東京大学大学院修士課程
修士論文

スーパーカミオカンデにおける Am/Be 線
源を用いた中性子検出効率測定の研究(A study of neutron detection eﬃciency ofSuper-Kamiokande using an Am/Be
calibration source)渡辺柊平(理学系研究科 物理学専攻)
指導教員

森山茂栄

概要

2020 年 7 月よりスーパカミオカンデ実験においてタンク内に Gd を溶かした SKGdへの移行を始めた。Gd は中性子の捕獲断面積が大きく、中性子との反応で放出する
複数の γ 線のエネルギーの合計が SK で十分検出できるほど大きい (〜8 MeV) ため、
反ニュートリノ検出などに有用である。したがって、Gd を溶かすことで中性子の検出効率を大きく向上させることが期待されている。本論文は中性子捕獲事象の理解の向上により超新星背景ニュートリノの観測等をするための土台を固めることが目的である。
中性子の検出効率は中性子タグアルゴリズムの性能と検出器の特性で決定する。
中性子検出の理解を評価するために BGO によるトリガーつき Am/Be 線源を用いた校正データに関して実データと MC の比較を行う。この比較に際して以前からデータとシミュレーションで中性子タグ効率が相対比で 10 % 程度違うことがわかっている。現在はこの違いを系統誤差として扱っている。本研究の目的はこの違いを理解することで中性子検出効率の誤差を低減をすることである。
スーパーカミオカンデに Gd を溶解する以前の純水の時期のシミュレーションでは校正に用いる BGO トリガー付き Am/Be 線源のジオメトリが導入されていなかった。そこでジオメトリを導入する事による影響を物理プロセスを追って評価を行った。ジオメトリを導入する事で中性子が水中での中性子捕獲以外で失われる割合および中性子捕獲がおこった場合に p(n,γ)d からの γ 線が BGO にあたることで中性子捕獲による信号が失われる割合を求めた。これらの場合に中性子候補の信号が必ず失われるとするとジオメトリを導入することで MC の中性子タグ効率は 5.3 ± 0.6 % 小さ
くなる。これはデータと MC の中性子タグ効率の 10% 程度の違いを最大半分程度説明するが、全てを説明する訳ではない。
さらに、SK 検出器の応答を含めた評価を行うために新しく用意されたジオメトリが導入された検出器シミュレーションおよび中性子タグアルゴリズムを利用して中性子タグ効率を算出してデータと MC を比較した。先行研究と本研究では解析手法が異なるのでジオメトリを導入した MC の評価を行う前にデータとジオメトリを含まない MC に関して比較を行った。データとジオメトリを含まない MC で中性子タグ効率はそれぞれ 8.8 ± 0.4 %、10.1 ± 0.2 % であった。データとジオメトリを含まない
MC で中性子タグ効率は相対比で 13 ± 4 % の違いが確認できた。その後、ジオメト
リの有無による MC の中性子タグ効率の比較を行った。中性子タグ効率はジオメトリを導入した MC で 10.5 ± 0.3 % であった。物理プロセスを追っていた場合からの予想に反してジオメトリの有無によらず中性子タグ効率は誤差の範囲で一致した。この原因は明確にわかっておらず、課題として残っている。
データと MC の中性子タグ効率の違いを説明するような大きな要因のアイディアがなかったため、新たにこの違いを説明するヒントをえるために Am/Be 線源と BGOの配置を変更したデータを取得した。純水の時期のデータ取得は不可能であるのでSK-Gd でデータの取得を行った。しかし、データと MC の中性子タグ効率の違いが10% 程度違うという解釈以外は見出すことができず、中性子タグ効率を説明する手がかりを得ることはできなかった。
本論文の結果では、MC の予測と異なってデータで中性子タグ効率が実際に低いと解釈せざるを得ない。本研究ではデータと MC の中性子タグ効率の違いを系統的に調査した。本研究で調査した部分にはデータと MC の中性子タグ効率の違いを説明す
る要因を見つけることができなかったので他の要因を探索する必要がある。また、今回取得したデータは今後原因調査を行うことができるように取得しているため、さらなる調査をすることが可能である。

2

目次
1

序論
1.1 超新星爆発 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1.1 超新星爆発とは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1.2 超新星爆発とニュートリノ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1.3 超新星背景ニュートリノ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2 水中でのニュートリノ相互作用に伴う中性子 . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2.1 SK 検出器内での中性子生成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2.2 Gd を溶かした水での中性子反応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3 本論文の目的と構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3.1 本論文の目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3.2 本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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スーパーカミオカンデ検出器
2.1 検出原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 検出器のデザイン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1 内水槽・外水槽 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.2 20inch 光電子増倍管 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.3 純水系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3 データ収集システム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.1 DAQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.2 ソフトウェアトリガー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4 SKGd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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3

中性子検出
3.1 観測したい事象と観測方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1 観測したい事象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 中性子検出アルゴリズム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1 クラスター探索 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.2 中性子候補の選別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 中性子タグ効率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4 検出器シミュレーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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4

Am/Be 線源を用いたデータの取得
4.1 Am/Be 線源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2 データ取得 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3 データの処理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1 先発事象の選別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.2 中性子候補の選別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.4 データと MC の違い . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.4.1 MC とデータで中性子タグ効率が異なる要因 . . . . . . . . . . . . .

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MC にジオメトリを導入した影響の評価
5.1 先行研究からの MC の変更点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2 物理プロセスの追跡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1 結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2 中性子タグ効率への影響 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.3 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3 中性子タグアルゴリズムを含めた中性子タグ効率の評価 . . . . . . . . . . .
5.3.1 イベントの選別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.2 評価方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.3 結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.4 まとめと考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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6

ジオメトリの配置を変えたデータの取得
6.1 実験の設定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.1 実験装置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.2 MC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.3 事象の選別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2 MC の規格化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3 先発事象の分布と中性子タグ効率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4 中性子候補の有無による先発事象の分類 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5 捕獲時間を利用した先発事象の分類 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.6 中性子候補の分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7 まとめと展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7.1 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7.2 展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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7

まとめと課題60
7.1 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
7.2 課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

A BGO の内部および環境バックグラウンド

63

B SK 検出器の応答を含まないシミュレーション

64

参考文献

64

4

図目次
2.1

SK 検出器 [1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2

スーパーモジュール [1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.350cm PMT[1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.4

ガドリニウム導入システム [2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

4.1

9

4.2

Am/Be 線源および BGO 結晶 [4] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.3

BGO 結晶 [5] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.4

Am/Be 線源と BGO およびアクリルケース . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.5

中性子タグ効率 (左図) とデータと MC の中性子タグ効率の違いの違い (右Be(α, n) 反応で放出される中性子のエネルギー分布 [3] . . . . . . . . . . . 25

図)。左図では緑が MC、青がデータに対応する。[4] . . . . . . . . . . . . . 29

5.1

シミュレーションに導入したジオメトリ。赤が Am/Be 線源の容器で青がAm/Be 線源の容器を収納するための空間である。青線の内側の領域は水で満たされている。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5.2

Am/Be 線源から中性子捕獲の起こった場所までの距離。図は面積で規格化されている. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

6.1

実験装置の模式図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

6.2

実験装置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

6.3

MC の模式図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 476.4

総電荷量 (dz=0 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 506.5

総電荷量 (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

6.6

4.4 MeVγ+中性子 (dz=0 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

6.7

4.4 MeVγ+中性子 (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

6.8

γ 線を伴わない中性子 (dz=0 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

6.9

γ 線を伴わない中性子 (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

6.10 中性子候補あり (dz=0 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.11 中性子候補なし (dz=0 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

5

6.12 中性子候補あり (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
6.13 中性子候補なし (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
6.14 中性子捕獲時間 (dz=0 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.15 中性子捕獲時間 (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.16 総電荷量分布 (dz=0 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.17 総電荷量分布 (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.18 FV z 方向 (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6.19 FV 直径方向 (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6.20 Distance (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
6.21 BSgood(dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
6.22 BSdirks (dz=-11.5 cm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
6.23 BSenergy(dz=-11.5 cm). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

A.1 BGO のみのデータと通常のデータの比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

6

表目次
2.1

ソフトウェアトリガータイプの一覧 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4.1

Am/Be 線源の強度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.2

本研究に用いたデータセット

4.3

先行研究における Center での中性子捕獲効率 . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1

先発事象が観測された場合に中性子がそれぞれのジオメトリで失われる割. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

合 (4.4MeVγ+中性子)1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

5.2

先発事象が観測された場合に中性子がそれぞれのジオメトリで失われる割合 (γ 線を伴わない中性子)2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

5.3

中性子捕獲の γ 線が BGO にあたる確率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

5.4

先発事象の選別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

5.5

中性子捕獲時間 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

5.6

中性子タグ効率（捕獲時定数をフリーで Fit した） . . . . . . . . . . . . . 41

5.7

中性子タグ効率 (捕獲時定数を 204.8 µs で固定) . . . . . . . . . . . . . . . 42

6.1

SHE および AFT の数とレート . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

6.2

先発事象数

6.3

中性子タグ効率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

6.4

線源強度の比を 1:1 に変更した中性子タグ効率 . . . . . . . . . . . . . . . . 53

6.5

中性子捕獲を用いて統計的にバックグラウンドを差し引いたヒストグラム. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50の 950〜1200 p.e に含まれる事象数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

B.1 中性子がそれぞれのジオメトリで失われる割合 . . . . . . . . . . . . . . . . 64
B.2 中性子捕獲後に γ 線が BGO にあたる . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

7

1

序論

1.1

超新星爆発

恒星の進化は現代宇宙論の基礎をなす理論の一つであるが、まだ残っている課題も多い。その中で恒星の進化の最後、つまり恒星の死は最も大きな課題の一つとして残っている。この謎を解き明かすことは恒星の進化論の完成だけではなく、その他の物理的な知見を多く得ることにつながる。

1.1.1

超新星爆発とは太陽質量の 8 倍以上の質量をもつ星は爆発によってその生涯を終える。この爆発は超新星爆発と呼ばれる。超新星爆発は、一つの銀河系内で 100 年に数回発生すると言われている。超新星爆発のプロセスはまだ未知の部分が多く残っている。
超新星はスペクトルの特徴によっていくつかに分類される。まず、スペクトルに水素の吸収線がみれるかどうかで大きく二つに分類される。水素線がないスペクトルの超新星を

I 型、水素線があるスペクトルの超新星を II 型と呼ぶ。水素線のスペクトラムがない超新星のうちケイ素線スペクトラムがあるものを Ia 型、ヘリウム線スペクトラムがあるもの
を Ib 型、どちらも含まないものを Ic 型と呼ぶ。超新星爆発のエネルギー源として考えられるのは核エネルギーと重力エネルギーであり、Ia 型の超新星は核エネルギーを利用した爆発であり、それ以外の型は重力エネルギーを利用した爆発である。

1.1.2

超新星爆発とニュートリノ

重力型超新星爆発においてはニュートリノは特別な位置を占めている。重力崩壊を開始する発端の一つは電子型ニュートリノの放出であるし、同反応で物質を中性子化し中性子星の形成へと向かわせる。また、重力崩壊により放出される重力エネルギーの 99 % は
ニュートリノが運び出す。ニュートリノと物質の相互作用は弱い相互作用に限られるため、透過性が高い。そのため電磁波による観測では手に入れることが難しい超新星の高密

8

度のコアの情報を直接届けてくれる。このような意味で超新星爆発の理解のためにニュートリノの観測は重要である。

1.1.3

超新星背景ニュートリノ

大マゼラン星雲で発生した SN1987A からニュートリノが検出されて以来、ニュートリ
ノは宇宙を研究するための重要なツールとして利用されている。しかし、我々の銀河系で予想される超新星爆発が 100 年に 3 個と非常に少ないため、SN1987 以降のニュートリノ
バーストは検出されていない。しかし、ニュートリノは物質と弱い相互作用しかしないので過去の超新星爆発から放出されたニュートリノは現在も存在しているはずである。そのようなニュートリノは理論的に予測されていて超新星背景ニュートリノと呼ばれている。

