
エネルギー

FADC Channel

横軸は1 ch =2nsec ,1event あたり 4100 ch 取得
プリアンプを通した出力なので、最大波高が energy に対応

B) E-ΔEによる粒子識別（波形解析の準備）

E [MeV] (1枚目+2枚目)

1枚目と2枚目のシリコンによるE -ΔE

ΔE [MeV] (1枚目)B) E-ΔEによる粒子識別（波形解析の準備）
1枚目と2枚目のシリコンによるE -ΔE

E [MeV] (1枚目+2枚目)

α3 He

tritondeuteron
protonΔE [MeV] (1枚目)• 識別すべき粒子がよく分離• Event ごとに粒子を識別 → 手法の評価
なお、これ以降は proton と α のみについて報告C) 波形解析 目論見
単位長さあたりに落とすエネルギーは⇒AやZが大きい粒子の方が早く停止
Si 検出器

αprotonA : 質量数
Z : 原子番号C) 波形解析 目論見
単位長さあたりに落とすエネルギーはA : 質量数
Z : 原子番号⇒AやZが大きい粒子の方が早く停止
プリアンプを通してみた波形はSi 検出器

proton波高ααproton
立ち上がり時間に違いが表れるはず時間C) 波形解析 立ち上がり時間の決定Wave height [MeV]95％

立ち上がり時間5％

FADC Channel

立ち上がり時間の取り方を複数とってみたところ、最大波高の5％から山の反対側での95％が最も分離が良い
2nsec ごとのデータであるが、spline 補完により立ち上がり時間は連続の値

C) 波形解析 エネルギーと立ち上がり

立ち上がり時間 [nsec]

エネルギーと立ち上がりの相関

protonαエネルギー [MeV]

この図から二つの粒子を判別するのは不可能！！
⇒neural networkにお任せD) Neural networkの構造今回組んだneural networkはConvolution Neural Networkである。
入力データ

Flash ADC で取得した1 event あたり4100個のサンプリング点を使用(ただしcalibration したもの)

Convolution 1D
Max Pooling 1D

CNNとは？
：画像解析に有用であるneural network
今回ものデータは画像のようなもの

DenseDrop Out

Softmax
accuracy

cross entropy

なお、RNN(Recurrent Neural Network)という、音声等の時系列データに有用なネットワークもあり、試作してみたもののCNNの方がよい結果が得られた

Neural Network の構造

D) Neural networkの構造

Convolution layer

入力データ

4100

Convolution 1D
Max Pooling 1DDense

2 1 0 3

1 2 3 22 1

出力Drop Out
Softmax
accuracy

入力

cross entropyD) Neural networkの構造

Convolution layer

入力データ

4100

Convolution 1D
Max Pooling 1D

2 1 0 32 15Dense
Drop Out
Softmax
accuracy

入力

cross entropy

1 2 3 22×2 + 1×1＝ 5
出力D) Neural networkの構造
入力データ

Convolution layer
4100

Convolution 1D
Max Pooling 1D

2 1 0 32 15 2Dense
Drop Out
Softmax
accuracy

入力

cross entropy

1 2 3 2

1×2 + 0×1＝ 2出力D) Neural networkの構造
入力データ

Convolution layer
4100

Convolution 1D入力
2 1 0 3

1 2 3 22 1

Max Pooling 1D

5 2 3Dense
Drop Out
Softmax
accuracy

cross entropy

出力4 7 8D) Neural networkの構造

Convolution layer

入力データ

4100

入力

Convolution 1D

2 1 0 3

1 2 3 2
3 1

Max Pooling 1D
Dense
Drop Out

2 1

5 2 3

3 1

7 3 3

出力

4 7 8
5 9 11

Softmax
accuracy

cross entropyに様々な値を入れて反復D) Neural networkの構造
入力データ

Convolution 1DMax Pooling layer
入力
2 1 0 3 1

5Max Pooling 1D3の場合： 2Dense

5 8

8 2 1

出力

三つの中から最大のデータを選択し、圧縮される

Drop Out
Softmax
accuracy

cross entropy

他にもAverage Poolingがあるが、Max Poolingが結果が良いと報告されている(A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to)
Convolutional Neural Networks for Sentence
Classiﬁcation, Ye Zhang and Byron C. Wallance
arXiv:1510.03820）

