1

RHIC-sPHENIX実験における中間飛跡検出器
INTT用シリコンセンサーによる宇宙線測定
奈良女子大学 理学部 数物科学科 物理学コース B4 柴田 実香
卒業研究発表会 2020年2月21日

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

目次

2

 研究背景 研究目的 測定条件と解析方法
 測定結果 宇宙線測定のシミュレーション
 シミュレーションと宇宙線測定結果の照らし合わせ
 まとめ
 課題

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研究背景
RHIC-sPHENIX実験

3

 アメリカブルックヘブン国立研究所
RHIC(Relativistic Heavy Ion Collider)加速器での実験
 稼働予定期間2023年~

 目的
衝突で生じるJet現象やUpsilon粒子を測定し、QGPの性質を決定する

 衝突エネルギーと粒子種
200GeV, 金原子核対
QGP(Quark-Gluon Plasma)
高温、高密度でハドロンの閉じ込めからクォークとグルーオンが解放されたプラズマ相
ビックバンから約 10−5 [𝑠]後に実現していたとされる。

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下図:sPHENIX測定器

中間飛跡検出器INTT

4

 INTT: Intermediate Silicon Strip Track detector of the Tracking system
 sPHENIX実験の3つの飛跡検出器のうちの1つ
 樽状の２層構造のストリップセンサー
 ビームパイプから6㎝~12㎝に位置 時間分解能が高く、飛跡再構成において重要な役割を担う
下図：INTT検出器を横からみた図下図：INTT検出器
TPC

INTT
MAPS

上図:飛跡検出器
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5

INTT用シリコンセンサー
下図：シリコンセンサー1個の模式図

シリコンストリップセンサー
 78μmピッチ、320μm厚のストリップ128個で構成
シリコンセンサーモジュール
 ２６個のシリコンストリップセンサー
 ２６個の読み出しチップ(FPHX)

channel 0
127
320μm

 １つのFPHXチップが128ch分(1センサー分)の信号をになう
 1chあたり3bitのADCをもつ。
chip1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13
channel 0
127
127
0

chip14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

上図：INTT用シリコンセンサー１モジュール分のセンサーとFPHXの並びのイメージ図
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24

25

26

※ シリコンセンサーモジュール→module
チップの番号→chip
ストリップ番号→channelと呼ぶ。

宇宙線

6

 宇宙空間を高エネルギーで飛び回る小さな粒子
一次宇宙線

宇宙空間：一次宇宙線（ほとんどが陽子）

陽子

地表：二次宇宙線（ほとんどがµ粒子(ミューオン)）
 µ粒子
 1分毎に約1個/㎠
 地上で測定できる最大エネルギーを持つ粒子

大気圏

二次宇宙線

µ粒子

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卒業研究目的7

 高エネルギー粒子である宇宙線µ粒子によりINTT用シリコンセンサーのデータ測定能力を評価する。
 高エネルギー荷電粒子のシリコン中での応答を調べ、理解を深める。

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高エネルギーµ粒子のエネルギー損失
1.

µ粒子(1GeV)が320μm厚のシリコンを通過→エネルギー損失
入射粒子の運動量, 物質の種類, 物質中の通過距離
 単位密度単位長さあたりの損失エネルギー：約1.15𝑀𝑒𝑉 ∙ 𝑔−1 ∙ 𝑐𝑚2 （Bethe-Bloch の式） シリコンの密度： 2.33𝑔 ∙ 𝑐𝑚−3

損失エネルギー = 1.15𝑀𝑒𝑉 ∙ 𝑔−1 ∙ 𝑐𝑚2 × 2.33𝑔 ∙ 𝑐𝑚−3 × 0.032𝑐𝑚 × 106 ≈ 𝟖𝟔𝒌𝒆𝑽
読み出されたデータは、エネルギー損失をeVからmVに変換して測定

2.