1.2

水中でのニュートリノ相互作用に伴う中性子

1.2.1

SK 検出器内での中性子生成

水をターゲットにしたニュートリノ相互作用に伴う中性子は、ニュートリノ振動の測定や SRN 探索といった様々な物理解析に置いて重要な位置を占めることが期待されている。実際、SK-Gd では中性子の利用した解析が計画されている。
水中でニュートリノ相互作用が起こった時に、相互作用に伴って一つまたは複数の中性子が生成される。中性子は三つの過程で生成される。

1 次ニュートリノ核子相互作用
水中でニュートリノおよび反ニュートリノは以下のような CC 反応をする。ニュー
トリノは陽子を生成して、反ニュートリノは中性子を生成する。

ν̄l + p −−→ l+ + n
νl + n −−→ l− + p

9ハドロン終状態相互作用

1 次相互作用で生成された陽子や荷電 π 中間子などのハドロンが原子核を脱出する
前に原子核内で相互作用する。
ハドロン 2 次相互作用
標的原子核を離れたハドロンが他の原子核と相互作用する。
これらの相互作用で生成された中性子は、原子核によって捕獲される。原子核捕獲反応
では γ 線の放出を伴うので、この γ 線を検出することで中性子をタグすることができる。

1.2.2

Gd を溶かした水での中性子反応

中性子は電荷を持たないためクーロン相互作用は起こらない。数 fm 程度の極めて近い
原子核と強い相互作用を起こすのみである。したがって、他の同程度の質量をもつ荷電粒子に比べて透過性が高い。中性子の反応はその運動エネルギーによって分類される。SK
で観測される中性子の多くは以下の二つに分類される。
熱中性子 (0.025 eV 程度)
熱中性子は 0.025 eV 程度の運動エネルギーをもつ中性子のことで、290 K 付近ではマクスウェルボルツマン分布に従う。SK 検出器ではこのエネルギー帯の中性子が実用的に利用できる最低のエネルギーである。
高速中性子 (1∼20 MeV)
高速中性子は 1 20 MeV 程度のエネルギーをもつ中性子である。このエネルギー帯の中性子は核分裂や宇宙線による核破砕で生成されるものが多い。高エネルギーのハドロン散乱による中性子の多くは高速中性子に分類される。
中性子が衝突係数の小さい原子核と衝突すると、原子核内で何度も相互作用をした後原
子核内で静止する。複合核に中性子が持ち込んだ余剰のエネルギーは、多くの核子に分け与えられるため特定の核子が高いエネルギーを持つ確率は低い。

SK 検出器内で発生した中性子は、物質の原子核と直接反応および複合核反応を起こす。
純水中での最も支配的な反応は自由陽子との p(n,n)p 反応である。SK 検出器内で中性子10

は p(n,n)p 反応により数 µs 以内に熱中性子領域まで急速に減速される。減速された中性
子はほとんどの場合 p(n,γ)d 反応で陽子に捕獲される。このとき 2.2 MeV の単色 γ 線が一本放出される。また、少量の Gd を溶かしている場合には 1H や 16O よりも高い吸収断面積を持っているため、Gd は熱中性子の一部を捕獲する。Gd(n,γ)Gd 反応は複合核反応の一種であり、熱平衡にある複合核が複数の γ 線を放出して脱励起する。最も大きい吸収
反応断面積をもつ 157Gd では放出されるエネルギーの合計は 7.94 MeV になる。

1.3

本論文の目的と構成

1.3.1

本論文の目的

中性子事象の理解の検証のため BGO トリガー付き Am/Be 線源を用いた校正データの取得を行なっている。先行研究でこの校正データの取得に関してデータと MC の中性子
タグ効率を比較すると相対比で 10% の違いがあることがわかっている。この違いを理解して中性子タグ効率の誤差の低減を目指すことが本研究の目標である。データと MC の
中性子タグ効率の違いを低減することは超新星背景ニュートリノのバックグラウンドの
系統誤差の低減と深く関連する。例えば SKGd で大気ニュートリノの NCQE 反応がバッ
クグラウンドになるのだが、その系統誤差を 10% 程度まで低減できた場合には、中性子タグ効率の系統誤差も 10% よりよい精度で理解されている必要がある。それを実現するために本研究を行なった。

1.3.2

本論文の構成Am/Be 線源を用いた校正データの取得に関して純水の時期から見られていたデータとMC の中性子タグ効率の違いは、SKGd への移行に際して解決しておきたい問題である。
Am/Be 線源を用いた校正データの取得とそこでみられるデータと MC の違いを説明をするための事前準備として、2 章及び 3 章で SK 検出器と中性子検出、検出器シミュレーショ
ンに関しての概要を説明する。その後、4 章で Am/Be 線源を用いた校正データの取得およびデータと MC の中性子タグ効率の違いに関して言及して、データと MC の中性子タ
グ効率の大きな要因を列挙する。5 章では、そのひとつとして純水の時期の研究では MC

11

に Am/Be 線源装置のジオメトリが導入されていないことに注目して、この影響を評価するためにまず新しく MC に導入する Am/Be 線源装置と中性子の物理プロセスを調べることで評価を行った。また、SK の共同研究者によって新たにジオメトリを導入した検出器
シミュレーションが用意されたのでそれを用いて検出器の応答を含めたシミュレーショ
ンを行った。しかし、ジオメトリを導入した影響はデータと MC の違いを全てを説明しなかった。そのため 6 章では新しく導入したジオメトリの中で最も影響が大きそうな BGO
を Am/Be 線源から距離を離したデータを取ることで中性子が BGO に直接当たるような事象を減らすデータを取得した結果を示す。

12

スーパーカミオカンデ検出器

2スーパーカミオカンデ (SK) 検出器 [1, 4] は岐阜県に位置する 50 kton の大きさをもつ水
チェレンコフ検出器である。SK 検出器は 50 kton の純水を蓄えるタンクとおよそ 13,000本の光電子増倍管（PMT）の 2 つの構成要素からなる。荷電粒子がタンク内に入ると、荷電粒子によりチェレンコフ光が放出され、PMT によって検出される。また、SK 検出器
は宇宙線ミューオンなどのバックグラウンドを減らすために神岡町池ノ山地下 1000 m に位置する。この章では検出原理および検出器のデザイン並びにデータ収集システムに関して説明する。

図 2.1: SK 検出器 [1]

2.1

検出原理

SK 検出器を含む水チェレンコフ検出器は、水中で放出されるチェレンコフ光を利用して荷電粒子を検出する。荷電粒子が媒体中を光の位相速度よりも速く通過すると円錐状に13

光を放出する。この過程をチェレンコフ放射と呼び、放出される光をチェレンコフ光という。チェレンコフ放射ではチェレンコフ角 θC は 2.1 の関係式を満たす。

cos θC =

1
nβ

(2.1)

ここで、n は媒体の屈折率、β = v/c、v は媒体中での荷電粒子の速度、c は真空中での光の速度である。電荷 z を持つ荷電粒子の単位波長あたりの単位移動距離あたりの放出光子数は 2.2 式によって求められる。

d2 N
2πz 2
= 2
dxdλ
λ

(
1−

1
n2 β 2)(2.2)

ここで、微細構造定数 α ∼ 1/137 である

2.2

検出器のデザイン

2.2.1

内水槽・外水槽

SK 検出器は、直径が 39 m、高さが 42 m のステンレンスでできた円筒型のタンクである。タンク内は 50 kton の水で満たされており、ステンレスでできた PMT を取り付けた構造により内水槽と外水槽に分かれている。また、内水槽と外水槽は光学的に分離されている。内水槽は 33.8 m の直径と 36.2 m の高さを持つ円筒型の領域で、メインの検出器として利用されている。内水槽を取り囲むようにしてある外水槽は円筒の殻の領域で、2m の厚さを持つ。外水槽は、宇宙線ミューオンなどの粒子を取り除く機能、周囲の岩石から発生する中性子やガンマ線に対する防壁としての機能がある。内水槽を定義する PMTを取り付けた構造は高さが 2.1 m、幅が 2.8 m、厚さが 0.55 m のスーパーモジュールと呼ばれるフレームで構成されている。それぞれのスーパーモジュールは ID 用に 12 個の20-inch PMT、OD 用に 2 個の 8-inch PMT が取り付けられている。この構造により内水槽には 11,146 個の 20-inch PMT が外水槽には 1,885 個の PMT が取り付けられている。

14

図 2.2: スーパーモジュール [1]152.2.220inch 光電子増倍管

ID PMT は 50cm の浜松ホトニクス R3600PMT(図 2.3) を使用しています。光電面にはチェレンコフ光の波長に合わせたバイアルカリ (Sb-K-Cs) が塗布されている。

図 2.3: 50cm PMT[1]感度の範囲は 280 nm〜660 nm である。最大量子効率 (QE) は λ = 380 nm で 21 % である。第一ダイノードでの平均収集効率は 70 % で、PMT の表面全体で ±7 % の間で収まっている。ダイノードの構造はベネチアンブラインド方式が採用されており、ゲインは 1700
〜2000 V の高電圧で 1 × 107 となっている。光電子信号の時間的広がりはおよそ 2.2 ns である。PMT のヒットは 0.25 p.e に相当する以上の電荷が蓄えられた場合に単一パルスとして定義される。このときの平均的なダークヒットレートは 3 kHz であることが知られ
ている。

2.2.3

純水系

鉱山の地下水は 50 kton の水を SK 検出器へ供給している。小さな埃、イオン、放射性同位体やバクテリアなどの不純物が地下水には含まれている。これらの不純物はチェレ
ンコフ光が検出器の PMT に届く前に減衰させる。加えて、特に Rn や Ra などの放射線同位体はノイズを増やしたり、中性子の (n,γ) 反応のような低エネルギーのイベントと区別することが難しい事象を発生させる場合がある。これらの理由から地下水は純化され、16

可能な限りきれいで透明な状態に保たれている必要がある。SK 検出器の純化システムのプロセスは以下のようである。

1. 水フィルターを用いて水中の大きな粒子を取り除く。
2. 熱交換器で水を 13 度まで冷却し、PMT のダークノイズの変動およびバクテリアの増殖を防ぐ。

3. イオン交換樹脂を用いて金属イオンを取り除く。
4. UV ライトを用いて水中のバクテリアを死滅させる。
5. 後の工程の Rn を除去する能力を高めるために、Rn を含まない空気を水に溶解させる。

6. 分子量 100 までの有機化合物を高性能な膜を用いて取り除く。
7. 溶解した Rn と酸素ガスを真空脱ガス装置で除去する
8. イオン交換樹脂を用いて純水中に溶けているイオンを選択的に取り除く。
9. ウルトラフィルターで 10 nm 以下の微粒子を除去する。
10. 残った Rn と水中に溶け込んだ酸素を膜式脱気装置で除去する。
これらの浄化処理により、ラドン濃度は 10−3 Bq/m3 のレベルにまで抑えられる。

2.3

データ収集システム

2.3.1

DAQ

入射してきた光子によって PMT 内に光電子が発生すると、光電子は PMT 内のダイノードで増幅されてアナログ信号として出力される。このアナログ信号は QTC に送られる。

PMT からの信号が QTC に内蔵された識別器の閾値を超える (以降「hit」とよぶ) と QTCはその後 400 ns の間信号の電荷を積分し、始まりの時間が入力信号が閾値を超えた時間に対応し、幅が入力信号の積分電荷に比例した方形波パルスを生成する。QTC は入力信17

号を 400 ns かけて積分を行なった後、〜400 ns かけて積分した電荷を定常電流を放出するので 1 hit を処理するのに合計 900 ns 必要とする。QTC の出力パルスは TDC でデジタル化され、高いレートでデータを転送できるイーサネットで読み出しのためのフロントエ
ンド PC に送られる。
フロントエンド PC は 20 台あり、内水槽と外水槽のデジタル化された全ての hit 情報を収集する。それぞれのフロントエンド PC はフロントエンド QBEE(QTC-Based Electronics

with Ethernet) からデジタル化された PMT の hit 情報を収集し、hit 情報を時間順に並び変える。全てのフロントエンド PC の時間順に並び替えられた hit 情報は、Merger PC と呼ばれる他の PC 群に送られて、時間順の hit 情報のリストが作成される。このリストを用いて、Merger PC は 200 ns の時間窓の hit 数として定義される N200 と呼ばれる変数を用いたソフトウェアトリガーを適用してイベントの選別を行う。N200 がトリガーの閾値を超えると、イベントの候補を選別するためのトリガーが発行される。各イベント候補に関して、トリガーが発行された時点を中心に時間窓が定義され、その窓内の全ての hit 情報が 1 台の Organizer PC に集められる。Organizer PC は全イベント候補を Marger PC
から集め、ディスクに記録する。このディスクに記録されたデータが物理解析に用いら
れる。

