2019 年度 修士論文

MAIKo TPC を用いた
12C(n, n′)12C(0+) 反応の2

断面積測定に向けた実験条件の検討

京都大学大学院 理学研究科
物理学・宇宙物理学専攻 物理学第二教室
原子核・ハドロン物理学研究室

土井 隆暢

i

概要
宇宙元素合成において，12 C 原子核は 3 つの α 粒子から直接合成される（トリプルアル
ファ反応）．トリプルアルファ反応では主に 3α 崩壊閾値近傍に位置する 3α 共鳴状態であ+る 0+
2 (7.65 MeV) 状態 (Hoyle 状態) を経由する．大半の 02 状態は 3 つの α 粒子に崩壊す

るが，稀に γ 線を放出して脱励起することで 12 C 原子核となる．トリプルアルファ反応は12 C より重い元素を合成するための戸口反応であり，宇宙元素合成において最も重要な原子核反応の一つである．しかし， ρ = 106 g/cm3 のような高密度環境下では，γ 崩壊に加え，他の粒子との非弾性散乱による脱励起の反応率が増加しトリプルアルファ反応を劇的に促進することが指摘されている．特に中性子は電荷を持たずクーロン力の効果を受けな
いため，脱励起を促進する効果が大きいと考えられている．
12 C へ脱励起する反
脱励起の反応率の計算には，12 C(0+2 ) が中性子との散乱により

応の断面積が必要となる．脱励起反応の断面積は逆反応の励起反応断面積から求めることができる．特に，02+ 状態へ励起させることができる中性子エネルギーの閾値付近(Elab = 8.3 MeV) における断面積が重要となる．しかし，Elab = 8.3 MeV 付近における基底状態 (ground state, g.s.) → 0+
2 状態の断面積は測定されていない．そこで，我々は中性12+子ビームを用いて 12 C(0+2 ) へ励起し， C(02 ) 状態から崩壊した 3 つの低エネルギー α 粒子を測定することで，崩壊元の状態を特定し g.s. → 0+
2 状態反応の断面積を決定することを計画している．このためには，3 つの α 粒子を全て測定するために大きな立体角を覆い，低エネルギー α 粒子を効率的に検出することのできる検出器が必要となる．我々が開発した MAIKo TPC はこれらの要請を満たす検出器である．

MAIKo TPC では，検出器のガス中を通過した荷電粒子のトラックが画像として検出される．検出器中でのトラックの長さと方向から荷電粒子のエネルギーと運動量を決定する
ため，画像から α 粒子のトラックを正しく抽出することが必要となる．MAIKo TPC で検出されるトラックの分解能は検出ガスの種類によって大きく変化する．そこで，どのような検出ガスが測定に適しているか，その時の検出効率は十分か，0+2 状態を識別するのに十分な分解能が達成できるかについて，現実的な実験条件を仮定して検討する必要がある．
本研究では，MAIKo TPC で用いる検出ガスの候補を複数選出し，α 線源を用いた性能試験を行った．また，それらの検出ガスについてシミュレーションを行い，中性子との散乱で 12 C 原子核が 3 つの α 粒子に崩壊するイベントの画像を生成した．さらに，シミュii
レーションで生成した画像に対して解析を行い，検出効率，エネルギー分解能，角度分解能を評価した．シミュレーションによる検討の結果，100 hPa の iso-C4 H10 (10 %) + H2

(90 %) の混合ガスを検出ガスに用いれば，計画中の実験を遂行するのに十分な検出効率および 12 C の励起エネルギー分解能を実現できることが分かった．シミュレーションによる評価の妥当性の確認のために，14 MeV の中性子を用いた測定を予定している．

I

目次

第1章

はじめに

1

1.1

宇宙での元素合成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2

高密度環境下でのトリプルアルファ反応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

1.3

測定を行うべき中性子のエネルギー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

61.4

測定に用いる実験装置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.5

本研究の目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

MAIKo TPC

15

第2章

2.1

MAIKo TPC とは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.2

検出ガスの選出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

シミュレーションによるトラックの再現

31

第3章

3.1

α 線源を用いた測定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.2

シミュレーションによる線源データの再現 . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

3.3

トリプルアルファ反応のシミュレーション . . . . . . . . . . . . . . . . .

45

トラックの解析51

4.1

トラック情報の解析の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

51

4.2

Eye-scan によるトラックの解析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4.3

検出ガスの決定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62

iso-C4 H10 + H2 (1:9) の検出ガス特性

65

5.1

ドリフト速度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

65

5.2

電子増幅率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66

5.3

電子の拡散効果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

71

第4章

第5章

目次

II
第6章

中性子ビームを用いた測定に向けて

75

6.1

14 MeV 中性子による 12 C(n, n′) 反応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

6.2

大阪大学 14 MeV 中性子工学実験装置 (OKTAVIAN) . . . . . . . . . . . .

76

6.3

中性子ビーム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77

6.4

捕獲効率の散乱位置依存性と散乱角依存性 . . . . . . . . . . . . . . . . .

85

6.5

期待される収量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

第7章

まとめと今後の展望

93

付録 A

中性子検出器97A.1

液体シンチレータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

97

A.2

n-γ 弁別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

A.3

SCINFUL-CG による中性子の検出効率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

付録 B

水蒸気の混入によるドリフト速度の変化

105

B.1

水分のドリフト速度への影響 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

B.2

ガスフローによるガス中の水分の変化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

付録 C
参考文献

PHITS のインプットファイル

111
117

1

第1章

はじめに
1.1 宇宙での元素合成
身の回りには多種多様な物質が存在しており，これらの物質は全て原子から構成されている．現在の地球には水素（原子番号 1）からウラン（原子番号 92）までの元素が天然に存在してる．原子は原子核と電子から構成されており，原子核は陽子と中性子で構成されている．原子核に含まれる陽子の数が元素の原子番号であり，元素の性質を決定している．現在までに天然と人工を合わせて 118 種類の元素が確認されており，水素以外のこ
れらの元素は全て原子核反応によって合成される．しかし，原始の宇宙では物質は存在せず，エネルギーで満たされていたと考えられている．宇宙が膨張し温度が下がるにしたがって，陽子と中性子が生成され，その後，原子核反応を起こすことで様々な原子核が合成された．宇宙の初期には，水素とヘリウムと僅かな軽元素しか合成されなかったと考えられている．これは，質量数 (A) が 5 と 8 の原子核に安定な原子核が存在しないことに由来する．初期の宇宙では陽子や中性子を捕獲して原子核が大きくなっていくが， A = 5, 8の原子核が生成してもすぐに A = 4 以下の軽い原子核に分裂してしまうのである．
宇宙に存在する元素のうち殆どが水素であるため，恒星は水素を主成分とする．重力により収縮し中心温度が 107 K を超えると，陽子（水素）同士が連鎖的に反応するようにな
る (pp チェイン)．pp チェインでは図 1.1 に示した 3 つの系列が重要とされる．chain 1 では合計 6 つの陽子から 1 つの α 粒子と 2 つの陽子が生成される．chain 2, 3 では合計で4 つの陽子と 1 つの α 粒子から 2 つの α 粒子が生成される．どの系列も最終的に 4 つの陽子から 1 つの 4 He 原子核（α 粒子）が生成される．pp チェインのように粒子（陽子や3 He など）が順番に一つずつ原子核に吸収される反応では， A = 8 の壁を超えることはできない．この壁を超えるためには A = 4 以下の原子核から A = 9 以上の原子核が直接生

第 1 章 はじめに

2
成されなければならない．

図 1.1: 代表的な pp チェイン．pp チェインでは 4 つの陽子から 1 つのα 粒子が生成される．
pp チェインにより α 粒子が十分に生成された恒星では，水素よりも重い α 粒子が恒星の中心に集まり He コアを生成する．He コアが重力により圧縮され温度が約 108 K に達するとヘリウム燃焼が始まる．He コアには十分な量の α 粒子が高い密度 (103 g/cm3 ) で存在するため，図 1.2 のように 2 つの α 粒子から 2α クラスター状態である 8 Be が合成され，さらに，8 Be が崩壊するより早くもう 1 つの α 粒子が融合して 12 C の励起状態 (12 C∗ )が生成される反応が起こる．このときに作られる 12 C∗ の多くは Fred Hoyle が予言した3α 粒子の共鳴状態 (Hoyle 状態，Ex = 7.65 MeV，0+2 ) [1] となる．このあと，12 C(0+2 ) が
γ 線を放出し脱励起すると 12 C 原子核が生成される (図 1.2 左) ．この 3 つの α 粒子から12 C が直接合成される反応はトリプルアルファ反応と呼ばれ，A = 4 の α 粒子から A = 12の 12 C が直接生成されるため， A = 5, 8 の壁を乗り越えて，さらに重い O や Si などの合成が促される．そのため，トリプルアルファ反応は宇宙元素合成において最も重要な原子核反応の 1 つである．

1.2. 高密度環境下でのトリプルアルファ反応3

図 1.2: トリプルアルファ反応．左は γ 線を放出して脱励起するルート，
右は中性子との非弾性散乱により脱励起するルートを表す．

1.2 高密度環境下でのトリプルアルファ反応
通常，トリプルアルファ反応で生成された 3α 共鳴状態は図 1.2 の左のように γ 線を放出することによって脱励起し，12 C の基底状態 (ground state, g.s.) になる．近年，高密度
環境下では γ 線による脱励起以外に，図 1.2 (右) のように粒子（陽子，中性子，α 粒子など）との非弾性散乱による脱励起の反応率が増加することが指摘されている [2]．これに+より 0+
2 状態から g.s. や 21 (E x = 4.44 MeV) への脱励起が増加し，トリプルアルファ反応が劇的に促進されると考えられている．粒子の中でも中性子は電荷を持っておらず，クーロン斥力を受けずに反応することができるため，特にトリプルアルファ反応を促進する効
果が大きい．

第 1 章 はじめに4
12 C(0+ )(n ′, n)12 C 反応の体積当たりの反応率は
2

r = Nn N12 C ⟨σv⟩

(1.1)

で与えられる．ここで， Nn は中性子の個数密度， N12 C は 12 C(0+2 ) の個数密度を表す．σ+は中性子との散乱により始状態 (0+2 ) から g.s. または 21 状態へ脱励起する全断面積であり，v は中性子と 12 C の相対速度である．相対速度が Maxwell 分布に従うとすると，
12 C(0+ )(n ′, n)12 C では，
2(8⟨σv⟩ n′ n =πµ) 1/2 (

1kT

) 3/2 ∫ ∞E ′ σn′ n (E ′) exp(−E ′/kT)dE ′

(1.2)

0

となる．T は温度， µ は換算質量，σn′ n は 12 C(02+ ) の中性子非弾性散乱断面積である．ここで上記の逆過程である 12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) を考えると，()
2I ′ + 1⟨σv⟩ nn′ =exp(Q/kT) ⟨σv⟩ n′ n
2I + 1(1.3)という関係にある．ここで， I および I ′ はそれぞれ始状態 (g.s. または 2+1 ) および終状態(0+2 状態) のスピンである．Q は −7.65 MeV (始状態が g.s. の場合) または −3.21 MeV (始12+
状態が 2+
1 の場合) となる． C(02 ) の中性子非弾性散乱による脱励起の寿命は[]
τn′ n 12 C(0+2 ) = (Nn ⟨σv⟩ n′ n )−1

(1.4)

となる．
中 性 子 非 弾 性 散 乱 に よ る 脱 励 起 の 寿 命 (τn′ n ) と γ 線 に よ る 脱 励 起 の 寿 命 (τγ =1.710 × 10−13 s) との比を R とすると，式 (1.2)，(1.3)，(1.4) から
R=

τγ
τn′ n

= 6.557 × 10

−6

× ρnT9−1.5 Cspin∫ ∞σnn′ (E)(E − Q) exp(−11.605E/T9 )dE

(1.5)

0

と表される． E は重心系（c.m. 系）の閾値からのエネルギー (E = E ′ + Q)， ρn は中性子の質量密度 (g/cm3 )，σnn′ (E) は断面積 (mb)，T9 は温度 (×109 K) である．Cspin は反応がg.s. への直接崩壊の場合 1，2+1 を経由する逐次崩壊の場合 5 となる．式 (1.5) において中性子の部分を陽子や α 粒子に置き換えることで，他の粒子による脱励起の寿命を求めることができる．Beard らによる各粒子の密度が 106 g/cm3 のときにおける R と温度の依存++性の計算結果 [2] を図 1.3 に示す．実線は 0+2 状態から 21 状態への，破線は 02 状態から基底状態への脱励起のときの値である．また，青色は中性子との，赤色は陽子との，緑色

1.2. 高密度環境下でのトリプルアルファ反応

5は α 粒子との散乱による脱励起のときの値である． ρ = 106 g/cm3 という高密度下では γ線による脱励起に対して，粒子による脱励起の寄与が大きくなることが分かる．特に，中性子による寄与は γ 線による寄与の 40–100 倍ととても大きい．また，温度の低い領域で大きいことが分かる．

図 1.3: γ 線による脱励起の寿命と粒子散乱による脱励起の寿命の比 [2]．

Rnn，Rpp，Rαα はそれぞれ中性子，陽子，α 粒子と散乱した際の寿命の比を表す．文献 [2] の FIG. 3 より転載．

ρ ∼ 106 g/cm3 のような高密度環境は宇宙の何処にあるだろうか．一つの候補として超新星爆発が考えられる．10–30 M ⊙ 程度の大質量星は，重力崩壊を起こしてその一生を終える．重力崩壊の際に恒星の中心にある鉄コアの温度が急激に上昇する．極めて高い温度
では高エネルギーの光子によって鉄コアの原子核が陽子や中性子に分解される．また，密度が非常に高いため式 (1.6) のように陽子が中性子へ変わる電子捕獲反応が起きる．

p + e− → n + νe

(1.6)

すると，恒星の中心に原始中性子星が形成される．重力によって中心に降ってくる物質は
原始中性子星によって跳ね返され，超新星爆発が起きる．崩壊前の恒星が持っていた重力エネルギーが熱エネルギーに変換されるので，原始中性子星の温度は 1010 K に達する．
跳ね返った物質が膨張することで温度が下がっていき，7 × 109 K ほどになると 2 つの陽子と 2 つの中性子が融合し α 粒子が合成される．このとき，α 粒子と中性子が高密度かつ高温で存在する環境ができるのである．

第 1 章 はじめに

6

1.3 測定を行うべき中性子のエネルギー式 (1.5) から分かるように寿命の比 R を計算するためには，中性子と 12 C の非弾性散乱
断面積 [σnn′ (E)] のエネルギー分布が必要となる．特に，式 (1.5) から分かるように R が0+2 状態の励起エネルギーからのエネルギーに指数関数で依存しているので，0+2 状態へ励起させることができる中性子エネルギーの閾値付近における断面積が重要となる．基底状態からの励起を考えると，重心系のエネルギーでは，E = 7.65 MeV，12 C の静止系における中性子のエネルギーでは Elab = 8.35 MeV である．図 1.4 [2] は 12 C と中性子（上）または陽子（下）の各実験室系エネルギーにおける非弾性散乱断面積のエネルギー分布を示
す．点で示される値は測定値，実線で示される値は TALYS による理論計算値を表す．図1.4 (上) から分かるように，Elab = 8.35–15 MeV の領域における g.s. → Hoyle 状態の中性子の測定値がない．そのため，このエネルギー領域での 12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) の断面積の測定が必要となる．