• シリコン内で電子‐正孔対を生成するエネルギー：3.67eV• 電子1個の電荷： 1.6 × 10−19 𝐶
𝟖𝟔𝒌𝒆𝑽
× 1.6 × 10−19 × 1015 ≈ 𝟑. 𝟕𝒇𝑪
3.67eV
𝟑. 𝟕𝒇𝑪 × 𝑔𝑎𝑖𝑛 増幅係数 → 𝒎𝑽

2/21/2020

1.15𝑀𝑒𝑉 ∙ 𝑔−1 ∙ 𝑐𝑚2

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上図：単位密度単位長さあたりのエネルギー損失

8

宇宙線測定のセットアップ

シンチレーションカウンター9 シリコンセンサー2個
 シンチレーションカウンター２個(231㎜×24㎜×6㎜)

 センサーは宇宙線だけでなく多くのノイズ
信号も読み出す→シンチレーションカウンター２つによる外部トリガー信号とシリコンセンサーによる内部トリガー信号のコインシデンス信号を
宇宙線測定のトリガーとして用いる。

2/21/2020

上図：シンチレーションカウンターとシリコンセンサーの設置状況

B (下層)

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A(上層)

宇宙線測定の読み出し回路
宇宙線

任意の閾値以上の電圧パルスの信号

10
AND回路エネルギー損失の
波形整形
ADC機能
稼働条件の入力・制御

NIM 規格のデジタル信号をTTL 信号に変換

複数チップからの入力デジタル信号の集積と同期
sPHENIXデータフォーマットへの変換
FPGAロジック回路：トリガー診断とトリガー発行
2/21/2020

デジタル信号のwidth調節とdelay

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宇宙線測定のセットアップ状況

11

NIM

FEM-IB

ROC
INTT
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FEM

PC

測定データ12
下図：シリコンセンサー(銀色で囲まれてる部分)を２つ重ねて上下のシンチレーションカウンターで挟だ設置❑行った実験条件
1. シリコンセンサー１つ
2. シリコンセンサー２つ（今年初めて成功） シリコンセンサー ：320μm厚 2個
 測定時間：162時間30分
 全データ数：218606個
 DAC閾値設定 最低測定可能値 ：270ｍV

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表：DAC閾値設定

DAC設定値 損失エネルギー[mV]
15
270
23
300
60
450
98
600
135
750
173
900
210
1050
248
1200

データ解析
クラスター化13実際 ストリップセンサー
 斜めに通過すると、連続した複数のストリップでエネルギーを損
失クラスター化前
1粒子によるエネルギー損失データが複数ストリップ分かれて記録

320μm

クラスター前

複数粒子のヒット

520mV
520mV
370mV

クラスター化

エネルギー損失データを１粒子のイベントとして扱う

クラスター後１粒子のヒット※通過ストリップ数
１→１ヒット２→２ヒット３→３ヒット
2/21/2020

78㎛

３ヒット：
1425mV2019年度卒業研究発表会 柴田実香

イベント選定14

1. 不要イベントの除去

 存在しえないモジュール (amplitude>0, chip1~26以外, chan0~127以外)
 機械的なノイズ

2. 宇宙線イベント選定

 宇宙線が2つのセンサーを同時に通過する 垂直に位置しているチップ、チャンネルのイベント
 1イベントあたりに1クラスターのみのイベント

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２．宇宙線イベント選定❑選定条件
 1イベントあたりに1クラスターのみ
 垂直に位置しているチップ、チャンネルにヒット
Chip選択 真上に存在するchipの組み合わせ
 Chip番号の差＝２～３
Channel選択
 モジュール中央のchannel番号の組み合わせ
 Channel番号の差＝－１９～２７

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15
下右：２つのセンサーのヒットchip相関分布
下左：２つのセンサーのヒットchip差BA
下右： ２つのセンサーのヒットchannel相関分布
下左： ２つのセンサーのヒットchannel差B

A

イベント選定の結果

16❑損失エネルギー

上：不要データありの損失エネルギー分布

上：不要データの除去後の損失エネルギー分布

上： 宇宙線イベント選定後の損失エネルギー分布

450~600㎷のピークが宇宙線損失のピーク

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ヒット数ごとの宇宙線損失エネルギー

17

１イベントあたりヒット数：1粒子の通過あたり：1粒子が通過したストリップ数❑クラスター化前の宇宙線のエネルギー損失分布 １イベントあたりに含まれるヒット数
 約7割：ヒット数１
 約3割：ヒット数２

赤：ヒット数＝１
青：ヒット数＝２

１ヒット→450~600㎷
２ヒット→750~900㎷
上図：１イベントあたりに含まれるヒット数

上：ヒット数ごとの損失エネルギー分布

ヒット数によって損失エネルギーのピークが異なる。
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宇宙線測定から得られた疑問