2.3.2

ソフトウェアトリガー

各イベントトリガータイプの閾値とタイムウィンドウの幅 [6] は表 2.3.2 にまとめられる。

表 2.1: ソフトウェアトリガータイプの一覧
トリガータイプ閾値 hit/200 [ns] 時間窓の幅 [µs]Special High Energy (SHE) 58
High Energy (HE)50
Low Energy (LE)47
Super Low Energy (SLE) 31
Outer Detector (OD)
22(in OD)[-5, +35][-5, +35][-5, +35][-0.5, +1.0][-5, +35]

SHE トリガーに限り、(n,γ) 反応を探すための AFT と呼ばれるフラグを付属して持つ。
SHE がトリガーすると自動的に AFT のフラグが立つようになっている。ただし、データ18

転送量の問題で全ての SHE に AFT が付属するわけではない。20 ms のブロック内では

AFT トリガーは一回のみ立つようになっている。AFT のフラグが立つと+35 µs〜+835(SKGd では+535) µs の hit 情報が全て記録される。したがって、SHE が立った時間から-5〜+835(SKGd では+535) µs の間の中性子信号の探索が可能になる。

2.4

SKGd

2020 年 7 月 14 日から 2020 年 8 月 17 日にかけて専用の溶解装置を介して 13 ton のGd2 (SO4 )3 · 8H2 O が SK 検出器のタンクに投入された。この量はタンク内の 50 kton の純水に溶解した Gd2 (SO4 )3 · 8H2 O の濃度で 0.026 % に相当する。
純水の時の透過率を維持できるように Gd を導入する水純化および循環システム (図 2.4)が開発された [2]。このシステムでは Gd3+ および SO42− を除く不純物イオンを取り除く
ようなイオン交換膜が用いられる。Gd 導入時期には純水は SK 検出器のタンクからこのシステムへ 60 ton/h 流出するように設定されている。このシステムへの流入は 48 ton/hと 12 ton/h に分けられる。後者には Gd2 (SO4 )3 · 8H2 O の粉末が溶解される。

19

図 2.4: ガドリニウム導入システム [2]Gd2 (SO4 )3 · 8H2 O の粉末はタンク内の Gd 濃度を効率的に均一化するためにタンク下部に Gd を溶解した水を注入し、上部から純水を除去した。この方法を実現するために給水温度の制御とタンクの各出入口での水流の調整が行われた。

20

3

中性子検出

3.1

観測したい事象と観測方法

3.1.1

観測したい事象

SK 検出器で発生した中性子のほとんどは、エネルギーを失いタンク内の原子核に吸収される。中性子を吸収した原子核は脱励起して、一定のエネルギーを持つガンマ線を 1 本
または複数放出する。これらのガンマ線は一定以上のエネルギを持つ場合に束縛電子と散乱し、チェレンコフ光を発生させる。このような信号を中性子信号と呼ぶことにする。

SK 検出器ではまず数 MeV〜数 GeV 程度のニュートリノ反応により生成された荷電粒子によって SHE がトリガーされる。SHE トリガーが立った時間を 0 として-5〜835(SKGd
では 535) µs の範囲の Hit 情報が記録される。中性子タグアルゴリズムをこの範囲に適用することで中性子信号の探索をおこなう。

SKGd 以前の SK 検出器のタンク中での中性子の捕獲は p(n,γ)d 反応である。p(n,γ)d 反
応では 2.2 MeV の γ 線が一本放出される。SKGd 以降では中性子は p(n,γ)d 反応に加えてGd(n,γ)Gd 反応で捕獲される。Gd(n,γ)Gd 反応では複数の γ 線を放出する。放出された
γ 線のエネルギーの合計は〜8MeV 程度である。

3.2

中性子検出アルゴリズム

中性子検出アルゴリズムは二つの段階に分けられる。初めのステップは中性子信号の候
補を取り出すことである。AFT を付属する SHE では-5〜835 (SKGd では 535) µs の Hit
情報が全て記録される。Hit 数の情報をもとに中性子信号となりうるような Hit のクラス
ターを探索する。次のステップは中性子信号の候補となった事象の選別である。いくつかの変数を用いて中性子信号と偶発的なノイズヒットを選別する。

21

3.2.1クラスター探索

中性子検出アルゴリズムの初めのステップは、Hit 情報に基づいて中性子信号を選び出すことである。初めの SHE トリガーの後から、0µs から 835 (SKGd では 535)µs までの間を 200 ns のタイムウィンドウをスライドさせていき、中性子の候補を探索する。200 nsのタイムウィンドウの Hit 数の変数を N200 とすると、以下の条件を満たすような Hit のク
ラスターを中性子信号の候補として選択する。

• N200 > 25
• N200 < 200
二つ目の条件は宇宙線ミューオンの崩壊のような高エネルギーの事象を取り除くことが目的である。

3.2.2

中性子候補の選別

クラスターの探索によって中性子候補が選ばれると、事象の再構成を行う。標準的な低エネルギー再構成ツールとして BONSAI と呼ばれるものがある。BONSAI の再構成では

1.3 µs のタイムウィンドウの PMT の Hit のタイミング情報から位置を推定する。
再構成された情報をもとに最終的な中性子候補の絞り込みを行う。この絞り込みにはいくつか方法があるがカットによる選別を採用した。カットに用いた変数および条件は 4章で説明する。

3.3

中性子タグ効率

SK 検出器内で中性子捕獲事象が起こったときに中性子信号が観測される割合として定義する中性子タグ効率は式 3.1 で定義される。中性子タグ効率は、SK 検出器の性能と中性子検出アルゴリズムの性能によって決定される。

中性子タグ効率 =中性子としてタグされた候補数
先発事象数

22

(3.1)

3.4

検出器シミュレーション

原子核から放出されたレプトンやハドロン中性に対する SK 検出器の応答をシミュレー
トするために SKG4 と呼ばれる GEANT4 をベースとした MC が用意されている。このMC ではチェレンコフ光に対する光電子増倍管の応答およびエレクトロニクスが含まれている。また、水の特性などのパラメータは様々な校正データを使用して調整される。SKG4の出力は実データと同じフォーマットを含むので実データと同様な解析が可能になっている。また、SKG4 では Gd(n,γ)Gd のモデルとして ANNRI-Gd[7, 8] モデルを採用している。

23

Am/Be 線源を用いたデータの取得

4

中性子の検出効率は、SK 検出器の物理的性能と中性子タグアルゴリズムの性能で決定される。中性子タグアルゴリズムの評価はシミュレーションを用いて行われるが、このシミュレーションが実際に検出器の応答を再現していることが示されなければならない。従来からの手法として SK 検出器のタンク内によく理解されている線源を入れて、データとMC を比較するという手法がある。この手法に従って、中性子タグアルゴリズムをデータと MC の両方に適用して中性子検出効率を比較する。

4.1

Am/Be 線源

SK 実験では中性子線源として Americium-Beryllium(Am/Be) 線源を採用している。Am/Be
線源に含まれる 241Am は α 線を放出し、放出された α 線は 9Be と反応する。この反応によって 4.4 MeVγ 線と中性子が生成される。α 線と 9Be の反応は以下のようである。

α + 9Be −−→ ∗12C + n
∗12

C −−→

(4.1)
12

C + γ (4.4 MeV)

または、

α + 9Be −−→ 12C + n (groundstate)(4.2)

共同研究者による Ge 検出器を用いたテーブルトップ実験の結果と SK でのランダムトリ
ガーデータの解析から本研究で用いる Am/Be 線源からの 4.4 MeVγ 線の強度は 121±8Hz前後と予測されている。また、γ 線を伴わない中性子といった場合には基底状態とペアになるものをいう。これは本研究で用いる線源では第２励起状態以降とペアになる中性子はほとんど発生しないと予測されているからである。基底状態とペアになる中性子と 4.4

MeVγ 線の強度の比は文献 [9] および ISO8529-1 から 1:2 と予測されているので γ 線を伴わない中性子の強度は 60 Hz としている。本研究で用いる 4.4 MeVγ 線を伴う中性子と γ線を伴わない中性子の強度を表 4.1 にまとめた。γ 線を伴わない中性子には最大 +100%程度の誤差が考えられる。これは、ないと仮定している第 2 励起状態以降とペアになる

24

中性子が存在すると+100 % ほど γ 線を伴わない中性子が増えると考えられているためである。
表 4.1: Am/Be 線源の強度
中性子のタイプ
強度

4.4 MeVγ 線を伴う
4.4 MeVγ 線を伴わない

121 ±8 Hz
60〜120 Hz

また、α 線と発生する中性子のエネルギーの分布は図 4.1 のようである。

図 4.1: 9Be(α, n) 反応で放出される中性子のエネルギー分布 [3]本キャリブレーションでは Am/Be 線源を BGO 結晶シンチレータに組み込んでいる。

4.4 MeV の γ 線事象がシンチレーションを起こすことで中性子の放出をタグすることができる。図 4.2 および 4.3 は本実験で用いる BGO 結晶と Am/Be 線源である。また、Am/Beを用いた校正データの取得ではデータ転送量の問題で SHE の閾値を 60 Hit または 100 Hit
まで引き上げている。

25

図 4.2: Am/Be 線源および BGO 結晶 [4]図 4.3: BGO 結晶 [5]26図 4.4: Am/Be 線源と BGO およびアクリルケース

4.2

データ取得

SK 検出器の座標系としてタンクの中心を原点としてタンクの上方向を z 軸の正方向とする。このとき Am/Be 線源のデータ取得は SK 検出器のタンク内の Center：(35.3, -70.7,0) cm、Z=+15 m：(35.3, -70.7, 1500.0) cm、y=-12 m：(35.3, -1201.9, 0) cm の 3 つのポ
イントで取得される。異なる場所でのデータ取得はタンク内での場所依存性を測定するためである。本研究で用いたデータセットを表 4.2 にまとめた。
表 4.2: 本研究に用いたデータセット
日付

Run 番号

2020/1/9
2021/1/21
2021/1/22
2021/10/26
2021/12/9

82406
85615
85628
86373
86465

4.3

データの処理4.3.1

先発事象の選別位置

SK のフェイズ

Center 純水の時期のデータ
Center SKGd の時期のデータ
Center SKGd の時期のデータ
Center SKGd の時期のデータ
Center SGGd の時期のデータ

4.4 MeV の γ 線による先発事象の選別は以下のようである。
27

閾値

100
60
60
100
100

1. SHE イベントの中で AFT を持つものを選択する。
2. 総電荷量を用いた 4.4 MeV のイベントを選択する。(例：純水の場合 850〜1100 p.e)
3. OD の Hit 数が 10 未満のイベントを選択する。
4. 前の SHE イベントから 1 ms 以上離れているイベントを選択する。
第 1 の選別は遅延中性子を+835 µs(SK-Gd の場合は+535 µs) まで確実に探索できるよ
うにするためのものである。この選別はデータにのみ適用され、MC には適用されない。
これは MC では必ず SHE+AFT となっているためである。第 2 の選別は 4.4 MeVγ 線のシンチレーションによって生じるイベントを選択するためのものである。第 3 の選別はOD イベントを取り除くためであり、最後の選別は前の先発事象からの遅延中性子の混入を避けることが目的がある。この選別もデータにのみ適用されるのもので MC には適用
されない。

