平成 30 年度

修士論文

国際リニアコライダー用ハドロンカロリメータの最適な精細度に関する研究

Study on Optimal Granularity for Hadron Calorimeter ofInternational Linear Collider

東京大学大学院 理学系研究科 物理学専攻
素粒子物理国際研究センター (ICEPP) 大谷研究室

修士課程 2 年
学籍番号 35-176065

辻 直希
2019 年 2 月 1 日

ii

概要
本研究では、国際リニアコライダー International Linear Collider (ILC) 計画の検出器案 International Large

Detector (ILD) における Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL) の精細度に関する研究を行なった。
ILC 計画とは重心系エネルギー 250 GeV で電子陽電子を衝突させる線形加速器であり、Higgs 粒子の精密測定や新粒子探索により標準模型を超える新物理を発見することを目的としている。ILC の測定器案の 1 つ ILD では、√
σE /E = 30%/ E(GeV) という高いジェットエネルギー分解能を実現するために Particle Flow Algorithm (PFA)と呼ばれる再構成法を用いる。PFA では、ジェットに含まれる粒子を全て個別に再構成し、粒子の種類ごとにエネ
ルギーを測定する検出器を分けることにより、検出器全体の性能を向上させる。PFA を実現するためには高い粒子識別能力を持った検出器が必要であり、高精細なハドロンカロリメータの研究開発が重要となる。

AHCAL はサンプリング型のカロリメータで、48 層のシンチレータ検出層と鉄またはタングステンの吸収層をサ
ンドイッチ状に挟んで構成される。検出層は 30 × 30 × 3 mm3 のシンチレータタイルを、有感領域 1.3 × 1.3 mm2の SiPM を用いて読み出す構造になっている。

ILC 建設開始に向けて、より現実的な ILD 検出器設計案の作成が必要とされている。AHCAL に関しても精細度の最適化が行われている。その中で、AHCAL の外側の層に基準設計の 30 mm 角より大きなタイルを用いるという、精細度を混合した設計案が検討されている。この手法により、読み出しチャンネルの数を減らすことができ、さらにコスト削減にもつながる。
本研究の大きな目的は、精細度を混合した AHCAL 設計案について研究を行い、AHCAL の最適な精細度を決めることに貢献することである。そこでまず、これまで調べられてこなかった基準設計より大きいタイルの性能を調べた。具体的には 60 mm 角タイルのプロトタイプでその性能を試験し、光量・応答の位置依存性を実証した。それを元に MPPC やタイルのデザインをアレンジし、60 mm 角タイルを用いた検出層を開発した。完成した検出層は動作試験としてゲインや MIP のキャリブレーションを行った。

AHCAL グループでは、実機スケールでの生産体制の確立・カロリメータとしての性能試験のために、38 層の検出層からなる大型技術試作機を作成した。2018 年 5 月・6–7 月に CERN SPS にてテストビーム実験が行い、実際にミューオン、電子、パイオンのビームを照射し試作機の性能を評価した。パワーパルシングの有無で検出器の応答が異なることが懸念されていたため、パイオンのデータに関してその影響の調査を行った。また、開発した

60 mm 角タイルを用いた検出層をこの大型試作機に挿入し 6–7 月のテストビーム実験に導入することで、60 mm
角タイルを用いた検出層の性能評価を行った。さらに、2×2 枚の 30 mm 角タイルのヒットを統合して 60 mm 角
タイルの応答をシミュレートする ganging tile という手法を用いて、内側の層での大型タイルの性能を検証した。

ILD モデルを用いてソフトウェア補償を取り入れたシミュレーションを行った。今まで精細度を混合した設計にソフトウェア補償を取り入れられたことはなかったので、その導入とジェットエネルギー分解能の評価を試みた。

iii

目次

第1章

序論

1

1.1

国際リニアコライダー計画 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2

ILC の検出器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2.1

International Large Detector (ILD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2.2

Particle Flow Algorithm (PFA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

第2章

2.1

2.2

Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)

7

カロリメータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.1.1

シャワー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.1.2

全吸収型とサンプリング型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.1.3

AHCAL の設計と検出原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

AHCAL 検出層の構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.2.1

シンチレータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.2.2

SiPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.2.3

HCAL Base Unit (HBU) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.2.4

HBU の DAQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

精細度の最適化及び本研究の目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

19

3.1

プラスチックシンチレータの製法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

3.2

タイルサイズの検出光量への影響の調査 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

3.2.1

測定セットアップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

3.2.2

測定方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

3.2.3

結果と考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

3.3.1

デザイン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

3.3.2

MPPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.3.3

シンチレータタイル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

3.3.4

中心からずれた位置での読出しにおける発光量への影響の調査 . . . . . . . . . . . . . . . .

30

3.3.5

配置、反射材 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

3.3.6

アラインメント . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

大サイズシンチレータを用いた検出層 HBU の動作試験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

セットアップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

2.3
第3章

3.3

3.4

3.4.1

目次

iv

第4章

4.1

4.2

4.3

4.4

4.5

4.6

第5章

5.1

5.2

5.3
第6章
付録

3.4.2

ゲインキャリブレーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.3

MIP キャリブレーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

35

41

AHCAL large technological prototype(AHCAL 大型技術試作機) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.1.1

AHCAL physics prototype(AHCAL 物理試作機) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

4.1.2

目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

42

4.1.3

構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

43

CERN SPS におけるテストビーム実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.2.1

Super Proton Synchrotron(SPS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

4.2.2

テストビーム実験セットアップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2.3

60 mm 角タイルを用いた HBU の挿入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

46

テストビーム実験内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

4.3.1

データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

4.3.2

パラメータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

48

4.3.3

イベントディスプレイ

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

パワーパルシングの ON/OFF による応答の違いの調査 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

4.4.1

キャリブレーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

4.4.2

パイオン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

53

大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の性能評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63

4.5.1

キャリブレーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63

4.5.2

サチュレーションの影響の調査 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66

4.5.3

議論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

68

AHCAL 大型試作機を用いた精細度の評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
4.6.1

Ganging tile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.6.2

パイオンデータを用いた 60 mm 角タイルの応答の再現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

70

4.6.3

電子データを用いた 60 mm 角タイルの応答の再現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

74

4.6.4

議論と今後の展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

76

ILD モデルを用いた AHCAL の最適な精細度の評価

77

iLCSoft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.1.1

Linear Collider I/O (LCIO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

5.1.2

Detector Description Toolkit for High Energy Physics (DD4hep) . . . . . . . . . . . . . . 77

5.1.3

Modular Analysis and Reconstruction for LINear Collider (Marlin) . . . . . . . . . . . . . 78

5.1.4

PandoraPFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

ソフトウェア補償を取り入れたシミュレーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

80

5.2.1

ソフトウェア補償 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

80

5.2.2

シミュレーション手順. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

結果と考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

84

結論と今後の展望

87
89

v
6.1

謝辞

HBU 固定用の穴を持つタイルの光量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
6.1.1

穴を持つ 60 mm 角タイル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

89

6.1.2

光量への影響の調査 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

89
91

1

第1章

序論
1.1 国際リニアコライダー計画
現在、素粒子物理学で広く受け入れられている理論の枠組みに標準理論がある。この理論で予言されながら唯一見つかっていなかった Higgs 粒子が、2012 年 7 月 Large Hadron Collider (LHC) の ATLAS、CMS 実験で発見された [1][2]。これにより標準理論は完成となるが、暗黒物質の存在など標準理論では説明できない多くの物理現象が観測されている。宇宙の物理現象を包括的に理解するためには、標準理論を超えた新しい理論を作らなければならない。それらを探索する上で最初に取り組むべき課題が Higgs 粒子の精密測定である。
国際リニアコライダー (International Linear Collider : ILC) 計画 [3] は、電子陽電子衝突型加速器を用いた将来のエネルギーフロンティア実験である。電子と陽電子は内部構造を持たないので、陽子と違って余計な粒子が起こすバックグラウンドとなるような反応が少ない。そのため反応がきれいで本当に見たい反応だけを直接観測することができる。これにより Higgs 粒子の精密測定が可能となる。また、Higgs 粒子だけでなく、暗黒物質、その候補である超対称性粒子の直接測定、暗黒エネルギーの仕組みの解明、トップクォークの精密測定などが期待されている。

ILC は図 1.1 のように電子・陽電子をそれぞれ生成・加速し、重心エネルギー 250 GeV で衝突させることで生じる物理を観測する。線形加速器なので加速部分を拡張して、将来的には TeV スケールで実験をすることも計画されている。

1.2 ILC の検出器
ILC の検出器は International Large Detector (ILD)[4] と Silicon Detector (SiD)[4] の 2 つが計画されている。
ここでは日本・ヨーロッパが中心となって開発している ILD について述べる。

1.2.1 International Large Detector (ILD)
図 1.2 は ILD のイメージ図、図 1.3 は ILD の断面図である。ILD は崩壊点検出器、中央飛跡検出器、電磁カロ
リメータ、ハドロンカロリメータ、クライオスタット、ミューオントラッカーで構成されている。それぞれの構成
要素について述べる。
崩壊点検出器
崩壊点検出器は、ビームラインに最も近い位置に置かれるピクセル化された半導体検出器である。カメラの CCDのようなセンサーが敷き詰められており、生成した粒子の飛跡を精度よく測定しその粒子の崩壊点を求めることができる。

第 1 章 序論

2

図 1.1

ILC 加速器・測定器の概観

図 1.2 ILD 概観

例えば電子と陽電子の衝突によってヒッグス粒子が生成した場合、ヒッグス粒子は寿命が短いので検出器に届くより前に、他の粒子に崩壊してしまう。そのように生成した粒子が崩壊して中心から枝分かれしていく飛跡を崩壊
点検出器で検出し、ヒッグス粒子かどうかを判別することができる。
中央飛跡検出器
中央飛跡検出器は Time Projection Chamber (TPC) とその周囲を囲むシリコン検出器で構成される。荷電粒子の磁場中での飛跡を調べることで荷電粒子の運動量を精度よく測定することができる。SiD ではシリコンセンサーを採用しているが容積が大きくなるとコストが大きくなるため、ILD では安価・低物質量で大サイズの検出器を建設できる TPC を採用しており、これは ILD の特徴の 1 つである。

TPC 内部は Ar に CF4 とアイソブタンを混合した T2K ガス [5] が充満しており、荷電粒子が通過した際に生じ1.2 ILC の検出器

3

図 1.3

ILD 断面図

る電離電子をビーム軸方向にかけられた電場によりドリフトし、Micro Pattern Gas Detector (MPGD) で信号として検出する。これにより電離電子のドリフト時間と 2 次元の信号により、荷電粒子の飛跡を 3 次元的に再構成することが可能である。さらに信号の大きさから粒子の dE
dx を調べ、粒子の識別を行うことができる。
カロリメータカロリメータは粒子のエネルギーを測定するための検出器である。後述する PFA という再構成アルゴリズムを取り入れているため、ILD のカロリメータは光子のエネルギーを測定する電磁カロリメータと、中性ハドロンのエ
ネルギーを測定するハドロンカロリメータに分かれている。どちらもサンプリング型のカロリメータで、シャワーを起こす吸収層と、シャワー中の粒子を検出する検出層が交互に配置される。入射した高エネルギー粒子を吸収層で相互作用させてシャワーを起こし、そのシャワー中の粒子のエネルギーを検出層で測定する。シャワーのエネル
ギーとその形状から入射粒子のエネルギーを再構成する。光子や電子は電磁相互作用を起こすため相互作用長が短
く、長さが短く幅も狭い高密度のシャワーを形作る。一方でハドロンは強い相互作用を起こすため断面積が小さく、反跳によるシャワーの広がりも起こるため、長さが大きく幅も広い低密度のシャワーを作る。
電磁カロリメータでは光子の識別、エネルギー測定を行う。吸収層としてタングステンが考えられている。タングステンは鉄よりも密度が大きく、またモリエール半径が小さいため効率的に電磁シャワーを生成でき、コンパク
トなカロリメータを作成することができる。これによりハドロンシャワーへの影響を小さくすることができる。検
出層にはいくつかのデザイン案が考案されており、ピクセル状のシリコン半導体検出器を用いるデザイン、スト
リップ状のプラスチックシンチレータと SiPM を用いるデザイン、これら 2 つを混合したハイブリッドデザインがある。いずれも高密度の電磁シャワーを測定するために、5 mm×5 mm のセルサイズとなっており、非常に高精細なカロリメータを実現できる。
ハドロンカロリメータでは荷電ハドロンと中性ハドロンを分別し、中性ハドロンのエネルギーの測定を行う。吸収層は鉄を使用し、ハドロンシャワーを捉えるために大サイズのカロリメータとなる。検出層としては 2 つ考えられており、ガス検出器を用いて 10 mm×10 mm のセルを 2bit で読み出すセミデジタル型と、30 mm×30 mm のシンチ

第 1 章 序論

4

レータタイルを SiPM で読み出すアナログ型がある。我々のグループでは後者の Analogue Hadron CALorimeter(AHCAL) についての研究開発を行なっており、詳細は次章にて述べる。
クライオスタット (マグネット)
センサーではないが超伝導電磁石で、3.5 T の磁場を発生させることで生成した素粒子を曲げるために設置される。荷電粒子はその運動量により磁場中での曲率半径が異なり、中性粒子は磁場の影響を受けず直進する。この性質を利用して、中央飛跡検出器にて荷電粒子の運動量の測定を行う。
ミューオン検出器
一番外側に配置されるミューオンを観測するための検出器である。ミューオンはカロリメータまでの検出器は貫通するので、密度の大きい吸収層を用いてミューオンを検出する。またカロリメータの測定域に収まらなかったエ
ネルギーの高いシャワーを測定するためにも活用される。

1.2.2

Particle Flow Algorithm (PFA)ILC では多くの相互作用過程の末に複数のジェットで構成された終状態を形成する。ジェットの不変質量は粒子の識別と再構成に用いられるため、それを正確に再構成することは精密測定にとってとても重要である。よって

ILC では、2 ジェットの不変質量の再構成によって、ヒッグス粒子生成に大きく関わる Z ボソンや W ボソンの崩√壊を分別できるよう、ジェットエネルギー分解能 σE /E = 30%/ E(GeV) を目標としている。
このジェットエネルギー分解能を実現するために、Particle Flow Algorithm(PFA) という手法が考案された [6]。
図 1.4 左のように、従来はジェットのエネルギーは ECAL と HCAL での測定エネルギーの和として求めていた。
典型的なジェットでは約 72% のエネルギー (荷電ハドロン 62%、中性ハドロン 10%) を HCAL で測定することに√なり、HCAL の典型的な分解能 55%/

E(GeV) では目標の分解能を達成することは難しい。一方で PFA では図

1.4 右のように、ジェット中の 1 つ 1 つの粒子を識別し、それぞれ最も適した検出器でエネルギーと運動量を求め√る。荷電粒子の運動量は内部トラッカーで正確に求められ、光子のエネルギーは 20%/ E(GeV) という高いエネ
ルギー分解能を持った電磁カロリメータで測定する。HCAL ではジェットエネルギーの約 10% にあたる長寿命の中性ハドロンのみ測定することになる。これによりそれぞれの粒子を最適な分解能を持った検出器で測定すること
で、ジェットエネルギー分解能を大幅に向上することができる。

図 1.4 PFA の基本的な考え方。荷電粒子 (紫) は内部トラッカー、光子 (赤) は ECAL、中性ハドロン (黒) はHCAL でそれぞれ再構成、エネルギーの測定を行う。[6]PFA では飛跡検出器で得られる荷電粒子の飛跡とカロリメータで得られるシャワーの情報からジェット中の粒子の再構成を行う。磁場により曲げられた飛跡を持つ粒子は荷電粒子として内部トラッカーで運動量を再構成し、磁場の影響を受けていない粒子は中性粒子としてカロリメータでエネルギーの再構成を行う。よって荷電粒子由来のシャワーと中性粒子由来のシャワーを精度よく分離することが重要であり、そのためには高精細なカロリメータが必要とされる。

1.2 ILC の検出器5

図 1.5 は PFA を用いた再構成の際に起こりうるエラーを示している。左・中央の図のように荷電ハドロンのシャ
ワーと、光子や中性ハドロンのシャワーが近くで発生した場合、後者を荷電ハドロン由来のものとして認識してしまう場合がある。また右の図のように荷電ハドロンのシャワーのテールを別個の中性ハドロンのシャワーとして認識することがある。これらのエラーを無くすために高精細なカロリメータと、飛跡検出器とカロリメータの情報を最適に統合する再構成アルゴリズムが必要となる。

図 1.5

PFA を用いた再構成の際に起こりうるエラー [6]ILD を基に PFA を取り入れた再構成プログラムの代表的なものに PandoraPFA[6][7] がある。PandoraPFA は
モンテカルロシミュレーションを用いてジェットの再構成などを行い、ILD モデルの性能を検証する。図 1.6 はイ
ベントデイスプレイである。エネルギー・粒子種別ごとに色分けがされており、飛跡検出器と高精細なカロリメー
タの情報を統合して荷電粒子と中性粒子を分離できていることが分かる。

第 1 章 序論

6

図 1.6 100 GeV ジェットを用いた PandoraPFA シミュレーションのイベントディスプレイ [7]

7

第2章

Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)
Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL) はドイツ、ロシア、日本のグループなどで研究開発が行われている国際プロジェクトである。プラスチックシンチレータを SiPM を使って読み出すサンプリング型ハドロンカロリメータである。この章ではハドロンカロリメータの基本事項を述べた後に、AHCAL について述べる。

2.1 カロリメータ
2.1.1 シャワー高エネルギーの電子が物質に入射すると、制動放射を起こし γ 線を放出する。生成された γ 線は対生成を起こし
電子・陽電子対を放出する。この 2 過程が繰り返され、生成粒子のエネルギーが減衰していき新たな粒子が生成できなくなるまで繰り返される。このように入射電子が物質と相互作用し、シャワーのように時間的に発展していく
現象を電磁シャワーと呼ぶ。シャワーの入射軸方向の長さは log E0 (E0 は入射粒子のエネルギー) に比例し、比較するパラメータとして物質の放射長が用いられる。
一方で高エネルギーのハドロンが物質に入射した場合、核破砕反応を起こしたくさんの粒子が生成する。つまりハドロンは、強い相互作用により非弾性多重粒子生成シャワーを形作る。シャワーのパラメータとしては相互作用長が用いられるが、一般的に相互作用長は放射長よりかなり大きい。そのため全シャワーを捉えるためには高い密度の物質を厚く配置する必要がある。また電磁シャワーに比べ断面積が小さいことやエネルギーの多くが原子核の分解に利用されること、遅い中性子や生成されたニュートリノの測定が難しいことなどから、エネルギー分解能が悪くなってしまう。

2.1.2 全吸収型とサンプリング型
全吸収型カロリメータは吸収体そのものを検出器として使用し、シンチレーション光やチェレンコフ光を用いて粒子を検出する。全シャワーのエネルギーを吸収・検出できるためエネルギー分解能は良いが、特にハドロンシャ
ワーだと全エネルギーを吸収するために大型化する必要があり、コストが高くなってしまう。
サンプリング型カロリメータは吸収体と検出器のサンドイッチ構造になっている。検出層にプラスチックシンチ
レータやガス検出器を用いてシャワーのエネルギーの一部を測定 (サンプリング) する。シャワーのエネルギーの大部分は吸収層で落ち、検出層では一部のエネルギーしか測定できないため、エネルギー分解能は悪くなる。しかし、
全シャワー長をカバーできるような大規模なカロリメータを低コストで作ることができる。また検出層の高精細化がしやすく、PFA を採用した ILD 検出器に適している。したがって、ILD ではサンプリング型のカロリメータを採用しており AHCAL もサンプリング型である。

第 2 章 Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)

8

2.1.3

AHCAL の設計と検出原理

AHCAL はビーム軸を囲む円筒状のバレル部分、バレル部分の両端に蓋をするエンドキャップ部分、バレルとエンドキャップの隙間を埋めるリング部分の 3 つで構成されている。ILD の中心で衝突・生成したほぼ全ての粒子をカバーすることができる。DAQ 機構やケーブリングは全てバレルとエンドキャップの間のスペースにまとめられており、デッドスペースを極力減らした構造になっている。
図 2.1 の緑色の部分が AHCAL のバレル部分である。バレルはビーム軸方向に 2 つのリングがあり、それぞれ方位角方向に 16 分割されている。