18

 予想損失エネルギー：1.15𝑀𝑒𝑉 ∙ 𝑔−1 ∙ 𝑐𝑚2 × 2.33𝑔 ∙ 𝑐𝑚−3 × 0.032𝑐𝑚 × 106 ≈ 𝟖. 𝟔𝒌𝒆𝑽
𝟖.𝟔𝒌𝒆𝑽× 1.6 × 10−19 × 1015 × 𝒈𝒂𝒊𝒏 増幅係数
3.67eV→ 𝒎𝑽※ゲイン値(増幅値)：損失エネルギーの電荷[C]を[ｍV]に変換する値

先行研究の予想 ゲイン値：60𝑚𝑉/𝑓𝐶 × 5 → 𝟏𝟏𝟎𝟎𝒎𝑽

宇宙線測定の結果
 1ヒット→𝟒𝟓𝟎~𝟔𝟎𝟎㎷、２ヒット→ 𝟕𝟓𝟎~𝟗𝟎𝟎㎷

宇宙線測定

ピーク位置

1ヒット 450~600mV
2ヒット 750~900ｍV→予想エネルギー損失と大幅に異なる。
測定粒子は本当に宇宙線なのか？

議論点
A. 適切なゲイン値や係数の選択
B. 読み出し回路における測定データの変換調べる方法
 測定によるゲイン設定の確認
 µ粒子による検出器応答をシミュレーションし、測定結果と照らし合わせる。
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適切なゲイン値の決定

19

 これまで考えられていた入力値とゲイン値の関係に誤りがあるのではないか？
表：入力値とゲイン値の対応と測定エネルギー損失分布
入力値
ゲイン
値
（約）

0

1

2

3

5

これまで

46×5

50×5

60×5

67×5

100×5

今回

200

150

100

85

60

750~900mV

600~750mV

450~600mV

450~600mV

300~450mV

ピーク位置

赤：ヒット数＝１

入力値を大きくするとピークが小さな値にシフトする。
→今回の入力値とゲインの対応関係は正しかった
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残る疑問

20

 320μm厚のシリコン通過時の予想エネルギー損失
損失エネルギー 𝑚𝑉 = 3.7𝑓𝐶 × 𝟔𝟎𝒎𝑽/𝒇𝑪 × 𝟓 ≈ 𝟏𝟏𝟎𝟎𝒎𝑽

𝟏𝟎𝟎𝒎𝑽/𝒇𝑪 ≈ 𝟑𝟕𝟎𝒎𝑽

宇宙線測定

ゲイン値：約100eV/fC
ピーク位置

1ヒット 450~600mV
2ヒット 750~900ｍV→宇宙線結果と予想のエネルギー損失は一致せず→ゲイン値とは別の値が関与しているのではないか？
調べる方法
 測定データにもともとオフセットがあることを想定し、シミュレーションを行う。

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シミュレーションの流れ

21❑宇宙線測定で得られるデータをMCシミュレーションで生成する。
1. 宇宙線がシリコンセンサーを通過
1.
2.

宇宙線µ粒子をMCで発生させる。
上下シンチレータおよびシリコンセンサーを通過させる

2. シリコンセンサー中でエネルギー損失
1.
2.
3.

µ粒子が通過したシリコンセンサー上面の座標からchip番号とchannel番号を取得
通過ストリップ数や通過距離、通過chip番号やchannel番号を取得
ストリップごとにエネルギー損失を計算

3. 読み出し回路中で損失エネルギーをADCに変換する。
1.

損失エネルギー → 電荷（ゲイン)→ｍV (オフセット)❑宇宙線測定と同じクラスター解析プログラムを実行
1. ヒットストリップをクラスタにまとめる
2. クラスタのADC分布を測定

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→ ADC

(ビンに分ける)読み出し回路中で損失エネルギーをADCに変換する。
• １粒子のトータルエネルギー損失を電圧表示
ゲイン値

オフセット

DAC閾値
(270mV以上)

22

ADC(ビン分け)