4.3.2

中性子候補の選別

中性子候補の選別に関して本研究ではカットによる選別を採用している。カットに用いる最初の変数は ReconCT である。ReconCT は SHE がトリガーされた時間から再構成された事象までの時間として定義される。この選別はシンチレーション光の残光の影響を取り除くことが目的であり、ReconCT が一定の時間以内にあるものは除去する。次に PMTや岩盤からの放射線によるバックグラウンドを取り除くため SK 検出器の有効体積による選別を行う。また、先発事象と無関係な候補を取り除くために先発事象からの距離が一定以下であるものを選ぶ。Am/Be 線源を用いた校正データの取得においては BGO の中心
を先発事象の場所としている。特に Am/Be 線源からの距離を特に Distance と呼ぶこととする。シンチレーション光による事象を取り除くために BSgood と BSdirks と呼ばれる変数を用いる。BSgood は再構成の質を表すパラメータである。再構成の質が良いほど 1に近い値となり、質の良いイベントを選択することで例えば PMT のフラッシュのようなバックグラウンドを取り除くことができる。BSdirks は Kolmogorov-Smirnov 検定で得られるパラメータである。このパラメータは、Hit した PMT が再構成された粒子方向に一28様に分布されている場合に 1 に近い値になる。シンチレーションによる事象を取り除き、チェレンコフ光による信号を選びたいので BSdirks が一定以下のものを選択する。最後にBSenergy と呼ばれる変数を用いたカットを行う。BSenergy は再構成された事象のエネル
ギーである。この選別は低エネルギーのバックグランドを取り除くことが目的である。

4.4

データと MC の違い

先行研究 [4] において MC とデータの中性子タグ効率では相対比で 10 % 程度の違い (図4.5) がある。ただ、先行研究の中性子検出効率は本論文で述べているカットを用いた中性子検出アルゴリズムを利用したものではなく、別の中性子検出アルゴリズムを使ったものである。したがって、この中性子タグ効率は本論文で得られている中性子タグ効率とは直接比較することはできない。

図 4.5: 中性子タグ効率 (左図) とデータと MC の中性子タグ効率の違いの違い (右図)。左
図では緑が MC、青がデータに対応する。[4]図 4.5 から読み取った Center における中性子タグ効率を表 4.3 にまとめた。
表 4.3: 先行研究における Center での中性子捕獲効率タイプ

中性子タグ効率(Data-MC)/MC

Data
MC

21.1 ± 0.3 %23.1 ± 0.3 %−−9 ± 2 %先行研究におけるデータと MC の中性子タグ効率の違いを理解することで、中性子検出効率の精度を改善することが本研究の最終的な目標である。

29

4.4.1

MC とデータで中性子タグ効率が異なる要因

MC とデータで中性子タグ効率が異なる要因として考えらえるものを以下に挙げた。
ジオメトリの再現
先行研究の MC には実験で用いた Am/Be 線源の容器、BGO およびアクリルケースのジオメトリ（以降これらをまとめて単にジオメトリと呼ぶ）が導入されていない。
この場合中性子がジオメトリと反応することで中性子が失われる事象と中性子とジオメトリとの反応によって SHE がトリガーされる影響を MC で考慮できていない。
このことによって MC と比較してデータでタグ効率が低くなっている可能性がある。
また、SKGd では Gd(n,γ)Gd の γ 線が BGO を発光させる影響を無視することができない影響を与えることが考えられる。

Am/Be 線源の強度
Am/Be 線源の強度に関していくつか仮定を置いている。中性子タグ効率に影響を与えると考えられるのは 4.4MeVγ 線を伴う中性子と γ 線を伴わない中性子の強度が 2:1 であるという仮定である。γ 線を伴わないような中性子の場合には、中性子と原子核の反応によって γ を放出して SHE をトリガーするが、4.4 MeVγ 線+中性子の場合に比べて中性子タグ効率が悪い。したがって、正しい強度の比を用いなければ正しい中性子タグ効率を評価することはできない。
内部および環境バックグラウンド

BGO の内部バックグランドや環境のバックグラウンドが SHE をトリガーすること
で偽の先発事象となる可能性がある。
物理モデル
中性子と物質の物理モデルが適切でない可能性がある。特に高速中性子と水や BGOの反応断面積や発生する γ 線のスペクトラムが現実を再現できていない場合には中性子タグ効率に影響を与える可能性がある。
パイルアップ

MC ではそれぞれの事象を個別にシミュレーションしているため、Am/Be 線源に由30

来するイベントが重なる影響を考慮できていない。
ここで列挙した中でデータと MC の中性子タグ効率の違いを理解するために最も重要であると予想されるのは MC でジオメトリの再現がされていないことである。5 章で新し
く MC にジオメトリを導入することでデータと MC の中性子タグ効率を小さくする要因を探索し、その後中性子タグアルゴリズムを用いて中性子タグ効率を計算することでジオメトリを導入する事による影響を評価する。また、このとき Am/Be 線源の 4.4 MeVγ
線+中性子と γ 線を伴わない中性子の強度の比の不定性による中性子タグ効率への影響を見積もる。
内部および環境バックグラウンドに関して、BGO のみを SK 検出器に入れて取得したデータを解析することで見積もった。BGO の内部および環境バックグラウンドが先発事
象となる事象は確認されなかった。このことは Appendix.A で詳しく述べている。
なお、物理モデルやパイルアップの不定性は小さいと考えている。

6 章では Am/Be 線源と BGO の距離を離したデータを取得している。この場合、Am/Be
線源を BGO の中心に置いた通常の校正データとは物理モデルやパイルアップの影響が異なる。この２種類のデータから得られた分布を比較することでこれらに大きな違いや原因究明のヒントがないか探索している。

31

MC にジオメトリを導入した影響の評価

5

4 章で列挙したデータと MC で中性子タグ効率が異なる要因として考えられる中で、MCに Am/Be 線源の容器、BGO 結晶およびアクリルケースのジオメトリが導入されていなかったことが主な要因であることが先行研究で考えられている。
以降、Am/Be 線源の容器、BGO 結晶およびアクリルケースのジオメトリをまとめて
単にジオメトリと呼ぶ。MC に新しくジオメトリを導入した影響を 2 つの手法を用いて評価を行った。1 つ目は SK 検出全体をモデル化しないで Am/Be 線源と純水で構成される GEANT4 ベースのシミュレーションを用いた評価である。Am/Be 線源の容器およびBGO 結晶を導入した影響を Am/Be 線源の容器、BGO 結晶およびアクリルケースのジオ
メトリを純水中に配置したシミュレーションを用いて物理プロセスを中性子の飛跡に沿って追っていき、ジオメトリを導入した影響を評価した。このことに関して Appendix.B で述べる。2 つ目は、共同研究者によって新しく用意された Am/Be 線源の容器や BGO 等を含む SK 検出器全体をモデル化したシミュレーションを利用した研究である。このシミュ
レーションを用いてより実験に近い設定で物理プロセスを追っていき、データと MC の
中性子タグ効率の違いを説明するような事象を探索した。また、中性子タグアルゴリズムまで含めた解析を行ってデータと MC の中性子タグ効率の違いの評価を行った。

5.1

先行研究からの MC の変更点

先行研究 [4] とは検出器シミュレーションがいくつか変更されている。先行研究ではGeant3 をベースとした検出器シミュレーションが用いられている。ただし、中性子の発生から捕獲までは Geant4 をベースとしたシミュレーションを用いている。新しく用意された検出器シミュレーションは全て Geant4 をベースとしたシミュレーションである。また、新しい MC ではジオメトリが導入されていて、以前のシミュレーションでは再現されていなかった γ 線および中性子とジオメトリの反応を BGO のシンチレーションを含めて再現されている。
導入されたジオメトリは図 5.1 のようである。今回導入されたジオメトリではワイヤーやネジ等の一部の部品は再現されていない。また、本研究では Am/Be 線源の容器の中心32

から 4.4 MeVγ 線および中性子を相関なく一様等方に発生させていて、Am/Be 線源の反応は再現されていない。

図 5.1: シミュレーションに導入したジオメトリ。赤が Am/Be 線源の容器で青が Am/Be
線源の容器を収納するための空間である。青線の内側の領域は水で満たされている。
また、本研究ではバックグラウンドの付け方が標準的な方法と少し異なる。標準的な方法では粒子を発生させてから 18 µs まではシミュレーションでダークレートをつける。その後 835 µs(SKGd では 535 µs) まで実データを利用したダークレートをつける。しかし、本研究では 0 から 835 µs まで全てシミュレーションでダークレートを生成している。これは解析の手間を省くためである。この方法では MC で生成されるダークレートは PMTのダークレートのみを再現しているためランダムな放射線同位体によるバックグラウン
ドを再現されていないという欠点がある。しかし、このような事象は中性子タグアルゴリ
ズムで十分に取り除くことができると考えている。

33

5.2

物理プロセスの追跡

中性子タグアルゴリズムを用いて中性子タグ効率を計算する前に中性子のプロセスを追っていくことでジオメトリを導入することで MC の中性子タグ効率が小さくなるような事象の探索をおこなった。検出器シミュレーションを用いて 4.4MeVγ+中性子および

γ 線を伴わない中性子を発生させた。この章では中性子タグ効率を計算するときと同様に先発事象の総電荷量が 850〜1200 p.e の領域を選んでいる。これにより中性子タグアルゴ
リズムを計算する場合と同じ事象を選択することができる。新しくジオメトリを導入する事で MC の中性子タグ効率を下げる要因として、中性子がジオメトリとの反応で失われるために水中で捕獲されないこと、中性子捕獲による γ 線が BGO を発光させる事象があることが考えられる。この 2 つの要因に関して評価を行うために、それぞれ中性子が最終的に失われるプロセスおよびジオメトリと中性子捕獲による γ 線が BGO に当たる確率を
調べた。

5.2.1

結果

4.4MeVγ+中性子、γ 線を伴わない中性子をそれぞれ 500,000 回発生させるシミュレー
ションを実行し評価を行った。500,000 回のシミュレーションはデータ取得時間に換算しておよそ 90 分程度である。本来であればデータ取得の時間の 10 倍程度の統計を用意することが理想的ではあるが、500,000 回とした。このとき 4.4MeVγ+中性子、γ 線を伴わない中性子が先発事象として観測された事象数はそれぞれ 104151 事象と 10851 事象であった。また、4.4 MeVγ 線+中性子と γ 線を伴わない中性子の強度の比は 2:1 である。したがって、先発事象として選ばれるばれる 4.4MeVγ+中性子と γ 線を伴わない中性子の比はおよそ 20:1 である。したがって、以降 γ 線を伴わない中性子に関しての数字も記載する
が中性子タグ効率へ与える影響は小さいと考えられる。
まず、中性子が水中での中性子捕獲以外で失われる事象を評価するために中性子が最終的に失われるプロセスおよびジオメトリを調べた。中性子が失われるジオメトリとの反応として (n,α) 反応および (n,p) 反応のような非弾性散乱反応、中性子捕獲事象があることが確認できたので、先発事象が観測された場合に中性子がそれぞれのジオメトリで失われ34る割合を求めた。結果は表 5.1 および表 5.2 のようになった。ここでは (n,α) 反応および(n,p) 反応で失われる場合をまとめて非弾性散乱で失われると表現する。
表 5.1: 先発事象が観測された場合に中性子がそれぞれのジオメトリで失われる割合(4.4MeVγ+中性子)1
中性子が失われる事象

中性子が失われる事象/全先発事象数

Am/Be 線源との非弾性散乱
Am/Be 線源での中性子捕獲
BGO との非弾性散乱
BGO での中性子捕獲
アクリルケースとの非弾性散乱
アクリルケースでの中性子捕獲
水との非弾性散乱
水中での中性子捕獲
合計

0.17 ± 0.01 %0.08 ± 0.01 %0.13 ± 0.01 %1.22 ± 0.03 %0.008 ± 0.003 %0.28 ± 0.02 %0.81 ± 0.03 %97.30 ± 0.05 %100 %表 5.2: 先発事象が観測された場合に中性子がそれぞれのジオメトリで失われる割合 (γ 線を伴わない中性子)2
中性子が失われる事象

中性子が失われる事象/全先発事象数0.59 ± 0.07 %0.16 ± 0.04 %12.3 ± 0.3 %4.1 ± 0.2 %0.03 ± 0.02 %0.31 ± 0.05 %0.90 ± 0.09 %81.7 ± 0.4 %100.129 %Am/Be 線源との非弾性散乱
Am/Be 線源での中性子捕獲
BGO との非弾性散乱
BGO での中性子捕獲
アクリルケースとの非弾性散乱
アクリルケースでの中性子捕獲
水との非弾性散乱
水中での中性子捕獲
合計