1.4. 測定に用いる実験装置

7

図 1.4: 12 C と中性子 (上段) および陽子 (下段) との非弾性散乱断面積 [2]．実線は TALYS [3] を用いた理論計算，点は測定値を表す．文献 [2] の FIG. 2 より転載．

1.4 測定に用いる実験装置
中性子によって励起された 12 C(0+2 ) の崩壊によって放出された 3 つの α 粒子を測定することで，断面積を決定する．過去には 14 MeV の中性子と 12 C との非弾性散乱の微分
断面積が測定されている（図 1.5）．我々が研究の対象とする入射中性子のエネルギーはEn =8.35–15 MeV であるので，入射中性子のエネルギーによらず図 1.5 の微分断面積で散12+乱し，励起した 12 C(0+2 ) から α 粒子が等方的に崩壊すると仮定すると， C(02 ) から放出される α 粒子は図 1.6 に示すエネルギー分布を持つ．横軸は入射中性子のエネルギー，縦軸は崩壊後の α 粒子のエネルギーである．図 1.6 から中性子のエネルギーに関わらず α

第 1 章 はじめに

8

粒子のエネルギーは約 0.1 MeV が最頻値となっていることが分かる．1 MeV より大きい
領域は重心運動と同じ方向に放出された α 粒子がブーストされ実験室系における運動エ
ネルギーが増大したものと考えられる．一方，重心運動と異なる方向に放出された α 粒子
は，あまりブーストされずに典型的には励起エネルギーと 3α 崩壊閾値の差分を 3 等分したエネルギー (0.38 MeV ÷ 3 ∼ 0.1 MeV) を持つ. 図 1.5 から分かるように 12 C(n, n ′ )12 C(0+2)
反応では前方散乱の断面積が大きく，12 C(0+2 ) は重心運動方向と異なる方向に散乱される確率が高い．そのため，α 粒子はあまり重心運動によってブーストされる効果を受けずに，中性子のエネルギーに関わらず 0.1 MeV 付近で最大となる．中性子のエネルギーが8.5 MeV のときの分布を図 1.7 に，14 MeV のときの分布を図 1.8 に示す．図の塗りつぶ
し部分は最大値を中心に全体の 8 割となる領域を示している．図 1.7 では 15–505 keV，図1.8 では 0–600 keV である．このような低エネルギーの α 粒子を効率よく検出することは技術的に容易ではない．例えば，500 keV の α 粒子はおよそ 350 µg/cm2 の炭素箔標的中で停止してしまい，外部の検出器で検出できない．更に低いエネルギーの α 粒子も検出しようとすると，更に標的を薄くする必要がある．このような低エネルギー粒子の測定には，検出器そのものが標的となるアクティブ標的が有効である．

図 1.5: 14 MeV の中性子における 12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) の微分断面積の角度
分布 [4]．

図 1.9 は α 粒子の実験室系での角度分布である．横軸は入射中性子のエネルギー，縦軸は α 粒子の入射中性子の運動方向に対する角度を表す．α 粒子のエネルギー分布と同

1.4. 測定に用いる実験装置

9

様に入射中性子のエネルギーにあまり依存していない．入射中性子が 8.5 MeV のときの角度分布を図 1.10 に，14 MeV のときの角度分布を図 1.11 に示す．図の塗りつぶしは最瀕値を中心に全体の 8 割となる領域を示している．図 1.10 では 5.5–57.5°，図 1.11 では

7.5–75.1° である．このような広い角度に放出される 3 つの α 粒子すべてを効率的に検出するためには大立体角を覆う検出器が必要となる．
このような要求を満たす検出器として検出ガスを散乱標的として用いる time projection

chamber (TPC) が有効である．TPC は荷電粒子のトラックを検出することができるガス検出器であり，ALICE 実験 [5] や LEPS2 [6] などで広く用いられている．アクティブ標的

TPC を用いることで，低エネルギー荷電粒子を大立体角で検出することが可能となる．近年，不安定核実験のために MAYA [7] や CAT [8]，AT-TPC [9] など様々なアクティブ標的

TPC が世界中で開発されている [10]．我々が開発した MAIKo (µ-PIC based active target
for inverse kinematics ◦ ) TPC [11, 12] は，その中の一つである．近年，RCNP で MAIKo
TPC を用いて低エネルギー α 粒子を測定する実験 [13] が行われた．MAIKo TPC を用いることで低エネルギーの α 粒子を大立体角で検出することが可能となる．本研究では

E α (MeV)

MAIKo TPC を用いて 12 C(n, n′)12 C(0+2 ) 反応を測定することを目指す．

2
1400

1.8
1.6

1200

1.4

1000

1.2
800

1
600

0.8
0.6

400

0.4
200

0.2
0
8

9

10

11

12

13

14
15
E n (MeV)0

図 1.6: 12 C(0+2 ) から放出された α 粒子のエネルギー分布．横軸は入射中性子のエネルギー，縦軸は崩壊後の α 粒子のエネルギーである．赤い
実線は Eα = 0.1 MeV を表す．

第 1 章 はじめに

counts / 10 keV / N α

10

0.025

0.02

0.015

0.01

0.005

0
0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8
2
E α (MeV)

図 1.7: En = 8.5 MeV のときの，12 C(0+2 ) から放出された α 粒子のエネルギー分布．12 C から放出される 3 つの α 粒子すべての分布を表している．塗りつぶし部分は最瀕値を中心に全体の 8 割となる領域を表している．

counts / 10 keV / N α

1.4. 測定に用いる実験装置

11

0.022
0.02
0.018
0.016
0.014
0.012
0.01
0.008
0.006
0.004
0.002
0
0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8
2
E α (MeV)

図 1.8: En = 14 MeV のときの，12 C(0+2 ) から放出された α 粒子のエネルギー分布．12 C から放出される 3 つの α 粒子すべての分布を表している．塗りつぶし部分は最瀕値を中心に全体の 8 割となる領域を表していθα (degree)

る．

180
160

1000

140
800

120
100

600

80
400

60
40

200

20
0
8

9

10

11

12

13

14
15
E n (MeV)

図 1.9: 12 C(0+2 ) から放出された α 粒子の角度分布．

0

第 1 章 はじめに

counts / 1 degree / N α

12

0.022
0.02
0.018
0.016
0.014
0.012
0.01
0.008
0.006
0.004
0.002
0
0

20

40

60

80

100

120

140

160
180
{θ}α (degree)

図 1.10: En = 8.5 MeV のときの，12 C(0+2 ) から放出された α 粒子の角度
分布．12 C から放出される 3 つの α 粒子すべての分布を表している．塗りつぶし部分は最瀕値を中心に全体の 8 割となる領域を表している．

counts / 1 degree / N α

1.5. 本研究の目的

13

0.016
0.014
0.012
0.01
0.008
0.006
0.004
0.002
0
0

20

40

60

80

100

120

140

160
180
{θ}α (degree)

図 1.11: En = 14 MeV のときの，12 C(0+2 ) から放出された α 粒子の角度
分布．12 C から放出される 3 つの α 粒子すべての分布を表している．塗りつぶし部分は最瀕値を中心に全体の 8 割となる領域を表している．

1.5 本研究の目的
12 C(n, n ′ )12 C(0+ ) 反応の断面積測定は，低エネルギーの α 粒子を検出する必要がある．
2

1.4 節で述べたように，MAIKo TPC を用いれば効率的に 3 つの低エネルギー α 粒子を検出することが可能となる．しかし，崩壊してできた α 粒子が持つ運動エネルギーは広がりを持ち，数十倍違うこともある．そのため，より効率的に全ての粒子を測定するための条件を詳細に検討する必要がある．MAIKo TPC では使用する検出ガスの種類，圧力，電圧等の多くのパラメータを調整することができる．本研究では効率的に α 粒子を検出することができる検出ガスの候補を複数選出し，α 線源を用いて性能試験を行う．それらのガスについて中性子との散乱で 12 C 原子核が 3 つの α 粒子に崩壊するイベントをシミュ
レートし，MAIKo TPC から得られるであろう画像を生成する．シミュレーションで生成した画像に対して解析を行い，検出効率，エネルギー分解能，角度分解能を評価する．評
価結果から実験で用いる検出ガスを決定する．また，正しく解析を行える割合やこの測定方法で期待される収量の評価を行い，実験の実現可能性を検討する．

15

第2章

MAIKo TPC
2.1 MAIKo TPC とは
我々のグループでは低エネルギー荷電粒子を大立体角で検出するために，アクティブ
標的 TPC である MAIKo TPC [11] を開発してきた．MAIKo TPC は検出ガスを封入する
密封容器 (MAIKo チェンバー) とドリフト電場を形成するケージ（ドリフトケージ）からなる．図 2.1 および図 2.2 にドリフトケージの模式図と写真を示す．ドリフトケージは

MAIKo チェンバー内に設置して用いる．図 2.1 では，検出ガスに含まれる 12 C が右から入射した中性子と散乱し，3 つの α 粒子に崩壊した様子を模している．図 2.3 に MAIKo

TPC 中で入射中性子と 12 C の散乱によって，12 C(0+2 ) から放出された 3 つの α 粒子と取得されるトラック画像との対応を示す．MAIKo TPC では荷電粒子のトラックを zy 平面と

xy 平面の 2 つの 2 次元平面に射影した画像 (anode image と cathode image) として得られる．また，電荷を持たない中性子のトラックは検出されない．MAIKo TPC は検出ガスを標的ガスとして用いるアクティブ標的であるため，α 粒子を大立体角で検出することができる．

TPC は荷電粒子のトラックを検出するために広く用いられているガス検出器である．
図 2.4 に TPC でトラックを検出するイメージを示す．荷電粒子が TPC の検出ガス中を通過するとき，トラックの周囲の粒子をイオン化させる．イオン化で発生した電子をドリフ
ト電場 (図 2.4 中で上向き) により読み出し面にドリフトさせる．読み出し面に電子が到達した時間を記録し，記録された時間差からドリフト方向の距離を測定する．さらに，2 次元平面でドリフトしてきた電子の位置を測定することで，3 次元的にトラックを検出できる．MAIKo TPC では 3 次元のトラックを 2 つの平面に射影した画像として取得する．

第 2 章 MAIKo TPC

16
150 mmm
150 m

140 mm

n’

Plate

α

α

α

Wire

n

grid, GEM, μ-PIC

図 2.1: ドリフトケージの概観図．検出ガスに含まれる 12 C が右から入射した中性子（青色）と散乱し 3 つの α 粒子に崩壊したときを模してい
る．

図 2.2: ドリフトケージの概観．ケージの上側に読み出し面が取り付けられている．図 2.1 および図 2.3 とは上下が反転している．

2.1. MAIKO TPC とは

図 2.3: MAIKo TPC で取得される画像と実際の荷電粒子のトラックとの対応．図では TPC の中の 12 C が右から入射した中性子 (青) と散乱
し，3 つの α 粒子 (赤) に崩壊した事象を表す．anode image (zy 平面)と cathode image (x y 平面) の 2 平面に荷電粒子のトラックが射影される（茶色の線）．中性子は電荷を持たないため anode，cathode image にトラックとして検出されない．

17

第 2 章 MAIKo TPC

18

図 2.4: TPC でトラックを検出するときのイメージ．赤い実線は荷電粒子のトラック，青い点はイオン化で生成された電子，黒く太い実線は検出されたトラックを表す．トラックは電子が読み出し面に到達した時間
として記録される．

2.1. MAIKO TPC とは

19

図 2.5 にドリフトケージの構造を示す．ドリフトケージは plate，wire，grid，gas electron

multiplier (GEM)， µ-PIC [12] からなる．plate，grid，GEM， µ-PIC に高圧電源 (HV) が接続されている．plate，wire，gird の間は 10 MΩ の抵抗で繋がれている．GEM と HV は

1 MΩ と 20 MΩ の抵抗で繋がれている．plate から grid の間の領域（ドリフト領域）で発生した電子が grid に向かってドリフトし，grid から µ-PIC の間の領域（増幅領域）にある GEM と µ-PIC によって増幅され， µ-PIC（読み出し領域）によって増幅された電子の2 次元位置を読み出す．ドリフト領域は y 軸方向に 140 mm であり，読み出し面の大きさが 102.4 × 102.4 mm2 であるので，有感領域の大きさは 102.4 × 102.4 × 140 mm3 となる．

図 2.5: ドリフトケージの構造．

2.1.1 ドリフト領域
plate と grid にそれぞれ高電圧を印加することでドリフト電場を形成し，grid から plateの方向 (図 2.5 では上向き) にドリフト電場を形成することで入射した荷電粒子の周囲に発生した電子を増幅領域へドリフトさせる．ドリフト電場の一様性が高いほど，トラックの周囲に発生した電子雲の形状を保ったまま，電子をドリフトさせることができる．均等

第 2 章 MAIKo TPC

20にドリフトしない場合，正しくトラックを検出することができなくなってしまう．ドリフ
ト電場を一様に形成するために 10 MΩ の抵抗で接続された直径 125 µm の Be-Cu wire が5 mm 間隔で二重で巻かれている [14]．

2.1.2 増幅領域
MAIKo TPC では GEM と µ-PIC を用いて電子の増幅を行う．GEM は，図 2.6 のようにポリマーのフィルムの表面を銅で被覆し，直径 70 µm の穴を 140 µm 間隔で 1 mm2 あたり 100 個の密度で開けたものである．銅の 2 つの層はポリマーによって絶縁されている．
銅の両面に電圧を印加することによって，穴の中に高電場が形成されドリフトしてきた電子が穴を通過する際に増幅される．MAIKo TPC では厚さ 100 µm の約 100 × 100 mm2 の

GEM を用いている．

図 2.6: COMPASS 実験で用いられた GEM の拡大図 [15]．

µ-PIC [12] は京都大学宇宙線研究室で開発された Micro Pattern Gas Detector の一種である． µ-PIC は図 2.7 のように anode strip と cathode strip が直交するように配置されている．anode strip，cathode strip ともに 400 µm 間隔でそれぞれ 256 ch 分割されている．直径 50 µm の円柱状の anode 電極に高電圧を印加し，cathode 電極を接地することで anode
電極付近に強い電場を形成することができ，GEM で増幅された電子が µ-PIC によって更に増幅される．

2.1. MAIKO TPC とは

21
400 μm400μ

m314 μm

100 μmCathode Strip

256 μ

m

Anode Strip

Anode Electrode𝑑 = 50 μmyzx

図 2.7: µ-PIC の概観図 [12]．図中の横方向に anode strip，奥行き方向に cathode strip が配置されている．

2.1.3 読み出し領域
図 2.3 と図 2.7 中では anode strip が x 軸，cathode strip が z 軸と平行になるようにµ-PIC が配置されている．GEM と µ-PIC により増幅された電子とイオンを anode stripと cathode strip により読み出すことで， z 座標， x 座標を検出することができる．また，

anode strip と cathode strip で検出される信号の時間分布により y 座標を決定することができる．

MAIKo TPC からは図 2.3 のようにトラックが anode strip に垂直な面 (zy 平面) に射影された anode image と cathode strip に垂直な面 (xy 平面) に射影された cathode image の2 つの画像が取得される．MAIKo TPC から得られる画像の 1 例を図 2.8 に示す．anodestrip と cathode strip はそれぞれ 256 ch で構成され，各ストリップの信号は 100 MHz で1,024 samples 測定し，信号波形が設定した閾値よりも高い場合に 1，低い場合に 0 として記録される．よって，出力されるデータは解像度が 256 × 1, 024 pixels の白黒画像となる．
また，anode strip，cathode strip ともに 32 ch ごとにまとめた信号の波形を 25 MHz のサン
プリング率を持つ FADC で取得している．FADC で取得した信号の一例を図 2.9 に示す．