D) Neural networkの構造

Dense layer

入力データ

全結合ネットワーク、おそらく一番一般的

Convolution 1D

入力

Max Pooling 1DDense

出力Drop Out
Drop Out
Softmax
accuracy

Denseでパラメータが大きくなりすぎた部分を不使用にする、過学習防止に有効入力

cross entropy

出力D) Neural networkの構造

Softmax layer

入力データConvolution 1D• 分類問題において使用• 各選択肢の確率が何％であるかを出力(今回はprotonとα)accuracy

Max Pooling 1D
Dense

Softmax からの出力のうち最も確率の高いものを答えとしたときの正答率

Drop Outcross entropy

Softmax
accuracy

crossentropy

𝑬 = − 𝜮 𝒕𝒌 𝐥𝐨𝐠 𝒚𝒌 で定義
•
••
•

𝒌

kは粒子ごとのラベル
𝒕𝒌は正解のみ1、その他は0𝒚𝒌はsoftmax の出力
この値が小さくなるようにパラメータが更新example) 正解がα, softmaxの出力がproton 0.2, alpha 0.8 ならE = -log0.8

E) Neural network による学習
α凝縮状態の探索に必要な1~3 MeV のデータの学習記録

E) Neural network による学習
α凝縮状態の探索に必要な1~3 MeV のデータの学習記録

accuracy

学習データ
検証データ

epochs

学習データ : 学習に利用 α, proton それぞれ 480 event
検証データ : 学習後に正答率を評価 それぞれ 120 event
epochs : 入力したデータを何周学習したかE) Neural network による学習

accuracyα凝縮状態の探索に必要な1~3 MeV のデータの学習記録

epochs

激しく振動しながら学習していくE) Neural network による学習

accuracyα凝縮状態の探索に必要な1~3 MeV のデータの学習記録

10.995epochs

1~3 MeV で99.8% 程度の高水準で判定！！

なぜ学習がうまくいったか？
Neural network が判別できるのならば、人間が見ても見える違いがどこかに現れるのでは？

なぜ学習がうまくいったか？
Neural network が判別できるのならば、人間が見ても見える違いがどこかに現れるのでは？
波形の高さを規格化して、立ち上がり時間をそろえてみると、規格化した波高αproton

意外！

期待していた山の立ち上がりで分離はしていないが、一つ目と二つ目の山の比に違いが現れている！

clock (1step=2nsec)

III. まとめ
現段階での成果• 1 ~ 3 MeV という低エネルギーで、protonかα粒子であるかを識別率99.8%という高精度で判定するCNNを育成できた• 1 ~ 3 MeV において、protonとα粒子の波形の違いが表れる部分を少なくとも一部特定した

III. まとめ
現段階での成果• 1 ~ 3 MeV という低エネルギーで、protonかα粒子であるかを識別率99.8%という高精度で判定するCNNを育成できた• 1 ~ 3 MeV において、protonとα粒子の波形の違いが表れる部分を少なくとも一部特定した
今後の解析• deuteron や triton, 3 He を加えた場合にそれぞれの粒子を判定できるかを決定する• 学習に用いない粒子を同定できるかを試してみるex) α, proton のみのデータで訓練して、deuteron を判定させる

４．実験②ホスウィッチ検出器
I. 実験装置－ホスウィッチ検出器
II. 解析
III. まとめI. 実験装置－ホスウィッチ検出器
ホスウィッチ検出器

ホスウィッチ型検出器
GAGG
シンチレータ

散乱角30°5mm

標的
ホスウィッチ検出器

𝑌 − 1.5

シンチレータ

光電子増倍管（PMT）

5mm立方のGAGGシンチレータ（Gd3Ga2Al2012 1%Ce添加）➕
厚さ100μmの1.5Yシンチレータ（(Gd0.5Y0.5)3Ga2Al2O12 1%Ce添加）