表 5.1 と表 5.2 の 1 項目目から 6 項目目までを足し合わせると 4.4 MeVγ を伴う中性子と伴わない中性子がジオメトリとの反応で失われる割合はそれぞれ 1.89±0.04 %、17.5±0.4 %である。4.4 MeVγ 線+中性子の場合に比べて γ 線を伴わない中性子の場合の方がジオメ
1
4.4 MeVγ+中性子に関して合計を見ると最終的に中性子が失われる事象が表で挙げた事象で必要十分であることが確認できる。
2
γ 線を伴わない中性子では 100 % を超えている。これは 209Bi(n,2n) 反応で中性子が増えるためである。
この事象が γ 線を伴わない中性子のみの場合に起こるのは、4.4 MeVγ 線とペアになる中性子が 209Bi(n,2n)反応を起こすほど高い (> 7MeV 程度) のエネルギーを持たないためである。

35

トリとの反応で中性子が失われる割合は 9 倍ほど高くなっている。これは先発事象があることを条件として求めているためである。このため γ 線を伴わない中性子の強度が表 4.1より大きいとデータと MC の違いを小さくする。また、表の 5.1 と 5.2 の 3 項目目と 4 項目
目を足し合わせると中性子が BGO で失われる割合は 4.4 MeVγ を伴う中性子と伴わない中性子でそれぞれ合計 1.35 ± 0.03 %、16.4 ± 0.4 % である。前出のように中性子が BGOを含めたジオメトリとの反応で失われる割合はそれぞれ 1.89 ± 0.04 %、17.5 ± 0.4 % であるのでジオメトリで失われる割合のうち 4.4 MeVγ を伴う中性子では 7 割程度、γ 伴わない中性子では 9 割程度 BGO で失われていることが確認できる。
次に中性子捕獲による γ 線が BGO に当たる割合を調べた。先発事象が観測された場合に水中での中性子捕獲による γ 線が BGO に当たる確率を求めた。結果は表 5.3 である。

タイプ

表 5.3: 中性子捕獲の γ 線が BGO にあたる確率
中性子捕獲の γ 線が BGO にあたる事象数/水中での全中性子捕獲数2.58 ± 0.05 %3.9 ± 0.2 %4.4 MeVγ 線+中性子
γ 線を伴わない中性子

表 5.3 から中性子信号が BGO に当たることで失われる割合は γ 線を伴わない中性子の方が 2.5σ 程度で高くなっている。このため γ 線を伴わない中性子の強度が表 4.1 より大きいとデータと MC の違いを小さくする。中性子捕獲による γ 線が BGO に当たる割合が

γ 線を伴わない中性子の場合に高くなっているのは中性子のエネルギーの違いによるものであると考えられる。例えば O(n,n’) 反応のような一部の反応は 4.4 MeVγ とペアになる
中性子ではほとんど起こらない。そのため BGO で落とすエネルギーが γ 線を伴わない中性子の方が大きく、BGO の近くで捕獲されやすくなる可能性がある。4.4 MeVγ+中性子と γ 線を伴わない中性子で中性子捕獲された場所のヒストグラムを作成すると図 5.2 のようになった。

36

図 5.2: Am/Be 線源から中性子捕獲の起こった場所までの距離。図は面積で規格化されている
図から 4.4 MeVγ 線とペアになる中性子に比べて γ 線を伴わない中性子の方が捕獲されるまでの距離が短い。そのため γ 線を伴わない中性子の方が BGO に当たる確率は大きく
なる。

5.2.2

中性子タグ効率への影響

中性子がジオメトリとの反応で失われた場合と中性子捕獲による γ 線が BGO に当たった場合に中性子候補の信号が必ず失われると仮定して中性子タグ効率への影響を評価する。前のパラグラフから中性子がジオメトリとの反応で失われる確率は 4.4 MeVγ を伴う中性子と γ 線を伴わない中性子でそれぞれ合計 1.89 ± 0.04 %、17.5 ± 0.4 % である。また、中性子捕獲による γ 線が BGO に当たる割合はそれぞれ 2.58 ± 0.05 %、3.9 ± 0.4 %である。中性子タグ効率への影響は近似的にそれぞれの和で求めることができ、それぞれ

4.47 ± 0.06 % と 21.4 ± 0.4 % である。4.4MeVγ+中性子、γ 線を伴わない中性子が先発事象として観測された事象数はそれぞれ 104151 事象と 10851 事象であること、強度の比が 2:1 であることを考慮して加重平均をとると 5.3 ± 0.6 % となる。この値は中性子がジオメトリとの反応で失われた場合と中性子捕獲による γ 線が BGO に当たった場合に中性子候補の信号が必ず失われると仮定している。そのためこの値は最大値であり実際には影響はこの値より小さいことが予想される。

37

5.2.3

まとめ

物理プロセスを追っていきジオメトリを導入することで MC の中性子タグ効率を小さくなるような事象の探索を行った。このとき中性子がジオメトリと反応して失われる事象
および中性子捕獲による γ 線が BGO にあたる事象で中性子タグ効率を下げると考えた。
まず、先発事象が観測された場合に中性子が最終的に失われるプロセスおよびジオメト
リの割合を求めた。ジオメトリとの反応で失われる割合は 4.4 MeVγ 線+中性子の場合とγ 線を伴わない中性子の場合でそれぞれ 1.35 ± 0.03 %、16.4 ± 0.4 % であった。また、ジ
オメトリで失われる割合の中で BGO で失われる割合が 4.4 MeVγ 線+中性子の場合では7 割程度、γ 線を伴わない中性子では 9 割程度を占めている。
次に、先発事象が観測されたときに中性子捕獲による γ 線が BGO にあたる確率を求めた。4.4 MeVγ 線+中性子の場合と γ 線を伴わない中性子の場合でそれぞれ 2.58 ± 0.05 %、3.9 ± 0.4 % であった。
中性子がジオメトリと反応して失われる事象および中性子捕獲による γ 線が BGO にあたる事象で必ず中性子候補の信号が失われると仮定して中性子タグ効率への影響を見積もった。このとき、4.4 MeVγ 線+中性子の場合と γ 線を伴わない中性子の場合を線源の強度の比と先発事象として観測される割合を考慮して足し合わせて最終的な影響を見積もったところ 5.3 ± 0.6 % となった。この値は中性子がジオメトリと反応して失われる事
象および中性子捕獲による γ 線が BGO に当たる事象で必ず中性子候補の信号が失われると仮定していて、シミュレーション上で実際に中性子候補の信号が観測されないことを確認していない。したがって、この値は最大値であり小さくなる可能性がある。
中性子がジオメトリとの反応で失われることおよび中性子捕獲による γ 線が BGO に当たることで中性子候補の信号が失われることによる影響は先行研究にみられていた中性子タグ効率の最大半分程度説明するが全てを説明することはできないことがわかった。

5.3

中性子タグアルゴリズムを含めた中性子タグ効率の評価

前節では物理プロセスを追っていって、ジオメトリを導入することで中性子タグ効率を変化させる要因を探索した。ジオメトリを導入することで、中性子がジオメトリとの38

反応で失われる場合と中性子捕獲による γ 線が BGO に当たることでデータと MC の中性子タグ効率の違いを小さくすると考え、中性子タグ効率の影響を見積もった結果最大5.3 ± 0.6 % ほどデータと MC の違いを説明する可能性があることがわかった。この影響が中性子タグアルゴリズムを用いた解析で見られるか確認をする。
中性子タグアルゴリズムを用いた解析を行い、Am/Be 線源の容器、BGO およびアクリ
ルケースを導入することのよる中性子タグ効率の変化を評価した。本研究では先行研究[4] とは中性子タグアルゴリズムを含めた解析手法が異なる。そのため改めてジオメトリの有無による中性子タグ効率の比較を行うために改めて Am/Be 線源の容器、BGO およびアクリルケースのジオメトリを含まない検出器シミュレーションを用意した。このシ
ミュレーションは本研究で用いている検出器シミュレーションから Am/Be 線源の容器等のジオメトリを単に取り除いたものである。このシミュレーションでは 4.4 MeVγ 線を発生させていない。これは 4.4 MeVγ 線によるチェレンコフ光が中性子候補として観測されることを防ぐためである。データ、ジオメトリを導入した MC およびジオメトリを含まない MC で中性子タグ効率を計算して比較することでジオメトリを導入することによる
中性子タグ効率の変化を評価した。

5.3.1

イベントの選別

先発事象の選別を表 5.4 にまとめた。ジオメトリを導入していない MC では BGO の発光は再現されていないので発生させた中性子数を先発事象数とする。そのため先発事象の選別は行わない。

タイプ

表 5.4: 先発事象の選別
Data
MC（ジオメトリ有り） MC(ジオメトリ無し)

AFT + SHE⃝
総電荷量 [p.e]850−1100
OD Hit 数⃝
前の SHE から 1 ms 以上⃝

×850−1100
⃝
×

×
×
×
×

中性子候補の選別の条件は３つの場合に共通で以下のようである。それぞれの変数の定義は４章 3 節で述べている。

39

1. ReconCT < 4 µs
2. FV カット
3. Distance < 300 cm
4. BSgood > 0.4
5. BSdirks < 0.4
6. BSenergy > 2 MeV

5.3.2

評価方法

データでは MC では再現されていない先発事象とは独立な Am/Be 線源由来の 4.4 MeVγ
がチェレンコフ光を引き起こす事象が中性子候補として観測されたり、先発事象とは独立な中性子が観測されることがある。この影響を取り除くために式 5.1 で最終的に残った中性子候補の捕獲時間に Fitting を行う。

A exp(−t/τ ) + B(5.1)

ここで、τ は中性子の捕獲時定数である。実際にはこの Fitting 式を用いて見積もられたバックグラウンド数を考慮して中性子タグ効率は式 5.2 で計算される。

中性子タグ効率 =

5.3.3

タグされた中性子候補数 − バックグラウンド数
全先発事象数結果

初めに式 5.2 から中性子捕獲時間を計算した。結果は表 5.5 のようになった。

タイプ

表 5.5: 中性子捕獲時間
ngammanonly

Data
MC w/o BGO
MC w/ BGO−−
201±4 µs 209±5 µs
220±7 µs 189±19 µs
40

merge
202±11 µs
201±4 µs219±8 µs(5.2)

表 5.5 からデータとジオメトリを導入した MC では中性子捕獲時間はそれぞれ 202±11µs と 219±8 µs であるので 1σ 程度で一致する。また、ジオメトリを含まない MC では中性子捕獲時間は 201±4 µs であり、これはデータと 1σ 以内で一致する。一方でジオメトリを導入した MC とジオメトリを含まない MC では中性子捕獲時間を比較すると 2σ 程度の違いがみられる。この違いの原因究明はまだできていない。
次に中性子タグ効率を求めた。その結果は表 5.6 のようになった。
表 5.6: 中性子タグ効率（捕獲時定数をフリーで Fit した）タイプ
ngammanonly
merge(Data-MC)/MCData
MC w/o BGO
MC w/ BGO−−
10.1 ± 0.2 % 9.7 ± 0.2 %10.6 ± 0.3 % 7.9 ± 0.7 %8.8 ± 0.4 %10.1 ± 0.2 %10.5 ± 0.3 %−−13 ± 4 %−16 ± 5 %表 5.6 から中性子タグ効率はデータで 8.8 ± 0.4 %、ジオメトリを含まない MC で 10.1 ±0.2 % である。データとジオメトリを含まない MC は相対比で 13 ± 4 % の違いがある。
先行研究でみられていたデータと MC の中性子タグ効率の違いは表 4.3から 9 ± 2 % であった。データとジオメトリを含まない MC の中性子タグ効率の違いは中性子タグアル
ゴリズムや MC の違いを含む解析手法の違いによらず確認された。表 5.6 から最終的な中性子タグ効率を比較すると、ジオメトリを含まない MC で 10.1 ± 0.2 % であり、ジオメ
トリを導入した MC では 10.5 ± 0.3 % である。中性子タグ効率はジオメトリの有無で 1σ程度で一致した。この一致の解釈に関して以下で述べる。前節でジオメトリを導入する
ことで MC の中性子タグ効率は 5.3 ± 0.6 % 小さくなると予想した。この値 (5.3 ± 0.6 %)を 1 から引いた値をジオメトリを含まない MC の中性子タグ効率 10.1 ± 0.2 % にかけると9.6 ± 0.2 % となる。しかし、前出のようにジオメトリを導入した MC での中性子タグ効率
は 10.5 ± 0.3 % である。これは期待とは 2.5σ 程度で異なるが、前述のように 5.3 ± 0.6 %は最大の値であり、低減が保証されているものではない。したがって、この結果は必ずしも前節の結果と矛盾したものではない。
一方で γ 線を伴わない中性子に着目すると、中性子タグ効率はジオメトリを含まないMC で 9.7 ± 0.2 % とジオメトリを導入した MC で 7.9 ± 0.7 % であり相対比で 19 ± 7 %の違いがみられる。これはジオメトリの有無で中性子タグ効率の違いが見られないのは