第 2 章 MAIKo TPC

drift time (× 10 ns)

22
1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 2.8: MAIKo TPC から得られる画像データの一例．このイベントは 3

pulse (mv)

章で述べる線源を用いて測定したデータである．

120 0-31 ch
100
80
60
40
20
0

32-63 ch64-95 ch96-127 ch

120 128-159 ch
100
80
60
40
20
0

160-191 ch

192-223 ch

224-255 ch

100

100

0

100

200 0

200 0

200 0

100

200

clock number
図 2.9: FADC で取得された µ-PIC の波形の一例．この波形は図 2.8 のanode 側の信号である．

2.2. 検出ガスの選出

23

2.2 検出ガスの選出
標的に 12 C を用いるため，分子中に炭素を含むガスを検出ガスに用いる必要がある．
12 C 以外の原子核が含まれると背景事象となるが，陽子または 4 He と 14 MeV の中性子の散乱では複数の荷電粒子に崩壊しないため，トラックの本数から背景事象を取り除くことができる．そこで，水素と炭素以外の原子が含まれない炭化水素を検出ガスに用いる．代表的な炭化水素に，メタン (CH4 ) やエタン (C2 H6 )，イソブタン (iso-C4 H10 ) がある．また，水素ガスやヘリウムガスと炭化水素の混合ガスも用いることができる．検出ガスとして求められる性能には以下のようなものがある．

• 放電しにくい．（安定な TPC の運用）
• α 粒子のエネルギー損失 (dE/dx) が適切である．（トラックを正しく抽出）• 適切なドリフト速度を達成できる．（有感領域を効率的に使用）• 電子の拡散効果が小さい．（複数のトラックを正しく抽出）• 測定を行うのに十分な量の 12 C を含む．（散乱標的の量）
これらの項目を基準に検出ガスの種類と圧力を決定する．

2.2.1

α 粒子のエネルギー損失

MAIKo TPC では荷電粒子のトラックの長さと方向からエネルギーと運動量を決定する
ため，取得した画像からトラックを正しく抽出することが必要となる．荷電粒子のエネル
ギー損失 (dE/dx) が大きくなりすぎると検出ガス中での飛行距離が短くなり，トラックとして識別することが難しくなる．また，dE/dx が小さくなりすぎると荷電粒子が有感領域で停止せず，トラックの長さを決定することができなくなる．そこで，検出する対象である α 粒子の dE/dx が適切な大きさとなるガスの種類と圧力の候補を決定する必要がある．
まず，代表的な炭化水素である CH4 を考える．12 C(0+2 ) からの崩壊 α 粒子が，ガス中で10 mm 以上飛行し，MAIKo TPC の有感領域中で停止するとき，その α 粒子を検出可能なα 粒子とする．12 C(0+2 ) の全崩壊イベント数に対する，3 つの α 粒子が全て検出可能であるイベント数の割合を検出効率とする．図 1.5 に示した微分断面積の角度分布を仮定したときの検出効率の圧力依存性を図 2.10 に示す．α 粒子の飛程の計算には SRIM [16] を用いた．SRIM は，荷電粒子がが物質中を通過する際の，イオンの飛程や dE/dx 等を算出するシミュレーションソフトウェアである．また，ビーム軸が有感領域の中央を通り，散第 2 章 MAIKo TPC

24

乱点がビーム軸上に一様に分布していると仮定した．図 2.10 から分かるように，50 hPa
で検出効率が最大となっている．50 hPa のときの CH4 の dE/dx と同程度となる，他の検出ガスを考え，表 2.1 に示した 6 つを検出ガスの候補とした．括弧内はガスの混合の割合

efficiencyを示す．これらの 6 種類の候補から検出ガスを選ぶ．

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0
0

20

40

60

80

100

120

140

160 180 200
pressure (hPa)

図 2.10: CH4 の圧力による検出効率の分布．α 粒子は図 1.5 に示した微分断面積の角度分布を仮定した．

2.2. 検出ガスの選出

25

表 2.1: ガスの混合パターン，圧力，dE/dx ．括弧内はガスの混合の割合を示す．エネルギー損失は Eα が 0.5 MeV の α 粒子が 10 mm で落とすエネルギーを表す．電場は Magboltz [17] による計算でドリフト速度が0.014 mm/ns となる値である．
pressuredensity

dE/dx

電場

(hPa)

(g/cm3 )(MeV)(V/mm)

CH450

3.29×10−5

0.107

0.418

CH4 + H2 (3:7)

100

2.55×10−5

0.107

4.31

CH4 + He (4:6)

100

3.62×10−5

0.109

1.89

iso-C4 H10

15

3.58×10−5

0.102

0.644

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

100

3.13×10−5

0.122

6.80

100

3.86×10−5

0.102

3.26

gas

iso-C4 H10 + He (1:9)

2.2.2 ドリフト速度
MAIKo TPC では 100 MHz で 1,024 samples データを取得するため，ドリフト方向には 10.24 µs のタイムウィンドウが開いている．ドリフトケージの大きさ (140 mm) を可能な限りタイムウィンドウに収めるためには，ドリフト速度を 140 mm/10.24 µs ∼0.014 mm/ns に調整する必要がある．Magboltz [17] によって求めたドリフト電場とドリフト速度の関係を図 2.11 に示す．ドリフト速度が 0.014 mm/ns となるドリフト電場の値を表 2.1 に示す．図 2.11 の横方向の点線は 0.014 mm/ns を表す．以降，これらのドリフ
ト電場で評価を行う．

第 2 章 MAIKo TPC

drift speed (mm/ns)

26

0.03

0.025

0.02

0.015
CH4

0.01

CH4(3) + H2(7)CH4(4) + He(6)iso-C 4H10

0.005

iso-C 4H10(1) + H2(9)iso-C 4H10(1) + He(9)

0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9
10
E (V/mm)

図 2.11: ドリフト電場とドリフト速度の関係．CH4 は 50 hPa，iso-C4 H10は 15 hPa，その他は 100 hPa である．横方向の破線は 0.014 mm/ns を示す．

2.2.3 電子の拡散の効果
ドリフト電場によって電子が移動する間に検出ガスとの散乱と電子の熱運動により，図2.12 のように電子は拡散しつつドリフトする．この効果が大きくなると，図 2.12 の左のように荷電粒子によって同じ場所に生成された電子が読み出し面に到達するまでに拡散する，トラックが太く検出される．トラックが太くなると，12 C(0+2 ) から崩壊した 3 つの α粒子のトラックを分離することが難しくなる．そのため，図 2.12 の右のように拡散の効
果が小さいことが望まれる．

2.2. 検出ガスの選出

27

図 2.12: 電子が拡散するイメージ．同じ位置で生成された電子でもドリフトする間に位置が拡散する．

文献 [18] によるとドリフト電場がない場合の電子の拡散は以下のように理解できる．
電子は熱運動により発生点から拡散する．熱運動の平均速度 v は Maxwell 分布より√v=

8k B Tπme(2.1)と表せる．ここで k B はボルツマン定数，T は温度，me は電子の質量である．電子が発生した時刻から ∆t 後では，

(

x2
exp −
√
4D∆t
4πD∆t
N0

)
(2.2)

のガウス分布で電子が広がる．ここで N0 は全粒子数， x は発生した点からの距離， D は拡散係数を表す．拡散係数 D は電子の平均自由行程 λ を用いて

D=

1
vλ
3

(2.3)

と表せる．これは電子の速度が遅いほど，ガスとの散乱が少ないほど遠くまで移動できる
ため，拡散の効果が大きくなることを表す．理想気体において平均自由工程 λ は，ガスとの散乱の全断面積 σ0 ，圧力 p のもとで

1 k BTλ= √2 σ0 p(2.4)

第 2 章 MAIKo TPC

28と表される．式 2.1, 2.3, 2.4 により，

√
2 1
D= √
3 π pσ0(k B T)3me(2.5)となる．式 2.5 より，同じガスでは圧力が高いほど，温度が低いほど拡散係数が小さいことが分かる．
ドリフト電場がある場合，発生点からの距離を L ，ドリフト速度を vdrift とすると，∆t =Lvdrift(2.6)となる．距離 L における分散 σ(L) は√σ(L) = 2D∆t
√
2D √
=
× L
vdrift√= DMagboltz × L

(2.7)
(2.8)
(2.9)

となる．計算コード Magboltz [17] によって得られた拡散係数 (DMagboltz ) を表 2.2 に示す．
表 2.2 中の Dt はドリフト電場に対して垂直な方向への拡散，Dl は平行な方向への拡散の係数を表す．CH4 および iso-C4 H10 の単体では拡散係数が大きく，同じドリフト速度のとき，ドリフト電場が大きいほど拡散係数が小さいことが分かる．iso-C4 H10 + H2 (1:9) の拡散係数が最も小さく，検出ガスの最有力候補である．次章ではシミュレーションにより生成した 12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) イベントを解析し，その解析効率により検出ガスを決定する．

2.2. 検出ガスの選出

29

表 2.2: Magboltz で計算した拡散係数．拡散の大きさはドリフト電場に依存するため，ここではドリフト速度が 0.014 mm/ns になるドリフト
電場での値を示す． Dt ， Dl はそれぞれ運動方向に垂直，平行方向の拡
散係数．

gas

圧力 (hPa)√
Dt ( mm)√Dl ( mm)

ドリフト電場

CH4

50

0.433

0.547

0.418

CH4 + H2 (3:7)

100

0.214

0.171

4.31

CH4 + He (4:6)

100

0.270

0.248

1.89

iso-C4 H10

15

0.357

0.414

0.644

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

100

0.196

0.145

6.80

iso-C4 H10 + He (1:9)

100

0.246

0.197

3.26

(V/mm)

31

第3章

シミュレーションによるトラックの再現
3.1

α 線源を用いた測定

2.2 節で考えた各検出ガスについて，実際に α 線源から放出される α 粒子のトラックを測定した．また，それらのデータから各ガスにおけるドリフト速度，ガスの電子増幅率，
トラックの幅を決定した．測定には 241 Am の α 線源を用いた．図 3.1 に α 線源のトラッ
クの一例を示す．図 3.1 では検出ガスに 100 hPa の iso-C4 H10 + H2 (1:9) を用いた．2.2 節
では 6 種類の候補を考えたが，ここからは単体の iso-C4 H10 を除いた 5 種類について考えていく．これは単体の iso-C4 H10 を検出ガスに用いた場合に，拡散係数が大きくトラックが太くなると予測されることと，圧力が 15 hPa と低く安定した TPC の動作が難しいと予測されるためである．

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

drift time (× 10 ns)

32
1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.1: α 粒子を測定したトラックの一例．検出ガスには iso-C4 H10 +H2 (1:9) を用いた．

3.1.1 ドリフト速度の測定
電子のドリフト速度を線源によって得られるトラックから実測する．測定には図 3.2 のような線源コリメータを用いる．このコリメータはアクリルで作られており，1 つの 0°と 4 つの 30° の穴が設けられている．このコリメータを用いることで α 線の放出方向を0° と 30° の方向に限定することができる．30° 方向の α 線は図 3.3 の右のようにドリフト
方向に ∆y mm，それと垂直な方向に ∆z mm 移動するとき，∆y = tan(30°) × ∆z

(3.1)

となる．MAIKo TPC で取得したトラックの横方向の変分を ∆strip，縦方向の変分を∆t ns，ドリフト速度を vdrift mm/ns とすると，∆z= ∆strip
0.4 mm∆y= ∆tvdrift

(3.2)
(3.3)

3.1. α 線源を用いた測定33という関係にある．式 (3.1), (3.2), (3.3) より

vdrift =tan(30°) × ∆strip × 0.4 mm∆tとドリフト速度が決定される．

(a) 側面．

(b) 正面．

図 3.2: 線源コリメータ．中央に 0°，上下左右に 30° の穴が設けられている．0° の穴と 1 つの 30° の穴を除いてカプトン膜で封じることにより，α 線の放出方向を限定している．

(3.4)

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

34

図 3.3: 30° に方向を限定した α 線 (左) と取得される画像データ (右) のイメージ．

α 線源を用いて測定したドリフト速度と Magboltz で計算した値を表 3.1 に示す．コリ
メータの穴は直径 0.5 mm であるため，コリメートした α 線の角度も広がりを持つ．本測
定では放出された α 線の角度が読み出し面に対して 30° であることを仮定してドリフト速度を求めているため，角度の広がりによって測定したドリフト速度の分布も広がってしまう．ここでは，ドリフト速度の分布に対してガウス分布でフィットした結果の標準偏差を誤差とした．α 線源を用いて測定したドリフト速度と Magboltz を用いて計算したドリフ
ト速度が概ね一致していることが分かる．ここで，Magboltz の計算値が 0.014 mm/ns となっていないのは，MAIKo TPC の実際の運用を簡単にするために設定電圧を切りの良い値にしたためである．CH4 は実測と Magboltz による計算値に不一致が見られるが，CH4のみ 50 hPa とその他のガスと比較して圧力が半分であるため，不純物，特に水分の影響を強く受けていると考えられる．水分のドリフト速度へ与える影響は付録 B で述べる．
表 3.1: 実測したドリフト速度と Magboltz を用いて計算したドリフト速
度の比較．

gas

ドリフト電場 (V/mm)

実測値 (mm/ns)

計算値 (mm/ns)

CH4

0.429

0.0126 ± 0.000825

0.0145CH4 + H2 (3:7)

4.32

0.0140 ± 0.000809

0.0140CH4 + He (4:6)

1.89

0.0135 ± 0.000832

0.0140iso-C4 H10 + H2 (1:9)

6.82

0.0137 ± 0.000823

0.0140iso-C4 H10 + He (1:9)

3.29

0.0139 ± 0.000842

0.0141

3.1. α 線源を用いた測定

35

3.1.2 電子増幅率
GEM および µ-PIC による電子の増幅率を測定した．増幅率は荷電粒子が検出ガス中を通過した際に発生させた電子数 (Ne ) と増幅後に µ-PIC によって収集された電子数 (Ne′ ) か
ら求めることができる． Ne は検出ガス中での荷電粒子のエネルギー損失と検出ガスの W
値（1 つの電子イオン対の生成に必要なエネルギー）から求める． Ne′ は µ-PIC で収集した電荷から求める．検出ガス中で荷電粒子がエネルギーを損失すると，W 値あたり平均

1 個の電子を電離する．そのため，荷電粒子のエネルギー損失を W 値で除することで Neが求まる．各検出ガスにおけるエネルギー損失と W 値 [19, 20] を表 3.2 に示す．本研究ではでは 241 Am からの α 線を用いて測定を行った．241 Am からは 5.48 MeV の α 線が放出される．今回の測定に用いた α 線源は線量を大きくするために，多くの 241 Am を含んでいる．そのため，物質厚が大きくなっており，α 線が放出される前に線源中でエネル
ギーを損失してしまう．この線源から出ている α 粒子の持つエネルギーが平均 4.2 MeVであることを過去の測定により確認している [21]．今回の測定では 0° 方向に放出された α 線を用いて測定した．エネルギー損失は 4.2 MeV の α 粒子が µ-PIC 32 strip 分の距
離 (12.8 mm) で落とすエネルギーを示している．この距離で発生した電子が µ-PIC の 32

strips で収集される．
表 3.2: 検出ガスの W 値 [19, 20] とエネルギー損失と Ne ．エネルギー
損失は 4.2 MeV の α 粒子がガス中を 12.8 mm 進んだ時の値である．

gas

W 値 (eV)