図 2.1 AHCAL のバレル部分 [8]

図 2.2 バレル部分の構造 [4]2.2 AHCAL 検出層の構造9分割されたブロックの構造を図 2.2 に示す。ハドロンシャワーを捉えるために、48 層の鉄またはタングステンから成る吸収層とシンチレータタイルと SiPM を用いた検出層を交互に配置している。厚さは吸収層が 20 mm、検出層が 5.5 mm で設計されており、全体として約 1 m の厚さがある。大部分のハドロンのシャワーを捉えることが可
能である。

図 2.3

HCAL のジェットエネルギー分解能のセルサイズ依存性 [4]

図 2.3 は全ての ILD 検出器を用いたモデルで、HCAL の読み出しセルサイズ毎のジェットエネルギー分解能をシミュレーションした結果である。この結果から、30 mm 角より小さなサイズでは分解能の向上はほとんどない一方で、30 mm 角より大きいと分解能が悪化することがわかる。よって HCAL の基準セルサイズは 30 mm 角に設定された。

2.2 AHCAL 検出層の構造
AHCAL の検出層は図 2.4 左の HCAL Base Unit (HBU) と呼ばれる光検出器およびその読み出し電気回路搭載の制御・読み出し基板に、図 2.4 右のように 30 mm×30 mm のシンチレータタイルが敷き詰めてられている。ハドロンシャワー中で発生した荷電粒子がシンチレータタイルを通過する際に発生するシンチレーション光を、HBUに搭載された半導体光検出器 Silicon PhotoMultiplier (SiPM) で検出する。

2.2.1 シンチレータ
AHCAL ではシンチレータとして有機プラスチックシンチレータを採用している。図 2.5、2.6 のように、
30 mm×30 mm× 厚さ 3 mm のタイルに SiPM を配置するためのディンプルという窪みを作る。ディンプル以外の面は反射材で覆い、HBU 上の SiPM がディンプルに置かれるように配置する。現在は応答の一様性が良く、アラインメントのしやすい中心読み出しが主流となっている。このデザインだと、HBU1 枚あたり 12×12、AHCAL

第 2 章 Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)

10

図 2.4

HBU の ASIC 側 (左) とタイル側 (右)全体で約 800 万のタイル・チャンネルが必要となり、タイルや反射材の製造や反射材の包装、配置の自動化や簡略化が進められている [9][10]。

図 2.5 HBU 上のシンチレータタイル

2.2.2

SiPM

前述の通りシンチレーション光を読み出すために用いられる半導体光検出器 SiPM は、Avalanche PhotoDiode(APD) がピクセル上に整列配置されている。従来の PhotoMultiplier Tube (PMT) と比べて SiPM には以下のメ
リットがある。

2.2 AHCAL 検出層の構造11

図 2.6 読み出し構造• コンパクト• 安価• 動作電圧が低い• 磁場の影響を受けない• 光子を 1 つ 1 つ検出できる
AHCAL では浜松ホトニクス社製の Multi-Pixel Photon Counter (MPPC) が採用されており、本研究でも MPPCを用いる。現在の基準設計では図 2.7 下段中央の表面実装型の 1.3 mm 角、ピクセルピッチ 25 µm のものが採用されている。MPPC の原理等について述べる。

図 2.7 浜松ホトニクス社製 MPPC[11]。ピン型 (上段) と表面実装型 (下段) があり、用途によって選択する。

動作原理

MPPC は、図 2.8 左、図 2.9 のように 1 mm~3 mm 四方のシリコンチップに敷き詰められた多数のガイガーモー
ド APD ピクセルにより構成される。ピクセルの断面は図 2.8 右のようになっている。ピクセル内の PN 接合にAPD がガイガーモードで動作するための閾値 (ブレークダウン電圧) より少し高い逆電圧を印加することで、入射光子により弾き出された光電子が増幅領域内で雪崩増幅される。電子雪崩の発生したピクセルには電流が流れることによりピクセルに接続されたクエンチング抵抗に電圧降下が発生する。このとき 1 ピクセルからの出力電荷 Qpix
はピクセルのキャパシタンス Cpix とオーバー電圧 ∆V (印加電圧 V とブレークダウン電圧 Vbd の差) に比例する(式 2.1) ので、これらが一定であれば入射光子によらず一定の出力となる。増幅領域にかかる電位差を下げること
により雪崩は収束し、次に入射する光子に対応することができる。

Qpix = Cpix (V − Vbd )(2.1)

[Figure 1-15] Schematic of a V/V high-pass amplifier circuit
Rx

Rx

Vout

Vin

+
C

12

第 2 章 Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)R

KAPDC0075EA

The exceedingly high levels of avalanche gain (on the order of several 105 to 106) in Geiger mode make this APD
operation regime particularly interesting to applications with low light levels; specialized GAPDs have beendeveloped for utilization in such applications. However, in order to overcome GAPD’s unavailability forphotoelectron detection during its recovery time and to address its lack of a linear response, a far more versatile
category of silicon photodetectors has been developed based on the GAPD concept by arranging a matrix of themwithin the same field-of-view of the incident light signal. We will now proceed to learn about the multi-pixel
photon counter or MPPC.

1-3. MPPC (multi-pixel photon counter)

図 2.8

Also known as Silicon Photomultiplier or SiPM, the MPPC is a common-bias and common-output(common-cathode) matrix of GAPD elements (called pixels or microcells) connected in parallel and fabricated on
MPPC の構造と動作原理[12]Figures。赤丸は電子。実際には電子雪崩に伴い生成される正孔も雪崩を起こす。
a monolithic silicon crystal.
1-16, 1-17, and 1-18 illustrate the layout of MPPC pixels.
[Figure 1-16] Individual MPPC pixels (microcells) with a metal-composite quenching resistor fabricated aroundeach microcell(a) Pixel pitch: 25 Pm(b) Pixel pitch: 50 Pm(c) Pixel pitch: 75 Pm[FigureConceptual
illustration
MPPC
as a matrix of GAPD pixels(microcells)
connected[13]in parallel
図 2.91-17]25
µm、50
µm、of
75theµm
ピクセルピッチの
MPPC
の拡大写真

Geiger-mode
1 つのピクセルは 1 光電子による電子雪崩で飽和してしまうため
2 つ以上の光電子を観測することができないが、APD pixel

MPPC では受光面を多数の微小ピクセルに分割した上で全ピクセルの出力電荷の和を出力できるため、図 2.10 のように入射した光子を 1 つ 1 つ計測し一度に何個入射したか知ることができる。これがMPPC の大きな特徴の 1
Quenching resistorつである。
図 2.11 は MPPC の出力波形の例である。光電子数に対応するピークがはっきりと見られ、また増幅領域が薄い
KAPDC0029EA

ため信号の立ち上がりが早く、時間分解能にも優れていることがわかる。

15

ゲイン・ブレークダウン電圧
前述の通り、電圧降下により印加電圧がブレークダウン電圧以下になると電子雪崩が終息するため、MPPC のゲ
インは式 2.1 から 1 電子あたりの電荷量 (1.602 × 10−19 C) を割ったものになりオーバー電圧に比例する。よって
図 2.12 に示す ADC 分布でのペデスタルと 1 光電子ピークの電荷量の差から MPPC のゲインを求めることができる。
同様の測定を電圧を変えながら行い、電圧に対するゲインの比を求めゲインが 0 の点まで外挿することでブレークダウン電圧を求めることができる。ブレークダウン電圧には温度依存性があることが分かっている。これは様々なピクセルサイズの素子、室温から液体窒素温度までの温度について確認されており、その温度係数はおおよそ50 mV/K と計測されている [15]。
光子検出効率
光検出器の重要な性質の 1 つとして、光子の検出効率 Photon Detection Eﬃciency (PDE) がある。MPPC のPDE は量子効率 QE、開口率 (受光面積中の有感領域の割合)、電子雪崩を起こす確率の 3 要素で決まる。MPPC はAPD の構造により PMT に比べて高い QE を持つ。しかし各ピクセルの周りに不感領域が存在するため、開口率
は 50~70% である。また電子雪崩を起こす確率はオーバー電圧 ∆V に依存するため、PDE もオーバー電圧に依存する。
ダークノイズ2.2 AHCAL 検出層の構造13

図 2.10MPPC による光子計測のイメージ [14]図 2.11MPPC の波形の例 [14]

第 2 章 Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)

14

図 2.12MPPC のパルス波高スペクトル [14]光子の入射がない場合でも、熱励起による電子が電子雪崩を起こすことによりダークノイズが発生する。ノイズの大きさは 1 光電子相当が主であるが、後述のクロストーク・アフターパルスの影響で 2 光電子相当以上の事象が現れることがある。
クロストークあるピクセルで電子雪崩が発生した際赤外波長の光子が発生し、隣接するピクセルに入射して別の電子雪崩を引き起こすことがある。これをピクセル間クロストークと呼ぶ。実際に入射した光電子数より多く計測してしまう。
ピクセル間に溝を掘ってタングステンを埋め込み、光学的にそれぞれのピクセルを分離させるなどの対策が考えられている。
アフターパルス
電子雪崩中の電子が増幅領域内の結晶の格子欠陥に捕獲され、一定時間後に再放出されることにより再度雪崩を引き起こすことがある。これをアフターパルスと呼ぶ。格子欠陥のポテンシャルの深さにより電子の捕獲確率や再放出の時定数が変化する。この現象の理解は現在も進行中であるが、結晶の質を向上させるなどの対策が考えられている。
サチュレーション

MPPC に入射する光子数が多くなると、1 ピクセルに 2 個以上の光子が入り始める。しかし 1 ピクセルに 2 個以
上のフォトンが入射しても電子雪崩は 1 度しか起きず、光子入射の可否しか判定できない。そのため図 2.13 のように、入射光子数が多くなると励起ピクセル数 (検出光子数) との線型性が悪くなる。さらにピクセル数を超える光子が入射すると、ピクセル数以上の光子は検出できず一定の出力となる。よって励起ピクセル数は以下の式で表せる。

出力するまで

はTACから、チャンネル

MPPCの応ストグラムの

Nphoton : 入射フォトン数
PDE: 検出効率ダイナミックレンジを広くするためには、同時に入射する
フォトンに対して十分なピクセル数をもったMPPC (大受2.2 AHCAL 検出層の構造

15

光面サイズまたは小ピクセルピッチのタイプ)を使う必要があります。
Nfired = Ntotal × {1 − exp (−Nphoton × P DE)}
Ntotal(2.2)[図2-38] 同時に入射するフォトンに対するダイナミックレンジ
これを防ぐためには、同時に入射する光子に対して十分なピクセル数を持った(有感領域が大きい、またはピクセ(ピクセルピッチ: 50 µm)
ルピッチが小さい)MPPC を使う必要がある。

KAPDC0030JA

図 2.13MPPC のサチュレーション [14]KAPDB0238JA

2.2.3 HCAL Base Unit (HBU)
AHCAL の検出層の読み出し基板として、大量の MPPC を処理するための HBU というモジュールがドイツにある研究所 Deutsches Electron-Synchrotron (DESY) にて開発されている。図 2.14(図 2.4 左の下部) にある正方形
部分が HBU の本体であり、大きさ 36×36 cm2 、また厚さは基板のみで約 0.8 mm に抑えられ、粒子のエネルギー損失を出来るだけ小さくするように設計されている。1 枚の HBU は 144 (12×12) 個の MPPC が整列されており、

36(6×6) 個ずつ Application Specific Integrated Circuit (ASIC) によって制御される。ASIC はオメガグループ製の Silicon Photomultiplier Integrated Chip 2 (SPIROC2)[16] が採用されている。SPIROC2 は 36 の入力チャンネ
ル、16 イベントをアナログ形式でストックするための Switched Capacitor Array (SCA)、12bit の ADC が搭載されている。電荷 (ADC) と時間 (TDC) の情報はチャンネル毎に、設定した閾値を超えた信号のみストックされる。

HBU は図 2.14 に見える基板と同等の厚さの接続端子 flexlead(図 2.15) により、最大で 6 枚直列に接続可能で、さらに横方向に 3 列、合計 18 枚の HBU を接続することが可能である。各チャンネル毎に LED が基板に埋め込まれており、MPPC のゲイン構成を行うことができる。

HBU を制御するためのボードについて述べる。図 2.16 に SiPM から ASIC、HBU、制御ボードまでの制御・信号読み出しの流れを示す。

第 2 章 Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)

16

ector Obsolete!!

nterconnect with Kyocera 5801
ctors: stacking height 0.8mm (1.2mm
ing flexlead).

era connectors obsolete.

connectors as replacement: Panasoniceries (1.0mm stacking height): AXT5..,
図 2.14 HBU の DAQ(80 pins). 3000 MOQ.

connectors require redesigns of HBU5,mm and Central-Interface-Board (CIB)
ads

onic
T5..,
図 2.15BU5,CIB)

flexlead の接続面 (左) と HBU 同士の接続時 (右)[17]

Old flexlead setup

Mathias Reinecke | CALICE main meeting | Mar. 22nd, 2017 | Page 6
図 2.16DAQ のフローチャート [18]Detector Interface (DIF)

DIF には図 2.4 上部のように電源供給用ボード、較正用ボード、データ送信用ボードがまとめられている。

flexlead setup 18 枚の HBU または 72 個の ASIC を制御できる。データはカ
flexlead により Old
HBU と接続することで３列、最大スタム信号プロトコルとして HDMI ケーブルを通して送信される。

Link Data Aggregation (LDA)
CALICE main meeting | Mar. 22nd, 2017 | Page 6

LDA は 96 の DIF(バレルを 16 分割したウェッジ 2 つ分) に HDMI を通してコマンド送信・データ読み出しが2.3 精細度の最適化及び本研究の目的

17

でき、Gigabit Ethernet (GbE) を通して PC に直接データ送信ができる。

Clock_and_Control_Card (CCC)

CCC は LDA にビームクロックを送信し、DAQ サイクルを開始させる。各検出器間のクロックを同期させる役割も持ち、トリガー信号を送信する。

2.2.4 HBU の DAQILC のビームはバンチ状になっており、1 ms のビームと 199 ms の休止期間を繰り返す。これは超伝導加速空洞を冷却するのに必要な休止時間である。これに対応して SPIROC の DAQ は、Read Out Cycle (ROC) と呼ばれる読み出しサイクルを繰り返して行われる。1 つの ROC で、最大 16 ms のデータ取得を行なった後、約 40 ms かけてデータ読み出しを行う。

AHCAL では 8 × 106 個ものチャンネルが高密度に配置されるため、大きな熱負荷がかかる。MPPC の特性には
温度依存性があるが、検出層と吸収層の間にクーリングシステムを入れる隙間は無い。この熱負荷を抑えるために、
ビームバンチに対応してチャンネルや読み出し基板への電源供給に供給期間と休止期間を設ける。これを、パワー
パルシングという。パワーパルシングにより電源消費も格段に抑えられるが、DAQ の正確な動作も保障する必要がある。そのため現在、ASIC や DAQ の改修や、テストビーム実験における運用試験などが行われている。

2.3 精細度の最適化及び本研究の目的
ILC 建設開始に向けて ILD 検出器設計案を完成させるため、各測定要素の設計の最適化が行われている。その中で AHCAL の最適化として精細度の見直しが行われており、検出層毎にタイルサイズを変え異なる精細度を混合した設計が考えられている。例えば 60 mm 角タイルを採用した場合、読み出しチャンネル数・ASIC の個数を 1/4 に減らすことができ、読み出しの簡略化やコスト削減に貢献できる。
図 2.17 は先行研究における精細度を混合した様々な場合分けをし、ジェットのエネルギー分解能を評価したプ
ロットである。AHCAL の 48 層全てを基準設計の 30 mm 角タイルにした場合 (黒) と、内側 36 層を 30 mm 角で
外側 12 層を 60 mm 角にした場合 (青) *1 、内側 24 層を 30 mm 角で外側 24 層を 60 mm 角にした場合 (緑) でほとんどエネルギー分解能は変わらないということが分かる。よって少なくとも外側半分の検出層の 30 mm 角タイル
を 60 mm 角タイルに置き換えても、AHCAL 全体の性能を維持できることが分かった。
しかし 30 mm 角より大きなサイズのタイルの性能に関しては十分に実験・検証がされていない。集光効率などの観点から大サイズのシンチレータタイルは技術的に難しい。また図 2.17 の先行研究では、エネルギー再構成を最適化するためのソフトウェア補償 (後述) という手法が取り入れられておらず、混合精細度の性能検証としては不十分と言える。本研究は大きいタイルを用いた検出層のプロトタイプによる性能実証およびシミュレーション研究に
より混合精細度カロリメータの性能を検証することが目的である。

*1 先行研究の時点では 60mm 角タイルの性能はまだ実証されていなかったので、30mm 角タイルと同様の応答 (光量やその一様性) が仮定されている。

第 2 章 Analogue Hadron CALorimeter (AHCAL)18

図 2.17

精細度をミックスした場合のシミュレーション結果 [19]。横軸がジェットのエネルギー、縦軸がジェットのエネルギー分解能。

19

第3章

大サイズのシンチレータタイルを用いた検出
層 HBU の開発
上述した通り 30 mm 角より大きなタイルの性能は実証されていない。そこでまず 60 mm 角タイルのプロトタイ
プを作成し光量や応答の一応性を調べた。その結果を元に 60 mm 角タイルを用いた検出層 HBU を開発した。

3.1 プラスチックシンチレータの製法
有機プラスチックシンチレータはベースとなるプラスチック材料にシンチレーション物質 (アトラセンやスチルベン) を混ぜ込んで作成する。有機プラスチックシンチレータの製法は様々なものがあるが、以下では代表的な 2
つの製法について述べる
キャスト成形材料として常温では液体状態の単量体や初期縮合物を型に流し込み、硬化剤を混合することで重合反応を起こし成形する手法である。鋳型成形とも呼ばれる。ベースとなるプラスチックは主に PVT(Polyvinyl toluene) が用いられる。以下にキャスト成形の利点欠点を挙げる。

1. 利点• プラスチックシンチレータとしての品質が安定している (透明度と光量に優れている)。
• 30 mm 角タイルでの試験により、AHCAL で用いるのに十分な光量が得られることがわかっている。
• 特殊な設備を必要としないので、少数の生産であれば低コストで行える。
2. 欠点• 機械加工を行い形を整える必要がある。
• 重合反応・機械加工により製作時間や手間がかかり、大量生産に向いていない。
AHCAL 実機では 800 万枚のタイルが必要でありキャスト成形での製作は現実的ではない。
射出成形
ペレット状にしたプラスチック原材料を約 200 度の高温で溶かし、金型に押し込んで冷却し固めるという手法である。主なプラスチック原材料は Polystyrene(PS) 等が用いられる。以下に射出成形の利点欠点を挙げる。

1. 利点• 生産性が良い。(短時間・低コストで大量生産が可能)

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

20• 機械加工の必要がない。

• プラスチックの性質や温度、熱、金型設計等をコントロール可能。
2. 欠点• キャスト成形のシンチレータに比べ光量が小さい。

iversity

Naoki Tsuji• 透明度が低く減衰長が短い。

AHCAL 実機でのタイル大量生産に向けて射出成形の採用が考えられているが、光量などの課題もある。

Setup
3.2

タイルサイズの検出光量への影響の調査

3.2.1 測定セットアップ
シンチレータタイル

endenceof light
yield5 枚、比較用に
for scintillator
図 3.1 のような
60 mm 角タイルを30 mm 角タイルを 1 枚用意した。30 mm 角タイルは他の研mm)

究 [20] で使用されたもので、キャスト成形を用いた PVT ベースの EJ212 という型番の市販のシンチレータである。60 mm 角タイルは 30 mm 角タイルと同じ製法で、機械加工の際にサイズを調整した。

hole for putting MPPC

図 3.1

反射材
tor Tile

EJ-21230 mm 角タイル
(左) と 60 mm 角タイル (右)

Amp.

