X線CCD新イベント抽出法の「すざく」データへの適用
河手香織・蔵本哲也
（松本班）

目次
 原理

検出器
イベント抽出法天体データ
 Fitting法の適用

X線判定条件の決定
解析結果
 課題と展望原理

X線CCD
X線電極

空乏層(Si)電子雲光電吸収

⎛
⎞E
⎜⎜
個 ⎟⎟
⎝ 3.65[eV] ⎠前面照射型(FI)と裏面照射型(BI)XIS (X-ray Imaging Spectrometer)
すざく衛星に搭載されているX線CCDカメラ(XIS-0,2,3‥FI, XIS-1‥BI)
視野
17.8′×17.8′
 エネルギー帯域
0.2～12keV
 有効画数
1024×1024 1画素のサイズ
24μm×24μm
較正用線源
XISには、カメラ毎に較正用線源が取り付けられている。
55

FeMn - Kα : 5.9 keV
Mn - Kβ : 6.5 keV

イベント抽出について実際に入射したもの

判定結果

X線

X線イベントバックグラウンド(宇宙線など)

非X線イベント

こうなることを出来るだけ少なくしたい。

Grade法
スプリット閾値を超えたピクセルの分布パターンによってX線か否かを判定
X線イベント

Grade 7

その他

中心ピクセル
PHがスプリット閾値以上のピクセル(波高計算に用いる。)
PHがスプリット閾値以上のピクセル(波高計算に用いない。)

Fitting法
直接的に電子雲の広がりを測定(x – b) 2+ (y – c) 2)・対称Gaussian ：gauss (x,y) = a×exp(2d 2・電子雲の広がり ： 分散・エネルギー
PH： 合計波高値

イメージ図

5×5 pixel

10.8
0.6
0.4
0.2
0
21.5

g(x,y)

２次元対称
Gaussian-2-1.5-1-0.5
0
10.5
0.5
01-0.5-1
1.5-1.5 -2 2

Fitting法で期待されること・ ５×５ピクセルで評価できる。
・ Grade法ではスプリット閾値を経験的に決めるしかないが、Fitting法では直接的に電子雲を評価できる。
・ エネルギー依存性を考慮できる。
・ Grade法で除去されやすい高エネルギーの広がったX線を拾う。

Fitting○Grade×解析の目的・ 地上実験では検出効率が数パーセント上がることが確かめられている。
修士論文 村上弘志 （１９９９）
河野誠（２００１）
山口弘悦 （２００５）

・ 天体データにFitting法を適用してみる。

今回利用した天体データ(1)E0102-72
 座標

RA : 15.9884 deg
DEC : - 72.0403 deg
 観測時間4.1598×10 3 sec
 確定されている輝線
OⅤⅡ Kα線 (0.57keV)
OⅤⅢ Kα線 (0.65keV)

今回利用した天体データ(2)GC SOUTH 座標RA : 266.5016 deg
DEC : - 29.1694 deg
 観測時間1.2958×10 5 sec
 確定されている輝線
SⅩⅤ Kα線 (2.45keV)
ArⅩⅤⅡ Kα線 (3.13keV)

Fitting法の適用

解析の手順
１．天体データにフィッティング法を適用する。
２．較正用線源などのX線による電子雲の広がり求め、X線判定条件を決定する。
３．X線イベントを抽出し、スペクトルを作る。
4．イベント増加率とエネルギー分解能を計算し、Grade法と比較する。
イベント増加率＝Fitting法カウント数－Grade法カウント数
Grade法カウント数

Ｆｉｔｔｉｎｇ法におけるX線判定条件
 Fitting法では、Gaussianの分散の大きさでX線か否かを判定。
→ X線による電子雲の広がりはどの程度か？
 エネルギーによって、広がりはかわってくるはず。

→ エネルギー依存性も考慮。
FI : 高エネルギーで広がりが大きい。
BI : 低エネルギーで広がりが大きい。

FIのX線判定条件
GC SOUTH (FI)σ [pixel]

3.13keV0.1
18

E [keV]

5.9keVFIのX線判定条件
45
3.13keV
5.9keV
4035

CountCount

30

25

2015

10500.1

0.15

0.2

0.25

0.3

s [pixel]
σ [pixel]

0.35

0.4

0.45

0.5

FIのX線判定条件

σ [pixel]

GC SOUTH (FI)

X線イベント
0.1
1812

E [keV]BIのX線判定条件

σ [pixel]

GC SOUTH (BI)0.5

X線イベント

0.1

1812

E [keV]GC SOUTHのFI型のスペクトル
Fitting
Grade11.4％ 2.0％

3.8%

4.7% 7.6%

Count

100

ArⅩⅤⅡKα線(3.13keV)
6.9%
SⅩⅤKα線(2.45keV)Cal Source55 Fe(5.9keV,6.5keV)

100.51

1.2

1.5

2.13
Energy [keV]

456789 10 11 12E0102のFI型のスペクトル
Fitting
Grade42.7% 13.4%
OⅤⅡKα線
55 FeCalSource(0.57keV)(5.9keV,6.5keV)