エネルギー損失 (keV)

Ne

CH4

29.1

56.5

1.94×103

CH4 + H2 (3:7)

34.2

53.4

1.56×103

CH4 + He (4:6)

39.2

59.3

1.51×103

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

35.4

62.0

1.75×103

iso-C4 H10 + He (1:9)

44.0

58.0

1.32×103

32 strips まとめた µ-PIC からの信号波形は図 2.9 のような FADC 情報として取得している．この信号波形を時間で積分することによって 32 strips で収集した電荷量を計算することができる． µ-PIC で取得した電気信号は読み出し回路内部で 800 倍に増幅され，FADC の入力インピーダンス 50 Ω で電流値を電圧値に変換して取得している．よって，

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

36

式 (3.5) で µ-PIC で収集した電荷量を得ることができる．e は電気素量である．

∫
Ne′ =

V(t)dt(3.5)

50 × 800 × e

各検出ガスの増幅率と電子の収集効率を畳み込んだ値を表 3.3 に示す．ここでは，GEMと µ-PIC の両方による増幅率となっている．増幅率の分布に対するガウス分布のフィッ
ティング誤差を増幅率の誤差とした．また，測定時の GEM や µ-PIC に印加した電圧を表

3.4 に示す．
表 3.3: 各検出ガスの電子増幅率．

gas

増幅率 (倍)CH4700 ± 4.97

CH4 + H2 (3:7)

354 ± 1.65

CH4 + He (4:6)

322 ± 2.29

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

272 ± 1.67

iso-C4 H10 + He (1:9)

392 ± 0.994

表 3.4: 電子増幅率を測定した際の電圧設定．GEM のうち grid 側をGEMt， µ-PIC 側を GEMb とする．
gas

plate (V)grid (V)GEMt (V)GEMb (V)µ-PIC (V)

CH4

−1370

−1290

−560

−150

175

CH4 + H2 (3:7)

−2105

−1500

−620

−250

420

CH4 + He (4:6)

−1465

−1200

−600

−250

400

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

−2255

−1300

−600

−250

400

iso-C4 H10 + He (1:9)

−1430

−970

−600

−250

300

3.1.3 トラックの幅
本実験の目的である 3α に崩壊するイベントでは観測されるトラックが太いと複数のト
ラックの区別が難しくなり，トラックを正しく抽出できなくなる．そこで，α 粒子による3.1. α 線源を用いた測定

37

トラックの幅を測定した．図 3.4 に示すように，ドリフト方向のトラックの幅には 0° 方向に放出された α 粒子のトラックの anode image の 128 strip 目の clock 方向の幅を，垂直方向の幅には 30° 方向に放出された α 粒子のトラックの cathode image の 200 clock 目の strip 方向の幅を用いる．このようにして決定したトラックの幅と Magboltz を用いて計算した拡散係数を図 3.5 に示す．図 3.5 から分かるようにトラックの幅と拡散係数には正の相関がある．拡散係数，トラックの幅ともに iso-C4 H10 + H2 (1:9) が最も小さいことが分かる．

図 3.4: トラックの幅の決定方法のイメージ．ドリフト方向の幅には 0°方向に放出された α 粒子の anode image の 128 strip 目（左），垂直方向の幅には 30° 方向に放出された α 粒子の cathode image の 200 clock 目の幅を用いる．

track width (× 10 ns)

100
90

0.6
track width

80

diffusion coef.

70
60

0.5
0.4

50

diffusion coef. ( mm )第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

38

0.3
40
30

0.2

20
0.1
10
0
CH4

CH4 (3)H2 (7)

CH4 (4)
He (6)

iso−C4 H10 (1)H2 (9)

iso−C4 H10 (1)He (9)

0

track width (× 400 µm)

100
90

0.6
track width

80

diffusion coef.

70
60

0.5
0.4

50

diffusion coef. ( mm )(a) ドリフト方向に対して平行な方向．

0.3
40
30

0.2

20
0.1
10
0
CH4

CH4 (3)H2 (7)

CH4 (4)
He (6)

iso−C4 H10 (1)H2 (9)

iso−C4 H10 (1)He (9)

0(b) ドリフト方向に対して垂直な方向．

図 3.5: Magboltz で計算した拡散係数と実測によるトラックの幅．

3.2. シミュレーションによる線源データの再現

39

3.2 シミュレーションによる線源データの再現
MAIKo TPC から得られるトラックを Garfield++ [22] と Magboltz [17]，SRIM [16] を用いたシミュレーションにより MAIKo TPC で測定されるトラックの再現を試みた．シ
ミュレーションでは，ドリフト電場，W 値，電子増幅率，検出ガスの密度を固定した上で，最もよく測定結果を再現する信号の閾値を探索した．電子増幅率は α 線源を用いた測定値を用いた．シミュレーションは以下の手順で行った．

1. トラックを生成する荷電粒子のエネルギー，運動量を決定し，Garfield++ の SrimTrack に登録する．
2. SrimTrack によりトラックの周囲に電子を生成する．
3. 電子を Magboltz で求めたドリフト速度と拡散係数に基づき読み出し領域へドリフ
トさせる．

4. 電子のドリフト時間を信号処理回路の応答関数で畳み込む．すなわち，読み出し領域に到達した電子 1 つにつき図 3.6 に示すような電気信号を各 strip の信号波形に加算する．

5. 設定した信号波形の閾値に基づき，信号波形を白黒画像に変換し anode image とcathode image を生成する．
α 線源を用いた場合のシミュレーションと測定の比較を以下に示す．図 3.7 は 50 hPa の
CH4 におけるトラック, 図 3.8 は 100 hPa の CH4 + H2 (3:7) におけるトラック, 図 3.9 は100 hPa の CH4 + He (4:6) におけるトラック, 図 3.10 は 100 hPa の iso-C4 H10 + H2 (1:9)
におけるトラック, 図 3.11 は 100 hPa の iso-C4 H10 + He (1:9) におけるトラックである．
これらの α 線は図 3.3 のように有感領域を貫通している．信号の閾値を 0.1 mV とすると，それぞれの検出ガスでの α 線源によるトラックを，シミュレーションで再現できる．

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

pulse hight (mV)

40

×10−6
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

0

500

1000

1500

2000

2500
time (ns)drift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

図 3.6: 1 電子が µ-PIC に到達した時に読み出される電気信号．

1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(a) シミュレーションによるトラック．

cathode image

800

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

(b) α 線源によるトラック．

図 3.7: α 粒子のトラック (CH4 の場合)．

200

250

strip numberdrift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

3.2. シミュレーションによる線源データの再現
1000

41

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

0
0

250

strip number

cathode image

800

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(b) α 線源によるトラック．

(a) シミュレーションによるトラック．

drift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

図 3.8: α 粒子のトラック [CH4 + H2 (3:7) の場合]．

1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(a) シミュレーションによるトラック．

cathode image

800

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

(b) α 線源によるトラック．

図 3.9: α 粒子のトラック [CH4 + He (4:6) の場合]．

200

250

strip numberdrift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

42
1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

0
0

250

strip number

cathode image

800

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(b) α 線源によるトラック．

(a) シミュレーションによるトラック．

drift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

図 3.10: α 粒子のトラック [iso-C4 H10 + H2 (1:9) の場合]．

1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(a) シミュレーションによるトラック．

cathode image

800

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(b) α 線源によるトラック．

図 3.11: α 粒子のトラック [iso-C4 H10 + He (1:9) の場合]．

α 線源から放出される α 粒子のエネルギーは平均 4.2 MeV である．一方で，本研究で検出を目指している 0+
2 状態からの崩壊 α 粒子のエネルギーは数百 keV である．そこで，α 線源の前に 15 µm のカプトン膜を設置することで α 粒子のエネルギーを減衰させ，低エネルギー α 粒子での測定を行った．α 粒子のエネルギーは有感領域と線源の間にある検出ガスによってさらに低下し TPC の有感領域では約 1 MeV となる．低エネル
ギー α 粒子のトラックを図 3.12 [CH4 (50 hPa)]，3.13 [CH4 + H2 (3:7) (100 hPa)]，3.14[CH4 + He (4:6) (100 hPa)]，3.15 [iso-C4 H10 + H2 (1:9) (100 hPa)]，3.16 [iso-C4 H10 + He
(1:9) (100 hPa)] に示す．コリメータによって α 線の方向を 30° に制限したため，斜めの3.2. シミュレーションによる線源データの再現

43

トラックとなっている．シミュレーションでは有感領域の横から 500 keV の α 粒子を入射させた．これらの α 粒子は MAIKo TPC の有感領域中で停止している．α 線源から放出されるエネルギーに広がりがあるため，エネルギー即ち飛跡の長さは完全には一致してdrift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

いないが，トラックの太さの傾向は再現できている．
1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

0
0

250

strip number

cathode image

800

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(b) α 線源によるトラック．

(a) シミュレーションによるトラック．

drift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

図 3.12: 低エネルギー α 粒子のトラック (CH4 の場合)．

1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(a) シミュレーションによるトラック．

cathode image

800

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

(b) α 線源によるトラック．

図 3.13: 低エネルギー α 粒子のトラック [CH4 + H2 (3:7) の場合]．

200

250

strip numberdrift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

44
1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

0
0

250

strip number

cathode image

800

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(b) α 線源によるトラック．

(a) シミュレーションによるトラック．

drift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

図 3.14: 低エネルギー α 粒子のトラック [CH4 + He (4:6) の場合]．

1000

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(a) シミュレーションによるトラック．

cathode image

800

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(b) α 線源によるトラック．

図 3.15: 低エネルギー α 粒子のトラック [iso-C4 H10 + H2 (1:9) の場合]．

drift time (× 10 ns)

drift time (× 10 ns)

3.3. トリプルアルファ反応のシミュレーション
1000

45

1000

anode image

cathode image

800

600

anode image

600

400

400

200

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(a) シミュレーションによるトラック．

cathode image

800

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number(b) α 線源によるトラック．

図 3.16: 低エネルギー α 粒子のトラック [iso-C4 H10 + He (1:9) の場合]．

3.3 トリプルアルファ反応のシミュレーション
α 線源から放出される α 粒子のトラックを再現することができたので，同じ設定で
12 C(n, n ′ )3α 反応をシミュレーションによって生成した．このシミュレーションでは以下のように 3 つの α 粒子を生成した．

1. 12 C を 14 MeV の中性子との非弾性散乱により 0+2 状態に励起させる．この際，重心系で一様な散乱角で散乱させる．

2. 12 C(0+2 ) を α 粒子と 8 Be に位相空間で一様に崩壊させる．
3. 崩壊してできた 8 Be を 2 つの α 粒子へ位相空間で一様に崩壊させる．
このようにして得た α 粒子のトラックを生成する．トラックの生成方法は前節で述べた通りである．生成したトラックの例を図 3.17 [CH4 (50 hPa)], 3.18 [CH4 (100 hPa)], 3.19

[CH4 (100 hPa)], 3.20 [iso-C4 H10 + H2 (1:9) (100 hPa)], 3.21 [iso-C4 H10 + He (1:9) (100 hPa)]に示す．ここでは，3 つのトラックを確認できたイベントを示した．生成されたイベントの中には α 粒子のエネルギーと放出角度によっては，3 本のトラックを個別に確認できないイベントも含まれている．図 3.22 [CH4 (50 hPa)]，3.23 [CH4 + H2 (3:7) (100 hPa)]，

3.24 [CH4 + He (4:6) (100 hPa)]，3.25 [iso-C4 H10 + H2 (1:9) (100 hPa)]，3.26 [iso-C4 H10 +He (1:9) (100 hPa)] に 2 本しかトラックを確認できないイベントの例を示す．

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

drift time (× 10 ns)

46
1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

drift time (× 10 ns)

図 3.17: 3α のシミュレーション画像 (CH4 の場合)．

1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.18: 3α のシミュレーション画像 [CH4 + H2 (3:7) の場合]．

drift time (× 10 ns)

3.3. トリプルアルファ反応のシミュレーション

47

1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

drift time (× 10 ns)

図 3.19: 3α のシミュレーション画像 [CH4 + He (4:6) の場合]．

1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.20: 3α のシミュレーション画像 [iso-C4 H10 + H2 (1:9) の場合]．

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

drift time (× 10 ns)

48
1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

drift time (× 10 ns)

図 3.21: 3α のシミュレーション画像 [iso-C4 H10 + He (1:9) の場合]．

1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.22: 2 本しかトラックを確認できないイベントの画像 (CH4 の場合)．

drift time (× 10 ns)

3.3. トリプルアルファ反応のシミュレーション

49

1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.23: 2 本しかトラックを確認できないイベントの画像 [CH4 + H2

drift time (× 10 ns)(3:7) の場合]．

1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.24: 2 本しかトラックを確認できないイベントの画像 [CH4 + He

(4:6) の場合]．

第 3 章 シミュレーションによるトラックの再現

drift time (× 10 ns)

50
1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.25: 2 本しかトラックを確認できないイベントの画像 [iso-C4 H10 +drift time (× 10 ns)

H2 (1:9) の場合]．

1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 3.26: 2 本しかトラックを確認できないイベントの画像 [iso-C4 H10 +He (1:9) の場合]．

51

第4章

トラックの解析
4.1 トラック情報の解析の概要
MAIKo TCP の解析では背景事象の除去とトラック情報の抽出の 2 つが必要となる．検出ガスには 12 C だけでなく，陽子や 4 He が含まれる．そのため，中性子と陽子，4 He との散乱事象を取り除く必要がある．陽子や 4 He との散乱では複数の荷電粒子が生成されないので，トラックの本数が 3 本以外のときは背景事象と判断すれば良い．その後，中性子と 12 C との散乱事象に対してトラックの情報を抽出する．トラックの情報は中性子と 12 Cとが散乱した位置の座標，それぞれの α 粒子が停止した位置の座標である．図 2.3 に示す
ように，anode image から z, y 座標を，cathode image から x, y 座標を決定することができる． x, z 座標は µ-PIC の信号を検出した strip のチャンネル番号に 400 µm を乗じること
で求めることができる．TPC では，y 座標を荷電粒子が通過した位置から読み出し面に到達するまでの時間として測定する．そのため，anode image, cathode image の clock にドリフト速度を乗じることで y 座標を求めることができる．このようにして決定した anodeimage, cathode image の座標を合わせることで，3 次元の座標を求めることができる．
散乱点と停止点の座標から粒子が飛行した方向ベクトルと距離が決定される．粒子の種類が分かれば，飛程から運動エネルギーが決まる．図 4.1 に 50 hPa の CH4 中での荷電粒子の飛程と運動エネルギーの対応を示す．飛程と運動エネルギーの関係は SRIM [16] を用いて求めた．粒子の運動エネルギーを T ，質量を m，単位方向ベクトルを (dx, dy, dz) と第 4 章 トラックの解析

52
すると，粒子の 4 元運動量は

T +m
E© ª ©­√(T + m)2 + m2 dx ª®
­p ®
®
p = ­ x ® = ­­√­ py ® ­ (T + m)2 + m2 dy ®®
√« pz ¬ « (T + m)2 + m2 dz ¬(4.1)