DRS

タイルを覆う反射材は 3M 社製の ESR2 フィルム [21] を使用した。可視光領域で 98% 以上の高い反射率を持つ。AHCAL グループでは反射材のカットからタイルへの巻きつけまで自動化が進んでいる [9] が、今回は図 3.2(Waveformの図面を用いて手作業でカット、図 3.3 のように巻きつけを行なった。
基板、SiPMAmp.

digitizer)

タイル光量測定用の MPPC 読み出し基板としては図 3.4 を使った。これは先行研究 [22][23] にて使われていた基板を加工したものである。本来はパッド部分に全て MPPC を搭載し対応するソケットから電源供給・読み出し可能だが、60 mm 角タイルを置くのに邪魔になるので、測定用の MPPC 以外は取り外して 1 チャンネルのみ読み出し可能としている。MPPC としては以下のものを使用した。

• 型番 : S12571-025P[24](現在は廃番)• 受光面 : 1.0 mm×1.0 mm ピクセルピッチ : 25 µm×25 µm、1600 pixels

7 /21

3.2 タイルサイズの検出光量への影響の調査

21

図 3.3 反射材を巻いた 60 mm 角タイル

図 3.2

反射材の図面• 感度波長領域 : 320 ~900 nm

図 3.4 タイル光量測定用 MPPC 基板

DAQ

DAQ として Paul Sherrer Institute (PSI) にて開発された Domino Ring Sampler (DRS4)[25] と呼ばれる高速波
形デジタイザーを使用した。図 3.5 は DRS の動作原理を簡略化した図である。DRS はドミノ状に並んだ 1024 個のコンデンサーセルを搭載しており、入力されたサンプリング信号はインバーター遅延回路を高速で周回しそれぞれのセルに記憶される。トリガー信号によりセルに蓄えられた電荷がシフトレジスターを通して、ドミノ崩しのよ
うに順々に出力される。最大サンプリング速度は 5 GSPS、200 ps 間隔で波形を出力できる。今回は 1.6 GSPS に設定したので、出力波形の時間幅は 640 ns である。
また MPPC 信号の増幅のため、PSI で開発されたアンプを用いた。図 3.6 は PSI アンプの回路面の写真である。

PSI アンプはポールゼロキャンセレーションを行うことができ、MPPC の時間分解能を向上できることが特徴である [26]。しかし今回はポールゼロキャンセレーションは行わず、単に信号増幅のために用いている。

Switched
Capacitor Array
第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

220.2-2 ns

Inverter “Domino” ring chainIN
Waveform
storedClock

Shift Register

Out
FADC
33 MHz

図 3.5 DRS の概要“Time stretcher” GHz ® MHz

Feb. 25th, 2010

NSNI-2010 Mumbai

図 3.6

3

PSI アンプ

セットアップ
図 3.7 のように、基板 (左図上) 上の MPPC に 60 mm 角タイルが置かれるようにタイル・スペーサーをカセットに配置する。それらを重ね四隅をネジ止めすることで固定する。30 mm 角タイルの場合も同様に MPPC とディン
プルが重なるようにタイル・スペーサーを配置する。

図 3.7 タイルのセッティング

3.2 タイルサイズの検出光量への影響の調査

23

全体のセッティングは図 3.8 のように、コリメータ、トリガーカウンターとともに、基板・タイルを可動式ステー
ジに固定する。β 線源

90

Sr を直径 1.5 mm のコリメータで絞り、基板の窓部分から見えるタイルの測定点とトリガーカウンターを鉛直に一直線になるように配置する。トリガーカウンターとしては、5 mm×5 mm×5 mm のプ
ラスチックシンチレータ (EJ-212) と有感領域 3 mm×3 mm の MPPC(S12572-025C) をオプティカルセメントで接着し、反射材としてテフロン製のシールテープを巻いたものを用いる。

図 3.8 セットアップの全体写真 (左) と横からの写真 (右)JPS Autumn Meeting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya university

Naoki Tsuji

Setup
We measure the position dependence of light yield for scintillator
tiles in a small setup.
hole for putting MPPC
Collimator(1.5mm)
Sr90

β-ray

PCB
EJ-212MPPC
TriggerCounter

Scintillator Tile

Amp.
Amp.

DRS

(Waveform
digitizer)

Voltagesource of
MPPC

7 /21

図 3.9 セットアップの概略図

3.2.2 測定方法
配線をしたセットアップの概略図は 3.9 のようになる。PSI アンプ以下のセットアップ全体はアルミ箔で全体を巻いて接地したのち暗幕で遮光を行い、MPPC 特性の温度依存による影響を防ぐため 24 ◦ C の恒温槽に入れて測定を行なった。
図 3.10 は DRS で得られる信号波形 (上) とトリガー波形 (下) である。トリガーが検出された前後のタイムウイ
ンドウをイベントとして記録する。横軸は時間 [ns]、縦軸は電位差 [mV] であり、この信号を時間積分することでMPPC で検出した総電荷量が得られる。積分範囲はアフターパルスやダークノイズの影響を受けないよう、トリガーされてから信号が立ち下がるまでの特定範囲 (−265~−200 ns) を指定した。
こうして得られる典型的な電荷分布は図 3.11 のようになる。これをランダウ関数にガウス関数を畳み込んだ関数
でフィッティングを行い、そのピーク値を MPPC が得た総電荷量の代表値とした。この値を MPPC のゲインで割JPS Autumn Meeting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya university
Autumn Meeting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya university

Analysis

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

24Single photoelectron signal from da
図 3.10−360charge
ns あたりの信号はトリガーにかかった信号ではなくダークノイズ由来の信号であり、そのよ
We
ﬁt上の
the
distribution by Landau distribution convoluted
time (window.
うなイベントをシンチレーション光由来のイベントの前の時間範囲−600~−265 ns) で解析した電荷分布が図 3.12
withGaussian,andcalculatethepeakvalue.
である。それぞれのピークがペデスタル、1Typical
光電子、2waveform
光電子を表しており、マルチガウシアンでフィッティングす
ることで光量を算出する。

JPS Autumn Meeting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya university

Naoki TsujiOﬀ-time window is set before the tr
The number of photo-electrons is obtained by dividing peak valu
of after-pulsing and the tail of scinti
by single photoelectron charge.
Scintillator tile

[mV]

[mV]

[mV]

ることでそれらの間隔を求める。その値が測定に使った MPPC における 1 光電子相当の電荷量、ゲインである。

[mV]

ダークシグナル解析範囲[nsec]
シンチレーション光解析範囲

Trigger counter

Dark signal[nsec]

図 3.10

DRS で得られる波形の例
10 /21analysis range of dark signal
Analysis range for beta-ray events

Charge dist
Charge distribution for beta-ray events

図 3.11

典型的な電荷分布の例

図 3.12

ダーク信号の電荷分布の例

3.2.3 結果と考察
今回、他の測定 [20] との比較用の 30 mm 角タイル一つと、サイズによる直接的比較をするために、60 mm 角で測定した後に 30 mm 角に再成型したサンプルで測定をした。
タイルの光量の位置依存性を調べるために、比較用の 30 mm 角タイルと 60 mm 角タイルそれぞれ図 3.13、3.14の赤点の位置に β 線を照射して測定を行なった。それぞれの測定結果は図 3.15、3.16 である。図中の x、y は測定点と対応しており、x = 0、y = 0 の部分に MPPC が配置されている。結果を表 3.1 にまとめた。ここで一様性とは、サンプル内での場所による一様性 (RMS) のことであり、タイルサイズごとに平均したものである。また 60 mm
角タイルのサンプル間の平均光量のばらつきは 9.7% である。セットアップは恒温槽に入れているため MPPC の特性の変化はなく、反射材やその他のセッティングも同様にしているため、セットアップによる不定性はほぼ無い。

eting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya university

Naoki Tsuji

omparison of 30mm tile and 60→30mm tiles
JPS Autumn Meeting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya universityN

タイルサイズの検出光量への影響の調査
We compare3.2lightyield between 30mm tiles used in previous tests

nd 30mm tiles cut out from 60mm tiles.

25

Position dependence for 60mm tile

Position dependence of light yield is measured with 5mm step.

In case of 30mm tile

y

3 4

10

図 3.13

0

25

21

20

16

15

11

1

5
0

5 10

図 3.1430 mm 角タイルの測定点

25

6

10

1 2

5

x

Measured for ﬁve samples of 60mm tile.
y

5

2

3

4

5

x

10 15 20 25

60 17
mm/21
角タイルの測定点

JPS Autumn Meeting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya university

Results
30mm tile

#p.e.

#p.e.
yp
os

yp

os

itio

n

x
図 3.15npositio

030 mm 角タイルの測定結果

60mm→30mm tile No.2
#p.e.

60mm→

50

50

itio

n

utumn Meeting 2017, 14aS35-4, 9/12~15, Utsunomiya university

Naoki T

Results

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

26

Light yield of 60mm tile No.2

50

50

#p.e.

#p.e.

Light yield of 60mm tile No.1

yp

yp

os
itio
n

ion
x posit

Light yield of 60mm tile No.3

os

itio

0

n

ion

x posit

Light yield of 60mm tile No.4

50

#p.e.

#p.e.

50

0

yp

os
itio
n

yp
ion
x posit

Light yield of 60mm tile No.5

os

0

itio

n

ion

x posit

0

#p.e.

25
50

yp

os
itio
n

x position0

図 3.1615 /

60 mm 角タイルの測定結果

表 3.1 比較用 30 mm 角タイル、60 mm 角タイルの光量測定結果

平均光量

一様性 (RMS)

比較用 30 mm 角タイル (1 枚)

41.3 p.e.

2.3%

60 mm 角タイル (5 枚)

18.8 p.e.

2.9%

60 mm 角タイルの光量は 30 mm 角タイルに比べてほぼ半分に減少しているのが分かる。この減少は生産ロットの違いが影響している可能性がある。というのも、使用された 30 mm 角タイルは他の研究で使用されていたもの
で、60 mm 角タイルとは完全に別のロットで作られたものであるからだ。
次にサイズによる直接的比較をするために、光量測定に使用した 60 mm 角タイル 2 枚を追加加工して 30 mm 角
タイルの大きさにカットした。そして図 3.17 に示すように、60 mm 角タイルからカットした 30 mm 角タイルと、

60 mm 角タイルに関して測定点を取り、より詳細な光量測定を行なった。
図 3.18 が 60 mm 角タイルからカットした 30 mm 角タイルの光量測定結果、図 3.19 が 60 mm 角タイルの光量測定結果である。結果を表 3.2 にまとめた。同じ生産ロットで製作したシンチレータタイルに関しても、60 mm 角
タイルの光量は 30 mm 角タイルに比べて約 52% 減少しているのが分かる。また表 3.1 の結果を誤差 10% 以内で

More detailed position dependence (2.5mm step) is measured forboth 30mm and 60mm tiles.
We measure the two 30mm square tiles, which cut from 60mm
tiles No.1 & 2, and the other three 60mm tiles.

3.2 タイルサイズの検出光量への影響の調査
In case of 30mm tile

x

x

12.5

12.5

10

10

7.5

7.5

5.0

5.0
2.5

2.5
0

27

In case of 60mm tile

2.5

y

5.0 7.5 10 12.50

2.5

5.0 7.5 10 12.5

19 /21JPS Autumn Meeting 2017, 14aS35-4,
Utsunomiya(左university
図9/12~15,
3.17 タイルの測定点
30 mm 角タイル、右 60 mm 角タイル)

Results

再現している。

Light yield of 60→30mm tile No.2

50

yp

#p.e.

50

#p.e.

Light yield of 60→30mm tile No.1

Naoki Tsuji

os

itio

n

yp
x

n
positio

os

0

itio

n

ion
x posit

Light yield of
tile No.3
Light yield of 60mm tile No.4
図 60mm3.18 60mm
角タイルからカットした 30 mm 角タイルの光量測定結果

50

#p.e.

#p.e.

50

0

表 3.2 カットした 30 mm 角タイル、60 mm 角タイルの光量測定結果

yp

os

itio

n

平均光量

一様性 (RMS)

カットした 30 mm 角タイル (2 枚)

42.4y pp.e.
o

2.3%

60 mm 角タイル
(3 枚)
ion
x posit20.4 p.e.

4.2%

0

sit

ion

ion
x posit0Light yield of 60mm tile No.550
よって光量の減少に関して、生産ロットの違いは影響しておらず、タイルサイズが大きくなったことでシンチ#p.e.

Good uniformity for 60mm tiles even
レーション光が発生してから MPPC に入射するまでの距離が伸び、タイルやリフレクタに吸収される割合が大きく
near MPPC similarity(RMS)
to 30mmtiles.
なったことが原因だと思われる。一方で 60 mm 角タイルの検出光量の位置によるばらつき
は 30 mm
角タ
イルと比べても十分に小さく、非常に良いタイル応答の一様性を持っていることが分かる。
この光量の減少は、MPPC の有感領域を大きくするなど集光率を高めることで改善が可能である。したがってyos
30 mm p角タイルと同様に十分な光量・一様性が得られたため、60 mm 角タイルの性能は十分に実証されたと言
itio

える。

n

x position

0

20 /21

50

#p.e.

#p.e.

50

yp

os

itio
n

28

yp

ion
x posit00Light yield of 60mm tile No.4

50

#p.e.

50

#p.e.

Light yield of 60mm tile No.3

os
itio

n
n
第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層
の開発
ioHBU
x posit

yp

os

itio
n

yp
ion
x posit0nion

x posit

0

50

#p.e.

Light yield of 60mm tile No.5

os
itio

yp

os

itio
n

ion
x posit

図 3.193.3

0

20 /2160 mm 角タイルの光量測定結果

大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

60 mm 角タイルの性能が実証できたので、60 mm 角タイルを用いた検出層 HBU を製作した。以下ではそのデザインについて述べる。

3.3.1 デザイン
HBU は標準の 30 mm 角タイル用 HBU6 を使用した。タイル中心で MPPC の読み出しを行うとすると、60 mm
角タイルを並べた際に HBU からはみ出る部分ができる。現在 HBU は 2 枚ずつ繋げて固定・運搬のためにケースに収納されるが、タイルがはみ出るとケースに収納することができない。そこで図 3.20 のように 30 mm 角タイル

4 枚分のスペースに 60 mm 角タイルを置き、タイル中心からずれた位置に置いた MPPC で読み出す設計を採用した。ただし、今回だけの暫定的な措置で、次回以降専用の基板を製作することになる。またタイルサイズによる光量減少を抑えるために MPPC の有感領域を通常の 1.3 mm 角から 2 mm 角のものに変更した。

3.3.2

MPPC

有感領域 2 mm 角、ピクセルピッチ 25 µm の MPPC が標準品として販売されてなかったため、浜松ホトニク
スにカスタム品の製作を依頼した。図 3.21 が 2 mm 角 MPPC の図面、図 3.22 右が完成品の写真で比較のため標準の 1.3 mm 角 MPPC (S13360-1325PE) も載せている。有感領域 1 mm 角、ピクセルピッチ 25 µm の MPPC

(S13615-1025) を 4 つ並列接続することで、有感領域 2 mm 角の MPPC を再現した。PDE、ゲイン、ブレークダ
ウン電圧などの MPPC 特性は S13360-1325PE と同じになっている。

S13615-1025 は Si 貫通電極 Through Silicon Via(TSV) 技術を用いて作られている。TSV とは、シリコン製の半導体チップの内部を垂直に貫通する電極のことであり、従来はワイヤーボンディングで行われる上下のチップ同士の接続を行う。これにより複数のチップを隙間なく敷き詰められ、基板上の占有面積を小さくすることができる。

granularity optimization at ILD AHCAL”
onal Congress Center

Naoki Tsuji, The University of TokyoHBU with 60mm tile

3.3 大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

29

HBUs with 60mm tiles
es is constructed.

h standard 30mm tile HBU

s compensated with
→2 2mm2))

M at shifted positionoil (ESR)

tiles in total has been
large prototype.
be produced where

center4

図 3.2060 mm 角タイルを用いた HBU のデザイン

9 /25

作成した 2 mm 角 MPPC はこの技術により、S13360-1325PE のパッケージより縦幅は同じで横幅が少し大きいサ
イズに収まっている。HBU 上のパッドにそのまま配置することが可能であり、タイルのディンプルを大きくする必要もない。
この 2 mm 角 MPPC を用いることで通常の 1.3 mm 角 MPPC より 2.4 倍の光量増加が期待される。

3.3.3 シンチレータタイル
60 mm 角シンチレータタイルは射出成形を用いて作成された。図 3.23 が 60 mm 角タイルの図面、図 3.24 が完成品の写真である。60 mm 角タイル用の鋳型がなかったため、まず 3 mm 厚の大きなプレートを作成し、それをカット、側面を研磨、ディンプルを削ることで成形を行なった。射出成形の発光材の配合は、先行研究 [20] にて最適だとされる p-Terphenyl (p-TP) を 3%、1,4–Bis (5–phenyl–2–oxazolyl) benzene(POPOP) を 0.1% という混合割合を採用した。

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

30
1

2

3

4

5

6

A

A

B

B

C

C

D

D

c

SCALE

b
a

UNIT

MARK

CONTENTS

1

DATE

APPR

CHCK

2

CHCK

3

図 3.21

DESN

DRAW

10

TITLE

1
REV

DWG.No

PROJ

4

5

6

2 mm 角 MPPC の図面

図 3.22 標準の 1.3 mm 角 MPPC(左) と 2 mm 角 MPPC(右)この PS ベースのシンチレータの光量は市販の PVT シンチレータ (EJ-212) と比べて約 70% になることがわかっている [20]。

3.3.4 中心からずれた位置での読出しにおける発光量への影響の調査
中心からずれた位置で MPPC の読み出しを行うと、また新たに応答の位置依存性が問題になる可能性がある。そこで節 3.2 と同様の実験を行なった。今回は通常の HBU との整合性を考慮して、MPPC を 1.3 mm 角の

S13360-1325PE に付け替えて実験を行なった。また基板による β 線のエネルギー損失を防ぐため、基板の不要な部分を切り抜いた。そして図 3.25 のように測定点をとり、測定結果は図 3.26 である。
表 3.3 に示すように、光量は 2 mm 角 MPPC を想定すると十分な光量が得られ、また一様な応答も得られている。よって、ずれた位置での MPPC 読み出しは実用上問題ないことが言える。
表 3.3

60mm 角タイル

中心からずれた読み出しの 60 mm 角タイルの光量

平均光量

平均光量

1.3 mm 角 MPPC

2 mm 角 MPPC の場合の予想

一様性 (RMS)

11.8 p.e.

27.9 p.e.