Siliconsensor

１：１
１ヒット
２ヒット

400mV
400mV

３：１
１ヒット 600mV
２ヒット 800mV

１ヒット
２ヒット

450mV~600mV
750mV~900mV

ヒット数によらず同じ損失エネルギー→異なる損失エネルギーオフセット→損失エネルギーの増加とピークの違い
DAC閾値
→出力されるヒット数の変化
ADC変換→損失エネルギー分布の変化・ピーク位置の変化
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読み出し回路中で損失エネルギーをADCに変換する。
• １粒子のトータルエネルギー損失を電圧表示
ゲイン値

オフセット

DAC閾値
(270mV以上)

23

ADC(ビン分け)

Siliconsensor

１：１
１ヒット
２ヒット

400mV
400mV

３：１
１ヒット 600mV
２ヒット 800mV

１ヒット
２ヒット

450mV~600mV
750mV~900mV

ヒット数によらず同じ損失エネルギー→異なる損失エネルギーオフセット→損失エネルギーの増加とピークの違い
DAC閾値
→出力されるヒット数の変化
ADC変換→損失エネルギー分布の変化・ピーク位置の変化
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読み出し回路中で損失エネルギーをADCに変換する。
• １粒子のトータルエネルギー損失を電圧表示
ゲイン値

オフセット

DAC閾値
(270mV以上)

24

ADC(ビン分け)

Siliconsensor

１：１
１ヒット
２ヒット

400mV
400mV

３：１
１ヒット 600mV
２ヒット 800mV

１ヒット
２ヒット

450mV~600mV
750mV~900mV

ヒット数によらず同じ損失エネルギー→異なる損失エネルギーオフセット→損失エネルギーの増加とピークの違い
DAC閾値
→出力されるヒット数の変化
ADC変換→損失エネルギー分布の変化・ピーク位置の変化
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宇宙線測定結果から分かるオフセット

25
2ヒット
Silicon sensor❑測定結果
 宇宙線はそれぞれ異なる運動量 ヒット数のみによる損失エネルギー分布の変化を調べる→同一粒子で比較(同じ運動量、入射角度の粒子)

Silicon sensor
1ヒット 同時に2つのセンサーに異なるヒット数のエネルギー損失があったイベント
宇宙線測定：ヒット数１と２それぞれの 宇宙線測定：
クラスター化後の損失エネルギー分布
クラスター化後の損失エネルギー相関

750~900㎷

450~600㎷
2/21/2020

ヒット数＝１
ヒット数＝２シミュレーション
ヒット数によらず同じ損失エネルギー→異なる損失エネル
オフセット
ギー

同一粒子でも、ヒット数の違いのみによりエネルギー損失のピークに差
オフセットの存在は妥当である。
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宇宙線測定とシミュレーションの比較

26

表：ゲイン値の対応と測定エネルギー損失分布
宇宙線測定

ゲイン値

約100eV/fC

オフセット
ピーク位置

1ヒット
2ヒット

450~600㎷
750~900㎷

シミュレーション

85eV/fC

100eV/fC

198mV

198mV

450~600㎷
750~900㎷

600~750㎷
750~900㎷

赤：ヒット数＝１
青：ヒット数＝２

 ゲイン値85eV/fC、オフセット198㎷の時、もっとも宇宙線のデータに近い

本研究で測定した粒子は宇宙線であり、宇宙線のエネルギー損失分布のピークを確認できた。
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まとめ

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▪ シリコンセンサーを用いた宇宙線測定とクラスター化解析に成功した。

▪ sPHENIX実験のシリコンセンサーモジュール増産時の動作確認の指標のた
め、センサーのデータ測定能力を評価 ヒット数によって損失エネルギー分布とピークが異なって読み出される。
 FPHXのチャンネルごとの読み出しにオフセットが存在する。

▪ 設定値とゲイン値の対応関係の改善▪ INTT用シリコンセンサーを用いた実験や動作確認で使用すべきゲイン値とオフセットの候補

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今後の課題28

 DAC設定値変更し測定した際にも、ヒット数により分布が異なるか。
 シンチレーションカウンターでも宇宙線のエネルギー損失を測定できるよ
うにし、シリコンセンサーのデータと照らし合わせる。
 シリコンセンサー２つ用いた測定をシュミレーションで再現できるようにする。