となる．決定した 3 つの α 粒子の 4 元運動量を足し合わせることで，12 C の 4 元運動量を再構成できる．このようにして求めた 12 C の 4 元運動量から，運動エネルギー，散乱角

energy (MeV)度，励起エネルギーを求めることができる．

3

2.5

p
α
12

C

2

1.5

1

0.5

0
0

50

100

150

200

250
300
range (mm)

図 4.1: CH4 (50 hPa) 中での荷電粒子 (p, α, 12 C) の飛程と運動エネル
ギー．この飛程とエネルギーの関係は SRIM を用いて求めた．

4.2 Eye-scan によるトラックの解析
本研究ではトラックの本数の識別と散乱点，停止点の抽出を人間の目 (eye-scan) で行った．ここではトラックが 3 本確認できるイベントを 12 C(n, n ′ )3α イベントとした．本研究では 12 C(n, n ′ )3α イベントに対して解析を行った．実際の測定に使用する検出ガスの決定のために，3.3 節のシミュレーションで生成したデータのうち，有感領域中で 3 つの α 粒子が停止したイベントに対して解析を行った．

4.2. EYE-SCAN によるトラックの解析

53

4.2.1 解析効率
正しくトラックを識別できない場合として，• α 粒子が有感領域内で停止しないため，エネルギーと運動量を決定できない場合• α 粒子のトラックが短いまたは他のトラック重なり区別ができない場合の 2 つの場合がある．前者を捕獲効率，後者を解析効率とし，これらの積が測定時の検出効率となる．ここでは，eye-scan によって正しくトラックが 3 本と認識できる割合によって解析効率を評価する．Eye-scan は各検出ガスについて 100 events ずつ行った．Eye-scan
によって決定したトラックの本数の割合を表 4.1 に示す．表 4.1 の 3 本の割合が解析効率となる．ここでは，eye-scan によって決定したトラックの本数が多項分布に従うと仮定して誤差を評価した．CH4 単体と CH4 + He (4:6) 以外は約 90 % の解析効率となっている．

CH4 単体と CH4 + He (4:6) は α 線源での測定において，トラックの幅が大きい検出ガスであり，複数のトラックを区別することができず解析効率が下がる傾向にある．
表 4.1: Eye-scan によって決定したトラックの本数の割合．

gas

3 本 (%)

2 本 (%)

1 本 (%)

CH4

55 ± 5.0

37 ± 4.8

8 ± 2.7

CH4 + H2 (3:7)

91 ± 4.1

9 ± 2.90

CH4 + He (4:6)

78 ± 4.1

22 ± 4.1

0

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

87 ± 3.4

11 ± 3.1

2 ± 1.4

iso-C4 H10 + He (1:9)

90 ± 3.0

10 ± 3.00

4.2.2 エネルギー分解能
Eye-scan により決定した中性子と 12 C が散乱した点と各 α 粒子が停止した点からそれぞれの α 粒子の飛程を求める．α 粒子の飛程の分解能により，エネルギー分解能が決まる．シミュレーションで粒子を生成した時に決定した α 粒子の運動エネルギー (Eideal ) と

eye-scan によって決定した α 粒子の運動エネルギー (Eeye-scan ) の相関を図 4.2, 4.3, 4.4,
4.5, 4.6 に示す．縦軸がシミュレーションで決定した運動エネルギー，横軸が eye-scan で決定した運動エネルギーである．この相関に対して 1 次関数 (Eideal = p0 × Eeye-scan + p1 )

第 4 章 トラックの解析

54

でフィットした結果（図中の赤線）を表 4.2 にまとめる．どの検出ガスについても，ほぼ Eideal = Eeye-scan となっている． Eideal = Eeye-scan の直線から大きく外れているものは，

anode image と cathode image で正しい組み合わせで端点を抽出できなかったためと考え

Eideal (MeV)

られる．

1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

0

0.2 0.4 0.6 0.8

1 1.2 1.4
Eeye-scan (MeV)

図 4.2: CH4 の場合のEeye-scan と Eideal の相

1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

Eideal (MeV)

Eideal (MeV)

関．

0

0.2 0.4 0.6 0.8

1 1.2 1.4
Eeye-scan (MeV)

1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

0

0.2 0.4 0.6 0.8

1 1.2 1.4
Eeye-scan (MeV)

図 4.3: CH4 + H2 (3:7)

図 4.4: CH4 + He (4:6)の 場 合 の Eeye-scan との 場 合 の Eeye-scan とEideal の相関．

Eideal の相関．

1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

55
Eideal (MeV)

Eideal (MeV)

4.2. EYE-SCAN によるトラックの解析

0

0.2 0.4 0.6 0.8

1 1.2 1.4
Eeye-scan (MeV)

1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

0

0.2 0.4 0.6 0.8

1 1.2 1.4
Eeye-scan (MeV)

図 4.5: iso-C4 H10 + H2

図 4.6: iso-C4 H10 + He

(1:9) の場合の Eeye-scan(1:9) の場合の Eeye-scanと Eideal の相関．

と Eideal の相関．

表 4.2: シミュレーションで決定したエネルギーと eye-scan で決定したエネルギーの相関係数．

gas

p0

p1

CH4

0.985

1.79 × 10−2

CH4 + H2 (3:7)

0.991

2.60 × 10−3

CH4 + He (4:6)

0.972

1.57 × 10−2

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

0.929

3.09 × 10−2

iso-C4 H10 + He (1:9)

0.962

1.66 × 10−2

Eeye-scan をフィットした 1 次関数 [ f (x)] で補正したエネルギーと Eideal と差分を
dE [= Eideal − f (Eeye-scan )] とする．各検出ガスでの dE の分布を図 4.7, 4.8, 4.9, 4.10, 4.11に，ガウス分布でフィットした平均と標準偏差を表 4.3 に示す．エネルギー分解能は，

CH4 + H2 (3:7) の場合（図 4.8）に最も良いことが分かる．

第 4 章 トラックの解析

counts / 100 keV

56

22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
−0.3 −0.2 −0.1

0

0.1

0.2
0.3
dE (MeV)

図 4.7: CH4 の場合のcounts / 100 keV

counts / 100 keV

dE ．

50
40
30
20
10
0

0.1

0.2
0.3
dE (MeV)

0

0.1

0.2
0.3
dE (MeV)

図 4.8: CH4 + H2 (3:7)

図 4.9: CH4 + He (4:6)の場合の dE ．

の場合の dE ．

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
−0.3 −0.2 −0.1

counts / 100 keV

counts / 100 keV

0−0.3 −0.2 −0.1

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
−0.3 −0.2 −0.1

0

0.1

0.2
0.3
dE (MeV)

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
−0.3 −0.2 −0.1

0

0.1

0.2
0.3
dE (MeV)

図 4.10: iso-C4 H10 +図 4.11: iso-C4 H10 +H2 (1:9) の場合の dE ．

He (1:9) の場合の dE ．

4.2. EYE-SCAN によるトラックの解析

57

表 4.3: エネルギーの差分の平均と標準偏差．

gasdE (keV)σdE (keV)

CH4

11.0

33.0

CH4 + H2 (3:7)

1.25

20.0

CH4 + He (4:6)

9.30

23.7

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

4.56

23.6

iso-C4 H10 + He (1:9)

5.00

22.3

4.2.3 角度分解能
極角分解能
シミュレーションで決定した α 粒子の極角と eye-scan での極角の差分を dθ とする．各
検出ガスでの dθ の分布を図 4.12, 4.13, 4.14, 4.15, 4.16 に，ガウス分布でフィットした平均と標準偏差を表 4.4 に示す．極角分解能は，CH4 + H2 (3:7) の場合（図 4.13）に最も良いことが分かる．

counts / 1 degree

22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
−30

−20

−10

0

10

20
30
dθ (degree)

図 4.12: CH4 を用いた場合の極角の差分．

第 4 章 トラックの解析

58
counts / 1 degree60

counts / 1 degree

80
70
60
50
40
30
20
10
0
−30

50
40
30
20
10

−20

−10

図 4.13:

0

10

−20

−10

図 4.14:CH4 + H2

0

10

20
30
dθ (degree)

CH4 + He

(3:7) を用いた場合の(4:6) を用いた場合の極角の差分．

極角の差分．

70

counts / 1 degree

counts / 1 degree

60

60

50

50

40

40

30

30

20

20

10
0
−30

0
−30

20
30
dθ (degree)

10
−20

−10

0

10

20
30
dθ (degree)

0
−30

−20

−10

0

10

20
30
dθ (degree)

図 4.15: iso-C4 H10 +図 4.16: iso-C4 H10 +H2 (1:9) を用いた場合

He (1:9) を用いた場合の極角の差分．

の極角の差分．

方位角分解能シミュレーションで決定した α 粒子の方位角と eye-scan での方位角の差分を dφ とす
る．各検出ガスでの dφ の分布を図 4.17，4.18，4.19，4.20，4.21 に，ガウス分布でフィットした平均と標準偏差を表 4.4 に示す．検出ガスに CH4 + H2 (3:7) を用いたとき（図4.18）に最も良いことが分かる．

4.2. EYE-SCAN によるトラックの解析

59

counts / 1 degree

14
12
10
8
6
4
2
0
−30

−20

−10

0

10

20
30
dφ (degree)

図 4.17: CH4 を用いた

70
60
50
40
30
20
10
0
−30

counts / 1 degree

counts / 1 degree

場合の方位角の差分．

50
40
30
20
10

−20

−10

図 4.18:

0

10

20
30
dφ (degree)

CH4 + H2

0
−30

−20

−10

図 4.19:

0

10

20
30
dφ (degree)

CH4 + He

(3:7) を用いた場合の(4:6) を用いた場合の方位角の差分．

方位角の差分．

第 4 章 トラックの解析

60
counts / 1 degree

counts / 1 degree

60
50
40
30
20

70
60
50
40
30
20
10
0
−30

10
0
−30

−20

−10

0

10

20
30
dφ (degree)

−20

−10

0

10

20
30
dφ (degree)

図 4.20: iso-C4 H10 +図 4.21: iso-C4 H10 +H2 (1:9) を用いた場合

He (1:9) を用いた場合の方位角の差分．

の方位角の差分．

表 4.4: 角度の差分の平均と標準偏差．

gasdθ (degree)σdθ (degree)dφ (degree)

σdφ (degree)

CH4

2.66

4.47

−1.19

5.92

CH4 + H2 (3:7)

0.121

1.41

−0.0475

1.41

CH4 + He (4:6)

0.191

1.62

−0.255

1.95

iso-C4 H10 + H2 (1:9)−0.07291.71−0.2201.70

iso-C4 H10 + He (1:9)

0.175

1.80

−0.195

1.65

4.2.4 励起エネルギー分解能
12 C の励起エネルギー (E ) の分解能が悪ければ各励起状態を特定することができない．
x12+
シミュレーションでは 0+
2 状態経由での崩壊を考えているので， C(02 ) の励起エネルギーは 7.65 MeV となる．Eye-scan で決定した 12 C∗ の不変質量から基底状態の 12 C の質量を減じることで励起エネルギーを求め，7.65 MeV を再構築できるか評価する．各検出ガスで再構成した励起エネルギーを図 4.22, 4.23, 4.24, 4.25, 4.26, 表 4.5 に示す．どの検出ガスにおいても 7.65 MeV 付近にピークが認められ，0+2 状態を再構成できていることが分か
12
−
る．0+
2 状態に隣接する C の励起状態は 31 の 9.64 MeV であるので，分解能も隣接する励起状態と分けるのに十分良いことも分かる．

counts / 5 keV

4.2. EYE-SCAN によるトラックの解析

61

5
4
3
2
1
0
7.4

7.5

7.6

7.7

7.8
7.9
Ex (MeV)

図 4.22: CH4 の場合の 12 C の 励 起 エ ネ ル

14
12
10
8
6
4
2
0
7.4

counts / 5 keV

counts / 5 keV

ギー．

10
8
6
4
2

7.5

7.6

図 4.23:

7.7

7.8
7.9
Ex (MeV)CH4 + H2

0
7.4

7.5

7.6

図 4.24:

7.7

7.8
7.9
Ex (MeV)CH4 + He

(3:7) の場合の 12 C の(4:6) の場合の 12 C の励起エネルギー．

励起エネルギー．

第 4 章 トラックの解析
counts / 5 keV

counts / 5 keV

62

12
10
8
6
4
2
0
7.4

7.5

7.6

7.7

7.8
7.9
Ex (MeV)

16
14
12
10
8
6
4
2
0
7.4

7.5

7.6

7.7

7.8
7.9
Ex (MeV)

図 4.25: iso-C4 H10 +図 4.26: iso-C4 H10 +H2 (1:9) の場合の 12 C

He (1:9) の場合の 12 Cの励起エネルギー．

の励起エネルギー．

表 4.5: 各ガスで求めた励起エネルギーの平均と標準偏差．

gas

Ex (MeV)σE x (keV)

CH4

7.63

49.1

CH4 + H2 (3:7)

7.67

16.6

CH4 + He (4:6)

7.67

20.5

iso-C4 H10 + H2 (1:9)

7.67

17.5

iso-C4 H10 + He (1:9)

7.67

19.0

4.3 検出ガスの決定
表 4.6 に各検出ガスの優劣をまとめた． ⃝ が優，△ が可，× が不可を表す．表の各項目から考えると，CH4 + H2 (3:7) または iso-C4 H10 + H2 (1:9) が適すると判断できる．両者の検出ガスに含まれる 12 C の量を比較すると，iso-C4 H10 + H2 (1:9) の方が 4/3 倍多い．
よって，検出ガスには 100 hPa の iso-C4 H10 + H2 (1:9) が最適であると判断した．

4.3. 検出ガスの決定

63

表 4.6: 各検討項目に対する検出ガスの優劣．標的の量は CH4 に含まれる量を 1 とした．

gas

解析効率

拡散効果

Ex 分解能標的の量CH4 @ 50 hPa

×

×

△

1

CH4 + H2 (3:7) @ 100 hPa

⃝

⃝

⃝

0.6

CH4 + He (4:6) @ 100 hPa

△

△

⃝

0.8

iso-C4 H10 + H2 (1:9) @ 100 hPa

⃝

⃝

⃝

0.8

iso-C4 H10 + He (1:9) @ 100 hPa

⃝

△

⃝

0.8

65

第5章

iso-C4H10 + H2 (1:9) の検出ガス
特性5.1 ドリフト速度
前章で検出ガスに最適であると判断した 100 hPa の iso-C4 H10 + H2 (1:9) について，ドリフト速度のドリフト電場依存性を調べた．Magboltz を用いた計算によるとドリフト
速度が 0.014 mm/ns となるドリフト電場は 6.80 V/mm である．ドリフト領域の長さは140 mm であるので，plate と grid の電位差は 952 V となる．調整の行いやすさを考え
955 V を中心に 100 V 間隔で 455–1455 V の範囲で変化させて計 10 点測定した．線源を用いて測定したドリフト速度と Magboltz を用いて計算したドリフト速度を図 5.1 に示す．
線源を用いて測定したドリフト速度と Magboltz を用いて計算したドリフト速度が概ね一致していることが分かる．ただ，全体的に測定値のドリフト速度の方が小さくなっている．これは測定で用いた検出ガスに水分などの不純物が含まれていることが原因と考えられる．この測定において検出ガスに含まれた水分濃度は約 2.6 ppm であった．水分によるドリフト速度の変化は付録 B で述べる．