9.8%

Measure the performance of 60mm tile with
Position dependence of light yield
MPPC S13360-1325PE (1.3 1.3mm312)

3.3 大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

1.6

3
.5
R4

2.9

4.5

D-D ( 1.5 : 1 )D

D60.7 - 00.20

15.13

15.3

Naoki Tsuji 2018/01/19

60mm square scintillator tile60.7 - 00.20

test1-1

1/1

A4

図 3.2360 mm 角タイルの図面

図 3.24y

60 mm 角タイル

MPPC

“Performance study on larger scintillator tile for granularity optimization at ILD AHCAL”
ALCW2018, May 28 - June 1, Fukuoka International Congress Centerx

Amp
Naoki Tsuji, The University of Tokyo

Position dependence of light yield

5mm

Measured light yield (mean) : 11.8

➡27.9 expected with 2 2mm2 MPPC

Non-uniformity ~ 9.8% (RMS)

60mm

Light yields and uniformity
changesigniﬁcantly compared to center
図 donʼt3.25 60mm 角タイルの測定点
readout.
Prototype test(1.3 1.3mm2 SiPM)

LY [p.e.]MPPC

13 /25

図 3.2660 mm 角タイルの測定結果

Reﬂector
3M ESR Vikuiti (65μm-thick)
Similar geometry to one used for 30mm tile

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

32

Laser-cutting done by a company

wrappingat ILD AHCAL”
3.3.5Manual
配置、反射材
tile for granularity
optimization
nternational Congress Center

Naoki Tsuji, The University of TokyoMPPC は図 3.27 のように隣接する 4 箇所のうちの 1 つを用いた。またチャンネル毎に 1 つずつキャリブレー

ション用の LED が HBU に埋め込まれているが、使用する MPPC に最も近いものを使う。

MPPC soldering on HBU

30 mm
3M
ESR
ector3.28&Use
MPPC
soldering
on
HBU
30 mm
LED
one
of 4 MPPC pads
反射材としては標準ののように

角タイルに巻かれているものと同じ

角タイルと同様の構造にし、社のフィルム [21] を用いた。図

用の穴も開けている。レーザー加工で裁断し、折り曲げる

部分はハーフカットの処理を行なっている。

MPPC

65μm-thick)Not for use

HBU with MPPCs

to one used for 30mm tile

MPPC用
60mm
LED用

LED

ne by a company

ハーフカット

30mm

HBU

60mm

30mm

PC pads

図 3.27MPPC と LED の配置

Not3.3.6
for useアラインメント

図 3.2860 mm 角タイル用反射材

HBU with MPPCsHBU の大きさに合わせてアクリル製のフレームを作成し、タイルの配置・整列、HBU との接着を行なった。まず大判のアクリル板を用意し、その上に HBU の大きさに合わせて細長いアクリル棒を固定する。作った枠の中に60 mm 角タイルを並べる。ディンプルや LED 用の穴を避けてタイル (リフレクタ) 上にドット状に接着剤を塗る。

接着剤は通常の HBU 製作時にも用いられる60mmAraldite 2011[27] を使用した。その上に HBU を置く訳だが、HBUには基板の損傷防止と接着時に基板を均等の圧力で整列したタイルに押し付けるためにスペーサーとしてナットを、

1 チャンネルに 1 つずつ置いた。その上に大判のアクリル板を置き、重しをして接着剤が固まるまで時間を置いた。
完成した 60 mm 角タイルを用いた HBU が図 3.30、3.31 である。

60mm

14 /25

“Performance study on larger scintillator tile for granularity optimization at ILD AHCAL”

May 28 - June 1, Fukuoka International CongressHBU
Centerの開発
3.3ALCW2018,
大サイズシンチレータタイルを用いた検出層

Acrylic ﬂame

Tile Assembly

Naoki Tsuji, The University of TokyoPut 6*6 pieces of 60mm tiles

Put some dots of glue

Put HBU, covered by an acrylic plate

Put weightwith spacers in between

図 3.29

図 3.30HBU 作成手順完成した 60 mm 角タイルを用いた HBU の表面

33

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

34

図 3.31完成した 60 mm 角タイルを用いた HBU の裏面

Gain calibration by LED
Use One of 4 LEDs which is closest to MPPC
3.4 大サイズシンチレータを用いた検出層
MIP calibrationHBU
byの動作試験
Sr90

3.4

35

Put Sr90 next to MPPC position (30mm away)
大サイズシンチレータを用いた検出層 HBU の動作試験
Self trigger
Note that β from Sr-90 is not MIP

完成した HBU の動作試験としてゲインと MIP のキャリブーレションを行なった。このとき、MPPC にかける
オーバー電圧は 5 V になるように設定した。

3.4.1 セットアップ

Correction based on expected diﬀerence
from MIP responseに DIF
ボードを接続し、MPPCvalue・ボード用の電源、
LDA、CCC
図 3.32 のように完成した HBUMIP
value
is 83%DIF
at ボードにthe peakof

Sr-90 according to simulation study.

を接続した。HBU からのデータは DIF、LDA を介して PC に送信される。

LED

図 3.32

キャリブレーション用セットアップ

Sr90

図 3.33

LED と 90Sr の位置

3.4.2 ゲインキャリブレーション
ゲインのキャリブレーションは HBU に搭載されている LED を用いて行なった。LED の電圧を 20 mV ずつ上
げていき、適切な電圧値で図 3.34 のようにペデスタルから数光電子分のピークが見られるため、それをマルチガウ
シアンでフィットすることでゲインを求める。HBU のトリガー機構として外部トリガーと自動トリガーの 2 種類あり、ゲイン測定には外部トリガーを用いた。外部トリガーでは、LED 点灯をトリガーとして全チャンネル DAQを行う。
図 3.35 が全チャンネルのゲイン測定結果であり、図 3.36 がその分布である。15–20 ADC counts の範囲で分布しており、平均は 16.9 ADC counts である。通常の 30 mm 角 HBU でのゲインが 15 ADC counts ほどなので、十分良い値が得られている。
全チャンネル同一の MPPC を用いており、同一の電圧をかけるように設定している。しかし ASIC ごとに MPPCにかける電圧に差異が見られることがわかっており、そのため HBU のゲインは ASIC 毎に個性がある。図 3.37 はASIC 毎のゲインの分布であり、ASIC ごとではチャンネル毎のばらつきが小さいことが分かる。一方で全チャンネルを見ると、図 3.35 のように ASIC 毎の個性が見られ、図 3.36 のように幅の広い分布をしている。

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

36

calib

5600mVEvent number

ADC Spectrum Chip 129, Channel 17, V#

250

200

150

100

50

0
450

500

550

600

650

ADC Spectrum Chip 129, Channel 17, V#

700

Naoki Tsuji, The University of Tokyo200

Typical ADC distribution

150

Number

Gain

100

50

Gain ranges between 15-20 ADC counts, Mean : 16.9

0
450

500

550

600

17
.4

15
.2

15
.6

15
.8

17
.4

15
.7

15
.4

15
.3

15

17
.7
17
.4

15
.4

17
.4
17
.8

15
.7

17
.9
17
.4

17
.5

17
.6
17
.9
18

17
.8

17
.6
17
.8
17
.8

17
.3

16
.8
17
.1
17

17
.8

16
.9
16
.8
16
.9

16
.9
17
.1
17
.2

.3

17.5

.6
17
18
.2

17

16.5

16

15.5

16

.7

16

17

.8

.6
17
.9
17
.4
16

.4

16

17

.7

18
18
.7
17
.7
16
.8
16

.8
16
.8
16
.8
.5
.1
16
16

15

16

.1
17
.9
16
.9
16
.5
.8
15
.2
16

15

.2
17
.4
17
.2
17
.7
.9
15
16

15

.4
17
.3
17
17
.1
16
.5

.2
16

.3

.4
.2
.3
17
16

.5

16

17

17

.3
17
.2
17
.9
16
.7
15
.3
16

.9
.6
18
.6
16
.5
17

.2
17
.3
17

.1

17

17

.9
17
.8
17
17

.6

.2
17
16

.9

−200

.1

18

.2

18

18

.1

0
−100

18

17
17
18

.8

.4
17
17
.9
17

.7

.2
17
17
.9
17

.8

.7
15
.8
.8
15

15

.5
15
15
.1
16

.8

.7
15
15
16

.7

.7
15
16
.8
15

.3

.8
15
16
.9
15

.1

.8
15
15
.1
16

.9

.8
16
.4
17

17

.2

.1
17
.7
.4
17

16

.9
16
.7
16
.2
17

100

700

Gain[ADC]
#p.e.

300

−100

HBU2 0 HBU1

図 3.35HBU のゲイン測定結果

100

200

.6
16

.7
16

.8
16

.7
16

16

.7
17

−200

.4

.7
17

−300

16

.2

−300
17

x[mm]

Map of gain values at each channels
Gainat the same
biasmap
voltage 58.8V

200

650

ADC

Showing slight ASIC dependence.

HBU3

5600mV

250

図for
3.34
ゲイン測定用のLED at
データの電荷分布の例“Performance study on larger scintillator tile
granularity
optimization
ILD AHCAL”
ALCW2018, May 28 - June 1, Fukuoka International Congress Center

HBU4

calib

ADC

300
y[mm]

15

18 /25

3.4 大サイズシンチレータを用いた検出層 HBU の動作試験

37

Event number

All gain histo
galH
Entries
144
Mean
16.88
Std Dev 0.8053

9
8
7
6
5
4
3

“Performance study on larger scintillator tile for granularity optimization at ILD AHCAL”
ALCW2018,
May 28 - June 1, Fukuoka International Congress Center
2
1
0
15

15.5

16

16.5

17

17.5

18

Naok

Gain
distribution
18.5
19
ADC

図 3.36atHBU
9 tiles
theのゲイン分布
same ASIC have almost the same values

ASIC dependence

Gain distribution at each ASIC

NumberNumber

4
3

16

17

18

Number

16

17

18

ADC 0

19

Number

5

15

4

3

3

3

16

17

18

19

16

17

18

19

18

Number

15

16

17

18

Number

5

ADC 0

19

15

4

3

3

3

2
1

2

2

17

18

18

19

1
ADC 0
19
15

16

17

図 3.37

18

1
ADC 0
19
15

18

ADC

19

15

8
7
6

16

17

18

ADC

19

Number
5

5
4

4
3
2

3

1

16

17

18

ADC 0

19

15

16

17

18

ADC

19

Number

5

4

16

17

Number

5

4

0
15

16

1

ADC 0

19

17

1

ADC 0

2

1
17

16

2

3

2

16

15

15

3

Number

3

1
0
15

15

4

2

ADC 0

19

Number1

ADC 0

Number

3

18

2

2
1

ADC 0

Number

17

5

4

1
0
15

1

16

Number

5

4
2

2

1

15

Gain distribu
A

9

3

2

ADC 0

19

5
4

3

1

1

NumberNumber

4

2

2
0
15

Number

3

4
3

1

2
1
16

17

18

ADC 0

19

ASIC 毎ののゲイン分布

15

2

16

17

18

ADC

19

0
15

15.5

16

16.5

第 3 章 大サイズのシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発

38

3.4.3

MIP キャリブレーション

高エネルギーの荷電粒子が物質中を通過すると、物質中の原子とのクーロン相互作用により一定のエネルギーを落とす。このような粒子を最小電離粒子 Minimum Ionizing Particle(MIP) と呼び、シンチレータを扱う実験では 1

MIP 相当の光量を基準として、測定されたエネルギーから荷電粒子の入射数を算出したり、落としたエネルギーとの相関から入射粒子のエネルギーを再構成したりする。
今回光量のキャリブレーションとして放射線源

90

Sr を用いた。 90Sr 由来の β 線は低エネルギーのものも含んで90

90いるため MIP とは異なる。 Sr 由来の β 線と MIP 光量の違いを研究したシミュレーション [20] から、 Sr のピークの値を 83% したものが MIP 光量に当たる。また MIP 測定には自動トリガーを用いた。自動トリガーでは、あるチャンネルで閾値 (0.5 MIP ほど) を超えた信号が検出されたら、対応する ASIC がホールドされて信号を読み出しメモリに書き込む。ASIC に蓄積されたデータは定期的に PC に送られる。
90

Sr は MPPC の直上から 30 mm 離れた位置 (通常の 30 mm 角タイル用 HBU で言うところの隣のチャンネル) に置き、測定を行なった。図 3.38 のような分布が得られ、600 ADC 付近のカットは HBU のトリガー閾値(0.5 MIP 相当) によるカットである。ランダウ関数にガウス関数を畳み込んだ関数でフィッティングを行い、そのピーク値をゲインで割ったものをタイルの光量とした。ここで光量は、各チャンネル前節 3.4.2 で測定したゲインを使って算出しているので、ゲインのばらつきの影響は受けない。
図 3.39 が MIP に換算した全チャンネルの光量測定結果、図 3.40 がその分布である。MIP 換算光量は 16–23 p.e.

の範囲で分布しており、平均は 19.4 p.e. である。通常の 30mm 角タイルの光量が 15 p.e. ほどなので、十分良い光y optimization
at ILD AHCAL”
量が得られていることがわかる。またばらつきもほどで、十分小さいと言える。
Naoki Tsuji,7%The
University of Tokyo
ess Center

Light yieldp.e

f 4allHBUs
with on
60mm
tiles
or
60mm-tiles
4 HBUs
22
.5
20
.3

90

Sr 照射時の電荷分布の例

26
25

.6

24

.8
.9

23
22

.1
25

22
.9
25

20

22

.6

25

.5

24

22

.8
22
.5
21
.2
.3
.2
.6
.8
21

22
.9
23

23

24

24

.4

25

23

.8
23
.6
21
.9
.9
.8
.5
21
.3

.1
20

24

.8
21

.4

25

22

23

.5

24

23

21

.9

.6
22
21
.6
.5
.8
.3
22
23

22

19

.7

21

19

21

.8

.6
22
.4
21
.7
.7
.3
.1
.4
20
.7
22

21

19

.2

22

20

22

.6
22
.8
.4
.6
23
22
.1
19
.9
.5
22

22
.7
19

.9
23

.7

24

.8

22

.8

20

19

.8

.2

24

21

図 3.38

23

26

.3

25

.7

.8

19

.5

HBU3

23

21

.2

HBU4

21

study on larger scintillator tile for granularity optimization at ILD AHCAL”
3.4“Performance
大サイズシンチレータを用いた検出層
HBU
の動作試験
ALCW2018,
May 28 - June 1, Fukuoka International
Congress
CenterNaoki Tsuji, The University of Tokyo
39

MIP-equivalent Light Yield
LightLight
yields
4 all
HBUs
withon60mm
yieldsoffor
60mm-tiles
4 HBUstiles
19

19

.7

.5
20

.5
19

.5
19

.8
16

.3

18

.6

20

.5

20

.4

19

.2

20

17

.5

Light yield ranges between 16-23 p.e.

LY [p.e.]

.7
17
.3
19
21
.5

22

.3

.6
.1
20
.9
21
.1
21
.8

.3

21

.5

20

.6

18

.9

18

18

.7

.1
18
.8
18
.9
16
.6
18

20

19

18
.8

.6
19

malH
Entries
144
Mean
19.44
Std Dev
1.301

19

19

20

20

.7
19
.6
18

19

.3

19

.7

20

17

.5
.6
19
.8
17
19
.6
16

21

All MIPathisto
LY distribution
all channels

.3

18
17

19

.6

16

7

19

.7

.8

18

19
.4
19

19

.5

18

19
.8
19

20
.3
20

18
.6
19

8

22

.4
22
.7
21
.6

.7
16

21

17

0

16

200
17

18

19

HBU の光量測定結果 (MIP 換算)

Event number

All MIP histo
malH
Entries
144
Mean
19.44
Std Dev
1.301

8
7
6
5
4
3
2
1
0
16

17

18

図 3.4019

20

21

HBU の光量分布 (MIP 換算)

22

23

ADC

.6
18

.8
19

.4
19

100
0

17

HBU1

.4

.9
18

−100 HBU2
図 3.39

.5

.3

17

19

.4

.2
19

.4

−200

17

−300

19

.4
18

.2

2
1

18

20

.6
18

.8

20

.9
.3

21

.1

21

.9
19
.3
17
.1

.9

17

.6

18

−300

18

.6

17
.5

3

18

19

4

.6

20

5

21

18

19

21
.4

.4

.1
20
.5

21

.1

.2
21
20

.9

19

.4

.9
19
.3
18

.1

19

20
.8
18
.3

18

17

18

.2

19

.6

6

.5

−200

.2

21
20
19
.5

.3

22
.1
20
.1
17
.1

Number

0
−100

18

.6
.1

18

.2

22
.7

.3
20
.9

.7

.5
19
.1

20

.8

19

.6
20

.3
20
20

.7

21
.4
19
19
.7

.8

.4

18
.5
18
.2
20
.2

19

.3

20

19

.8

18
.2
20
.8
19
.3

20
.5
18
.2

.3

20

.1

No ASIC dependence

100

21

.4

20

.8

.7

Typical 30mm-tile light yield is 14 p.e.
20

200

18

19

.5

Mean value is 19.4 p.e.

.1

300

18

x[mm]

MIP value is 83% at the peak valueof Sr-90.
HBU4
HBU3

300
20
y[mm]21

22

p.e.

23

21 /25

41

第4章

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム
実験
AHCAL グループでは AHCAL 大型技術試作機を製作し、CERN SPS にてミューオン、電子、パイオンを用いたテストビーム実験を行なった。前章まで 60 mm 角タイルの議論を続けてきたので、この章では 60mm 角タイルを用いた検出層の性能評価についても述べる。

4.1 AHCAL large technological prototype(AHCAL 大型技術試作機)
吸収層として鉄とタングステンを用いた物理試作機が開発され、テストビーム実験において、PFA を導入した

AHCAL としてのコンセプトが実証された [28]。AHCAL グループでは現在、実機での使用を想定して開発した技術を全て搭載した、実機サイズに拡張可能な大型技術試作機の研究開発を進めている。

4.1.1 AHCAL physics prototype(AHCAL 物理試作機)
まず大型技術試作機の前身である物理試作機について述べる。物理試作機の大きさは約 1 m3 である。読み出
しエレキは検出層に組み込まれておらず、図 4.1 のように、キャスト成形により製作されたシンチレータタイル
を波長変換ファイバー WaveLength Sihifting (WLS) fiber と SiPM で読み出している。2006 年から 2012 年にかけて、DESY、CERN、Fermilab にて電子、ミューオン、ハドロンのビームを用いたテストビーム実験が行われた。主な目的は電子 [29] とハドロン [30] のエネルギー分解能を測定することである。物理試作機の持つ高い精細度と優れたエネルギー分解能により、ハドロンシャワーの詳細な研究が可能となり [31]、特に GEometry ANd

Tracking(Geant4) を用いたハドロンシャワーのシミュレーションの検証に貢献した。図 4.2 はテストビーム実験結果から得たビーム軸方向のシャワープロファイルを Geant4 シミュレーションと比較したものである [32]。図 4.3
では、ビーム実験で観測されたパイオンシャーワーとの比較から、PandoraPFA の性能評価を行なっている [33]。
どちらも実験データを Geant4 シミュレーションで上手く再現できていることがわかる。よって、FTFP_BERT やQGSP_BERT といった物理リスト *1を用いた Geant4 シミュレーションでテストビーム実験データの正当性・再現性を確認し、AHCAL のコンセプトとして十分な性能が実証された。

*1 物理リストとは Geant4 シミュレーションに必要な、粒子の種類やそれぞれの粒子が持つ物理プロセス、エネルギー範囲などのユーザー設定のことである。FTFP_BERT、QGSP_BERT はどちらもハドロンプロセスを設定し、FTFP_BERT は Eritof モデルを [34]、
QGSP_BERT はクォーク・グルーオン弦模型を使用した物理リストである [35]。

which cover several SiPMs (figure 5). These
assembly and calibration procedure which a
第4章

42

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

16th International Conference on Calorimetry in High Energy Physics (CALOR 2014)
IOP Publishing
Journal of Physics: Conference Series 587 (2015) 012033
doi:10.1088/1742-6596/587/1/012033
16th International Conference on Calorimetry in High Energy Physics (CALOR 2014)
IOP Publishing
Journal of Physics: Conference Series 587 (2015) 012033
doi:10.1088/1742-6596/587/1/012033

Probabilityof recovering
within within
3σ
Probabilityof recovering
3σ

has been used to measure the AHCAL energy resolution for electrons [1] and hadrons [2]. Its
high granularity and good energy resolution allow for detailed studies of hadronic showers [3]which are used also to validate the simulation of hadronic showers in the GEANT4 toolkit [4].
has been used to measure the AHCAL energy resolution for electrons [1] and hadrons [2]. Its
Recent results from the beam tests of the AHCAL physics prototype include the measurement ofhigh granularity and good energy resolution allow for detailed studies of hadronic showers [3]longitudinal
and radial shower profiles of pions [5] (figure 1) and the validation of the performance
which are used also to validate the simulation of hadronic showers in the GEANT4 toolkit [4].
ofRecent
the PandoraPFA
byofoverlaying
pionphysics
showers
measuredin beam[7] (figureof2).
results fromalgorithm
the beam [6]tests
the AHCAL
prototypeincludethe tests
measurement
Overall,thestudiesshowagood
performance
of
the
AHCAL
conceptandareasonable
to goodlongitudinal and radial shower profiles of pions [5] (figure 1) and the validation of the performance
agreementof the simulation
with
data
if a modern
like FTFP
BERT
or[7]
QGSP
of the PandoraPFA
algorithm[6] byoverlaying
pionphysics
showerslist
measuredin beamtests(figureBERT
2).
isOverall,used in the
GEANT4.
studies show a good performance of the AHCAL concept and a reasonable to good
図 4.1 WLS ファイバーと SiPM で読み出す構造のシンチレータタイル [28]agreement of thesimulation with data if a modern physics list like FTFP BERT or QGSP BERT
is used in GEANT4.
18 GeV

1

Figure 3. AHCAL scinFigure 4.
tillator tile with wavelength
lator tile w
shifting
fiber
CALICE Fe-AHCALCALICE
shifting fib
DATA
18systGeV
FTFP_BERT+ eDATAeπsyst
p
FTFP_BERT
+ -

ee
π
p

CALICE Fe-AHCAL

1
0.8

0.8
0.6
0.6
0.4
0.4
0.2

E track
10-GeV track CALIC
30-GeVCALICE data
CALICE data
LHEP
10-GeV
track
30-GeVLHEP
track
QGSP_BERTQGSP_BERTCALICEdata
CALICEdata

The layout of the AHCAL for the Interna
Distance between shower axes [mm]12 consist34
toof5 two endcaps
and a barrel, w
Distance between shower axes [mm]12
3
4 z [λ5]
Figure2. Probabilityof recovering a isneutraldirection.
Each ofthehalf-barrels
further10
GeV
hadrons
energywithin3
standardz [λ ]
2. Probability of recovering a neutral
Figure 1. Mean longitudinal shower profiles Figure
deviations fromrealenergy layers
as a function of40
to48
layers(figure6).itsenergy
The
10
GeV
hadrons
within 3 standard in turnfrom shower starting point for 18 GeV pions
thedistancefromcharged10
GeV
and 30 GeV
Figure 1. Mean longitudinal shower profiles
deviations from its real energy as a function of
for
data
and
for
GEANT4
simulateddata
forhadrons
for
beam
data
and
for
from shower starting
point for 18 into
GeV pions3 slabs
the distancewith
from charged
10
GeV and GEANT430 GeVarrangedalengthof 6 HBU
the
FTFP
BERT
physicslist.
simulated data for two physics lists.
for data and for GEANT4 simulated data for
0.2
0
0
0
0

I

図 4.2

ビーム軸方向のシャワープロファイル [32]I 。

18 GeV パイオンのテストビームデータと、FTFP_BERT

図 4.3

LHEP
QGSP_BERT
50
100
150

50

100

150

LHEP
QGSP_BERT
200
250
300

200

250

300

3σ 以内での中性ハドロンのエネルギーの再現率 [33]。テストビームデータと、2 つの物理リストを用いた GEANT4 シミュレーションデータ。

の物理リストを用いた GEANT4 のシミュレーション
データ。

the FTFP BERT physics list.

hadrons for beam data and for GEANT4
simulated data for two physics lists.