2.6%

Count

100

10OⅤⅢKα線(0.65keV)
1
0.2

0.3

0.51

0.7

12
Energy [keV]

2.534567 8 9 101112

FI型のエネルギー分解能
エネルギー分解能

10Fitting : 59.1eV
Grade : 46.0eV (@ 1keV)[%]

the rate of increase [%]FI GradeFI Fitting

Fitting : 160.8eVGrade : 161.4eV (@ 6.5keV)
10.57 0.65

2.45
Energy [keV]

3.13

5.7 6.5

GC SOUTHのBI型のスペクトル
Fitting
Grade

18.4%

5.1%

5.1% 5.0% 6.2%

Count

100

7.4%

100.5

0.7

11.2

1.51.62.12.75 3
Energy [keV]

456789 10 11 12E0102のBI型のスペクトル
Fitting
Grade

2.9%

2.0%

2.1%

Count

100

1010.20.50.75

12Energy [keV]

2.534567 8 9 101112

BI型のエネルギー分解能
BI GradeBI Fitting

エネルギー分解能

Fitting : 68.1eV
Grade : 66.1eV (@1keV)
10[%]Fitting : 149.3eV
Grade : 130.5eV (@ 6.5keV)
10.57 0.65

2.45
Energy [keV]

3.13

5.7 6.5

イベント増加率のエネルギー依存FIBI

the rate of increase [%]100

高エネルギー側で増加率が高い

10112345Energy [keV]6789

まとめ（Grade法との比較）
・ イベント検出数はFI型、BI型ともにあがる。
１～８keVでは検出数が数％増加している。
高エネルギーほどイベント増加率が大きい。

・ Grade法とあまりかわらないエネルギー分解能が得られる。
FI型の低エネルギー側で分解能が落ちている。

課題と展望Fitting法の課題
Fitting
GradeE0102のFI型データ

Count

100

1010.2

0.3

0.51

0.7

12
Energy [keV]

2.5345678 9 101112

Fitting法の課題（原因）・ 一方向に広がっているイベントを捨て切れない。

・ 宇宙線等によるバックグラウンド・ 複数のX線が入射Fitting法の課題（対策）f(x,y)・ 非対称なGaussianでフィットする。
二次元非対称Gaussian

10.8
0.6
0.4
0.2

-2-1.502-1
1.5-0.5
10.5

00

0.5
-0.5

1-1-1.5

1.5-2 2５×５のピクセルでは非対称なGaussianをフィットさせるのは難しい。
将来的にピクセルのサイズが小さくなればFitting法は有効である。

御清聴
ありがとうございました。

以下、おまけ。

X線判定条件の決め方(補足)
CCDのcalibration Source部分に対してFitting法を適用

X線判定条件の決め方(補足)X線判定条件の決め方(補足)2.45keV 3.13keV

5.9keV 6.5keV

X線判定条件の決め方(補足)5.9keV 6.5keV
0.65keV0.57keV

X線判定条件の決め方(補足)X線判定条件の決め方(補足)FI0.6

σ = 0.0239×E ＋ 0.259

0.5

σ [pixel]

0.4

0.3

0.2

0.1
0123

4
E [keV]567

X線判定条件の決め方(補足)X線判定条件の決め方(補足)BI
0.48"sigma-define-BI.dat"
f(x)
0.46

σ = － 0.0182×E ＋ 0.469

Sigma[pixel]

0.44

0.42

0.4

0.38

0.36

0.34
012

3

4
E[keV]

567

X線判定条件の決め方(補足)BI型の分解能
GC SOUTH BI型
6.5keV

5.9keV

3.13keV 2.45keV

Grade法 ６．２１％

２．７２％

２．２８％ ３．８６％

５．０２％

２．７２％

３．０８％ ３．８５％

6.5keV

5.9keV

0.６５keV 0.５７keV

Grade法 ２．２９％

２．３３％

７．７４％ １０．１％

２．３４％

２．３１％

８．５９％ ９．６０％

Fitting法

E0102 BI型

Fitting法

FI型の分解能
GC SOUTH FI型
6.5keV

5.9keV

3.13keV 2.45keV

Grade法 ６．６２％ ２．７６％ ２．８４％ ３．８６％
Fitting法 ５．７０％ ２．９６％ ３．６１％ ３．８５％

E0102 FI型
6.5keV

5.9keV

0.６５keV 0.５７keV

Grade法 ２．３１％ ２．３８％ ６．０４％ ４．８３％
Fitting法 ２．２９％ ２．３４％ ７．２０％ ２０．５％

Fitting法の課題(3)100
Fitting
GradeCount

イベント増加率 2％前後

1010.50.7

1.21.523
Energy [keV]

45 5.5 6789 10一方向のイベントを抜いたFI型スペクトル
Fitting
GradeE0102のFI型データ

Count

100

10

10.3

0.51

0.7

12
Energy [keV]3

45 5.56

7 8 9 10GC SOUTHのBI型のスペクトル分散を一定にした場合（b<=0.39）

Fitting
GradeCount100

1010.1

1
Energy [keV]10

GC SOUTHのFI型のスペクトル分散を一定にした場合（b<=0.41）

Fitting
GradeCount

100101
110
Energy [keV]