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29

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荷電粒子のエネルギー損失
ランダウ分布(dE/dx)
640 micrometer
MPV
1.24908e+00
Sigma
6.94348e-02
320 micrometer
MPV
1.19624e+00
Sigma
5.01220e-02
160 micrometer
MPV
1.14599e+00
Sigma
3.59100e-02
80 micrometer
MPV
1.09179e+00
Sigma
2.55534e-02

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30

荷電粒子のエネルギー損失計算→ 𝜅 < 0.01
Sigma for Landau distribution :𝑍 𝑧
𝜉 = 2𝜋𝑁𝑎 𝑟𝑒2 𝑚𝑒 𝑐 2 𝜌 ( )2 𝜒
𝐴 𝛽
𝜉 2 1 − 𝛽2
2
𝜎 =
𝜅
2
∆𝑚𝑝
2𝑚𝑒 𝑐 2 𝛽 2 𝛾 2𝜉= 𝜉 ∗ 𝐿𝑛
+ 𝐿𝑛
0.000173
0.000173+ 0.2 − 𝛽 2 − 0.1

2/21/2020

This slide shows the calculation for sigma of Landau distribution

𝑁𝑎 : 𝐴𝑣𝑜𝑔𝑎𝑑𝑟𝑜′ 𝑠 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟
𝑟𝑒 : 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟𝑜𝑛 𝑟𝑎𝑑𝑖𝑜𝑢𝑠𝑚𝑒 𝑐 2 : 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟𝑜𝑛 𝑚𝑎𝑠𝑠 × 𝑐 2
𝜌: 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦
𝑍: 𝑎𝑡𝑜𝑚𝑖𝑐 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑎𝑏𝑠𝑜𝑟𝑏𝑒𝑟
𝐴: 𝑎𝑡𝑜𝑚𝑖𝑐 𝑚𝑎𝑠𝑠 𝑜𝑓 𝑎𝑏𝑠𝑜𝑟𝑏𝑒𝑟𝑧: 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟𝑜𝑛 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑣
𝛽: = 0.99233
𝑐
𝜒: 𝑎𝑏𝑠𝑜𝑟𝑏𝑒𝑟 𝑡ℎ𝑖𝑐𝑘𝑛𝑒𝑠𝑠
𝜎 2 : 𝑔𝑎𝑢𝑠𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑜𝑟 𝑙𝑎𝑛𝑑𝑎𝑢 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒
𝑊𝑚𝑎𝑥 = 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑒𝑟
𝑖𝑛 𝑎 𝑠𝑖𝑛𝑔𝑙𝑒 𝑐𝑜𝑙𝑙𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
𝜉
𝜅=
𝑊𝑚𝑎𝑥

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31

トリガーの設定

32

 FEMへの入力信号TRIG＿INが宇宙線トリガーとAND処理後のトリガーの波形の幅よりも大きくなる
よう に設定する。

Delay 2.60μs① シンチレーションカウンタからの宇宙線
アナログ信号0.40μs0.24μs0.32μs② 宇宙線アナログ信号が NIM 規格を通過後TTL信号に変換された出力(FEMへの入力信号TRIG＿IN)③ シリコンの宇宙線トリガー信号(LVL1_ACCEPT_SELF_TRIG)④ 信号②と信号③のコインシデンスをとったトリガー信号(FEM_TRIG)

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

外部トリガーとのコインシデンス信号

33

scintillation counter A

scintillation counter B
silicon sensor

coincidence signal

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クラスター化の流れ

34

 不要データの除去

1. 配列に入れる。
 int hit○○[27][800]; //[chip_id][ヒット数(channel_idでない)]

2. チャンネル番号で配列を並び替える
3. １イベントに含まれるクラスター数を調べる。
4. クラスター数が１以上のチップ番号のデータをクラスター化する。

1. １chipのヒット数がクラスターに使われるヒット数（ストリップ数）に等しい時→Nhits=(１chipのヒット数)とし、クラスター化する。
2. チャンネル番号が連続の時→ヒット数(ストリップ数)増やす。Nhits++;
3. チャンネル番号が連続でない時→ヒット数(ストリップ数) (Nhits)分をクラスター化する。

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35

ADCからｍVへの変換
 出力データは3bitのadcとしてあらわされている。
 このadcを決定するために8bitのDAC設定ができる。
表：DAC閾値設定DAC

PC上でDACを設定

0
1
2
3
4
5
6
7

DAC設定値

損失エネルギー[mV]