3. AHCAL technological prototype
Thegoal of thedevelopment prototypeof the AHCAL technological prototype is the scalability to a full
3. AHCAL
technologicallinearcolliderdetector.
It
is
based
a fully integrated
designwith front-end
readout electronics
The goalof the development of the
AHCAL
technologicalprototype
is the scalability
to a full
AHCAL
大型技術試作機の大きな目的の
1 on
つは、物理試作機において実証された
AHCALのコンセプトを元にembeddedin theactive Itlayers
to copewithintegrated
the high design
channeldensity
without
deadzones. In
linearcolliderdetector.
is
based
on
a
fully
with
front-endreadout
electronics
ILD 検出器の実機サイズへと拡張可能な形の検出器設計を完成させることである。AHCAL は MPPC を用いた検
order
to avoid
cooling
the active
layers,imposesstringent
the power
embeddedin theactiveinlayers
to copewith thisthe highchanneldensityrequirements
without deadonzones.
In
出器としては最大規模のものとなり、また PFA の要求する高い精細度を実現しなければならない。そのため MPPC
consumptionoftheelectronics
that
can
only
be
realizedbyswitching
o↵
parts
that
are
order to avoid cooling in the active layers, this imposes stringent requirements on the powernotを用いた検出層の生産性を大型試作機にて確認する。
neededduring ofsometaking thatphasesthe calibration
andthatmonitoring
consumption
the data
electronics
can(power-pulsing).
only be realized For
by switchingo↵ parts
are not ofneededdata
phases
For
the
of
さall
ら
に
大 型during
試 作 channels
機some
では大
量
チャン
ネ ル やis(power-pulsing).
DAQ
を制御する
こと
も calibration
想layers.
定 し て いandる 。monitoring
AHCAL で はindividual
anのtakingLEDsystemalso integrated
intothe
3 tiles of plastic scintillator,
2
allindividual
channelsanLEDsystemisalsointegrated
intothelayers.
The
AHCAL
technologicalprototype
is
based
on
3
⇤
3
⇤
0.3
cm
1000 channel/m という大量・高密度のチャンネルを制御する必要がある。さらに温度による MPPC の特
The AHCAL
technologicalis based hadronic
on 3 ⇤ 3 ⇤calorimeter.
0.3 cm3 tiles Theof plastic
scintillator,
resultingin ⇠ 8 mio.
channels prototype
for the complete
availabilityof new
resultingin reduced⇠ 8 mio.noisechannels
for thecompletehadronic calorimeter.
The availabilityof new
SiPMs
withand verysmall
device-to-device
variations opens
up new possibilities
SiPMs
withdesign.
reducedSeveral
noise andvery small
device-to-device
up newshifting
possibilities
forthe tiledi↵erent
tile options
with andvariations
without opens
wavelength
(WLS)
for
the
tile
design.
Severaldi↵erent
tile
options
withandwithout
wavelength
shifting(WLS)
fiber for the coupling of the tile to the SiPM are studied. One goal of the optimisationof thefiber
for thecoupling
thefaster
tile toproduction
the SiPM andare studied.
goaldetector.
of the optimisation
the a
tile
designis aneasier ofandassemblyOneof theThe designofwith

4.1.2 目的

4.1 AHCAL large technological prototype(AHCAL 大型技術試作機)

43

性の変化を補正する能動的温度補償、データ取得時のみ電源供給を行うパワーパルシングなどの機能も採用されている。これらの実機レベルの制御・運用も大型試作機にて検証する。
物理的な観点としては、シャワーの大部分を捉えられる大きさであるため、シャワーの 5 次元 (空間、エネル
ギー、時間) 的な発展を調べることができる。このように物理試作機をさらに実機スケールに拡張した大型技術試作機を用いて、PFA を採用したカロリメータとしての性能を実証する。

4.1.3 構造
図 4.4 は大型試作機の概観図、図 4.5 は製作工程と担当する研究機関を示している。DESY を中心として、ドイツ、ロシア、日本の各研究機関で研究された技術を統合して建設が進められた。HBU の製作、回路や MPPC の半田付けは DESY で行われ、計 160 枚の HBU、40 セットの DIF インターフェース、120 の flexlead が製造された。

ype

シンチレータタイルの製造はモスクワ (ロシア) で射出成形を用いて計 28,000 枚作成された。PS ベースのシンチ
レータであり、発光材としては 1,4–Bis (5–phenyl–2–oxazolyl) benzene(POPOP) のみを用いている。反射材のタ
イルへのラッピングはハンブルク (ドイツ)、タイルのアセンブリ・HBU への貼り付けはマインツ (ドイツ) で行われた。こうして製作された HBU は LED でのゲイン測定や、東京大学が開発した宇宙線テストスタンド [23] を用いて宇宙線の観測などの動作試験が行われた。

gy

detector
QA procedures

electronics

planned prototype in 2018

W)

図 4.4

大型技術試作機の概観図!8elix Sefkow | May 製造・動作試験の後、
29, 2018
2×2 枚の HBU を 1 層として 38 層の検出層を鉄製のスタックに差し込んで完成となる。
検出層と並行して読出しエレキの開発も進められており、38 層の検出層を制御・DAQ を行うためのボードが開発された。図 4.6 が完成した大型試作機の写真であり、鉄の吸収層と検出層 HBU のサンドイッチ構造が分かり、下部には読出しエレキが写っている。

第 4 章 AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験
Work flow

44

Heidelberg
SiPMs

SiPM sample tests

softwaredata baseanalysis

Palaiseau
MC
ASICs

ASIC tests
Wuppertal

HBU soldering

ASIC test board
PCBs
MoskauTiles

Mainz
LED tests

HBU tiling

Uni Hamburg
Reflector wrapping

Interfaces

excellent
opportunities
for youngscientists

Cosmic tests
Cassette assembly

Cassetes MPP MunichStacke beam calibration
HCAL integration

Cooling• Towards hadron beam test at CERN SPS in 2018
図 4.5 大型試作機の製作工程
Scintillator-SiPM HCAL Prototype

図 4.6

Felix Sefkow

October 3, 2017

"14

14

完成した大型試作機。検出層の HBU と鉄の吸収層がサンドイッチ状に配置されている。

4.2 CERN SPS におけるテストビーム実験
AHCAL 大型技術試作機は 5 月の 2 週間、6 月から 7 月にかかる 1 週間、CERN の SPS にてテストビーム実験が行われた。ミューオン、電子、ハドロンのビームを照射し、その応答を確かめた。本章では各テストビーム実験の概要から、その解析結果、特に我々が開発した 60 mm 角タイルを用いた HBU について述べる。

4.2.1

Super Proton Synchrotron(SPS)SPS は図 4.7 にあるように、CERN の加速器群の中で 2 番目に大きな加速器である。円周は 7 km で、上流の Proton Synchrotron(PS) から加速粒子を引き継ぎ、下流の Large Hadron Collider(LHC) にビームを提供する。

SPS は 744 個のダイポールマグネットを含む 1317 個の常温電磁石が配置されており、450 GeV まで加速可能である。また電子や陽電子、陽子や反陽子など様々な種類の粒子を扱うことができる。
今回のテストビームには CERN 北エリアの EHN1/SPS にある H2 ビームライン (図 4.8) を用いた。北エリアでは SPS のビームそのものはもちろん、上流でターゲットに当てて生成した二次粒子のビームを使用することができる。ビームの最大運動量は 400 GeV/c、二次粒子ビームの運動量は 10~400 GeV/c である。このように様々な粒
子種やエネルギーを扱うことができる。

4.2 CERN SPS におけるテストビーム実験

45

図 4.7 CERN の加速器の概要 [36]ビームライン

試作機設置場所

図 4.8 EHN1/SPS の H2 ビームライン [36]。赤矢印がビームラインで、青枠が大型試作機を設置した可動ステージ。

第4章

46

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

4.2.2 テストビーム実験セットアップ
図 4.9 は 5 月のテストビーム実験のセットアップである。可動ステージの上に大型試作機が置かれ、右側からビームが入射する。2×2 枚の HBU、72×72 cm2 の検出層 38 層が、1.7 cm の鉄の吸収層の間に挿入されている。
またエレキの冷却のために水冷によるクーリングシステムが取り付けられている。ビームの上流にはビームの位置

Testbeam setup 9. – 23. May 2018 in H2 at SPSや角度を測定するためのワイヤーチャンバー、トリガーシンチレータ、チェレンコフディテクターが置かれている。
クーリングシステム
ワイヤーチャンバー

大型試作機

ビーム

可動ステージ> 38 active layers of 72*72 cm² in steel absorber with 1.7 cm layer thickness (~4 λ)> mounted on the movable platform (“scissors table”) in H2
は右側から入射し、紫色の検出器は備付のワイヤーチャンバーである。
> beam instrumentation: wire chambers, trigger scintillators, Cherenkov detector
図 4.9

テストビーム実験セットアップ (5 月)。大型試作機 (黄枠) が可動ステージの上に置かれている。ビーム

図 4.10 は 6–7 月のテストビーム実験のセットアップである。5 月のセットアップに加え、ビーム上流側にプリKatja Krüger | AHCAL testbeam data | LCWS 2018 | 24. October 2018 | Page 3/22

シャワーディテクター (図 4.11)、下流側にテイルキャッチャー (4.12) が取り付けられた。プリシャワーディテク
ターは、試作機に入射する前にシャワーになったイベントを除くため、試作機の前面に HBU1 枚が貼り付けられてTestbeam setup 27. June – 4. July 2018 in H2 at SPSいる。テイルキャッチャーは 1 枚の HBU を検出層として 12 層、7.4 cm の鉄の吸収層の間に挿入されている。

tailcatcher

AHCAL
main stack> as in May, plus: 図 4.10 テストビーム実験セットアップ (6–7 月)[37]! added one module with 6*6 cm2 tiles (→ talk by Naoki)! added CMS HGCAL “thick stack” (12 layers of 1 HBU, 7.4 cm steel absorber)as tailcatcher! added single HBU in front of absorber as “pre-shower” detector
Katja Krüger | AHCAL testbeam data | LCWS 2018 | 24. October 2018 | Page 4/22

4.3 テストビーム実験内容

図 4.11

プリシャワーカウンター。HBU1 枚が試作機の前面 (ビーム上流) に貼り付けられている。

47

図 4.12

テ イ ル キ ャ ッ チ ャ ー 。HBU1 枚 を 検 出 層 、

7.4 cm の鉄を吸収層として、12 層からなる。

4.2.3 60 mm 角タイルを用いた HBU の挿入
6–7 月のセットアップにおいて、図 4.13 のように 60 mm 角タイルを用いた 2×2 枚の HBU が、試作機の 38 層目に挿入された。この HBU は東京モジュールと呼ばれ、以下本論文でもこの名称を使用する。

図 4.13

中央の Tokyo Module と書かれているのが、挿入された 60 mm 角タイルを用いた HBU(東京モジュール)

使用されない 4 分の 3 のチャンネルには電圧がかからないように設定している。今回はサチュレーションを起こしにくくするために、東京モジュールの MPPC にかけるオーバー電圧は節 3.4 の時より低い 4 V に設定した。それ以外の設定は標準の 30 mm 角タイル用 HBU と同じとなっている。

4.3 テストビーム実験内容
4.3.1 データ
5 月、6–7 月のテストビーム実験にて取得したデータを以下にまとめる。
1. ミューオン• エネルギー : 40, 120 GeV• パワーパルシング : ON/OFF

第4章

48

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験• ポジションスキャン• ポジションあたり 300,000 イベント
2. 電子
• エネルギー : 10, 20, 30, 40, 50, 60, 80, 100 GeV• パワーパルシング : ON/OFF• エネルギーあたり 200,000-400,000 イベント
3. 負パイオン• エネルギー : 10, 15, 20, 30, 40, 50, 60, 80, 100, 120, 160, 200 GeV• パワーパルシング : ON/OFF• エネルギーあたり 400,000-600,000 イベント
ミューオンに関しては、全チャンネルのキャリブレーションを行うために、ステージを動かしてビーム軸をずらしながらポジションスキャンを行った。パイオンに関しては、2 粒子分離の研究のために、ビーム軸を中心からずらした位置でのデータ取得も行なっている。またビーム使用不可の時間帯に、ゲインキャリブレーション用の LED
でのデータ取得を行った。これらを合計して 5,000 万イベント以上のデータを取得した。
またトリガーとしては、テストビームによるデータ取得の際は自動トリガー、LED でのデータ取得の際は外部トリガーを用いている。多層構造の際の自動トリガーは基本的には節 3.4.3 と同じだが、ASIC に蓄積されたデータは定期的に全層まとめて PC に送られる。

4.3.2 パラメータ測定した ADC から MIP 数に換算するためには様々なキャリブレーション定数が必要となる。キャリブレーショ
ン後の MIP 換算のエネルギー Ehit は以下の式で計算される。

(ADC − P edestal) · IC
Gain[ADC](ADC − P edestal) · IC
pixel =
Gain[ADC]
fsat (pixel) = 1 f or pixel ≪ Nmax,pixel

Ehit = fsat (pixel) ·

(4.1)
(4.2)
(4.3)

fsat (pixel) は MPPC のサチュレーションの関数、ADC は測定した ADC の値、P edestal はペデスタルの ADC
値、IC はインターキャリブレーションの値 *2 、M IP は 1 MIP 分の ADC 値である。
次に再構成後のパラメータとして、本研究で主に使用するもの説明する。hitEnergy は式 4.1 で表される、タイル

1 ヒットあたりの MIP 換算エネルギー Ehit である。energySum は hitEnergy を検出器全体で足し上げた合計値である。nHits は検出器全体での総ヒット数である。cogZ はビーム軸 (Z 軸) 方向での重心 center of gravity(cog) で、∑nHitscogZ =

zi · Ehit,ii=1=∑nHitsEhit,ii=1∑nHitszi · Ehit,ienergySum

i=1

(4.4)

と計算される。

*2 SPIROC2E は低ゲイン用と高ゲイン用の 2 つの増幅器が存在し、ADC が低い場合は増幅率の大きいロウゲイン用で、ADC が高い場合
は増幅率が小さいハイゲイン用で扱う。インターキャリブレーションはその補正を行うためのパラメータである。

4.3 テストビーム実験内容

49

4.3.3 イベントディスプレイ
図 4.14 は 6–7 月のテストビーム実験で取得した 100 GeV 電子の、cogZ 対 nHits の分布を示したもので有る。
またプリシャワーカウンターとテイルキャッチャーのヒットは除外し、大型試作機本体のヒットのみカウントしている。電子ビーム中にもパイオンやミューオンが混合しており、それぞれの分布が見て取れる。
図 4.15 はミューオンのイベントディスプレイである。ミューオンは MIP として試作機を貫通する。イベント
ディスプレイにはプリシャワーカウンターとテイルキャッチャー、東京モジュールも適用されている。各層 1 チャ
ンネルずつのヒットが見られるが、東京モジュールはヒットしたタイルの大きさが 60 × 60mm2 (30 × 30mm2 の 4倍) となっているのが分かる。図 4.14 中下の赤円のように、ヒット数が試作機の層数 (~40) ほどであり、試作機の中央付近に重心がある (400~700 mm)。
図 4.16 は電子のイベントディスプレイである。電子のシャワーはシャワー長が短くシャワー径が小さい、密なシャワーとなる。よって図 4.14 中左の赤円のように、ヒット数はある程度あり (~300)、試作機の前半 (~300 mm)に重心がある。
図 4.17 はパイオンのイベントディスプレイである。パイオンのシャワーはシャワー長が長くシャワー径が大きい、疎なシャワーとなる。よって図 4.14 中上の赤円のように、ヒット数は多く (400~700)、試作機全体に渡って重心が位置している。また図 4.18 のようにシャワーが発生するのが遅く、試作機の後半でシャワーを作ったり貫通してテイルキャッチャーでシャワーを作るパイオンも存在する。そのため図 4.14 のパイオンの分布は cogZ の大きい方にテイルを形作る。

図 4.14cogZ 対 nHits の分布。100 GeV 電子 (6–7 月)、大型試作機本体のみのヒット (プリシャワーカウン

ターとテイルキャッチャーのヒットは除外)。

第4章

50

図 4.15AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

ミューオンのイベントディスプレイ

図 4.16電子のイベントディスプレイ

4.3 テストビーム実験内容

51

図 4.17 パイオンのイベントディスプレイ

図 4.18

試作機を貫通してテイルキャッチャーでシャワーを作るパイオンのイベントディスプレイ

第4章

52

4.4

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

パワーパルシングの ON/OFF による応答の違いの調査

5 月のテストビーム実験では、パワーパルシング ON/OFF それぞれの設定でミューオン、エレクトロン、パイオ
ンのデータを取得した。パワーパルシングが ON の場合はデータ取得時以外 DAQ に電源供給がされないため、検出器の温度は低くなる。一方でパワーパルシングが OFF の場合は常時電源供給がされているので検出器は排熱により熱せられたままである。MPPC の特性には温度依存性があるので、パワーパルシング ON/OFF でブレークダ
ウン電圧などの特性が変わってしまう。また温度の変動とは別に、読み出しエレキの挙動に違いが生じる可能性がある。よってパワーパルシングの影響、挙動について調査・検証する必要がある。
本節では 5 月のデータの解析結果から、パワーパルシング ON/OFF での応答の違いについて報告する。

4.4.1 キャリブレーション [38]パワーパルシングによる温度変化や読み出しエレキの挙動の変化により、ゲイン、ペデスタル、MIP の値に影響が生じる。ゲインはビームテストではなく LED を用いてパワーパルシング OFF の状態でしか取得していない
ので、今回はペデスタルと MIP のキャリブレーションについて報告する。キャリブレーションは主に 40 GeV のミューオンのデータを用いて行う。5 月のテストビーム実験ではパワーパルシング ON/OFF それぞれで、6–7 月

Calibration Procedure

は ON にしてミューオンのデータを取得した。それぞれ全チャンネルでキャリブレーションができるように可動ス
テージを動かして、
18 ヶ所を 500,000
イベントずつ走査した。
AT Pedestal
Extraction
ペデスタルキャリブレーション
1. Require hits with HitBit = 0

in muon runs (channels without muon signal on chip t

ペデスタルキャリブレーションは図4.19eachのように、ミューオンが入射しなかったチャンネルのADC signalの平均値を2. Fill histogram forchannel (memory cell) with measured
amplitudes
そのチャンネルのペデスタル定数に設定する。図 4.20 では、パワーパルシング ON/OFF それぞれでキャリブレー