散乱角とエネルギーの相関5mm角のGAGGで散乱粒子が止まるようなエネルギーとなる角度を計算により見つける。
断面積が大きく、かつ全ての粒子が検出できるエネルギー範囲となる角度を選ぶと、30°に。

時定数
実測

カタログ

GAGG

140 ±10 ns 140 ±10 ns

Y1.5

80 ±10 ns

61 ±10 ns

I. 実験装置－回路（ホスウィッチVer.）PMT

Shaping
Amp

Pre AmpShapingAmp

10 μs

0.25 μs

PH-ADCPH-ADCGAGG

ホスウィッチ
検出器

SiliconPre AmpShapingAmp

Silicon

PH-ADC

シリコン検出器を使用して、飛んできた粒子の識別がE-ΔE法で行えるようにした。

苦労話•

結晶のどの面にY1.5シンチレータが貼り付けてあるのかがわからず、その確認に手間取った。

•

ノイズ取りにはかなりの時間を要した。

•

結晶が光らなかった→アニールによる改良をお願
い→実験間に合わないかも！手元にあった結晶とプラスチックで自分たちでLaGPSを作る→ギリギ
リに改良された検出器の到着•時間あたりの発光量が少なく、QDCでの計測に失敗。→プリアンプを組みこむ•とにかく長時間、夜通しの実験で体力・精神力の電流限界を感じた
信号

電荷積分時間II. 解析A) 周波数成分の違いで粒子識別B) 波形解析で粒子識別A) 周波数数の違いで粒子識別• Phoswich型シンチレータの検出器は二重構造になっており，それぞれの結晶はシンチレーション光の発光時間が異なる．
シンチレーション光の波形
Y1.5
GAGG
粒子
三種混合α線源
粒子ごとにも粒子ごとでも違いが出る
整形アンプ（微積分回路）

異なる周波数成分のデータ

異なる周波数成分の比をとると粒子ごとに固有の傾向が得られる
0.25 μs ( 4 MHz ), 10 μs ( 0.1 MHz )成分をとった

粒子識別することができるA) 周波数の違いで粒子識別(答えを知る)
Si 検出器からの信号の波高を ΔE，GAGG結晶からの信号の波高を E とすれば E-ΔE
図より結晶に入射した粒子が何であったかの答えを知ることができる※やりたいのはホスウィッチのみで粒子識別すること

陽子とα粒子のデータに分別する
ホスウィッチ 0.25 μsと Si によるE-ΔE

ホスウィッチ 10 μs と Si によるE-ΔE
[ch]

[ch]

ｐ，ｄ，ｔ
3ｐ，ｄ，ｔ𝐻𝑒，α3ホスウィッチの信号の0.25 μs成分の波高

𝐻𝑒，αGAGGの信号の10 μs成分の波高Si の信号の波高[ch]

Si の信号の波高[ch]A) 周波数の違いで粒子識別
縦軸をR=（時定数10μs成分の波高/時定数0.25μs成分の波高）としてプロット

このままでは粒子の識別ができていない
なぜ？

このR図で陽子とα粒子がどのように分布しているのかがわからない

R

Phoswich0.25μs成分の信号

この図をR図と呼ぶことにする[ch]

陽子とα粒子で別々にR図を作る

A) 周波数の違いで粒子識別
例として，α粒子のデータを取り出す
E-ΔE
[ch]

[ch]

α粒子の部分を取り出す

Phoswich
0.25μs成分の信号

Phoswich
0.25μs成分の信号

Siの信号の波高

Siの信号の波高

α粒子のR図R図にする
R

α粒子がR図でどう分布しているのかが分かる

Phoswich0.25μs成分の信号

Phoswich0.25μs成分の信号[ch]A) 周波数の違いで粒子識別
イメージ図

α粒子のR図関数 fPhoswich0.25μs成分の信号縦軸に射影するとそれぞれの粒子がピークとして表れるような図にしたい

pα

識別しやすくするために，ある関数ｆ で fit し，R（=時定数10μs/時定数0.25μs） と ｆ との差(R-f と表記)を縦軸にする
陽子についても同じ要領でR図を作り，α粒子で用いた関数fとの差 R-f の図を作る