41

4.4 MeVγ 線+中性子の場合に特有の原因である可能性がある。
また、ジオメトリの有無によらず γ 線を伴わない中性子の場合には 4.4 MeVγ+中性子の場合に比べて中性子タグ効率が小さい。このことから γ 線を伴わない中性子の 4.4 MeVγ+
中性子に対する比が大きくなるとデータと MC の違いを小さくすることが予想される。ただ、ジオメトリを導入した MC の中性子タグ効率を計算する際に 4.4 MeVγ+中性子と γ を伴わない中性子の比を 2:1 から 1:1 に変えた場合の MC の中性子タグ効率は 10.3 ± 0.4 %と計算されて、比を 2:1 としている場合の中性子タグ効率 10.5 ± 0.3 % と誤差の範囲で一致する。したがって、Am/Be 線源の強度の不定性が中性子タグ効率に与える影響はデータと MC の中性子タグ効率の違いを説明できるほど大きくない。
表 5.6 から最終的な中性子タグ効率を比較すると、ジオメトリを含まない MC で 10.1 ±0.2 % であり、ジオメトリを導入した MC では 10.5 ± 0.3 % である。前節でジオメトリを導入することで MC の中性子タグ効率は 5.3 ± 0.6 % 小さくなると予想したが、中性子タグ効率はジオメトリの有無で 1σ 程度で一致した。しかし、これは表 5.5 でみられた中性子捕獲時間の不定性によるものである可能性がある。そのため中性子捕獲時間を 204.8µs[10] に固定して中性子タグ効率を再計算した。結果は以下のようになった。
表 5.7: 中性子タグ効率 (捕獲時定数を 204.8 µs で固定)タイプ
ngammanonly
merge(Data-MC)/MCData
MC w/o BGO
MC w/ BGO−−
10.2 ± 0.1 % 9.6 ± 0.1 %10.2 ± 0.2 % 8.5 ± 0.5 %8.9 ± 0.3 %10.2 ± 0.1 %10.1 ± 0.2 %−−14 ± 4 %−13 ± 4 %表 5.7 の結果から中性子捕獲時間を 204.8 µs に固定することで前節から期待される結果に近づいたがジオメトリの有無で中性子タグ効率は誤差の範囲で一致する。したがって、
捕獲時間の不定性によって差が見られなかったわけではない。

5.4

まとめと考察物理プロセスを追っていった場合に新たに MC にジオメトリを導入することで中性子
タグ効率を下げる要因を探した。このとき、中性子タグアルゴリズムを小さくする要因と42

して中性子が Am/Be 線源の容器等のジオメトリで失われることと水中での中性子捕獲による γ 線が BGO に当たることを考えた。それぞれの場合に必ず中性子候補が失われると仮定すると MC の中性子タグ効率は 5.3 ± 0.6 % 小さくする。この値は仮定に基づいているので実際には小さくなる可能性がある。先行研究でのデータと MC の中性子タグ効率の違いは 9 ± 2 % であったので、ジオメトリを導入することでデータと MC の中性子タグ
効率の違いを全てを説明することはできないが、半分程度説明することができると予想できた。このときジオメトリで失われる割合の中で BGO で失われる割合が 4.4 MeVγ 線+
中性子の場合では 7 割程度、γ 線を伴わない中性子では 9 割程度を占めている。物理モデ
ルの不定性を考える場合には BGO と中性子の物理モデルの不定性が最も大きいと考えられた。
物理プロセスを追っていた場合に予想したことが中性子タグアルゴリズムを用いて中性子タグ効率を計算したときに実際に現れるかどうかを確認した。物理プロセスを追っていった場合からの予想に反して新しくジオメトリを導入した MC とジオメトリを含まない MC の中性子タグ効率を比較すると中性子タグ効率は 1σ 程度で一致した。これは中性子が Am/Be 線源の容器等のジオメトリで失われることおよび水中での中性子捕獲による

γ 線が BGO に当たることで中性子候補の信号が失われない可能性があることを示している。中性子がジオメトリで失われる場合には中性子捕獲または (n,α) 反応や (n,p) 反応で失われる。これらの反応では γ 線を伴うので水中での中性子捕獲と同様に中性子候補による信号が観測される可能性がある。このため物理プロセスを追っていた場合の予想に比べて中性子タグ効率に与える影響は予想より小さくなっている可能性がある。したがって、5.3 ± 0.6 % 小さくするという予想したことと必ずしも矛盾しない。一方で、γ 線を伴わない中性子にのみ注目するとジオメトリを導入したことで中性子タグ効率が相対比
で 19 ± 7 % 小さくなっている。したがって、4.4 MeVγ 線+中性子の場合に特有な原因で中性子タグアルゴリズムを利用した場合に中性子タグ効率を上げるような要因がある可能性がある。
これらの結果から MC にジオメトリを導入することや γ 線を伴わない中性子と 4.4 MeVγの比の不定性ではデータと MC の中性子タグ効率の 10% 程度の違いの全てを説明できな
いことがわかった。そのためデータと MC の中性子タグ効率の違いを理解するためには

43

他の要因を探索していく必要がある。

44

6

ジオメトリの配置を変えたデータの取得
5 章で Am/Be 線源の強度の比および MC にジオメトリを導入した影響の評価を行ったが、データと MC のタグ効率の違いの原因を理解することができなかった。理想的な状況と異なるのは、BGO に中性子が当たる事象がある部分だとわかった。そのため、データと MC の中性子タグ効率の違いを説明するための手がかりを得るために Am/Be 線源と BGO の位置関係を変えたデータを取得した。具体的には BGO の中心に配置していた

Am/Be 線源を BGO から少し離した位置に設置することで、中性子と BGO の直接反応する事象を低減しその影響を観察することを考えた。ただ、純水のデータを取得することができないので、代わりに SKGd でのデータ取得を行った。(なお現時点では、SK の共同研
究者の研究から SKGd では MC とデータの中性子タグ効率の違いが大きくなっている可能性が示唆されている。)

Am/Be 線源の中心から BGO の中心までの距離を 11.5 cm としてデータを取得を行なった。このとき 4.4 MeVγ 線と中性子が同時に BGO に入射する現象は大きく低減することができる。しかし、中性子が BGO と直接非弾性散乱を起こすような事象を十分取り除く
ことはできない。γ 線を伴わない中性子が BGO で非弾性散乱を起こすような場合を十分に減らすためには 20 cm 程度は必要であると見積もられたが、20 cm 程度離すと測定時間
が 1 日を超えるので 11.5 cm とした。Am/Be 線源と BGO を 11.5 cm 離すことによって変化すると予想される物理は以下である。

1. 4.4 MeVγ 線が SHE を立てる頻度が減少する。
2. 中性子が BGO に直接当たる事象が減少する。
3. 先発事象を構成する要素の中で Gd(n,γ)Gd による γ 線がシンチレーションを起こす事象の割合が増加する。

4. 先発事象を構成する要素の中で γ 線を伴わない中性子が SHE をトリガーする割合が増加する。

5. SHE を構成する中性子の反応の割合が変化する。

45

これらの物理の違いによって配置を変えたデータと通常のデータとそれらのシミュレーションとの間で中性子タグ効率の違いに変化がみられる部分があれば問題解決のヒントを得ることができる可能性がある。
まず初めに先発事象の分布の比較と中性子タグ効率の比較を Am/Be 線源と BGO を 11.5

cm 離したデータと Am/Be 線源を BGO の中心に配置した通常のデータで行なった。しかし、配置の変更によって総電荷量の分布や検出効率等に違いはみられるものの、データとMC で中性子タグ効率が 10% 程度違うという今ままでの結果から理解できない事象はなかった。そこで詳しく調べるために三つのアプローチを用いた。

• 中性子候補の有無で先発事象を分類して比較を行う。(6 章 4 節)
• 中性子候補の捕獲時間を用いてバックグラウンドを統計的に取り除く。(6 章 5 節）
• 中性子候補の分布を見て、データでのみ大きくタグ効率を落としてしまう部分がな
いかを確認する。(6 章 6 節)
これらのアプローチでデータと MC の中性子タグ効率を説明するヒントを探した。結果としては明確なヒントを得ることはできなかったが、以下に詳細を述べる。

6.1

実験の設定

6.1.1

実験装置

Am/Be 線源と BGO の距離を 11.5cm 離してデータを取得をおこなった。実験装置の模式図は図 6.1、実際に用いた装置は図 6.2 である。

46

図 6.1: 実験装置の模式図

6.1.2

図 6.2: 実験装置

MC

Am/Be 線源と BGO の距離を離した MC を作成した。ただ、Am/Be 線源を格納しているアクリルケースを MC では導入していない。評価に用いた MC の模式図を図 6.3 に示す。

図 6.3: MC の模式図

6.1.3

事象の選別

先発事象の選別は以下のようである。

47

1. SHE イベントの中で AFT を持つものを選択する。
2. 950< 総電荷量 <1200 p.e
3. OD の Hit 数 <10
4. 前の SHE イベントから 1 ms 以上離れているイベントを選択する。
また、中性子候補の選別の条件は以下のようである。

1. ReconCT > 4 µs
2. FV カット
3. Distance < 300 cm
4. BSgood > 0.4
5. BSdirks < 0.4
6. BSenergy > 3 MeV
純水の場合からの変更点は Bsenergy による選別の条件である。純水の時は閾値が 2 MeVであったがそれを 3 MeV まで引き上げている。これは、Gd(n,γ)Gd によって発生する γ 線のエネルギーの合計が p(n,γ)d による γ 線のエネルギーより高いためである。また、総電荷量の分布のピーク位置が変動しているのでそれに合わせて選別の条件を変更している。

6.2

MC の規格化

先発事象の総電荷量のヒストグラムの比較を行うにあたって、MC のイベントはデータ
取得時間で規格化されている。規格化因子は 4.4MeVγ+中性子と γ 線を伴わない中性子の場合でそれぞれ式 6.1 と 6.2 で計算される。以降時間で規格化するといった場合には同様の規格化因子を用いる。

規格化因子 = 120 Hz ×

AF T のトリガー数
× データ取得時間 ÷ シミュレーション回数
SHE のトリガー数
(6.1)
48

規格化因子 = 60 Hz ×

AF T のトリガー数
× データ取得時間 ÷ シミュレーションの回数
SHE のトリガー数(6.2)

ここで、AFT のトリガー数というのは SHE+AFT の数を示している。これは AFT がトリガーするのは SHE がトリガーした時に限られるためである。今回用いたデータでの AFTのトリガー数および SHE のトリガー数とそのレートは表 6.1 のようである。

タイプ

表 6.1: SHE および AFT の数とレート
SHE rate (SHE) AFT rate (AFT)

Data (dz=0 cm)
Data (dz=-11.5 cm)

10132414190055.0 Hz
5.9 Hz58331
13285031.7 Hz
5.5 Hz

AFT は 20 ms のブロックに一つまでしか立たないとしている。しかし、dz=0 の場合にSHE の強度から考えると表 6.1 で Am/Be 線源を BGO の中心に配置したときに SHE とAFT の比が 60% 程度であることが理解できない。このことの明確な理由はわかっていな
いので調査する必要がある。
また、中性子候補のヒストグラムに関しては MC を先発事象数で規格化している。