15
23
60
98
135
173
210
248

270
300
450
600
750
900
1050
1200

損失エネルギー[mV]

得られるadcの値とそのDAC設定値とチップ増幅値の関係

DAC設定値*4+210=損失エネルギー[mV]
2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

290~300
300~450450~600
600~750750~900
900~1050
1050~1200
1200~1234

ADC

0
1
2
3
4
5
6
7

FPHXチップ内で転換されデータとしてPCに記録される

クラスター化36

 クラスター化 ストリップセンサー
 多くの宇宙線はセンサーを垂直に通過するが、斜めに通過した場合、連続した複数のストリップでエネル
ギーを損失する。
 解析前のデータでは、この1ヒットによる複数ストリップのデータが別々の複数ヒットとして記録されている。
 センサーで宇宙線測定を確認するためには、この複数ストリップの損失エネルギーを足し合わせて1クラス
ターと処理しなければならない。

実際

クラスター前 クラスター後

表：DAC閾値設定
DAC設定値 チップ増幅値mV

15
270
23
300
60
450
98
600
135
750
173
900
210
1050
248
1200
表：通過ストリップ数ごとの予想エネルギー損失（1イベントの１ストリップ内）

2/21/2020

Sum Max
2019年度卒業研究発表会
Sum min 柴田実香

1hit
384mV
374mV

2hits
416mV
384mV

3hits
463mV
384mV

クラスター化の流れ

37

クラスター化前の1クラスター数=5クラスター化後のクラス
ター数(Ncls)=2

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クラスター化の流れ
DAC設定値からチップ増幅値への変換38

得られるadcの値とそのDAC設定値とチップ増幅値の関係
DAC設定値*4+210=損失エネルギー[mV]
DAC設定値

20
23
60
98
135
173
210
248

損失エネルギー[mV]

290
300
450
600
750
900
1050
1200

0
1
2
3
4
5
6
7

450~600 mV
450~600 mV
300~450 mV

2/21/2020

損失エネルギー[mV]adc

損失エネルギー平均[mV]

290±5
370±75520±75670±75820±75970±751120±751212±17290~300
300~450450~600
600~750750~900
900~1050
1050~1200
1200~1234
520±75 mV
520±75 mV
370±75 mV

2019年度卒業研究発表会 柴田実香

1425±225 mV

クラスター化の例

39

pre:chip=6 chan=106 adc=1 bco=5 bco_full=28293 event=163 pre:chip=18 chan=39 adc=3 bco=47 bco_full=36399 event=204
pre:chip=6 chan=107 adc=2 bco=5 bco_full=28293 event=164 pre:chip=20 chan=101 adc=2 bco=47 bco_full=36399 event=205
pre:chip=7 chan=117 adc=0 bco=5 bco_full=28293 event=165 pre:chip=1 chan=100 adc=2 bco=47 bco_full=57263 event=206
pre:chip=7 chan=118 adc=2 bco=5 bco_full=28293 event=166 nHitChip=1
nHitChip=2
bco=36399 chan=39 chip=18 adc=3
bco=28293 chan=106 chip=6 adc=1
nHitChip=1
bco=28293 chan=107 chip=6 adc=2
bco=57263 chan=100 chip=1 adc=2
nHitChip=2
nHitChip=1
bco=28293 chan=117 chip=7 adc=0
bco=36399 chan=101 chip=20 adc=2
bco=28293 chan=118 chip=7 adc=2

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

イベント選定40

 ノイズデータ除去：複数クラスターイベントあり
 宇宙線イベント選定：複数クラスターイベントなし

連続ヒット数(連続ストリップ数)

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

複数クラスターイベント

１．ノイズデータの除去

41

 隣り合うbco, Bco_fullで同じchan_id, chip_idを持つヒットを含むイベント
 このイベントは多い gain=60の時、約9.7％(260個/2700)がこのヒット