α粒子はこのように分布Ｆに対して，粒子によって R-f に何らかの違いが出れば，粒子を識別することができるA) 周波数の違いで粒子識別
陽子のデータ，α粒子の R-f データが得られた
ので，粒子の違いがよく分かるように1次元に射影してカウントする．
陽子，α粒子をそれぞれGaussian でfitcount

陽子
α粒子

別々に描くと分かれるが，1 σ ほどしか分かれない
R-f1.13σ

取り出す周波数の違いで粒子識別するには分解能が悪かったB) 波形解析による識別• 周波数による解析では識別できなかった• Silicon班と同様の波形解析では？

B)波形解析①E-ΔE法で粒子を識別
全イベントを二次元にプロット

Flash ADCのデータから最大波高を取得

E-ΔE (Si vs GAGG結晶)

プリアンプ(ホスウィッチ型検出器)の出力
9000
8000

E

この段階では粒子は識別されている

silicon output

7000
6000
5000
4000
3000
2000
TIME

Silicon検出器の出力
6500
6000

ΔE

E

silicon output

5500
5000

α4500
4000
3500

proton

3000
2500
2000
1500
TIME

ΔE

B) 波形解析 ②Proton と αの波形の差で識別
protonとαの波形

わかりにくいので、
1．protonの最頻値を四次関数でfit

例外

protonの波形（z軸射影）

P：広く分布α：狭く分布αprotonTIME[t](ns）2．αと p の分布がどのくらいfitting 関数からずれているか調べるB) 波形解析

②Proton と αの波形の差で識別

protonとαの波形

3．(各時間tの波高) - f(t)を横軸にして一次元にプロット
Protonでのfitting関数との差
Proton + αα
P：広く分布α：狭く分布Proton頂点はずれているが分離しているとは言えないB) 波形解析③Neural network を用いた識別Silicon 班と同様のnetwork を用いて波形解析
proton と α の識別を試みた
学習させた訓練データの正答率

訓練データ
Proton , α：500イベントずつ
入力データ

0.54
0.53

Convolution 1D

正答率0.52
Max Pooling 1D

0.51
Dense

0.5

Drop Out

0.49

Softmax

0.48

accuracy

0.47

Neural Network の構造

0.46
0.45

cross entropy

0100

200

300

400

500

600

700

800

900 1000

epoch数⇨学習率の向上は見られない
neural network の育成が十分ではないIII. 結論
時定数による識別波形解析による識別

およそ 1σ の分離⇨粒子識別するには分解能が悪い

Proton と α の波形の間には差があるとは言えない
0.54
0.53
0.52
0.51
0.50.49
0.48
0.47
0.46
0.45

0

Protonとの差100200

300

400

500

0.5を中心700 800 900 1000とした振動600

III. 考察と課題
波形解析による識別

時定数による識別

時定数

実験途中で回路を変更⇨プリアンプを通す

予定 : GAGG ~140 ns Y1.5 ~61 ns
実際 : GAGG ~140 ns Y1.5 ~80 ns
0.005

Y1.5 side
GAGG side0

時定数の差が小さかった可能性-0.005波形の差が、より小さくなった可能性。

-0.01

今後
シュミレーション等
でも分析-0.015-0.02-0.025TIME

Neural network の向上

III. まとめSilicon
目的：粒子識別のためのE-ΔE法の適用範囲を広げたい
ホスウィッチ
⇨新たな技術であるホスウィッチ検出器の性能評価を行う

結果：今回の検出器では粒子識別に十分な分解能が得られなかった

今後：・今回のデータを基にどのような結晶であれば分解能が良くなるか調べる
例）時定数、発光量、組成の違いによるエネルギーロスの差など
・Y1.5の平坦度、一様性を調べる必要性
今回結晶を作っていただいた、東北大学金属材料研究所の黒澤俊介さん、山路晃弘さん、FADC を貸してくださった理化学研究所の松崎禎市郎さん、東京大学理学部の新倉潤さんに御礼申し上げます。

ご清聴ありがとうございました！