3. Localize maximum of pedestal
with range iterations(mean
ションを行い、それぞれのチャンネルに関してその差(No PPspectrum- PP) を取ったものである。平均して1.4 ADC
だけ+- 3 sigma)
パワーパルシング OFF 時の方がペデスタル定数が大きいことがわかる。よって、パワーパルシング ON/OFF で使

4. Extract mean of spectrum as pedestal for each channel (all memory cells combin
memory cells per channel

用するペデスタル定数を変える必要がある。

Pedestal Spectrum Chip 256, Channel 2, MemCell 1
Entriesz_PEDESTAL_chip256_chn2_cell1

6000

Entries

51873

Mean

475.5

Std Dev

4.841
0Underflow

5000

Overflow0

Integral

5.178e+04

4000

Pedestal spectrum for chip 256
3000

Pedestal = Mean of p

2000

Example: 47

1000

0
400

420

440

460

480

500

520

540
[ADC]

| Pedestals and MIP Constants: Calibration and Comparative Studies | Daniel Heuchel | 12. December, 2018 |

図 4.19 ペデスタルキャリブレーションの例 [38]。ここでのペデスタル定数 (平均値) は 475.5 ADC となる。

Pedestal and MIP Constant - Comparative St
SPS Beam Test May and June Muon Runs
4.4 パワーパルシングの •ON/OFF
による応答の違いの調査
Combinedmuon runs of June beam test no PP vs. PP

53

Entries

mip_quotie

Pedestal: no PP - PP

MIP: no PP / PP
500

400

300

200

100

0
0.8

Pedestal Difference [ADC]•RMS> 2 ADC and shift of mean to ~1.4 ADC
図 4.20 ペデスタルのパワーパルシング ON/OFF 比較 [38]➡
Pedestaldetermination recommended for
Calibration
Procedure
different detector modes••

MIP Constant Extraction

MIP キャリブレーション

0.85

0.9

0.95

Mean of MIP ratio
Electronic effect in➡ MIP constant| Pedestals and MIP Constants: Calibration and Comparative Studies | Daniel Heuchel | 12. December, 2018 |1. Require hits with HitBit = 1 in muon runs (channels with muon signal on chip triggere

MIP キャリブレーションは図 4.21 のように、ミューオンが入射したチャンネルの ADC からペデスタルを引い

2. Fill histograms for each channel with measured signal amplitudes

た値の分布を作る。これをランダウ関数にガウス関数を畳み込んだ関数でフィッティングを行い、そのピーク値を

Dependingon in whichmemorycell hitwassaved: Memory cell specific pedestal s
4.22
はパワーパルシング
ON/OFF
でそれぞれ
MIP
キャリブレーションを行い、それぞ
MIP 定数に設定する。図 ➡
れのチャンネルに関してその比 (No PP / PP) を取ったものである。平均して 4.3% ほどパワーパルシング OFF の

3. Apply 3-step Landau convoluted Gaussian fit

場合は MIP 定数が大きいことがわかる。よってペデスタルと同様に、それぞれで MIP 定数を変える必要がある。

4. Extract maximum of fit function (MPV) as the MIP constant for each channel

MIP spectrum for ch
MIP Constant = MPV of L

Example: ~2| Pedestals and MIP Constants: Calibration and Comparative Studies | Daniel Heuchel | 12. December, 2018 |

図 4.21

MIP キャリブレーションの例 [38]。ここでの MIP 定数は 225 ADC である。

4.4.2 パイオン
5 月のテストビーム実験では 10、15、20、30、40、50、60、80、100、120、160 GeV のパイオンを照射した。その中でパワーパルシング ON/OFF それぞれでデータを取得した 10、20、40、80、120、160 GeV のデータを使った。まずはパワーパルシング ON/OFF 関係なく 5 月のミューオンデータ全てを用いてキャリブレーションを行ったペデスタル・MIP 定数を用いて再構成を行い、パワーパルシング ON/OFF による種々のパラメータについての

MIP Constant - Comparative Studies

d June Muon Runs
第4章

54 beam test no PP vs. PP
s of June

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

mip_quotient_june_noPP_vs_PP
Entries

mip_quotient_june_noPP_vs_PP

Entries
8149
Mean
1.043
Std Dev
0.03242
Underflow0
Overflow1
Integral
8148

MIP: no PP / PP
500

400

300

200

100

0
0.8

Pedestal Difference [ADC]of mean to ~1.4 ADC
ation recommended for
modes

•
•

0.85

0.9

0.95

1

1.05

1.1
1.15
1.2
MIP Constant Ratio

Mean of MIP ratio off by 4.3% and RMS ~3.2%
図 4.22 MIPのパワーパルシング[38]
Electronic
effectin PP mode ON/OFF(shifted比較
ground)➡ MIP constants required for each mode!

tion and Comparative Studies | Daniel Heuchel | 12. December, 2018 |24

影響を調べる。次に定数を ON/OFF それぞれで最適化したものを用いて、ON/OFF の補正が上手くいっていることを確かめる。
図 4.23 から図 4.28 までが、同じ定数を用いて再構成した時の各パラメータの比較である。cogZ や nHits な
どペデスタル・MIP 定数が寄与しないものはパワーパルシング ON/OFF でほとんど違いが見られない。一方でhitEnergy に関してはパワーパルシング ON の時の方が低エネルギーのヒットが多く、energySum はパワーパルシ
ング ON の分布が低エネルギーの方にシフトしている。特にエネルギーが大きくなるにつれてパワーパルシング

ON/OFF の分布のズレが大きくなっていることがわかる。図 4.29 左は層ごとの hitEnergy の和をプロットしたものであり、右はそれらの比を取ったものである。エネルギーが低い時は重なって見えるものの、エネルギーが高くなると、各層でパワーパルシング ON のエネルギーが低くシフトしているのが分かる。比にかんしてもほとんどの層、エネルギーで 1 以上となっている。層ごとのばらつきが大きいが、これはキャリブレーション定数が補正されておらずばらつきがあるためである。図 4.30 は energySum のピーク値をエネルギー毎にプロットし、線形近似したものである。それぞれでは良い線型性が得られた一方、傾きが異なっており、やはりパワーパルシング ON/OFF
で再構成エネルギーに差異が生まれ、エネルギーが上がるとそれが大きくなっていくことがわかる。
図 4.31 から図 4.36 までが、パワーパルシング ON/OFF それぞれで最適化された定数を用いて再構成した結果である。全てのパラメータ、エネルギーでほぼ同じ分布をしているのがわかる。図 4.37 は同様に層ごとのエネルギーとそれらの比であるが、やはり各層、各エネルギーでほぼ同じ値を示しており、比も 1 付近に位置していることがわかる。図 4.38 も同様に energySum のピークのプロットであるが、どちらも良い線型性を持っており、さらに上
手く重なっていることがわかる。
以上により、パワーパルシング ON/OFF ではペデスタルと MIP の値に影響が生じ、主にエネルギーの再構成に影響を与えることがわかった。パワーパルシング ON の時がペデスタル・MIP ともに小さく、再構成したエネル
ギーはそのエネルギーが高いほど差異が大きくなる。しかしこれはパワーパルシング ON/OFF それぞれで定数を変えて最適化された定数で再構成を行うことで、その差異を是正し同じ結果を得ることができる。またパイオンに関して、ビームエネルギーと再構成エネルギーとの線型性が良いということも分かった。

4.4 パワーパルシングの ON/OFF による応答の違いの調査

55

cogzh0_0
EntriesMean
Std Dev

100

38983
467
163.2

entries

entriescogZ Pion10GeV w/ and w/o PP
×10

hitEnergy Pion10GeV w/ and w/o PP3heh0_0
EntriesMean
Std Dev

900

PP
No PP

800
80

700
600

60

3780608
2.854
4.089

500
400

40
300
200

20

100
0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)

0

10

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion10GeV w/ and w/o PP
nhith0_0
EntriesMean
Std Dev

900

38983
96.98
18.06

esh0_0entries

entriesnHits Pion10GeV w/ and w/o PP

20

EntriesMean
Std Dev

1000

38983
277.1
65.6

800
700

800

600
600

500
400

400
300
200

200

100
0

0

200

400

600

800

0

1000
1200
number of hits

図 4.23

0

2000

3000

4000

5000

6000
energySum

10 GeV パイオン (同じ定数を使った場合)

cogZ Pion20GeV w/ and w/o PP
cogzh1_0
EntriesMean
Std Dev

500

201364
481.5
168.4

×10

entries

entries1000

hitEnergy Pion20GeV w/ and w/o PP3heh1_07000

3.294282e+07

Mean

3.289

Std Dev

5.028

PP
No PP

6000

400

Entries

5000
300
4000
3000

200

2000
100
1000
0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)0nHits Pion20GeV w/ and w/o PP

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

EntriesMean
Std Dev

201364
163.6
35.21

2500

esh1_0entries

entries

20

energySum Pion20GeV w/ and w/o PP
nhith1_0

3000

10EntriesMean
Std Dev

3500

201364
538.7
125.3

3000
2500

2000

2000
1500
1500
1000
1000
500

0

500

0

200

400

600

800

図 4.241000
1200
number of hits

0

0

1000

2000

20 GeV パイオン (同じ定数を使った場合)

3000

4000

5000

6000
energySum

第4章

56

cogzh2_0
EntriesMean
Std Dev

600

253532502.2
169.5

entries

entriescogZ Pion40GeV w/ and w/o PP
×10

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験
hitEnergy Pion40GeV w/ and w/o PP6heh2_014

Entries

6.738354e+07

Mean

3.882

Std Dev

6.777

PP
No PP

12
500
10
400
8
300
6
200

4

100

0

2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)010nHits Pion40GeV w/ and w/o PP

20

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion40GeV w/ and w/o PP

1800
1600

253532265.8
71.69

esh2_0entries

entriesnhith2_0
EntriesMean
Std Dev

2500

EntriesMean
Std Dev

253532
1043
270.3

2000
1400
1200
1500
1000
800

1000

600
400

500

200
0

0

200

400

600

800

0

1000
1200
number of hits

図 4.25

0

2000

3000

4000

5000

6000
energySum

40 GeV パイオン (同じ定数を使った場合)

cogzh3_0
EntriesMean
Std Dev

700

283837526.1
168.7

entriescogZ Pion80GeV w/ and w/o PP
entries1000

×10

hitEnergy Pion80GeV w/ and w/o PP6heh3_0

16

12

500

1.180335e+08

Mean

4.526

Std Dev

8.558

PP
No PP

14

600

Entries

10
400
8
300
6
200

4

100
0

2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)0nHits Pion80GeV w/ and w/o PP

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

283837
415.8
132.5

800

esh3_0entries

entries

20

energySum Pion80GeV w/ and w/o PP
nhith3_0
EntriesMean
Std Dev

1000

10

1400

EntriesMean
Std Dev

1200

283837
2037
586.9

1000

800

600

600
400
400
200

0

200

0

200

400

600

800

図 4.26

1000
1200
number of hits

0

0

1000

2000

80 GeV パイオン (同じ定数を使った場合)

3000

4000

5000

6000
energySum4.4 パワーパルシングの ON/OFF による応答の違いの調査

57

cogzh4_0
EntriesMean
Std Dev

800327617537.3
165.9

entries

entriescogZ Pion120GeV w/ and w/o PP
×10

14

600

12

500

10

400

8

300

6

200

4

100

2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)heh4_016700

0hitEnergy Pion120GeV w/ and w/o PP

6

1.761513e+08

Mean

4.656

Std Dev

8.919

PP
No PP

0

10

nHits Pion120GeV w/ and w/o PP

20

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion120GeV w/ and w/o PP
nhith4_0

900

EntriesMean
Std Dev

800327617536.1
185.6

esh4_0entries

entries

Entries

EntriesMean
Std Dev

1000327617
2921
879.8

700
800

600
500

600

400
400

300
200

200
100
0

0

200

400

600

800

0

1000
1200
number of hits

図 4.27

0

2000

3000

4000

5000

6000
energySum

120 GeV パイオン (同じ定数を使った場合)

cogzh5_0
EntriesMean
Std Dev

700

286235545.3
165.5

entriescogZ Pion160GeV w/ and w/o PP
entries1000

×10

hitEnergy Pion160GeV w/ and w/o PP6heh5_0

16

12

500

1.806989e+08

Mean

4.762

Std Dev

8.986

PP
No PP

14

600

Entries

10
400
8
300
6
200

4

100
0

2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)

0

600

20

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion160GeV w/ and w/o PP
nhith5_0
EntriesMean
Std Dev

286235
627.2
216.2

500

entries

entriesnHits Pion160GeV w/ and w/o PP10esh5_0800

EntriesMean
Std Dev

700

286235
3795
1120

600
500

400

400

300

300
200
200
100

0

100

0

200

400

600

800

図 4.281000
1200
number of hits

0

0

1000

2000

160 GeV パイオン (同じ定数を使った場合)

3000

4000

5000

6000
energySum

第4章

58

No_PP/PP ratio of energy per layer Pion

PP
No PP

140
120

Ratio(No_PP/PP)

energySum per layer / Events

Energy per layer Pion w/ and w/o PP
160

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

1.1

1.08

10 GeV 40 GeV 120 GeV
20 GeV 80 GeV 160 GeV

1.06

100
80

1.04

60

1.02

40
1
20
0
0

5

10

15

20

25

30

図 4.29

35

0.98
0

40
Layer

5

10

15

20

25

30

35

40
Layer

シャワーのプロフィール (同じ定数を使った場合)

peak position[MIP]Peak of energySum
PP
No PP

5000

4000

3000

2000

1000

0
0

20

40
図 4.30

60

80

100

120

エネルギーの線型性 (同じ定数を使った場合)

140
160
beam energy[GeV]4.4 パワーパルシングの ON/OFF による応答の違いの調査

59

entriescogzh0_0
EntriesMean
Std Dev

100

39132
466.1
162.2

entriescogZ Pion10GeV w/ and w/o PP
×10

hitEnergy Pion10GeV w/ and w/o PP3heh0_0
EntriesMean
Std Dev

800

PP
No PP

700
80

3875323
3.142
4.503

600
500

60
400
40

300
200

20
100
0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)

0

10

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion10GeV w/ and w/o PP
nhith0_0
EntriesMean
Std Dev

900

39132
99.03
18.66

esh0_0entries

entriesnHits Pion10GeV w/ and w/o PP

20

EntriesMean
Std Dev

1000

39132
311.7
74.91

800
800
700
600

600

500
400

400

300
200

200

100
0

0

200

400

600

800

0

1000
1200
number of hits

図 4.31

0

2000

3000

4000

5000

6000
energySum

10 GeV パイオン (定数を最適化した場合)

cogZ Pion20GeV w/ and w/o PP
cogzh1_0
EntriesMean
Std Dev

500

201641
480.7
167.5

400

×10

entries

entries1000

hitEnergy Pion20GeV w/ and w/o PP3heh1_06000

3.372288e+07

Mean

3.615

Std Dev

5.544

PP
No PP

5000

4000

300

Entries

3000
200
2000
100

0

1000

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)0nHits Pion20GeV w/ and w/o PP

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

201641
167.2
36.19

esh1_0entries

entries

20

energySum Pion20GeV w/ and w/o PP
nhith1_0
EntriesMean
Std Dev

2500

10

EntriesMean
Std Dev

3000

201641
605.8
142.9

2500
2000
2000
1500
1500
1000

1000

500

0

500

0

200

400

600

800

図 4.32

1000
1200
number of hits

0

0

1000

2000

20 GeV パイオン (定数を最適化した場合)

3000

4000

5000

6000
energySum

第4章

60

cogzh2_0
EntriesMean
Std Dev

600

253811
500.7
168.6

entries

entriescogZ Pion40GeV w/ and w/o PP
×10

400

8

300

6

200

4

100

2

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)heh2_012100hitEnergy Pion40GeV w/ and w/o PP

6

Entries

500

0

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

6.900043e+07

Mean

4.271

Std Dev

7.425

PP
No PP

0

10

nHits Pion40GeV w/ and w/o PP

20

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion40GeV w/ and w/o PP

1800
1600

253811
271.9
73.61

esh2_0entries

entriesnhith2_0
EntriesMean
Std Dev

2200

EntriesMean
Std Dev

2000

253811
1181
312

1800

1400

1600

1200

1400

1000

1200
1000

800

800

600

600
400

400

200
0

200
0

200

400

600

800

0

1000
1200
number of hits

図 4.33

0

2000

3000

4000

5000

6000
energySum

40 GeV パイオン (定数を最適化した場合)

cogzh3_0
EntriesMean
Std Dev

700

284224524.4
167.8

entriescogZ Pion80GeV w/ and w/o PP
entries1000

×10

hitEnergy Pion80GeV w/ and w/o PP6heh3_0

16

12

500

1.2082e+08

Mean

4.913

Std Dev

9.095

PP
No PP

14

600

Entries

10
400
8
300
6
200

4

100
0

2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)0nHits Pion80GeV w/ and w/o PP

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

284224425.1
135.8

esh3_0entries

entries

20

energySum Pion80GeV w/ and w/o PP
nhith3_0
EntriesMean
Std Dev

1000

10

EntriesMean
Std Dev

1200

284224
2306
675.9

1000
800
800
600
600
400
400

200

0

200

0

200

400

600

800

図 4.341000
1200
number of hits

0

0

1000

2000

80 GeV パイオン (定数を最適化した場合)

3000

4000

5000

6000
energySum4.4 パワーパルシングの ON/OFF による応答の違いの調査

61

cogzh4_0
EntriesMean
Std Dev

800

328158535.7
164.9

entries

entriescogZ Pion120GeV w/ and w/o PP
×10

14

600

12

500

10

400

8

300

6

200

4

100

2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)heh4_016700

0hitEnergy Pion120GeV w/ and w/o PP

61.80311e+08

Mean

5.019

Std Dev

9.349

PP
No PP

0

10

nHits Pion120GeV w/ and w/o PP

20

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion120GeV w/ and w/o PP
nhith4_0

900

EntriesMean
Std Dev

800

328158547.3
189.5

esh4_0entries

entries

Entries

1000

700

EntriesMean
Std Dev

328158
3289
995.3

800

600
600

500
400

400
300
200

200

100
0

0

200

400

600

800

0

1000
1200
number of hits

図 4.35

0

2000

3000

4000

5000

6000
energySum

120 GeV パイオン (定数を最適化した場合)

cogzh5_0
EntriesMean
Std Dev

700

286712
543.9
164.3

entriescogZ Pion160GeV w/ and w/o PP
entries1000

×10

hitEnergy Pion160GeV w/ and w/o PP6heh5_016

Entries

1.84902e+08

Mean

5.124

Std Dev

9.371

PP
No PP

14
600
12
500
10
400
8
300

6

200

4

100
0

2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0

900
1000
z-axis(mm)

0

600

20

30

40

50

60

70

80

90
100
energy(MIP)

energySum Pion160GeV w/ and w/o PP
nhith5_0
EntriesMean
Std Dev

286712640.1
220.8

entries

entriesnHits Pion160GeV w/ and w/o PP10esh5_0
EntriesMean
Std Dev

700

286712
4255
1270

600

500

500
400
400
300
300
200
200
100

0

100

0

200

400

600

800

図 4.36

1000
1200
number of hits

0

0

1000

2000

160 GeV パイオン (定数を最適化した場合)

3000

4000

5000

6000
energySum

第4章

62

No_PP/PP ratio of energy per layer Pion
1.05

PP
No PP

160
140
120

Ratio(No_PP/PP)

energySum per layer / Events

Energy per layer Pion w/ and w/o PP

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

1.04
1.03

10 GeV 40 GeV 120 GeV
20 GeV 80 GeV 160 GeV

1.02
1.01

100

1

80

0.99
60
0.98
40

0.97

20
0
0

0.96
5

10

15

20

25

30

図 4.37

35

0.95
0

40
Layer

5

10

15

20

25

30

35

40
Layer

シャワーのプロフィール (定数を最適化した場合)

peak position[MIP]Peak of energySum
PP
No PP

5000

4000

3000

2000

1000

0
0

20

40
図 4.38

60

80

100

120

エネルギーの線型性 (定数を最適化した場合)

140
160
beam energy[GeV]4.5 大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の性能評価

63

4.5 大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の性能評価
本節では、大型試作機に挿入した 60 mm 角タイルを用いた HBU の性能評価として、キャリブレーションの結果とサチュレーションの調査について述べる。