第 5 章 iso-C4 H10 + H2 (1:9) の検出ガス特性

drift speed (mm/ns)

66

0.016
0.014
0.012
0.01
0.008
0.006

Experiment
0.004

Magboltz
0.002
0
0

2

4

6

8

10
E (V/mm)

図 5.1: ドリフト速度の電場依存性．黒い四角は測定したドリフト速度，
実線は Magboltz を用いて計算したドリフト速度を示す．

5.2 電子増幅率
電子の増幅率は GEM，µ-PIC の電圧によって変化する．また，grid や GEM を通過する
際に電子の一部が増幅されずに吸収されてしまう．そこで，電子増幅率の電位差依存性を調べる．grid と GEM との電位差を ∆Vgrid-GEM ，GEM の両面間の電位差を ∆VGEM ，GEMの µ-PIC 側と µ-PIC との電位差を ∆VGEM-µ-PIC ，µ-PIC の anode 電極の電圧を Vµ-PIC とす
る． µ-PIC の cathode 電極は接地されている．表 5.1 にあるような電位差を基準として，他の項目の電位差は固定したうえで，各項目の電位差依存性を調べた．表 5.1 に示す電圧値は 3 章でドリフト速度を測定したときの構成である．増幅率の測定方法は 3 章で述べた通りである．本測定では GEM， µ-PIC の増幅率や電子の収集効率を独立に求めることができないので，合計の増幅率として求める．

5.2. 電子増幅率67
表 5.1: 基準となる電圧構成．
項目

電位差 (V)∆Vgrid-GEM

700

∆VGEM

350

∆VGEM-µ-PIC

650

Vµ-PIC400

5.2.1 grid と GEM 間の電位差による電子の増幅率
grid と GEM の間の電位差によって電子がドリフト領域から増幅領域へ移動する効率が変化することがわかっている．∆Vgrid-GEM を 20 V 間隔で 600–780 V の範囲で変化させて計 10 点測定した．電子の増幅率の ∆Vgrid-GEM による変化を図 5.2 に示す．増幅率の変化
は gain = 0.00704 × ∆Vgrid-GEM 2 − 7.92 × ∆Vgrid-GEM + 2330 と表すことができる．ドリフ
ト電場に対して増幅領域の電場を強くすることで，電子をより強く増幅領域へ吸い出すことができるため，増幅率が増加したと考えられる．∆Vgrid-GEM =700 V のとき，140 V/mm
であり，ドリフト電場の約 20 倍となっている．

第 5 章 iso-C4 H10 + H2 (1:9) の検出ガス特性

gain

68

450
400
350
300
250
200
150
100
600

620

640

660

680

700

720

740

760 780
Δ Vgrid-GEM (V)

図 5.2: 電子増幅率の ∆Vgrid-GEM 依存性．実線は 2 次関数でのフィット結果を示す．

5.2.2 GEM による電子増幅率
GEM は絶縁体のフィルムの両面を銅で被覆し，微細な穴を加工したものである．
GEM の各面に電圧を印加することで高電場を形成し，電子が穴を通過する際にア
バランシェ増幅を起こす．∆VGEM を 10 V 間隔で 300–390 V の範囲で変化させて計10 点測定した．電子の増幅率の ∆VGEM による変化を図 5.3 に示す．増幅率の変化はgain = 0.0188 × ∆VGEM 2 − 0.67 × ∆VGEM + 1340 と表すことができる．∆VGEM を大きくして，GEM の穴の中に生成される電場を強くすることでより強く増幅されることが確認さ
れた．

gain

5.2. 電子増幅率

69

450
400
350
300
250
200
150
100
300

320

340

360

380
Δ VGEM (V)

図 5.3: 電子増幅率の ∆VGEM 依存性．実線は 2 次関数でのフィット結果を示す．

5.2.3 GEM と µ-PIC 間の電位差による電子の増幅率∆VGEM-µ-PIC によって GEM で増幅された電子の µ-PIC による収集率が変化する．
∆VGEM-µ-PIC を 50 V 間隔で 550–750 V の範囲で変化させて計 5 点測定した．電子の増幅率の ∆VGEM-µ-PIC による変化を図 5.4 に示す．増幅率の変化は gain = 0.767×∆VGEM-µ-PIC −253 と表すことができる．GEM で増幅された電子をより強い電場で µ-PIC 近傍へ吸い出すことで，効率よく µ-PIC に電子が輸送されたと考えられる．

第 5 章 iso-C4 H10 + H2 (1:9) の検出ガス特性

gain

70

340
320
300
280
260
240
220
200
180
160

550

600

650

700
750
Δ VGEM-μ-PIC (V)

図 5.4: 電子増幅率の ∆VGEM-µ-PIC 依存性．実線は 1 次関数でのフィット結果を示す．

5.2.4µ-PIC による電子増幅率

電子は µ-PIC で読み出される直前に，µ-PIC によって作られた高電場によって増幅される．Vµ-PIC を 10 V 間隔で 350–440 V の範囲で変化させて計 10 点測定した．電子の増幅率の Vµ-PIC による変化を図 5.5 に示す．増幅率の変化は gain = 2.06 × Vµ-PIC − 587 と表すことができる． µ-PIC の anode 電極の周りにより強い電場が形成されることで，より強く電子が増幅されることが確認された．

gain

5.3. 電子の拡散効果

71

340
320
300
280
260
240
220
200
180
160
140
120

360

380

400

420

440
Vμ-PIC (V)

図 5.5: 電子増幅率の Vµ-PIC 依存性．実線は 1 次関数でのフィット結果を示す．

5.3 電子の拡散効果
ドリフト速度が一定である場合は，電子の拡散は式 (2.3) より√

L（ L は電子のドリフト

距離）に比例する．線源は線源導入機によって，MAIKo チェンバーの気密性を保持した
まま電子のドリフト方向に移動可能である．線源導入機は 2016 年度の森本修論 [23] で開発された．図 5.6 は線源導入機の先に線源を取り付けたときの様子である．図 5.6 中の矢印の方向に線源を移動させることができる．線源導入機によって線源の位置を変化させる
ことで，拡散効果の L 依存性を調べることができる．拡散効果とトラックの太さが比例していると仮定すると，track width ∝√L と期待される．トラックの太さと線源の位置との依存性を図 5.7 に示す．図 5.7 の L は線源コリメータの 0° 穴と grid とのドリフト方向の距離である．この測定では表 5.2 に示す電圧で測定を行った．

第 5 章 iso-C4 H10 + H2 (1:9) の検出ガス特性72

表 5.2: 拡散効果の距離依存性を測定したときの電圧設定．
電位差 (V)

Vdrift955

Vgrid-GEM

700

VGEM

350

VGEM-µ-PIC

650

Vµ-PIC400√

測定結果に対して f (L) = p0 L − p1 + p2 でフィットを行うと，track width = 1.27 ×√√
L − 19.2 + 23.1 となり， L に比例していることが確認された．トラックの幅の L に√対する係数 Dwidth は (12.7 ± 0.3) ns/ mm である．

√

図 5.6: 線源導入機に取り付けた線源．矢印の方向に移動させることができる．

5.3. 電子の拡散効果

73

width (× 10 ns)

Graph

4.8
4.6
4.4
4.2
4
3.8
3.6
20

30

40

50

60

70

80

90

100

110
L (mm)√

図 5.7: トラックの太さの位置依存性．実線は f (L) = p0 L − p1 + p2 でのフィット結果を示す．

TPC から得られるトラックの y 軸は，10 ns 単位の時間として (yclk ) として取得される．
yclk を mm 単位 (ylength ) へ変換するには式 (5.1) のように，ドリフト速度 vdrift (mm/ns) を掛ければ良い．

ylength = yclk × 10 × vdrift(5.1)

同様に測定より得られた係数 (Dwidth ) にドリフト速度を掛けることで，Magboltz を用いた計算から得られる拡散係数の次元 (Dexp ) に変換できる．ドリフト速度 vdrift は√
1.37 × 10−2 mm/ns なので， Dexp =(0.174 ± 0.004) mm となる．Magboltz を用いた計算√から得られた拡散係数は 0.144 mm である．測定で得られた拡散係数の方が大きくなっている．Magboltz で係数を求めた際には，一様な電場を仮定しているが実際には GEM
や µ-PIC の周囲では一様電場ではない．また，電子によって誘起される信号も有限の幅を持つ．これらの効果を考慮しきれていないため，計算値より実測値のほうが大きくなっていると考えられる．

75

第6章

中性子ビームを用いた測定に向けて
6.1 14 MeV 中性子による 12 C(n, n′) 反応
式 (6.1) に示すデューテリウムとトリチウムの反応（DT 反応）では 14 MeV の中性子ビームを生成することができる．この反応は 2 体反応であるため，放出角度により中性子のエネルギーが一意に決まる．

d + t → α (3.5 MeV) + n (14 MeV)

(6.1)

単色エネルギーの中性子を用いることで，中性子のエネルギー測定を行う必要が無くな
る．ITER [24] などの核融合炉ではこの DT 反応を用いて質量エネルギーを取り出す．核融合炉の中で生成される 14 MeV の中性子は構造材の原子核と反応し損傷させるため，構造材の中に多く含まれる炭素との反応が詳しく調べられている [25, 4]．12 C(n, n ′ + 3α) 反
応の全断面積は 209 mb，分岐比は表 6.1 の通りである．14 MeV の中性子ビームを用いて測定を行えば，前章までのシミュレーションとの比較しシミュレーションによる測定方法の検討の妥当性を評価することができる．

第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて

76

表 6.1: 12 C(n, n ′ + 3α) 反応のチャンネルとその分岐比 [4]．12 C の励起状態から 3α に，9 Be の励起状態から 2α に崩壊する．

Reaction channel

Branching ratio (%)

12 C(n, n ′ )12 C∗ (7.65 MeV)

4

12 C(n, n ′ )12 C∗ (9.64 MeV)33

12 C(n, n ′ )12 C∗ (10.3 MeV)

16

12 C(n, n ′ )12 C∗ (10.84 MeV)

612 C(n, n ′ )12 C∗ (11.83 MeV)

4

12 C(n, α)9 Be∗ (1.68–3.05 MeV)24

12 C(n, α)9 Be∗ (4.7 MeV)

13

6.2 大阪大学 14 MeV 中性子工学実験装置 (OKTAVIAN)
大阪大学工学研究科の OKTAVIAN [26] では DT 反応により 14 MeV の中性子を発生させることができる．図 6.1 に OKTAVIAN の施設図を示す．OKTAVIAN は 1981 年から運転を開始し，核融合中性子工学研究に用いられてきた．コッククロフト・ワルトン型加速器を用いて加速したデューテリウムをトリチウムターゲットに照射することで，DT 反
応により 14 MeV の中性子を生成する．OKTAVIAN にはパルスビームラインと DC ビー
ムラインの 2 つのビームラインがある．パルスビームラインは大実験室に設置されたト
リチウムターゲットを用いて，DC ビームラインは重照射室に設置されたトリチウムター
ゲットを用いて中性子を生成する．

DC ビームラインで生成された中性子はトリチウムターゲットを中心に放射状に重照射室へ放出される．図 6.2 に示すように，この中性子を大実験室側へ取り出すために，半径約 55 mm の取り出し穴が重照射室と大実験室を隔てる壁に設けられている．図 6.2 は重照射室と大実験室を隔てる壁を大実験室から撮影した写真である．この取り出し穴から中性子を取り出すことで，半径約 55 mm にコリメートされた DC 中性子ビームを得ることができる．ただし，DC ビームであるため中性子が入射した時間情報を得ることはできな
い．一方で，パルスビームラインでは図 6.3 のように大実験室中にトリチウム標的が設置されているため，中性子をコリメートすることができない．また，大実験室に測定装置を置いた場合，壁などから反跳した中性子がバックグラウンドとなってしまう．その反面，パルス状に中性子が発生するので，中性子の時間情報を得ることができる．本測定では，

6.3. 中性子ビーム77

バックグラウンドイベントを低減することや，中性子の入射領域を制限できることから，

DC ビームラインを用いて測定を行う予定である．また，取り出し穴に任意の形状のコリ
メータを入れることで，ビームの形状を制御することができる．

図 6.1: OKTAVIAN の施設図 [26]．パルスビームラインと DC ビーム
ラインがそれぞれ大実験室と重照射室に伸びている．

6.3 中性子ビーム
6.3.1 ビームサイズを制限する必要性
中性子ビームは可能な限り空間的な広がりが小さいことが望ましい．例えば，半径50 mm の広がりを持つ中性子ビームを用いると，散乱点が y 軸方向に 100 mm の広がりを持つ．しかし，MAIKo TPC はトラックの周囲に発生した電子が読み出し面に到達する時間差を用いて y 座標を検出しているため，絶対値を決定できない．すると，図 6.4 のように，ビーム入射範囲のどこで散乱が起きたのか判別できない．図 6.4 の例では，取得されたデータが同じであっても上の場合はトラックが有感領域から出てしまっている．トラッ
クの長さと方向から α 粒子のエネルギーと運動量を決定するには，トラックが有感領域中で停止しなければならない．どちらの場合でも確実に有感領域中で停止したと保証するた第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて

78

図 6.2: 大実験室側から DC 中性子の取り出し穴のある壁を見たときの様子．

めには，有感領域の y 軸方向の長さからビームの y 軸方向の広がりを除いた領域しか用いることができない．半径 50 mm のビームを用いると，散乱点から y 軸方向に ±20 mm
を実質の有感領域としなければならない．実質の有感領域が小さいと領域外に出ていく α粒子の数が増えてしまい，解析に使えるイベントの割合（捕獲効率）が減少してしまう．
そのため，中性子ビームの y 軸方向のサイズは可能な限り小さいことが望ましい．その反面，ビームを細くすると中性子のビーム量が低下してしまう．

6.3. 中性子ビーム

図 6.3: 大実験室およびパルスビームライン．写真中央にパルスビーム
ラインのトリチウムターゲットが設置されている．写真左手前から加速されたデューテリウムが照射される．

図 6.4: ビームサイズが大きいときの散乱事象．右上のように領域外にトラックが出ているのか，右下のように領域内で停止したのか区別できない．

79

第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて

80

6.3.2 立体角と捕獲効率によるビームサイズの決定
重照射室内のトリチウムターゲットから中性子が 4π に等方的に放出していると仮定す
ると，中性子の収量はコリメータの立体角で決定される．重照射室の模式図を図 6.5 に示す．トリチウムターゲットから重照射室の大実験室側の壁までの距離は 1.46 × 103 mm，壁の厚さは 1.00 × 103 mm である．この壁に半径 55 mm の穴が設けられており，そこから大実験室側へ中性子を取り出す．この壁の穴にコリメータを設置することで任意の形に中性子ビームの形状を設定できる．ここでは，円柱の中央に半径 r mm の穴が開いたコリ(

メータを考える．このとき，立体角は π × r 2 / 2.46 × 103

)2

となる．

図 6.5: 重照射室の模式図．トリチウムターゲットから大実験室まで

2.46 m である．

図 1.8 のエネルギー分布，ビームの通る円柱内で一様な散乱点を仮定して，α 粒子の捕獲効率を求めた．半径 1–50 mm でのコリメータの立体角の割合と捕獲効率を表 6.2 に示
す．捕獲効率は 10 mm 以下ではほとんど変化がない．1，5，10 mm を比較すると，立体角は 10 mm が最も大きい．大きな捕獲効率を持ちつつ，立体角が大きい 10 mm のコリ
メータを用いる．