 このヒットのエネルギー損失の大半はadc=0→機械的なノイズ？解析しない

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

module==8 pre :chip=25 chan=40 adc=0 bco=126 bco_full=17022
new :chip=25 chan=40 adc=0 bco=127 bco_full=17023
module==6 pre :chip=3 chan=84 adc=0 bco=126 bco_full=17022
new :chip=3 chan=84 adc=0 bco=127 bco_full=17023
module==8 pre :chip=26 chan=3 adc=0 bco=93 bco_full=4317
new :chip=26 chan=3 adc=0 bco=94 bco_full=4318
module==6 pre :chip=17 chan=87 adc=1 bco=93 bco_full=4317
new :chip=17 chan=87 adc=1 bco=94 bco_full=4318
module==8 pre :chip=25 chan=60 adc=1 bco=20 bco_full=19988
new :chip=25 chan=60 adc=1 bco=21 bco_full=19989
module==6 pre :chip=17 chan=105 adc=0 bco=20 bco_full=19988
new :chip=17 chan=105 adc=0 bco=21 bco_full=19989
module==8 pre :chip=24 chan=9 adc=0 bco=9 bco_full=20233
new :chip=24 chan=9 adc=0 bco=10 bco_full=20234
module==6 pre :chip=3 chan=118 adc=0 bco=9 bco_full=20233
new :chip=3 chan=118 adc=0 bco=10 bco_full=20234
module==8 pre :chip=11 chan=57 adc=1 bco=120 bco_full=5752
new :chip=11 chan=57 adc=1 bco=121 bco_full=5753
module==6 pre :chip=2 chan=50 adc=1 bco=120 bco_full=5752
new :chip=2 chan=50 adc=1 bco=121 bco_full=5753
module==8 pre :chip=24 chan=126 adc=0 bco=94 bco_full=23134
new :chip=24 chan=126 adc=0 bco=95 bco_full=23135
module==6 pre :chip=15 chan=107 adc=0 bco=94 bco_full=23134
new :chip=15 chan=107 adc=0 bco=95 bco_full=23135

２．宇宙線イベント選定❑選定条件
 1イベントあたりに1クラスターのみ
 垂直に位置しているチップ、チャンネルにヒット
Chip選択 真上に存在するchipの組み合わせ
 Chip番号の差＝２～３
Channel選択
 モジュール中央のchannel番号の組み合わせ
 Channel番号の差＝－１９～２７

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

42
下右：２つのセンサーのヒットchip相関分布
下左：２つのセンサーのヒットchip差BA
下右： ２つのセンサーのヒットchannel相関分布
下左： ２つのセンサーのヒットchannel差BA

適切なゲイン値の決定

43

 ゲイン値設定は、デフォルトの場合
𝐶𝑓𝑏 = 25𝑓𝐹 + 8.6𝑓𝐹 𝐺𝑆𝑒𝑙 < 0 > + 25𝑓𝐹 𝐺𝑆𝑒𝑙 < 1 > + 50𝑓𝐹 𝐺𝑆𝑒𝑙 < 2 > という、抵抗値で表されている。
よって、補正項5を掛け合わせてあらわされるゲイン値は、約｛46, 50, 60, 67, 85, 100, 150, 200} 𝑚𝑉/𝑓𝐶 となる。

 シミュレーションと宇宙線測定の結果の比較より考えられる、GSelに入力する数とゲイン値の対応
表
設定値

ゲイン値

46

50

60

67

85

100

150

200

改善前

0

1

2

3

4

5

6

7

改善後

7

6

5

4

3

2

1

0

例）“GSel=2”の時、ゲイン値は100 𝑚𝑉/𝑓𝐶。(×5はしない。)
実際の解析に使うべきエネルギー損失の計算式は、
Sum of electron which generated in silicon sensor
1.15𝑀𝑒𝑉 ∙ 𝑔−1 ∙ 𝑐𝑚2 × 2.33𝑔 ∙ 𝑐𝑚−3 × 0.032𝑐𝑚 × 106≈ 𝟐𝟑𝟎𝟎𝟎𝒆𝒍𝒆𝒄𝒕𝒓𝒐𝒏𝒔
3.67eV
23000𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟𝑜𝑛𝑠 × 1.6 × 10−19 × 1015 ≈ 3.7𝑓𝐶
3.7𝑓𝐶 × 60𝑚𝑉/𝑓𝐶 × 5 ≈ 𝟏𝟏𝟎𝟎𝒎𝑽
100𝑚𝑉/𝑓𝐶 ≈ 𝟑𝟕𝟎𝒎𝑽

2/21/2020

Amplification value which is used as energy loss

2019年度卒業研究発表会 柴田実香

シミュレーションの流れ

44❑宇宙線測定で得られるデータをMCシミュレーションで生成する。
1. 宇宙線がシリコンセンサーを通過
1.
2.