4.5.1 キャリブレーション
60 mm 角タイルを用いた HBU は 6–7 月のテストビーム実験にのみ投入されており、6–7 月はほとんどパワーパ
ルシング ON の状態でデータを取得しているため、前節のパワーパルシング ON/OFF による影響は無い。
ペデスタルキャリブレーション [38]節 4.4.1 と同様の方法で、東京モジュールに関してもペデスタル定数を求めた。図 4.39 が大型試作機の全チャン

Pedestal Extraction
ネルのペデスタルの分布で、図4.40 Resultsが東京モジュールの全チャンネルのペデスタルの分布である。試作機全体の平For SPS May Test Beam Data

均値が 531.1 ADC であるのに対し、東京モジュールの平均値は 507.9 ADC である。東京モジュールの方が少し低• Except for one dead channel all pedestals could be extracted
い値となっているが、MPPC のオーバー電圧が低いことに起因していると思われ、何れにしても較正されるため特➡ No outliers, min-max variation within 1 MIPに問題にはならない。
➡ Pedestals of channels and calculated memory cell offsets (cell 0-8) to DB
Pedestals
for all 350208 memory cells
mean_individual_memcell_spectra_all

Pedestals for all
21888
channels
pedestal
hosto
of Tokyo module

2000
1800
1600
1400

Entries

350208

Mean

531.1

Std Dev

33.8

Underflow

17

Overflow
Integral

3.502e+05

pedestalh
Entries
576
Mean
507.9
19.7
Std Dev

1000

Mean: 531.1 ADC

1200
1000

entries

Entriesmean_individual_memcell_spectra_all

2200

Spread: 33.8 ADC

80

60

Mean: 530.4 ADC

40

Spread: 33.3 ADC

800
600
20

400
200
0
200

0
200

300

400

500

600

| Pedestals and MIP Constants: Calibration and Comparative Studies | Daniel Heuchel | 12. December, 2018 |

図 4.39

300

400

500

600

700

800

900

700
800
Mean Pedestal [ADC]

大型試作機全体のペデスタル分布 (6–7 月)[38]

図 4.40

1000
ADC

10

東京モジュールのペデスタル分布 (6–7 月)

MIP キャリブレーション [38]節 4.4.1 と同様の方法で、東京モジュールに関しても MIP 定数を求めた。図 4.41 が大型試作機の全チャンネルのMIP の分布で、図 4.42 が東京モジュールの全チャンネルの MIP の分布である。試作機全体の平均値が 217.8 ADCであるのに対し、東京モジュールの平均値は 235.6 ADC である。東京モジュールの方が少し大きくなっているが、この考察は後の光量の比較で行う。
ゲインキャリブレーション [39]
ゲインのキャリブレーションは、テストビーム実験中に LED を用いたデータ取得を行なったため、節 3.4.2 のよ
うに適正な電圧値で見られる数光電子分のピークをマルチガウシアンでフィッティングを行い、そのピーク間の差からゲインを求める。図 4.43 が大型試作機の全チャンネルのペデスタルの分布で、図 4.44 が東京モジュールの全チャンネルのペデスタルの分布である。試作機全体の平均値が 16.6 ADC であるのに対し、東京モジュールの平均値は 14.2 ADC である。東京モジュールの方が低くなっており、これは MPPC のオーバー電圧を下げたためであMIP Calibration Results
For SPS June Test Beam Data

After dead channel and fit quality/parameter check:➡ 22014/22032 MIP constants considered as „good“= ~ AHCAL
99,92 %! 大型試作機におけるテストビーム実験
第4章

64

MIP constants
for all well fitted channels
mpv_distri_muon_scan_tbmay18_good

MIP hosto of Tokyo module➡ 18/22032
MIP constants considered as miph90
Entries
144
Mean
235.6
„bad“80 or could not be extracted
17.38
Std Dev

22016

For PP Mean

217.6
30.61

Std Dev

140

Underflow120

entries

Entries

mpv_distri_muon_scan_tbmay18_good

Entries160

1

Overflow1

Integral

2.201e+04➡ 670 dead channels with no physics hits
60

RMS MIP / Mean MIP
= 14%

100

➡ 12
channels with bad spectrum/fit fail
50

80

40

•

60

30
22014 MIP constants
for June to DB
20➡ For „bad“ channels, dummy value of 217.6 ADC

40

10

20
0
100

0 pedestal and MIP calibration constants!
➡ Full set of new
100
150
200
250
300
350
400

150

200

250

300

ADC

350
400
MPV [ADC]

図 4.42| Pedestals and MIP Constants: Calibration and Comparative Studies | Daniel Heuchel | 12. December, 2018 |

図 4.41

大型試作機全体の MIP 分布 (6–7 月)[38]

東京モジュールの MIP 分布 (6–713月)

onOctober 2018

るが、較正されるので問題では無い。
June/July 2018

entries

gain hosto of Tokyo module
gainh
Entries
144
Mean
14.2
Std Dev 0.6245

12

10

8

6

4

2

0
12

図 4.4313

図 4.44大型試作機全体のゲイン分布 (6–7 月)[39]

14

15

16

17

18

19

20

21
ADC

東京モジュールのゲイン分布 (6–7 月)

光量の比較

The distribution within a chip is much narrower
キャリブレーションの結果を元に標準 HBU と東京モジュールとの MIP 光量の比較を行う。図 4.45 が大型試作機の全チャンネルの光量の分布で、図 4.46 が東京モジュールの全チャンネルの光量の分布である。図 4.47 は標準の 30 mm 角タイル用 HBU と比較した相対的な東京モジュールの各チャンネルの光量マップである。試作機全体の平均値が 13.5 p.e. であるのに対し、東京モジュールの平均値は 16.6 p.e. である。約 20% 光量が増加している。

turation | Olin Pinto, 12th December 2018(Edit by “Insert > Header and Footer”)

Page 12節 3.2 で 60 mm 角タイルの集光率は 48% になり、MPPC の有感領域を 1.3 × 1.3 mm2 から 2 × 2 mm2 にしているため、見込まれる集光率は0.48 ×

22
= 1.1
1.32

(4.5)

となる。さらに東京モジュールの 2 × 2 mm2 MPPC のオーバー電圧は標準 HBU の 1.3 × 1.3 mm2 MPPC より

20% 低く設定しているため、PDE が低くなっている。よって、東京モジュールの 60 mm 角タイルの検出光量は標
準 HBU の 30mm 角タイルの検出光量とほぼ同等となる。またタイルの材質に関して、60 mm 角タイルと 30 mm
角タイルどちらも射出成形による PS ベースのシンチレータだが、60 mm 角タイルは最適な発光材の配合 [20] を適用している。20% の光量増加はタイルの材質の違いにより発光量が増えたためであると考えられる。
上記のように、東京モジュールのキャリブレーションは標準の HBU と同様に行われ、定数値としても標準の値

4.5 大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の性能評価

65と外れておらず、理にかなった値を得られている。さらに MIP 光量としては標準の HBU よりも高い、検出器として十分な光量が得られている。というのも 15 p.e. 程度の光量だと、0.5 MIP の閾値でカットするシンチレーション
光由来のシグナルの割合は 5% 以下であり、ダークノイズやクロストークの影響を無視でき、検出器としての影響はない。

entrieslight yield of Tokyo modulelyh
Entries
144
Mean
16.55
1.032
Std Dev

8

CWS2018, 22-26 Oct. 2018, University of Texas, “The AHCAL Tokyo module: 7alternative geometry and scintillator”

MIP Map of Tokyo Module(Relative Light Yield w.r.t. 30 30mm2 Tile)
5
4
3
2

1
0

6

8

図 4.46

10

12

14

16

18

20

22

24
p.e.

CALICE AHCALWork in Progress

東京モジュールの光量分布 (6–7 月)

MIP values acquired from Daniel

図 4.45

Page 21
大型試作機全体の光量分布 (6–7 月)[39]

MIP map of Tokyo module
03
1.
03
1.
07
1.
19
19

1.

1.3

1.

98
0.
98
0.
05
1.
19
1.
19
1.

02
1.
02
1.
15
1.
19
1.
19
1.

33
1.
33
1.
25
1.
89
0.
89
0.

32
1.

05

1.

05

1.

33

1.

32

1.

23
1.
23
1.
26
1.
05
1.
05
1.

18
1.
18
1.
21
2

2
1.
1.

1.

22
1.
22
1.
13
1
1.
1
1.

1.

24
1.
24
1.
26
1.
14
1.
14

0.
94
0.

1.

14
94

1.

25

1.

14

1.

84
0.
84
0.
24
1.
1

1.4

04
1.
19
1.

09
1.
27
1.

19
1.
24
1.

02
1.
25
1.

04
1.

35

1.

93
0.
16
1.

03
1.
19
1.

17
1.
15
1.

11
1.
23
1.

99
0.
22
1.

1.

28

1.

04

1.2

19
1.
24
1.
1.
28

28

27
1.
33
3
1.
3
1.

1.

24
1.
46
24
1.
24

1.

25
1.
36
1.
1.
08

1.
15
1.
15

24
1.
24
1.
1.

08

35
41

1.

16
1.
1
1.

19
1.
09
4
1.
4
1.
07

1.

15
1.
22
1.
22

2
1.

23
1.
26
1.
1.
34

34

22
14
1.
14

1.

24

1.

28
1.
29
2
1.
2
1.

1.
19
1.

1

19

1.

1.

12

1.1
15

10

1
1.
1.

1.
03
1.
03
1.

12

0.

91

15

1.

20

11

1.

1

1.

1

25

5

10

15

図 4.47 標準 HBU と東京モジュールの光量比較

20

1.
11

0.9

1.

22
1.

1.
26
1.

1.
12
1.

1.
12

01

1.

1.

1.
32
1.

1.
34
1.

1.
1.

2

16
1.

13

1.

5

1.

hitJ

.10.2018

Naoki T

6

25
hitI

12

第4章

66

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

4.5.2 サチュレーションの影響の調査
標準の HBU や周辺のエレキは、30 mm 角タイル・1.3 × 1.3 mm2 MPPC に最適化されているため、それとは異なる 60 mm 角タイル・2 × 2 mm2 MPPC を使うと各種サチュレーションを起こす可能性がある。以下では想定されるサチュレーションについて説明する。

MPPC サチュレーション
標準の 30 mm 角タイル用 1.3 × 1.3 mm2 MPPC のピクセル数は 2700 個であるのに対し、東京モジュールに搭載されている 60 mm 角タイル用 2 × 2 mm2 MPPC ピクセル数は 6400 個である。東京モジュールに関して、1 MIP
あたりの光電子数 (光量) は標準の HBU とほぼ同じであるが、タイルの大きさが 4 倍になったため 1 イベントあたりのタイルへのヒット数も 4 倍となる。よって多数の粒子が生成・入射した場合、東京モジュールの方が早い段階
でサチュレーションが起きる可能性がある。

ADC サチュレーション
DATASHEET
図 4.48 にあるように、
SPIROC2E は低ゲインと高ゲインの二つの増幅器があり、低ゲインは増幅率が小さく、高ゲインは大きく設定されている。図 4.49 にあるように、小さい信号は高ゲインの方で増幅され、閾値を超えた大4

Spiroc Analog Part

きな信号は低ゲインの方で増幅される。このゲインのスイッチングがうまく行われてないと、ADC の分布が変わっThe analogue core is composed of 36 channels embedding an input DAC for SiPM high voltage
adjustment on 5V to tune gain channel by channel. Two preamplifiers allow the requested dynamic
range and are followed by a trigger line made of a fast shaper and a discriminator. The charge
SPIROC2E には 12
bit の ADCが搭載されており、
4095andADCまで測定することが可能である。
4095 ADC を
measurement
line is madeof two variable slow shapers
two 16-depth
SCAs. The block schemeof a channel is shown on the next figure.

てしまう。

超えてサチュレーションが起こった場合、出力は 0 となる。
1.5pF

0.1pF-1.5pF

Slow Shaper

50 -100ns

Low gainPreamplifier

Depth 16

15pF

8-bit DAC
0-5V

Depth 16
HOLD

15ns

DiscriCommon to the 36
channels

12-bitWilkinson
ADC

READ

Fast Shaper

Conversion
80 µs

Variable delay
Trigger

Depth 16
DAC output

Gain

Chargemeasurement

50-100ns
High gain
PreamplifierGainselection

Slow Shaper

0.1pF-1.5pF

IN

Analog memory

Flag
TDC

4-bit thresholdadjustment
Timemeasurement

10-bit DAC

TDC ramp
300ns/5 µs

図 4.48SPIROC の DAQ 模式図 [16]Analogoutput

結果と考察
サチュレーションの調査のために、高エネルギーのパイオンイベントの ADC 分布を見た。東京モジュールの直前に位置している、37 層目の標準の HBU との比較も行う。
初めにパイオン 200 GeV のビームを当てた時のランについて調査する。図 4.50 は 37 層目の標準 HBU の ADC

5

Embedded ADC

The ADC used in SPIROC is based on a Wilkinson structure. Its resolution is 12 bits. As the default
accuracy of 12 bits is not always needed, the number of bits of the counter can be adjusted from 8 to
12 bits.
This type of ADC is particularly adapted to this application which needs a common analogue
voltage ramp for the 36 channels and one discriminator for each channel. The ADC is able toconvert 36 analogue values (charge or time) in one run (about 100 µs at 40 MHz). If the SCA isfull, 32 runs are needed (16 for charges and 16 for times).

4.5 大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の性能評価
gain_select(Slow Control)67

sw_auto_gain_select(SC)

Out_gain (to digital part)
10-bit DAC gain
selection

SCA charge high gain

sw_adc_ext(SC)…
SCA charge low gain

Out_adc (todigital part)sw_tdc_on(SC)…

SCA time

sw_flag_tdc_ext(SC)

ADC ramp…

Flag_tdc (fromdigital part)

Flag_tdc_ext

図 4.49In_adc_ext

Analog output

ゲインスイッチングの流れ [16]分布、図 4.51 が東京モジュールの ADC 分布である *3 。どちらも赤線が高ゲイン、青線が低ゲインを表している。*4
やはり東京モジュールの方が 1 タイルあたりのヒット数が多いために高い ADC 値を持ったイベントが多い。しかし ADC の最大値 4095 を超えるイベントは無く、サチュレーションは起こっていない。
また低ゲインの閾値 (400~500 ADC あたり) より低い値にエントリーが見られる。これはエレキのノイズや、ゲインのスイッチングが上手くいかず、本来高ゲインにあるはずの小さな信号が低ゲインで増幅されてしまったことが原因である。しかしごく少数なので問題ではない。
次にパイオン 360 GeV のランについて調査する。図 4.52 は 37 層目の標準 HBU の ADC 分布、図 4.53 が東京
モジュールの ADC 分布である。やはり東京モジュールの方が高い ADC 値のイベントが多く、また ADC の最大
値 4095 で分布が切れて 0 にエントリーがある。これにより ADC のサチュレーションが起こっていることがわかる。しかし最大値を超えた割合は高々 0.08% であり、ADC サチュレーションを起こしているのはごく少数である。
また 3500~4000 ADC あたりは滑らかに減衰しておらず、バンプがあるのがわかる。これは MPPC のサチュ
レーションによるものである。MPPC に入射する光電子の数が多くなると、実際に入射した光電子数より励起する
ピクセル数が小さくなる。これにより高エネルギーのヒットが実際より低い値で測定される。MPPC のサチュレー
ションは再構成の際に補正されているが、2 × 2 mm2 MPPC に最適化されておらず、バンプのように盛り上がりができる。
以上より東京モジュールにおいて、パイオン 200 GeV のランにおいてはサチレーションは見られず、パイオン

350 GeV のランにのみ、ADC と MPPC のサチュレーションが起きることが分かった。しかし実際の ILC 実験に√おいては重心系エネルギー s = 500 GeV 程度までなら 350 GeV のパイオンが生成することはないため、今回観測されたサチュレーションは問題にはならない。

*3 1000–1500 ADC 付近に見られるピークは、ペデスタルが飛んで本来の値より高く測定されたイベントである。この現象については DAQの誤作動などが原因と考えられているが、現在調査中である。

*4 高ゲインではゲインスイッチングにより ADC サチュレーションは起こり得ない。ADC サチュレーションが起こるような大きな信号は低ゲインで見られる。

More hits with higher ADC for Tokyo module
No saturation observed.

第4章

68

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

Standard layer with 30mm tile (layer 37)
High gain

niversity of Texas, “The AHCAL Tokyo module: alternative geometry and scintillator”

Low gainTokyo module

Naoki Tsuji

C Distribution per Layer (Pion 200GeV)

works ﬁne.

higher ADC for Tokyo module

observed.
Maximum ADC counts
図 4.50with 30mm tile (layer 37)

37 層目の標準 HBU の ADC 分布 (パイオン 200 GeV)Tokyo module
High gain
Low gain

CALICE AHCALWork in Progress

um ADC counts

Maximum ADC counts
14 /18
図 4.51 東京モジュールの ADC 分布 (パイオン 200 GeV)

4.5.3 議論
本節 4.5 の結果により、東京モジュールは標準の HBU と同様にキャリブレーションを行うことができ、ペデスタ
ル、MIP、ゲインといった値も標準の HBU と近い値が得られることが分かった。また光量に関しても標準の HBU
より大きい、検出器として粒子を検出するために十分な値を得られている。さらに ADC や MPPC のサチュレー
ションは高エネルギーのイベントのごく一部で見られるのみで、それは ILC 実験では生成され得ないエネルギーの粒子なので問題にはならない。以上により、標準より大きな 60 mm 角タイルを用いた HBU、東京モジュールは

AHCAL の検出層として十分な性能を持っていると言える。

High

Low

ADC Distribution per Layer (Pion 350GeV)
Only a small part of tile hits suﬀers saturation for Tokyo module
ADC saturation : 0.08% of tile hits exceeds ADC limit
MPPC saturation : bump around 3500-4000 MIPs
4.5 大サイズシンチレータタイルを用いた検出層 HBU の性能評価※ Note that Hadron energy in experiment is lower than 350GeV.