6.3

先発事象の分布と中性子タグ効率

まず、先発事象の総電荷量の分布のデータと MC の比較をおこなった。このときデータと MC では総電荷量の分布にずれがあった。原因は明確にわかっていないため MC の総電荷量には 1.04 のファクターをかけてピークをあわせている。総電荷量の分布は先発事象の選別として総電荷量による選別以外を適用している。また、Am/Be 線源と BGOの配置の違いによる影響の評価のために Am/Be 線源を BGO の中心に置いた通常の場合(dz=0) のデータの結果も併せて載せている。結果は図 6.4 および 6.5 である。

49

図 6.4: 総電荷量 (dz=0 cm)

図 6.5: 総電荷量 (dz=-11.5 cm)

ngamma と nonly はそれぞれ 4.4MeVγ+中性子と γ 線を伴わない中性子のことで以降の図ではこのような表記を用いる。データと MC の総電荷量の分布はよくあっているようにみえる。図 6.4 および 6.5 で MC に比べてデータが少ないようにみえるのは先発事象のパイルアップによる影響である。SHE+AFT 中には SHE はトリガーしないようになっているためデータで SHE の数は強度からの予測より小さくなっているはずである。Am/Be
線源と BGO の距離を離した場合には SHE をトリガーするイベントが少ないためこの影響は小さくなるはずであり、そのような傾向は図 6.4 と図 6.5 の 400〜800 p.e 程度の領域をを比較すると読み取れる。ピーク部分 (950< 総電荷量 <1200) に関して定量的に評価する。データと時間規格化した MC で先発事象として選択される事象数を表 6.2 にまとめた。このとき Am/Be 線源と BGO の距離の不定性は考慮していない。

タイプ

表 6.2: 先発事象数
先発事象数 (Data-MC)/MC

Data (dz=0 cm)
MC (dz=0 cm)
Data (dz=-11.5 cm)
MC (dz=-11.5 cm)

24179±15525961±126
15941±261
17821±105−-6.9±0.7 %−-10.6±1.0 %表 6.2 から dz=0 cm と dz=-11.5 cm のデータと MC の違いは 6.9±0.7 %、10.6±1.0 %である。dz=0 cm と比較して dz=-11.5 cm ではデータと MC のズレが 3.7±1.2 % 大きい。
これは Am/Be 線源と BGO の距離を離した場合には SHE をトリガーするイベントが少な
いためこの影響は小さくなるはずであるという予想に反する。ただ、先発事象が減少してもそれに伴い中性子候補数も減少するので先発事象数の違いは中性子タグ効率に直接影50

響を与えるとは考えにくい。
次に中性子タグ効率の比較を行う。結果を表 6.3 にまとめた。

タイプ

表 6.3: 中性子タグ効率
中性子タグ効率(Data-MC)/MC

Data (dz=0 cm)
MC (dz=0 cm)
Data (dz=-11.5 cm)
MC (dz=-11.5 cm)

34.1 ± 0.7 %39.6 ± 0.3 %26.3 ± 0.9 %32.6 ± 0.8 %−−14 ± 2 %−−19 ± 3 %表 6.3 より BGO と線源の距離を離すことによってデータと MC 共に中性子タグ効率が減少していることがわかる。これは Gd(n,γ)Gd の信号および γ 線を含まない中性子が先発事象を引き起こす割合が増加したためである。Am/Be 線源と BGO を離すことで先発事象に占める Gd(n,γ)Gd によるシンチレーションが増えることは MC で粒子発生時点から SHE をトリガーするまでの時間で先発事象の分離を行った図 6.6〜6.9 で確かめることができる。4.4 MeVγ 線や中性子の非弾性散乱による γ 線が BGO を発光させるイベントと中性子捕獲による γ 線が BGO を発光させる事象を分類する必要があった。ここでシミュレーションで BGO の発光時定数を 300 ns としているためシンチレーション発光により十分に SHE をトリガーすることを保証するため 300 ns で分類した。300 ns 以前のイ
ベントは 4.4 MeVγ 線または中性子非弾性散乱に伴う γ 線が BGO を発光させた事象であり、300 ns 以降のイベントは中性子捕獲による γ 線が BGO を発光させる事象であると考えることがきる。そのため図 6.6 と 6.7 を比較すれば Am/Be 線源と BGO の距離を離すことで中性子捕獲による γ 線が BGO を光らせる事象が増えていることが確認できる。

51

図 6.6: 4.4 MeVγ+中性子 (dz=0 cm)

図 6.7: 4.4 MeVγ+中性子 (dz=-11.5 cm)

図 6.8: γ 線を伴わない中性子 (dz=0 cm) 図 6.9: γ 線を伴わない中性子 (dz=-11.5 cm)
表 6.3 からデータと中性子タグ効率の違いは Am/Be 線源を BGO の中心に置いた通常の場合には 14 ± 2 %、Am/Be 線源と BGO を離して配置した場合には 19 ± 3 % となる。

Am/Be 線源と BGO の距離を離すことでデータと MC の中性子タグ効率の違いは 1σ の違いはみられるが、1.5σ で一致する。データと MC の中性子タグ効率の違いを説明するよ
うなヒントを見出すほど大きな違いは見られなかった。

Am/Be 線源と BGO の距離を離すことで先発事象に占める γ 線を伴わない中性子の割合が大きくなっている。そのため Am/Be 線源と BGO を離した場合には線源の強度の比の不定性の影響を大きく受ける。そこで MC で 4.4 MeVγ 線+中性子と γ 線を伴わない中性子の強度の比を 1:1 に変更して中性子タグ効率を再計算した。結果は表 6.4 にまとめた。

52

表 6.4: 線源強度の比を 1:1 に変更した中性子タグ効率タイプ
中性子タグ効率 (Data-MC)/MC

Data (dz=0 cm)
MC (dz=0 cm)
Data (dz=-11.5 cm)
MC (dz=-11.5 cm)

34.1 ± 0.7 %39.2 ± 0.4 %26.3 ± 0.9 %31.0 ± 0.8 %−−13 ± 2 %−−15 ± 4 %強度の比を変更することでデータと中性子タグ効率の違いは Am/Be 線源を BGO の中心に置いた通常の場合には 13 ± 2 %、Am/Be 線源と BGO を離して配置した場合には15 ± 4 % となり、1σ で一致する。γ 線を伴わない中性子の強度が大きくなることで配置の違いによるデータと MC の中性子タグ効率の違いは小さくなる。ただ、dz=0 に関してデータと MC の中性子タグ効率の違いは 4.4 MeVγ+中性子と γ 線を伴わない中性子の比が 2:1 の場合に 14 ± 2 %、1:1 の場合に 13 ± 2 % であり誤差の範囲で一致する。純水の時と同様に線源の強度の比の不定性はデータと MC の違いを説明するほど大きいもので
はない。

6.4

中性子候補の有無による先発事象の分類

中性子候補の有無で先発事象を分類することで、中性子タグ効率に影響を与えるようなものがないかを調べた。中性子候補の有無による総電荷量のヒストグラムを作成した結果が図 6.10 から 6.13 である。

図 6.10: 中性子候補あり (dz=0 cm)

図 6.11: 中性子候補なし (dz=0 cm)

53

図 6.12: 中性子候補あり (dz=-11.5 cm)

図 6.13: 中性子候補なし (dz=-11.5 cm)

dz=0 の場合データと MC を比較すると全体的にデータが小さく、特に図 6.10 の場合に小さいようにみえる。一方で、図 6.12 では図 6.13 の 400〜800 p.e の領域のみでデータがMC に比べて大きくなっている。この違いを生み出している主要な要因はデータと MC の
中性子タグ効率の違いとデータで中性子候補としてランダムな 4.4 MeVγ 線や中性子が混ざる事象であると考えられる。これらの要因の影響の大小は中性子候補の有無、Am/Be
線源と BGO の配置や総電荷量分布の領域によって変わってくるため非常に複雑である。
そのためデータにのみ存在するランダムなバックグラウンドの影響を統計的に取り除くことを考えた。

6.5

捕獲時間を利用した先発事象の分類

データにのみ存在するランダムなバックグラウンドの影響を取り除くために中性子捕獲
時間による分類を行うことで統計的に差し引くことを考えた。中性子捕獲時間として 5〜

270 µs のものと 270〜535 µ のものに分類して、前者から後者を引くことで、ランダムなバックグラウンドの影響を取り除いた。このとき中性子捕獲時間の分布は図 6.14 および6.15 である。

54

図 6.14: 中性子捕獲時間 (dz=0 cm)

図 6.15: 中性子捕獲時間 (dz=-11.5 cm)

中性子捕獲時間を利用して統計的にバックグラウンドを取り除いた先発事象の分布は以下のようである。

図 6.16: 総電荷量分布 (dz=0 cm)

図 6.17: 総電荷量分布 (dz=-11.5 cm)

線源と BGO の配置の違いによらず MC の方がデータに比べて大きくなっている。これは 6 章 3 節でみられた先発事象数のずれと中性子タグ効率の違い反映していると考えられる。先発事象数のずれと中性子タグ効率のみでずれがある可能性を探るためにピーク部
分 (950< 総電荷量 <1200) に関して定量的に評価する。図 6.16 と 6.17 のピーク部分の事
象数を表 6.5 にまとめた。
表 6.5 から先発事象数のデータと MC の違いは通常のデータで 22±1 % あり、Am/Be
線源と BGO の距離を離したデータでは 30±2 % である。この内訳は中性子タグ効率の違いと 6 章 3 節の先発事象数のズレによるものである。確認のために計算する。表 6.3 からデータと MC の中性子タグ効率の違いはそれぞれ 14±2 %、19±3 % であった。また、表

6.2 から先発事象数のズレはそれぞれ 6.9±0.7 %、10.6±1.0 % であった。これらの影響を55

表 6.5: 中性子捕獲を用いて統計的にバックグラウンドを差し引いたヒストグラムの 950〜1200 p.e に含まれる事象数
タイプ
事象数 (Data-MC)/MC

Data (dz=0 cm)
MC (dz=0 cm)
Data (dz=-11.5 cm)
MC (dz=-11.5 cm)

6485±978336±503289±724712±79−-22±1 %−
-30±2 %

足し合わせると 21±2 % と 30±3 % となり、この値は Am/Be 線源を BGO の中心においた場合と Am/Be 線源と BGO を 11.5cm 離した場合で共に誤差の範囲で表 6.5 の値と一致する。これらの数字を見ても先発事象のずれか中性子タグ効率のずれだけ間違っているな
どのヒントを得ることができなかった。

6.6

中性子候補の分布dz =-11.5 cm のデータに関して中性子候補の選別の過程の図をデータと MC で比較することでデータと MC の中性子タグ効率の違いを説明するヒントを探す。それぞれの変数に関して選別を行う時点での図を作成した。選別を行う順番に関してはリストに書いてある順番である。図 6.18〜6.22 は先発事象数で規格化されている。

図 6.19: FV 直径方向 (dz=-11.5 cm)

図 6.18: FV z 方向 (dz=-11.5 cm)

56

図 6.20: Distance (dz=-11.5 cm)

図 6.21: BSgood(dz=-11.5 cm)

図 6.22: BSdirks (dz=-11.5 cm)

図 6.23: BSenergy(dz=-11.5 cm)

MC では前述したランダムな 4.4 MeVγ または中性子が中性子候補として混ざる事象に加えて再現されていない部分がある。MC で生成されるバックグラウンドは PMT のダー
クヒットのみであり、検出器内のランダムなバックグランドを再現していない。そのため放射性同位体の影響を大きく受ける検出器の壁面付近で MC にくらべてデータが大きくなるはずであり、図 6.19 および 6.18 から読み取れる。
中性子タグ効率がデータに比べて MC で大きいので先発事象数で規格化した場合には中性子候補として選べられる候補の割合は多いはずである。一方で、データではランダ
ムな 4.4 MeVγ 線および中性子が先発事象に伴う中性子として観測されることがあるため