宇宙線µ粒子をMCで発生させる。
上下シンチレータおよびシリコンセンサーを通過させる

2. シリコンセンサー中でエネルギー損失
1.
2.
3.

µ粒子が通過したシリコンセンサー上面の座標からchip番号とchannel番号を取得
通過ストリップ数や通過距離、通過chip番号やchannel番号を取得
ストリップごとにエネルギー損失を計算

3. 読み出し回路中で損失エネルギーをADCに変換する。
1.

損失エネルギー → 電荷（ゲイン)→ｍV (オフセット)❑宇宙線測定と同じクラスター解析プログラムを実行
1. ヒットストリップをクラスタにまとめる
2. クラスタのADC分布を測定

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

→ ADC

(ビンに分ける)適切なゲイン値とオフセットの決定

45

 シミュレーションとの比較(オフセット=190)
Gselの入力値

0

1

2

3

5

改善前

46×5

50×5

60×5

67×5

100×5

宇宙線
測定

予想
ゲイン
値

改善後

200

150

100

85

60

シミュ
レー
ション

設定ゲイン値

190

125

90

65

57

シミュレーションでも宇宙線測定と同じようなGselとエネルギー損失の関係がわかる。
2/21/2020→Gselとゲイン値の関係の解釈改善は妥当であった
2019年度卒業研究発表会 柴田実香

キャリブレーションテスト
 キャリブレーションテスト
 FPHXチップからの信号読み出し回路のテスト
 ROCの性能評価

 ROCにHDIを接続した状態でROCより発生したシリコンセンサーからの出力を模した信号をFPHXチップのテストパルス入力に入れ、FPHXチップからじっと信号を見るもの。
この際、キャリブレーションパルスは複数のパルス高が全チップ、全チャンネルへ順
次スキャンされ全てチャンネルに入力される。

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

46

キャリブレーションテストによるオフセットの確認
入力値

0

1

2

3

5

改善前

46×5

50×5

60×5

67×5

100×5

改善後

200

150

100

85

60

199

196

198

198

186

宇宙線
測定

予想
ゲイン
値

キャリ
ブレー
ション
テスト

切片(オフ
セット)[mV]

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

47

ゲイン値とオフセットによるエネルギー損失分布の変化

Gain100offset198

Gain90offset198

Gain90offset190

宇宙線測定

gain=90offset198では宇宙線測定データと合わない場合もある(シミュレーションのため)
Gain91以上にすると宇宙線結果と合わなくなる

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

48

ゲイン値とオフセットによるエネルギー損失分布の変化
Gain86offset198

Gain90offset198

Gain88offset190

Gain90offset190

Gain100offset198

49

宇宙線測定

Offset=198
 Gain85以上90以下
Offset=190
 Gain87以上92以下
で宇宙線測定と結果が一致する。
2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

読み出し回路中で損失エネルギーをADCに変換する。
ゲイン値

オフセット

DAC閾値

ADC(ビン分け)

Siliconsensorクラスター化

2/21/2020

クラスター化2019年度卒業研究発表会 柴田実香

クラスター化

クラスター化50

読み出し回路中で損失エネルギーをADCに変換する。
 ADCを通りクラスター化までの処理前後のエネルギー損失の違い

通過ストリップ数＝１→エネルギー損失に変化なし
通過ストリップ数＝２→エネルギー損失が大きく計算される。

2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

51

シミュレーションと宇宙線測定結果の照らし合わせ ゲイン値
９０ｍV/ｆC

クラスター化前のADC

クラスター化後の損失エネルギー

2ヒットのadc相関

宇宙線測定

 オフセット
１８０～１９２ｍV
損失エネルギー １ヒットのピーク：

450~600㎷
 ２ヒットのピーク：

750~900㎷

シミュレーション

Gain90 offset 190

赤：ヒット数＝１
青：ヒット数＝２
緑：ヒット数＝３

宇宙線測定で測定した粒子は宇宙線であり、宇宙線のエネルギー損失分布のピークを確認できた。
2/21/20202019年度卒業研究発表会 柴田実香

52