6.3. 中性子ビーム81

表 6.2: コリメータの半径とコリメータの立体角，捕獲効率．
コリメータの半径 (mm)立体角 (sr)

捕獲効率 (%)

1

5.19 × 10−7

48.9

5

1.30 × 10−5

48.7

10

5.19 × 10−5

48.2

20

2.08 × 10−4

46.6

30

4.67 × 10−4

39.2

40

8.31 × 10−4

26.3

50

1.30 × 10−3

10.3

6.3.3 コリメータの材質
中性子を遮蔽する物質として，陽子を多く含むポリエチレンや吸収断面積が大きいホ
ウ素が広く用いられている．ポリエチレンとホウ素入りポリエチレンでの中性子の遮蔽度合いを PHITS (Particle and Heavy Ion Transport code System) ver. 3.14 [27] を用いて計算した．PHITS は日本原子力研究開発機構が中心となって開発を行っている物質中での放射線の挙動をシミュレートするモンテカルロ計算コードである．今回の計算に用いた

PHITS の入力ファイルを付録 C に示す．図 6.6 は中性子がコリメータを通過したときの位置分布である．図 6.7 はコリメータを通過した後の中性子のエネルギー分布である．青色のヒストグラムはコリメータの中心から 0–10 mm の範囲の中性子，赤色のヒストグラ
ムはコリメータの中心から 10–55 mm の範囲の中性子のエネルギー分布である．ポリエチ
レン，ホウ素入りポリエチレンともにコリメータの穴の部分に対して遮蔽されている部分
は中性子の量が 2 桁以上少なく，十分に遮蔽できていることが分かる．また，通過してきた中性子のエネルギーはほとんど 14 MeV であり，エネルギーの単色性が損なわれていな
いことが分かる．

y [mm]

100
80
10

60

−8

40
20
0
−20

10

Flux [1/mm2/MeV/source]

第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて

82

−9

−40
−60
−80
−100
−100 −80 −60 −40 −20 0

20 40 60 80 100
x [mm]y [mm]

100
80

10−8

60
40
20
0
−20

10

Flux [1/mm2/MeV/source](a) ポリエチレンの場合．

−9

−40
−60
−80
−100
−100 −80 −60 −40 −20 0

20 40 60 80 100
x [mm](b) ホウ素入りポリエチレンの場合．

図 6.6: コリメータ通過後の中性子の位置分布．2 つの円はコリメータの穴と外縁を表す．

flux (1/cm 2/MeV/source)

6.3. 中性子ビーム

10

83

−5

0 mm < r < 10 mm
10 mm < r < 55 mm

−6

10

10

10

−7

−8

0

2

4

6

8

10

12

14
E n (MeV)

flux (1/cm 2/MeV/source)(a) ポリエチレンコリメータの場合．

10−50 mm < r < 10 mm
10 mm < r < 55 mm

−6

10

10

10

−7

−8

0

2

4

6

8

10

12

14
E n (MeV)(b) ホウ素入りポリエチレンコリメータの場合．

図 6.7: 中性子のエネルギー分布．0–10 mm はコリメータの穴の部分，

10–55 mm はコリメータの部分である．

ポリエチレンとホウ素入りポリエチレンでは同程度にコリメートできているので，本実

第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて84

験ではコストの面からポリエチレンを用いたコリメータを採用した．実際に作成したコリメータを図 6.8 に示す．このコリメータは半径 53 mm，高さ 100 mm の円柱の中心に半径10 mm の穴を開けた構造になっている．壁の厚さが 1000 mm であるため，このコリメー
タ 10 個を中性子の取り出し穴に挿入する．

図 6.8: ポリエチレンで作成したコリメータ．半径 53 mm，長さ 100 mmの円柱の中央に，半径 10 mm の穴が開いている．

6.4. 捕獲効率の散乱位置依存性と散乱角依存性

856.3.4 中性子の収量
PHITS による計算ではトリチウム標的で生成された中性子のうち，0–10 mm の範囲
で 13.9–14.1 MeV の中性子が通過してくる割合は 8.14 × 10−4 % となる．OKTAVIAN のDC ビームラインで生成される中性子が 5 × 109 /s であるとすると，コリメータを通過してくる 14 MeV 中性子の量は 4.07 × 104 /s となる．

6.4 捕獲効率の散乱位置依存性と散乱角依存性
6.4.1 14 MeV 中性子を用いたとき10 mm のコリメータを用いたときの捕獲効率は 48.2 % であった．捕獲効率は散乱点，散乱角度に依存していると予想される．捕獲効率の散乱点の z 座標依存性を図 6.9 に，重心系での散乱角 (θ c.m. ) 依存性を図 6.10 に示す．図 6.9 から分かるように，z 座標が小さい
または大きい場所で反応が起きた場合に，崩壊してできた α 粒子が有感領域から出る確率が大きくなるため捕獲効率が低下している．また，図 6.10 から分かるように，θ c.m. が大きいところで捕獲効率が低下している．これは，θ c.m. が大きいところでは後方散乱となり中性子から多くのエネルギーを受け取り，崩壊した α 粒子が全体的に z 軸正の方向にブーストされることで有感領域から出ていきやすくなるためである．

第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて

efficiency

86

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0

20

40

60

80

100
z (mm)

efficiency

図 6.9: 捕獲効率の散乱点の z 座標依存性．

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0

20

40

60

80

100

120

140

160
180
θc.m. (degree)

図 6.10: 捕獲効率の重心系での散乱角依存性．

6.4. 捕獲効率の散乱位置依存性と散乱角依存性

876.4.2 8.5 MeV 中性子を用いたとき12 C を 0+ 状態に励起させることができる中性子エネルギーの閾値近傍の断面積が重要2となる．そこで，8.5 MeV の中性子を用いた測定を考える．テスト実験と同様に 50 hPaの iso-C4 H10 + H2 (1:9) を用いた MAIKo TPC の運用を仮定する．また，同じ中性子コ
リメータを用いるとする．すると，捕獲効率は 51.6 % となる．微分断面積の角度分布は14 MeV の中性子と 12 C の散乱と同じであると仮定した．捕獲効率の散乱点の z 座標依存性を図 6.11 に，重心系での散乱角 (θ c.m. ) 依存性を図 6.12 に示す．図 6.9 と比較して図6.11 は，50 mm よりも大きいところで捕獲効率が小さく，小さいところでは捕獲効率が大きくなっていることが分かる．これは，前方散乱では 14 MeV 中性子のほうが 8.5 MeV
中性子よりエネルギーの移行が小さいためである．図 6.13 に 12 C(0+2 ) の重心系での散乱角とエネルギーの関係を示す．実線は 14 MeV の中性子と散乱したとき，点線は 8.5 MeVの中性子と散乱したときを表す．θ c.m. = 0° のときのエネルギーは 8.5 MeV の中性子との散乱の方が大きいことが分かる．すると，8.5 MeV の中性子と散乱した時は，3 つの α粒子が実験室系の前方へのブーストの効果が 14 MeV の中性子と散乱したよりも大きくなるため，有感領域の下流側で散乱すると捕獲効率が低下すると考えられる．14 MeV の
中性子と散乱した場合と比較して，8.5 MeV の中性子と散乱した場合は 12 C(0+2 ) の持つエネルギーの広がりが小さいことが分かる．図 6.14 は実験室系での 12 C(0+2 ) の散乱角とエネルギーの関係である．8.5 MeV の中性子と散乱した場合は散乱角は，14 MeV と散乱した場合と比較して前方角度へ集中することが分かる．そのため，横方向に大きく散乱されることがなくなり，有感領域の上流側で散乱が起きた場合には捕獲効率が高くなる．

z < 20 mm において捕獲効率がほぼ 100 % となっているが，崩壊 α 粒子のうち実験室系
でほとんど静止するものもあり，解析効率が低下することが予想される．また，散乱角度によらずに 12 C(0+2 ) のエネルギーが変わらないので，図 6.12 のように捕獲効率は散乱角度にあまり依存しない．

第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて

efficiency

88

1
0.8

0.6

0.4

0.2

0
0

20

40

60

80

100
z (mm)

図 6.11: 8.5 MeV の中性子を用いたときの捕獲効率の散乱点の z 軸依存

efficiency

性．

1
0.8

0.6

0.4

0.2

0
0

20

40

60

80

100

120

140

160
180
θc.m. (degree)

図 6.12: 8.5 MeV の中性子を用いたときの捕獲効率の散乱角依存性．

E (MeV)

6.4. 捕獲効率の散乱位置依存性と散乱角依存性

893
En = 14 MeV

2.5

En = 8.5 MeV

2
1.5
1
0.5
0
0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

θc.m. (degree)12
図 6.13: 12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) 反応における C の散乱角とエネルギーの関E (MeV)係（重心系）．

3
En = 14 MeV

2.5

En = 8.5 MeV

2
1.5
1
0.5
0
0

5

10

15

20

25

30

35

θlab (degree)12
図 6.14: 12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) 反応における C の散乱角とエネルギーの関係（実験室系）．

第 6 章 中性子ビームを用いた測定に向けて

90

8.5 MeV の中性子を用いたときのシミュレーションから解析効率も評価した．図 6.15にシミュレーションで得られた 3α イベントの一例を示す．14 MeV のときと同様に

100 events を eye-scan によって解析を行った．eye-scan で決定したトラックの本数を表
6.3 に示す．14 MeV のときと同様に 93 ± 2.6% と高い割合で 3 つのトラックを識別できていることが分かる．図 6.16 に eye-scan で決定した 12 C の励起エネルギーを示す．励起エネルギー分布の平均は 7.68 MeV，標準偏差は 17.0 keV であり，励起エネルギーも精度良く再構成されていることが分かる．本研究で考えている実験条件では，中性子のエネル

drift time (× 10 ns)

ギーに関わらず測定を行うことができることが分かる．
1000

anode image

cathode image

800

600

400

200

0
0

50

100

150

200

250 0

50

100

150

200

250

strip number

図 6.15: 8.5 MeV の中性子を用いたときのシミュレーショントラックの一例．

表 6.3: eye-scan によって決定したトラックの本数．
トラックの本数

イベント数

3

93

2

7

1

0

6.5. 期待される収量

counts / 5 keV

91

16
14
12
10
8
6
4
2
0
7.4

7.5

7.6

7.7

7.8
7.9
Ex (MeV)

図 6.16: eye-scan によって再構成した励起エネルギー．

6.5 期待される収量
文献 [25, 4] によると 14 MeV の中性子による 12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) 反応の全断面積 (σ) は8.36 mb である．OKTAVIAN で現在得られる中性子ビーム強度は最大で 4π に 5 × 109 /s
である．この時，半径 10 mm のコリメータからは， Nb =1.95 × 104 /s の中性子が得られる．捕獲効率 (εdet. ) が 48.2 %，解析効率 (εana. ) が 87 % である．100 hPa の iso-C4 H10 +H2 (1:9) における有感領域中の 12 C の面密度 (Nt ) は 1.01 × 1017 /mm2 である．この時，12 C(n, n ′ )12 C(0+ ) 反応の収量は
2

Y = Nt × Nb × σ × εdet × εana
= 1.01 × 1017 /mm2 × 1.95 × 104 /s × 8.36 mb × 48.2 % × 87 %= 6.90 × 10−4 /s(6.2)となる．24 時間の測定で収量が 59.6 events となり，シミュレーションとの比較を十分行えると期待される．

93

第7章

まとめと今後の展望
本 研 究 で は 12 C(n, n ′ )12 C(0+2) 反応の断面積測定のための実験条件を検討した．
12 C(n, n ′ )12 C(0+ ) 反応において，崩壊してできる α 粒子の持つエネルギーが数百 keV と
2小さいことが分かった．また，広い角度に放出されることも分かった．そこで，12 C(0+2)

から放出される 3 つの低エネルギー α 粒子をすべて検出するために，低エネルギーの荷電粒子を大立体角で検出できる MAIKo TPC を用いて測定行うことを決定した．約

8.35–15 MeV の範囲で断面積の中性子エネルギー依存性を測定するが，まずは検証実験として単色エネルギーで生成可能な 14 MeV の中性子を用いた測定を行う．そのため，

14 MeV の中性子と 12 C との反応に主眼をおいて検討を進めた．
MAIKo TPC では α 粒子のエネルギーを取得したトラックの長さから決定するため，α粒子が MAIKo TPC の有感領域で停止することが必要となる．しかし，トラックが短くなるとトラックを正しく識別できなくなるため，適切な物質量であることが必要となる．要求を満たすガスとして，CH4 (50 hPa)，CH4 + H2 (3:7) (100 hPa)，CH4 + He (4:6) (100 hPa)，

iso-C4 H10 + H2 (1:9) (100 hPa)，iso-C4 H10 + He (1:9) (100 hPa) の 5 種類を候補とした．
検出ガスの種類によっては電子の拡散効果が大きく，荷電粒子のトラックが太く検出される．太いトラックでは 3 つの α 粒子のトラックを正しく識別できないため，拡散の効果が小さいことが求められる．拡散の効果において，CH4 + H2 (3:7) と iso-C4 H10 + H2 (1:9)
が有力であることが分かった．また，実際の測定で取得されるであろうトラックをシミュ
レーションにより生成し，実際に解析を行うことで検出ガスの評価を行った．評価の結果，CH4 + H2 (3:7) と iso-C4 H10 + H2 (1:9) では大きな優劣の差は見られなかった．そこ
で，体積当たりの 12 C の含有量の多い iso-C4 H10 + H2 (1:9) を検出ガスとして決定した．

iso-C4 H10 + H2 (1:9) を検出ガスに用いることで，12 C の 0+2 状態を識別するのに十分な分解能を達成できることが分かった．また，検出器中で 3 つの α 粒子が停止する割合は

94

第 7 章 まとめと今後の展望

48.2 %，それらのイベントから正しく α 粒子のトラックを抽出できる割合は 87 % である
ことが分かった．これらを考慮して，12 C(n, n ′ )12 C(0+2 ) 反応の収量を見積もると，24 時間
で 59.6 events であると期待される．

2020 年 2/25–28 の 4 日間で OKTAVIAN で測定を行う予定である．本研究で決定した検出ガスを用いて測定を行い，シミュレーション計算との詳細な比較を行う．

95

謝辞
本研究は多くの方のご助力により成立しています．指導教官である川畑貴裕教授には，研究の進め方，文章の書き方，発表方法などの多くのことをご指導いただきました．また，実験の合間にキャッチボールやソフトボールに連れ出していただくことで，測定および修士論文の執筆の時期に心身ともに健康な生活を送ることができました．大阪と京都の二重生活でお忙しいにも関わらず，多くの時間を私への指導に当てていただき大変感謝しております．
大阪大学 環境・エネルギー工学専攻の村田勲教授と玉置真悟特任助教には，OKTAVIANのことや実験に向けた多くのご助言を頂き，大変感謝しております．