MC に比べてデータでは中性子候補数が多い。図でデータと MC で同じくらいにみえるのは中性子タグ効率の違いとデータでランダムな 4.4 MeVγ または中性子が先発事象に伴う中性子事象として混ざる事象と打ち消しあっているためである。図から意味のある違いは見出せなかった。

57

6.7

まとめと展望6.7.1

まとめAm/Be 線源と BGO を 11.5 cm 離したデータを取得した。このとき変化すると予測される物理は以下のようである。

1. 4.4 MeVγ 線が SHE を立てる頻度が減少する。
2. 中性子が BGO に直接当たる事象が減少する。
3. 先発事象を構成する要素の中で Gd(n,γ)Gd による γ 線がシンチレーションを起こす事象の割合が増加する。

4. 先発事象を構成する要素の中で γ 線を伴わない中性子が SHE をトリガーする割合が増加する。

5. SHE を構成する中性子の反応の割合が変化する。
これらの物理の違いによって配置を変えたデータと通常のデータとそれらのシミュレーションとの間で中性子タグ効率の違いに変化がみられる部分があるか調べた。先発事象の総電荷量の分布に関して中性子候補の有無および中性子候補の捕獲時間によって分類した評価を行なった。また、dz=-11.5 cm の中性子候補の分布を見てデータでのみ大きくタ
グ効率を落としてしまう部分がないかを確認した。しかし、中性子タグ効率が 10% 程度違うという今までもみられていた結果以外は得ることができなかった。これらの結果から
中性子と BGO の物理モデルが大きく間違っているとは考えにくく、またパイルアップの影響でデータと MC の中性子タグ効率の違いが説明できるとも考えにくい。

6.7.2

展望

Am/Be 線源と BGO の距離を離して取得したデータは-5〜35 µs の SHE のデータ取得時
間をマイナス方向に引き伸ばして-200 µs としている。SHE を立てるイベントの前に 4.4

MeVγ 線によるチェレンコフ光があるかどうかを検出することで先発事象として観測され58

る Gd(n,γ)Gd の γ 線が BGO を発光させる事象を選別することができる。今後、この選別を行うことでこういった事象がこれまで選んできた先発事象に対してどのような割合で含まれるのかをデータと MC 関してそれぞれに調べることができる。それらに違いがあ
れば中性子タグ効率の違いへの影響の検討をすることができると期待されている。また、

Am/Be 線源を中心に配置した通常のデータと Am/Be 線源と BGO の距離を離したデータの先発事象の総電荷量の分布を比較することで Gd(n,γ)Gd および p(n,γ)d が BGO を光らせる事象の分布を予測することができるのではないかと期待されている。

59

7

まとめと課題

7.1

まとめ

本研究で得られた成果は以下ようである。
ジオメトリを MC に導入することによる影響を物理プロセスを追って評価した

Am/Be 線源の容器、BGO 結晶およびアクリルケースのジオメトリを MC に導入することで MC の中性子タグ効率を小さくする要因の探索を行った。中性子がジオメ
トリとの反応で失われるために水中で中性子捕獲されないことおよび中性子捕獲による γ 線が BGO にあたりシンチレーション光に変換されることで中性子候補として観測されなくなることで中性子タグ効率を小さくすると考えた。これらの場合に必ず中性子候補が観測されないと仮定すると MC にジオメトリを導入することで中性子タグ効率は 5.3 ± 0.6 % 小さくなる。この値は中性子がジオメトリと反応して失われる事象および中性子捕獲による γ 線が BGO に当たる事象で必ず中性子候補の信号が失われると仮定していて、シミュレーション上で実際に中性子候補の信号が観測されないことを確認していない。したがって、この値は最大値であり実際には小さくなる可能性がある。ジオメトリを導入することによる影響ではデータと MCの中性子タグ効率の違いを全て説明することはできない。
ジオメトリを MC に導入することによる影響を解析コードを用いて評価した
中性子タグアルゴリズムを用いた解析を行い、Am/Be 線源の容器、BGO およびア
クリルケースを導入することのよる中性子タグ効率の変化を評価した。物理プロセスを追っていった場合からの予想に反して新しくジオメトリを導入した MC とジオ
メトリを含まない MC の中性子タグ効率はそれぞれを 10.1 ± 0.2 % と 10.5 ± 0.3 %であり、比較すると中性子タグ効率は 1σ 程度で一致して、もともとの問題であったデータと MC の中性子タグ効率が相対値で 10% 程度違う説明をすることはできなかった。また、Am/Be 線源の 4.4 MeVγ 線を伴う中性子も対する γ を伴わない中性子の強度の比による影響の評価を行った。γ 線を伴わない中性子の強度の不定性は
中性子タグ効率とデータと MC の中性子タグ効率の違いを小さくするが、その影響60

は小さい。

BGO の内部および環境バックグラウンドの影響を評価した
内部および環境バックグラウンドで 4.4 MeVγ 線による BGO の発光に相当する光量のイベントは観測されなかった。内部および環境バックグラウンドが単独で偽の先発事象となることでデータと MC の中性子タグ効率の違いを説明することは考えにくい。

Am/Be 線源と BGO の距離を 11.5 cm 離したデータの取得および解析
データと MC の中性子タグ効率の違いを説明するヒントを探すために Am/Be 線源と

BGO の距離を 11.5 cm 離したデータを取得した。このデータは Am/Be 線源を BGOの中心に置いた通常のデータ場合と比べて 4.4 MeVγ 線と中性子が同時に BGO に入射する事象を取り除くことができたり、先発事象を構成する事象の割合が変化したりする等の違いがある。先発事象の総電荷量の分布を中性子候補の有無で分類した比較および中性子候補の捕獲時間を用いてバックグラウンドを統計的に取り除いた比較を行なった。また、Am/Be 線源と BGO を離したデータに関して中性子候補の分布を見てデータでのみタグ効率を落としてしまう部分がないかを確認した。しかし、中性子タグ効率がデータで悪いという以外の解釈を見出すことはできなかった。中性子と BGO の物理モデルの不定性やパイルアップの影響でデータと MC の
中性子タグ効率を説明するとは考えにくい。
以上の結果から 4 章で挙げた要因でデータと MC の中性子タグ効率を説明すると考えることは難しい。本研究の成果として、以前から疑われてきた MC の物理モデルやシミュ
レーションの詳細について系統的に調査した結果、間違いは認められなかった。これは重要な進展でありシミュレーション以外の部分を改まって調査を行う動機付けを与えるも
のである。

61

7.2

課題

物理プロセスを追っていた場合の違いが見られない
物理プロセスを追っていくことでジオメトリを導入することで MC の中性子タグ効率を見積もると最大 5.3 ± 0.6 % ちいさくなることが予想された。しかし、中性子タ
グアルゴリズムを用いた解析を行った場合にはジオメトリの有無で中性子タグ効率は 1σ 程度で一致した。一方で γ 線を伴わない中性子に注目するとジオメトリを導入した MC でジオメトリを含まない MC と比べて中性子タグ効率が相対比で 19 ± 7 %小さくなっている。このことの原因究明はできていないので課題として残っている。

Am/Be 線源と BGO を 11.5 cm 離したデータの更なる解析
Am/Be 線源と BGO の距離を離したデータの取得ではは-5〜35 µs の SHE のデー
タ取得時間をマイナス方向に引き伸ばして-200 µs としているので、先発事象として観測される Gd(n,γ)Gd の γ 線が BGO を発光させる事象を選別することができる。この選別を行うことで先発事象の選別の精度の向上および Gd(n.γ)Gd の検証をすることができる。また、Am/Be 線源を中心に配置した通常のデータと Am/Be
線源と BGO の距離を離したデータの先発事象の総電荷量の分布を比較することでGd(n,γ)Gd および p(n,γ)d が BGO を光らせる事象の割合を MC に依存するものの求めることができるのではないかと期待されている。

62

A

BGO の内部および環境バックグラウンド

BGO の自己発光や環境放射線による BGO の発光が先発事象として観測された場合には中性子が伴わないので、MC に比べてデータで中性子タグ効率が小さくなる。こういった事象を調査するために SK 検出器の Center に BGO のみを配置してデータを取得した。
結果は以下のようである。

図 A.1: BGO のみのデータと通常のデータの比較
図 A.1 の赤は BGO のみ、青は通常の Am/Be 線源+BGO のデータである。SK 検出器のデータ解析において先発事象として選択されるための下限値は 850 p.e である。そのため

BGO の内部および環境放射線が単独で先発事象として観測される事象は確認できない。
このことから BGO の内部および環境バックグラウンドがデータと MC の中性子タグ効率の違いを説明するとは考えにくい。

63

B

SK 検出器の応答を含まないシミュレーション

中性子が水中で捕獲されずに失われる事象および中性子捕獲によるガンマ線がシンチ
レーションを引き起こす現象の評価を Am/Be 線源の容器や BGO、アクリルケースを純粋中に置いたシミュレーションを用いて行った。このとき 4.4 MeVγ 線とペアになる中性子を発生させて評価を行っている。このシミュレーションでは検出器応答を含まないので発生させた中性数中性子を先発事象数数として中性子がジオメトリとの反応で失われる割合を求めた。ただ、アクリルケースに関しては影響が非常に小さいと考えて評価を行っていない。以降、この章でジオメトリといった場合にはアクリルケースを除いたもの、つまり Am/Be 線源の容器および BGO を指す。また、中性子の反応による BGO の発光およ
びそれに伴う母集団の変化等は考慮されていない。また、中性子捕獲によるガンマ線がシ
ンチレーションを引き起こす現象に関しては中性子捕獲事象があった場合にその時間を記録してその時間以降に γ 線が BGO に当たった割合を求めた。結果は表 B.1 および B.2のようである。
表 B.1: 中性子がそれぞれのジオメトリで失われる割合
中性子が失われる事象

中性子が失われる事象/発生させた中性子数

0.09 ± 0.01 %0.09 ± 0.01 %0.24 ± 0.02 %0.93 ± 0.03 %0.81 ± 0.03 %Am/Be 線源との非弾性散乱
Am/Be 線源での中性子捕獲
BGO との非弾性散乱
BGO での中性子捕獲
水との非弾性散乱タイプ

表 B.2: 中性子捕獲後に γ 線が BGO にあたる
中性子捕獲の γ 線が BGO にあたる事象数/水中での全中性子捕獲数2.16 ± 0.11 %4.4 MeVγ 線+中性子

ジオメトリとの反応で失われる割合は合計 1.23 ± 0.04 % で中性子信号が BGO に失われる割合は 2.16 ± 0.11 % である。したがって、ジオメトリを導入することによって中性子信号が失われる影響はデータと MC の中性子タグ効率の違いを一部説明するが、全てを説明するわけではない。

64

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capture cross section, Phys. Rev. C 15 (1977) 1636.

66

謝辞
本論文を執筆するにあたって多くの人に助力していただきました。ここに深く感謝の意を表したいと思います。
指導教員であった森山先生には先生には研究全般にあたってさまざまな指導、助言をいただきました。特に研究の進め方や方針に関して熱心に相談にのっていただきました。
先生の熱心なご指導のおかげで本論文を書き上げることができました。心から深く感謝申し上げます。
矢野先生には研究の内容に関して多く相談にのっていただきました。また、解析およびシミュレーションの技術的な部分に大きな助力をいただきました。校正データの取得から
解析方法、シミュレーションまで何もわからなかった自分が修士論文をまとめ上げられたのは矢野先生のおかげです。深く感謝いたします。
また、中島先生には研究の方針や解析方法に関して多くの助言をいただきました。特に
実データの解析方法に関して参考になるコメントをいただき、非常に感謝しています。

Am/Be 線源による校正データの解析ミーティングに参加していた皆様、Local LowE の皆様および Calibration グループの皆様には私の研究に関して的確なアドバイスをいただ
きました。また、神岡素粒子研究施設の学生である園田さん、加藤さん、岡本さん、兼村さん、三木さん、柏木さん、金島さん、柴さん、清水さんには親しく接していただきました。東京大学の事務の方々には出張申請や各種書類に関して大変お世話になりました。感謝申し上げます。
最後にこの他にも多くの先生方や仲間の支えがあったからこそ本論文の完成に至りました。重ねて御礼申しあげます。2 年間、本当にお世話になりました。

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