RCNP の古野達也さんと村田求基さんには，RCNP で MAIKo TPC のテストをしている
際に，MAIKo TPC の先輩として測定方法やシミュレーションの方法など多くのアドバイ
スとご助力をいただきました．稲葉健斗さんには，京都にいる MAIKo TPC のエキスパー
トとして多くの相談に乗っていただきました．特にガスや MAIKo TPC の取扱について，
慣れない私に丁寧にご指導いただきました．ありがとうございました．岡本慎太郎くんには，MAIKo TPC のテストや息抜きの卓球を一緒に行い，多くの時間をともに過ごしました．一人では大変な作業を手伝って頂き，大変助かりました．藤川祐輝さん，大阪大学の坂梨公亮くんには，OKTAVIAN での測量など人手が必要な作業をお手伝いいただき，大変助かりました．土方佑斗くん，延與紫世さんには，解析の手伝いをして頂き大変感謝しています．
同期の関屋涼平くん，原田健志くん，藤井涼平くん，古田悠稀くんとは食事の際にお互いの研究について，気軽に意見を言い合うことができ大変楽しい時間を過ごしました．研
究室の永江知文教授，成木恵准教授，銭廣十三准教授，村上哲也講師，後神利志助教，先輩方は常に研究の進捗を気にかけてくださいました．
最後に，今まで私を支えて頂いた家族や友人に対して深く感謝の意を申し上げます．

97

付録 A

中性子検出器A.1 液体シンチレータ
12 C(n, n ′ )12 C(0+ ) 反応の断面積の測定には MAIKo TPC に入射した中性子の数を測定す2

る必要がある．中性子は電荷を持たず検出器中で電磁気相互作用によってエネルギーを落とさないため，直接検出することができない．そのため，中性子と散乱した検出器中の陽子を検出することによって間接的に中性子を検出する．より効率的に中性子と陽子が散乱するように，中性子検出器には水素が多く含まれる有機シンチレータが用いられる．

OKTAVIAN での測定では NE213/BC501 液体シンチレータを用いる．図 A.1 に中性子検出器の模式図を示す．液体シンチレータの有感体積は，直径 200 mm，厚さ 50 mm の円柱である．容器はアルミニウム製で，シンチレーション光の収集効率を高めるために容器の内側を酸化マグネシウムでコーティングしている．シンチレーション光は光電子増倍管で電気信号に変換されて読み出される．

第 A 章 中性子検出器

98

図 A.1: 中性子検出器の模式図．

A.2 n-γ 弁別
液体シンチレータを用いた測定では中性子だけでなく背景 γ 線も検出される．そのため，中性子と γ 線の識別が必要となる．中性子と γ 線では液体シンチレータの発光の波形が異なることが知られている．図 A.2 に中性子と γ 線の波形の違いを模式的に示す．
中性子の方がテールを長く引いた波形となる．図 A.2 に示すように，波形全体を覆う区間(region 1) とテール部分を覆う区間 (region 2) の 2 つの積分区間を用いて波形を積分する
ことで，中性子と γ 線とを区別する．

A.2. N-γ 弁別

99

図 A.2: 液体シンチレータから得られる中性子および γ 線の波形の違いと 2 つの積分区間．全体を覆う区間 (region 1) とテール部分を覆う区間(region 2) の 2 つの区間で積分することで波形を識別する．

中性子検出器から得られる信号は CAEN V1742 を用いて取得した．CAEN V1742 は入力信号の波形をそのまま取得することができるモジュールである．信号の取得周波数
は 5 GHz から 750 MHz である．CAEN V1742 で取得した波形の 1 例を図 A.3 に示す．
図 A.3 は 241 Am-9 Be 中性子線源を用いて測定をしたときのものである．取得周波数は5 GHz である．

第 A 章 中性子検出器

pulse height

100

4000
3800
3600
3400
3200
3000
2800
2600
2400
2200
2000
0

20

40

60

80

100
time (ns)

図 A.3: V1742 で取得した波形の 1 例．

V1742 によって取得した波形のピーク位置に対して −15–45 ns (region 1) と 10–45 ns(region 2) の 2 つの区間で波形を積分した．241 Am-9 Be 中性子線源で取得した region 1 とregion 2 の相関を図 A.4 に示す．図 A.4 中の 2 つの島のうち，上が中性子，下が γ 線である．中性子の中心となる位置を直線近似し (図 A.4 中の赤線)，region 2 との差分を取ったものが図 A.5 である．図 A.5 において，中性子側のピーク (0 付近のピーク) をガウス分布でフィットすることで中性子の検出数を決定する．

A.2. N-γ 弁別

1010.06 ×10

region 2 (a.u.)

6

60
0.05
50
0.04
40
0.03

30

0.02

20

0.01

10

0
0

1

2

3

4

5
6
region 1 (MeVee)0

図 A.4: region 1 と region 2 と 2 つの区間での積分値の相関．241 Am-9 Be
中性子線源を用いて測定した．1 MeVee 以下は解析から除外した．

600
500
400
300
200
100
0

−14

−12

−10

−8

−6

−4

−2

0
2
4
region 2 - f(x) (a.u.)

図 A.5: region 2 と中性子の近似直線との差分．

×103

第 A 章 中性子検出器

102

A.3 SCINFUL-CG による中性子の検出効率
検出器中に入射した中性子が陽子と反応しない場合は検出されない．また，検出器中で中性子が失うエネルギーは散乱角度によって連続的に分布する．そのため、検出器に入射した中性子の絶対数を求めるためには検出効率をけったいする必要がある．液体シンチ
レータの検出効率は SCINFUL-CG [28] を用いて計算する．SCINFUL-CG は任意形状のシンチレータの中性子に対する応答関数を計算するコードである．中性子の検出効率は発光量の閾値により変化する．図 A.6 に発光量のの閾値が 0.5，1.0，1.5 MeVee のときの検出効率を示す．ここでは単色中性子が入射しているとして計算した．図 A.6 から分かる
ように発光量の閾値を高くすると検出効率が低下する．また，高エネルギーの中性子ほど

efficiency

検出効率が低下する．

0.3
0.25 MeV
0.50 MeV
1.00 MeV
1.50 MeV

0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
0

5

10

15

20

25

30
35
40
neutron energy (MeVee)

図 A.6: SCINFUL-CG で求めた中性子の検出効率．発光量の閾値が高いほど，中性子のエネルギーが大きいほど検出効率は小さくなる．

中性子検出器で測定した中性子数 (Ndetect ) を SCINFUL-CG で求めた検出効率 (ε) で式(A.1) のように補正することで，実際に入射した中性子数 (Nin ) を求めることができる．
Nin =Ndetect
ε(A.1)

A.3. SCINFUL-CG による中性子の検出効率

103

実際の測定で用いる 14 MeV の単色中性子に対する検出効率は表 A.1 の通りとなる．
表 A.1: 14 MeV の単色中性子に対する検出効率．
閾値 (MeVee)

検出効率 (%)

0.25

17.1

0.50

14.4

1.00

12.2

1.50

10.8

105

付録 B

水蒸気の混入によるドリフト速度の変化
B.1 水分のドリフト速度への影響
本研究では用いた検出ガスは低圧であるため，水分などの不純物からの影響が大きいと予想される．そこで，チェンバー中の水分をモニターしながらドリフト速度の変化を測定した．水分は露点計で測定した．露点温度と水分濃度と蒸気密度の対応を表 B.1 に示す．
露点温度は水が凝結を始める温度であるので，高いほどガス中に含まれる水分が多いことを示す．測定には本文で検討した 5 種類の検出ガスのうち CH4 を用いた．これは，候補とした検出ガスのうち最も圧力が低く，体積あたりの分子数が少ないので，不純物による影響が現れやすいと考えたためである．この測定での各部の電圧は表 B.2 の通りである．
測定時は，検出ガスにを入れる前に可能な限り検出器中の水分を取るために，半日ほど真空ポンプで排気を行った．

第 B 章 水蒸気の混入によるドリフト速度の変化

106

表 B.1: 露点温度と水分濃度と蒸気密度の対応．ppm は parts par millionの略であり, 10,000 ppm = 1 % となる．
露点温度 (◦C)

水分濃度 (ppm)

蒸気密度 (g/m3 )

−80

0.540

0.000613

−70

2.581

0.00279

−60

10.67

0.0109−50

38.84

0.0382−40

126.7

0.1199

−30

375.0

0.339

−20

1019

0.884

−10

2565

2.14

0

6032

4.85

表 B.2: 測定で用いた電圧の構成．
電位差 (V)∆Vplate-grid

80∆Vgrid-GEM

710

∆VGEM

410

∆VGEM-µ-PIC

325

Vµ-PIC175

時間経過によって，MAIKo チェンバー表面に吸着されていた水分が検出ガス中に放出され，検出ガスの露点温度が上昇する．また，露点温度の上昇に伴ってドリフト速度が減少する．露点温度とドリフト速度の時間経過を図 B.1 に示す．表 B.2 に示したドリフト
電場のとき，Magboltz によるドリフト速度の計算値は 0.0208 mm/ns である．また，露点温度とドリフト速度の相関を図 B.2 に示す．

107

−40

0.02
0.019

drift speed

−42

0.018

dew point

−44

0.017

−46

0.016

−48

0.015

−50

0.014

−52

0.013

−54

0.012

−56

0.011

−58

dew point (oC)drift speed (mm/ns)

B.1. 水分のドリフト速度への影響

0.01
−60
11/05 11/05 11/05 11/06 11/06 11/06 11/06 11/07 11/07 11/07
09:00 15:00 21:00 03:00 09:00 15:00 21:00 03:00 09:00 15:00

図 B.1: ドリフト速度と露点温度の時間変化．丸はドリフト速度，四角drift speed (mm/ns)

は露点温度，横軸は日時を表す．

0.02
0.019
0.018
0.017
0.016
0.015
0.014
0.013
0.012
0.011
0.01

−58

−56

−54

−52

−50
−48
dew point (oC)

図 B.2: ドリフト速度の露点温度依存性．

108

第 B 章 水蒸気の混入によるドリフト速度の変化

B.2 ガスフローによるガス中の水分の変化
前節で述べたように時間経過とともにチェンバー表面から水分が放出される．検出ガスをフローさせることで，この影響の低減を試みた．図 B.3 に示すように，MAIKo チェン
バーの inlet からガスを注入し，outlet からポンプで排気することで，ガスが長時間チェン
バー中に留まらないようにした．図 B.3 中の “MFC”, “PV”, “MV”, “FM”, “SP” はそれぞれ，マスフローコントローラ，ピエゾバルブ，メータリングバルブ，フローメータ，スク
ロールポンプを表す．ピエゾバルブとメータリングバルブで検出ガスの流量を調整するくことで，チェンバー内の圧力を一定に保ったまま検出ガスを循環させた．図 B.4 にドリフ
ト速度と露点温度の時間経過を示す．点線より左側では検出ガスを循環させて，右側では循環させずに測定した．検出ガスを循環させると露点温度，ドリフト速度ともに変化が小さいことが分かる．

図 B.3: ガス配管の概観図．

109

0.02

drift speed−40

dew point
0.018

dew point (oC)drift speed (mm/ns)

B.2. ガスフローによるガス中の水分の変化

−45

0.016
−50
0.014
−55

0.012

w/ flow
0.01
11/01
09:00

11/02
09:00

11/03
09:00

11/04
09:00

w/o flow
11/05
09:00

11/06
09:00

11/07
09:00

−60

図 B.4: ドリフト速度と露点温度の時間経過．丸はドリフト速度，四角は露点温度を表す．

連続した測定で検出ガスの循環の有無で露点温度とドリフト速度の変化の違いが分かった．このことより，チェンバー表面から多くの水分が検出ガスに放出されていることが確認された．また，ドリフトスピードが Magboltz の計算値より小さくなる主な原因が検出
ガス中に含まれる水分であることが分かった．この影響を抑える方法として，今回行ったガスを循環させる方法が有効である．他の方法として，チェンバー中の水分を長時間に渡ってポンプで排気することで，チェンバー表面の水分量を減らすことも有効であると考えられる．さらに，この 2 つの方法のどちらも行うことで，低い露点温度で安定して測定を行うことができると考える．

111

付録 C

PHITS のインプットファイル
PHITS のインプットファイルを以下に示す．ポリエチレンのコリメータの場合のシミュレーションである．

[ T i t l e ]simulation for neutron collimator[ P a r a m e t e r s ]
icntl
= 0
itall
= 1
maxcas= 5000000
maxbch= 50
file(6) = phits.out[ S o u r c e ]s-type =1
proj =
neutron
dir =
all
r0 =
0.
z0 = -146.4
z1 = -146.4
e0 =14.
[ M a t e r i a l ]mat[1] $ Air
N 8 O 2mat[2] $ Polyethylene
C 2 H 4mat[3] $ Concrete
O -0.52 Si -0.325 Ca -0.06

第 C 章 PHITS のインプットファイル

112
Na -0.015 Fe -0.04
mat[4] $ Acrylic
C 5 O 2 H 8mat[5] $ MethaneC 1 H 4

Al -0.04[ S u r f a c e ]$ colimator
100
cz
5.5
101
cz
1.
102
pz
0.
103
pz
100.
$ wall104
rpp -100. 100. -100. 100. 0. 100.
$ frange
110
cz
5.5
111
pz
102.
112
pz
104.
$ detector
120
pz
110.
$ room200
rpp -100. 100. -100. 100. -200. 300.
[ C e l l ]$ collimator1002-0.9 -100 +101 +102 -103
$ wall200
3-2.5-104 +100$ frange
300
4
-1.18
-110 +111 -112
$ detector
400
5-0.000717 -110 +112 -120
$ room1000 1-0.0012 -200 #100 #200 #300 #400
$ void2000 -1+200[ T - C r o s s ]title =
Energy distribution in r-z mesh (front)mesh =
r-z
r-type =1nr =3
0. 1. 5.5 10

113
z-type =nz =e-type =ne =emin =
emax =
unit =
axis =
file =
output =part =
gshow =
epsout =

1
0
102.
2
150
0.
15.
2
eng
cross_eng_f.out
f-currall neutron
1
1[ T - C r o s s ]title =
Energy distribution in r-z mesh (rear)mesh =
r-z
r-type =1nr =2
0. 1. 5.5
z-type =
1
nz =
0
104.
e-type =1
ne =3
0. 13.5 14.5 20.
unit =
2axis =
eng
file =
cross_eng_r.out
output =f-currpart =
all neutron
gshow =
1epsout =1[ T - C r o s s ]title =
Posion distribution in xyz mesh (front)mesh =
xyz
x-type =2nx =100
xmin = -10.
xmax =
10.
y-type =2

第 C 章 PHITS のインプットファイル

114
ny =
ymin =
ymax =
z-type =nz =e-type =ne =emin =
emax =
unit =
axis =
file =
output =part =
gshow =
epsout =

100
-10.
10.
1
0
102.
2
1
0.
20.
1
xy
cross_xy_f.out
f-currall neutron
1
1[ T - C r o s s ]title =
Posion distribution in xyz mesh (rear)mesh =
xyz
x-type =2nx =100
xmin = -10.
xmax =
10.
y-type =2ny =100
ymin = -10.
ymax =
10.
z-type =
1
nz =
0
104.
e-type =2
ne =1
emin =
0.
emax =
20.
unit =
1axis =
xy
file =
cross_xy_r.out
output =f-currpart =
all neutron
gshow =
1epsout =1

115[ T - 3 D s h o w ]output =3material = 4
2 3 4 5
x0 =
0.
y0 =
0.
z0 =
0.
e-the =
40.
e-phi =
45.
e-dst =
500.
l-the =
150.
l-phi =
30.
l-dst =
80.
w-wdt =
80.
w-hgt =
100.
w-dst =
300.
heaven =xline =
2
shadow =2
resol =
2
file =
3dshow.out
title =
Check geometry
epsout =1[Mat Name Color]
mat
name
1
Air
2
Polyethylene
3
Concrete4
Acrylic[ E n d ]color
pastelblue
red#yellow
camel
blue

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