Standard layer with 30mm tile (layer 37)
High gain

L

Naoki Tsuji

DC Distribution per Layer (Pion 350GeV)
Maximum ADC counts

part of tile hits suﬀers saturation for Tokyo module
図 4.5237 層目の標準 HBU の ADC 分布 (パイオン 360 GeV)

ration : 0.08% of tile hits exceeds ADC limit

turation : bump around 3500-4000 MIPs

adron energy in experiment is lower than 350GeV.

er with 30mm tile (layer 37)

Tokyo module
High gain
Low gain

CALICE AHCALWork in Progress

Bump

Maximum ADC counts

Tokyo modu

H

Low gain

University of Texas, “The AHCAL Tokyo module: alternative geometry and scintillator”

69

Maximum ADC counts
15 /18
図 4.53 東京モジュールの ADC 分布 (パイオン 360 GeV)

第4章

70

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

4.6 AHCAL 大型試作機を用いた精細度の評価
AHCAL の精細度を混合した設計では、全 48 層中の後半 24 層を 60 mm 角タイルに置き換えるなど様々な案が考えられている。またシャワーは層ごとにエネルギーデポジットが異なる。大型試作機には最後方に 1 枚のみしか60 mm 角タイルを用いた HBU が導入されていないため、これでは他のエネルギーデポジットの層での 60 mm 角
タイルの応答が見られず、テストビーム実験データを使って精細度を混合した設計の評価をすることができない。
そこで ganging tile という手法により、30 mm 角タイル用 HBU から 60 mm 角タイルの応答を再現することで、実験データを使った混合精細度の性能評価を行った。

4.6.1

Ganging tile

Ganging tile とは、2 × 2 枚の 30 mm 角タイルで測定したヒットをまとめて、60 mm 角タイルの応答をシミュレートするものである。これを異なる粒子種・エネルギーや、シャワーデポジットの異なる層で ganging tile を作成し、その応答を調査する。ここでは hitEnergy において ganging tile を適用し、60 mm 角タイルの応答の再現性、エネルギーデポジットの高い層でのサチュレーションの調査などを行う。
ここで節 4.5.1 で述べたように、各種パラメータに関して東京モジュールと標準 HBU で差異が見られる。厳密に ganging tile を行うのであれば、これらを補正する必要がある。しかしいずれも 10% ほどの差異であり、補正の有無で大きな影響はないと考えられる。よって今回は各種パラメータの補正は行わず、標準 HBU の 30mm 角タイルの応答を単純に足し合わせて ganging tile を生成している。
また ADC サチュレーションの調査を行うために、ADC の上限値 4095 が hitEnergy で何 MIP に相当するか把握する必要がある。キャリブレーションにより求めた各値を式 4.1 に当てはめると、4095 ADC は約 450 MIP に相当する。

4.6.2 パイオンデータを用いた 60 mm 角タイルの応答の再現
図 4.54 はパイオン 80 GeV の時のシャワープロファイル、層ごとの hitEnergy の和である。ここで最もシャワーが落としたエネルギーが高い層、東京モジュールの直前の層を含めたいくつかの層について ganging tile を生成し、その分布を出したのが図 4.55 である。比較のため東京モジュールの分布も載せている。赤色の東京モジュールと、ピンク色の東京モジュールの直前の 37 層目の標準の HBU の ganging tile は、シャワープロファイルがほぼ同じため、ほぼ同じ分布を示している。これにより東京モジュールの 60 mm 角タイルの応答を ganging tile で再現できていることが分かる。シャワープロファイルの異なる深さにあるいずれの層でもサチュレーションは見られない。
図 4.56 はパイオン 200 GeV のシャワープロファイル、図 4.57 は ganging tile と東京モジュールの hitEnergy の分布である。こちらもやはり 37 層目の ganging tile で東京モジュールの応答を再現できている。また、その他の層のシャワープロフィールの大きい層ではサチュレーションが始まっており、シャワーマキシマムにおける層では0.16% のイベントが ADC の最大値を超えている。
図 4.56、4.57 は同様に、パイオン 360 GeV の結果である。ここでも ganging tile で 60 mm 角タイルの応答が再現できている。しかし全ての層で ganging tile の hitEnergy が ADC の最大値を超えており、シャワーマキシマムにおける層では 7.3%、東京モジュールの 37 層目では 1.3% のイベントがサチュレーションを起こし得る。また、

hitEnergy の分布からも東京モジュールの ADC と MPPC のサチュレーションが見て取れる。

4.6 AHCAL 大型試作機を用いた精細度の評価

71018, DESY, “Study on mixed granularity”

Naoki Tsuji

g Tile Study
Energy Per Layer

0mm module in AHCAL
prototypeLongitudinal Shower Profile
CALICE AHCAL

90

Work in Progress

80
70

by combining hits from60
m. 2018,
tilesDESY, “Study on mixed granularity”

anularity with any
mm and 60mm tiles

40ng Tile Studys in shower proﬁleile by combining hits frommm tileseV
Pion
granularity with any

0mm and 60mm tiles

ehavior between 60mm
iesandareganging
done for tile ofebefore
Tokyo
ticle
types
and module
energies

Tokyo module isoduced by ganging tiles

r 60mm tile even at shower

Work in Progress

10
80

0
0

5

70

10

15

20

25

30

35

40

45
Layer No.

図 4.54 Pion
シャワーのプロファイル(パイオン
80 GeV)
80GeV hitEnergy
distribution

50

ganging5

710Standard layer No.5

40Standard layer No.16

6
10
30

4

10

0
0

5

10

103

Entries5.708851e+07

Mean

0.3216

Std Dev

4.694

Standard layer No.30

10
15

20

Standard layer No.37
25
30
40
45
Tokyo
layer35(No.38)
Layer No.

CALICE AHCAL
Pion 80GeV hitEnergy distribution

ganging5
Work in Progress

72

10
10

Standard layer No.5

Standard layer No.16

6

1010
105

EntriesStandard layer No.20

20

105

duced by ganging tiles

behavior between 60mm
dule and ganging tile ofst before Tokyo module

CALICE AHCAL

90

60

kyo moduleis proﬁlepths
in shower

GeV
Pion
0mm tile
even at shower

Longitudinal Shower Profile

20

Energy Per Layer

ele60mmin AHCAL
typesmoduleand energies
cal prototype

30

Entriess are done for

Naoki Tsuji

50

Entries5.708851e+07

Mean

0.3216

Std Dev

4.694

Standard layer No.20
Standard layer No.30

1
0

104

200

Standard layer No.37
Tokyo layer (No.38)

400

600

Maximum ADC counts

103

800

1000
hitEnergy[MIP]10 /18

CALICE AHCALWork in Progress

102
10
1
0

200

図 4.55400

600

Maximum ADC counts

800

1000
hitEnergy[MIP]ganging tile の hitEnergy 分布 (パイオン 80 GeV)

/18

第4章

72

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

8, DESY, “Study on mixed granularity”

Naoki TsujieV Pionents suﬀer saturation

Energy Per Layer

at shower maximum

Longitudinal Shower Profile
CALICE AHCAL

200

Work in Progress

180
160
140

120
018, DESY, “Study on mixed granularity”
100

GeV Pion

Longitudinal Shower Profile

Energy Per Layer

60
40

CALICE AHCAL

200

Work in Progress

20

180

16000

5

10

15

20

25

30

35

40

45
Layer No.

140
120

図 4.56 Pion
シャワーのプロファイル(パイオン
200 GeV)
200GeV hitEnergy
distribution
ganging5

7

10
100

Entries

events suﬀer saturation

80

Standard layer No.5

80Standard layer No.16

106
60

4

0

5

103

10

15

20

0.5568

Std Dev

7.593

Standard layer No.37
25
30
35
40
45
Tokyo layer (No.38) Layer No.

CALICE AHCAL
Pion 200GeV hitEnergy distribution

ganging5
Work in Progress

7
10
102

Standard layer No.5

Standard layer No.16

6
1010

105

3.514464e+07

Mean

Standard layer No.30

20

100

EntriesStandard layer No.20

405
10

Entries

e at shower maximum

Naoki Tsuji

Entries3.514464e+07

Mean

0.5568

Std Dev

7.593

Standard layer No.20
Standard layer No.30

1

0
4

200

10

Standard layer No.37
Tokyo layer (No.38)

400

600

Maximum ADC counts

103

800

1000
hitEnergy[MIP]11 /18

CALICE AHCALWork in Progress

102
10
1
0

200

図 4.57400

600

Maximum ADC counts

800

1000
hitEnergy[MIP]ganging tile の hitEnergy 分布 (パイオン 200 GeV)

/18

4.6 AHCAL 大型試作機を用いた精細度の評価

73018, DESY, “Study on mixed granularity”

Naoki Tsuji

GeV Pion
Energy Per Layertion of ganging tiles has

Longitudinal Shower Profile
350

CALICE AHCALWork in Progress

300
250

C counts correspond to200
2018, DESY, “Study on mixed granularity”
Ps.

n would occur.

vents suﬀer saturation
DC counts correspond to
ximum

150

MIPs.

CALICE AHCAL

50

Work in Progress

300

0
0

5

10

15

20

35

40

45
Layer No.

図 4.58 Pion
シャワーのプロファイル(パイオン
360 GeV)
350GeV hitEnergy
distribution
ganging5

10Standard layer No.5

Standard layer No.16

106

100
50

MPPC saturation

4

10

0
0

5

103

10

15

20

Standard layer No.30

Standard layer No.37
25
30
40
45
Tokyo
layer35(No.38)
Layer No.

CALICE AHCAL
Pion 350GeV hitEnergy distribution

ganging5
Work in Progress

72

10
10

Standard layer No.5

Entries 9344160
Mean
0.8139
Std Dev
12.57

Standard layer No.16

6

1010
105

Entries 9344160
Mean
0.8139
Std Dev
12.57

Standard layer No.20

105

Entries

30

7

150

events suﬀer saturation
aximum

25

250
200

tion is clearly seen at pion
mparing 60mm tile
anging tile response

events suﬀer saturation
Tokyo module

350

Entriesvents
suﬀer saturation
ion would occur.
kyo module

Longitudinal Shower Profile

100
Energy Per Layer

Pion
onGeV
is clearlyseen at pionaring 60mm tile
butionof ganging
tiles has
nging tile
response

Naoki Tsuji

Standard layer No.20

1
0

104

Standard layer No.30
MPPC200
saturation400
600
800Standard layer No.37
Maximum ADC counts
Tokyo layer (No.38)

103

1000
hitEnergy[MIP]12 /18

CALICE AHCALWork in Progress

102
10
1
0

200

図 4.59400

600

Maximum ADC counts

800

1000
hitEnergy[MIP]ganging tile の hitEnergy 分布 (パイオン 360 GeV)

/18

第4章

74

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

4.6.3 電子データを用いた 60 mm 角タイルの応答の再現
電子の作るシャワーは短く 15–20 層目で終わってしまい、東京モジュールのある 38 層目には届かない。よって電子のシャワーに関して 60 mm 角タイルの応答とサチュレーションの調査をするには ganging tile を用いる必要がある。
図 4.60 は電子 80 GeV のシャワープロファイル、図 4.61 は ganging tile と東京モジュールの hitEnergy の分布である。パイオンと同様に、シャワーマキシマムにおける層を含めたいくつかの層について ganging tile を生成し、分布を出している。比較のために東京モジュールの結果も示しているが、やはりシャワーが届いておらずエネル
8, DESY, “Study on mixed granularity”
Naoki Tsuji
ギーを持つイベントが無いことが分かる。ここでシャワーマキシマムにおける層ではサチュレーションが始まって

eV e-

おり、0.03% のイベントが ADC の最大値を超えている。

Longitudinal Shower Profile

ishes before ﬁrst

GeV e-

okyo module

anishes before ﬁrst

eck the saturation ofng ganging tile

Tokyo module

Energy Per LayerEnergy Per Layer

018, DESY, “Study on mixed granularity”

Naoki Tsuji

CALICE AHCALWork in Progress

350

Longitudinal Shower Profile

300

CALICE AHCAL

250

Work in Progress

350

200

300

150

250

check the saturation ofusing
ganging
tile
at shower
maximum

100
200
50
150

ents suﬀer saturation

1000

0

50

vents suﬀer saturation

01070

Entries

Entries

e at shower maximum

106

5

10

15

20

25

30

35

40

45
Layer No.

図 4.60
シャワーのプロファイル
電子 80 GeV)
Pion
80GeV hitEnergy (distribution
5

10

15

20

25

30

35

ganging245
LayerEntries
No.
2.072318e+07

40Standard layer No.2
Pion 80GeV hitEnergy
distribution
Standard
layer No.7

107

0.459

Std Dev

5.207

ganging2

EntriesStandard layer No.12

2.072318e+07

Mean

0.459

Standard layer No.2

105

Mean

Standard layer No.17
Std Dev

Standard layer No.7

106

5.207

Standard
layer
No.37
Standard
layer
No.12

104

Tokyolayer
layerNo.17(No.38)
Standard

105

103Standard layer No.37
CALICE AHCALTokyo layer (No.38)
Work in Progress

104

102

103

CALICE AHCALWork in Progress

10

102

101

0

200

1
0

200

図 4.61400

600

Maximum ADC counts
400

600

Maximum ADC counts

800

800

1000
hitEnergy[MIP]13 /18

1000
hitEnergy[MIP]ganging tile の hitEnergy 分布 (電子 80 GeV)

/18

4.6 AHCAL 大型試作機を用いた精細度の評価

75018, DESY, “Study on mixed granularity”
Naoki Tsuji
図 4.62、4.63 は同様に、電子 100 GeV の結果である。プロファイルの大きい層でサチュレーションが起こって

GeV e-

おり、最も大きい層で 5.5% のイベントが ADC の最大値を超えている。

Longitudinal Shower Profile

vents suﬀer saturationd occur at shower

events suﬀer saturation

Naoki Tsuji

CALICE AHCAL

450Work in Progress

400

Longitudinal Shower Profile
350

CALICE AHCAL

450
300

Work in Progress

400
250
350

200

300

150

250

100
200

50
150

0

100 0

5

50

Entries

0 GeV e-Entries

occur at shower

Energy Per LayerEnergy Per Layer

2018, DESY, “Study on mixed granularity”

0
70

10

10

15

20

25

30

35

40

図 4.62
シャワーのプロファイル
100 GeV)
Pion
100GeV hitEnergy(電子distribution
5

10

15

20

25

30

35

40

ganging245
Layer EntriesNo.
1.602922e+07

Standard layer No.2
Pion 100GeV hitEnergy
distribution
Standard
layer No.7

106

45
Layer No.

Mean

0.4982

Std Dev

5.769

ganging2

EntriesStandard layer No.12

107

Standard layer No.2

105

1.602922e+07

Std Dev
Standard
layer
No.17
Standard
layer
No.7

106

Mean

0.4982
5.769

Standard
layer
No.37
Standard
layer
No.12

104

Tokyolayer
layerNo.17(No.38)
Standard

105

104 3

Standard layer No.37
CALICE AHCALTokyo layer (No.38)
Work in Progress

10

102

103

CALICE AHCALWork in Progress

2
1010

101

0

200

1
0

200

図 4.63400

600

Maximum ADC counts
400

600

Maximum ADC counts

800

800

1000
hitEnergy[MIP]14 /18

1000
hitEnergy[MIP]ganging tile の hitEnergy 分布 (電子 100 GeV)

/18

第4章

76

AHCAL 大型試作機におけるテストビーム実験

4.6.4 議論と今後の展望
以上の結果から、2 × 2 枚の 30 mm 角タイルを合わせた ganging tile によって、東京モジュールの 60 mm 角タイルの応答が上手く再現できていることが分かった。これにより ganging tile を用いて様々なパターンの精細度の混合を行うことができる。例えば、ganging tile を生成して仮想的に 30 mm 角タイルと 60 mm 角タイルが半々の場
合や全て 60 mm 角タイルの場合を作り出し、テストビーム実験のデータ解析を行うことができる。今後はそのように様々な精細度で、粒子種の分別や 2 粒子のシャワーの分離、エネルギー分解能などに取り組むことを考えている。
またシャワーが落としたエネルギーの大きい層ではサチュレーションが起こりやすいことが分かった。このサ
チュレーションの情報を元にエレキや MPPC のダイナミックレンジを調整し、60 mm 角タイル用に最適化した

HBU の開発に活用することができる。さらに検出器性能に対するサチュレーションの影響も評価することがで
きる。

77

第5章

ILD モデルを用いた AHCAL の最適な精細度の評価
節 2.3 にて先行研究 [19] について述べたが、ここでは精細度を混合したジオメトリに関してはソフトウェア補償が取り入れられていない。ソフトウェア補償を取り入れることでジェットのエネルギー分解能の改善が見込まれる。
本研究ではソフトウェア補償を精細度を混合したジオメトリに適用し、到達可能なエネルギー分解能についての評
価を試みる。本章ではシミュレーションソフトの概要から、ソフトウェア補償の説明、暫定的な結果を報告する。

5.1 iLCSoftiLCSoft は線形加速器の検出器に関するシミュレーションや解析に広く用いられているソフトウェア群である。
ILC や CLIC など線形加速器の将来プロジェクトの準備のために用いられている。iLCSoft は検出器モデルの性能評価や物理研究を行うソフトウェアである。検出器の実際のレイアウトを元に、全ての構成要素とその反応をGeant4 やパターン認識アルゴリズムを用いて詳細なシミュレーションを行うことができる。こうして実際の線形加速器の検出器で見られるものに非常に近いモンテカルロデータを作り出すことができる。このデータを用いて物理解析を行うことで検出器の性能を推定したり、物理研究についての性能を予測することができる。

iLCSoft の主要な構成要素は図 5.2 のように、イベントデータモデル LCIO、検出器のジオメトリーを記述する
ツールキット DD4hep、アプリケーションフレームワーク Marlin に分けられる。以下ではこれらに加えて、再構
成アルゴリズム PandoraPFA について説明する。

5.1.1 Linear Collider I/O (LCIO)LCIO はモンテカルロの情報からトラッカーやカロリメータのヒット、再構成した粒子の情報からトラックやクラスター、バーテックスといったように、階層性を持ったデータモデルである。LCIO のイベントデータモデルは線形加速器のコミュニティー全体を通して、また検出器のテストビーム実験においても使用可能な共通のデータ
フォーマットである。言わば線形加速器のソフトウェア群の共通言語となっている。

5.1.2 Detector Description Toolkit for High Energy Physics (DD4hep)
高エネルギー実験において、検出器のジオメトリーやその構成物質の性質を詳細かつリアルに記述することは必要不可欠である。これは、モンテカルロシミュレーションにおいて各検出器構成要素の位置や形、物質組成に関する情報が、検出器の応答や基礎となる物理を正確に知るために必要であることからも明らかである。デジタル化や再構成のプロセスに関しても検出器のジオメトリを正確に記述することは同じく重要であり、それは矛盾を避ける

第5章

78

ILD モデルを用いた AHCAL の最適な精細度の評価

framework for
LCTPC (and friends:

2

CHEP03 March 24-28, 2003 La Jolla, California(EDM)

create tracks and cluste
ter respectively - in tur
図 5.1 iLCSoft の主要構成要素とその流れ [40]hit objects. These refer
see that hits may be dry description
So called ’particle flow
ReconstructedParticles
is generally done by tak
alone for charged partic
ics for neutral particles
tracks. By combining p
iLCSoft Tutorial
ILD SW Meeting, Lyon, Apr 24-28, 20174 / 30of reconstructed particl
type might be added tojets, vertices). Objects
to the constituent parti
図 5.2 LCIO で定義されるデータモデルの概要 [41]。図中の四角はそれぞれ別のデータのエントリーまたはクラスに、矢印はそれらの関係に対応している。また追加情報としてオブジェクトを書き足すことも可能である。

Figure 2: Overview of the data model defined by LCIO.
3. IMPLEMENTATIOThe boxes correspond to separate data entities (classes)
ために同じソースから作成されるのが理想的である。
and the arrows denote relationships between these
それらの要求を実現するために開発されたのが DD4hep である。DD4hep ではシミュレーション、再構成、可視
entities. Not shown are extension objects for additional
As mentioned in the化、解析まで全て同じジオメトリの検出器モデルが使用される。検出器は C++ のコンストラクターを通して記述さ
information that users might want to add.
have a Java, C++ and
れ、詳細なパラメータは xml で設定できる。線形加速器用の検出器モデルのサブパッケージである lcgeo や、フル

it is good practice nowa
ented design for LCIO
DD4hep は高エネルギー実験で広く使用されている
ROOT、
Geant4つのパッケージを元に作られた一般的
able to keep the development
time
toのa2minimum.
faces (API) for Java andなジオメトリツールキットである。DD4hep は主に線形加速器プロジェクトのために開発されたものであるが、実is feasible with the two
験を始めから終わりまでサポートできるよう作成されている。つまり実験の準備段階から、現在走っている実験に
we try to map as muchまで適用可能である。2. DATA MODEL
onto the actual implem
シミュレーションを走らせるためのパイソンプログラムである ddsim などのパッケージも搭載されている。

5.1.3

Beforeandgoing
into the detailsof theCollider
softwaredesignModular Analysis
Reconstruction
for LINear(Marlin)and realization of LCIO we need to briefly describe

3.1. Design

Marlin は基準言語として
C++ を用いたアプリケーションフレームワークで、
iLCSoftthe data
model. One of the main goals of LCIO
is 全体を通して使用される。
the

デジタル化や再構成、解析までのプロセスがプロセッサーとして実装されており、それらを統括して実行すること
Here we give an overunification of software that is used in the international

linear collider community. Thus the data model has tofulfill the current needs of the diﬀerent groups workDigitization (デジタル化)
ing in the field as well as being expandable for future
requirements. Figure 2 shows the data entities thatare defined by LCIO. The attributes currently stored
for each entity basically form a superset of the attributes used in two simulation software frameworks,ができる。

in LCIO and how thisscribed in section 1.2. O
write data from a simu
back into a reconstructi
der to facilitate the inco
data into existing simul
to have a minimal inter5.1 iLCSoft79

for HEP) is the
scription for iLCSofted for:sualization and analysis

via a set of:.d.

Geant4ructionut iLCSoft

etector models
sor
a full simulation

hit collection
oriLCSoft Tutorial

図 5.3

DD4hep の構成要素とその流れ [40]http://aidasoft.web.cern.ch/DD4hep
ILD SW Meeting, Lyon, Apr 24-28, 2017

6 / 30ed via XML

arlinGUI

arlin/

iLCSoft Tutorial

ILD SW Meeting, Lyon, Apr 24-28, 2017
図 5.4

Marlin の構成要素 [40]7 / 30

第5章

80

ILD モデルを用いた AHCAL の最適な精細度の評価

DD4hep シミュレーションにより得られたヒット情報は、各粒子がそれぞれの検出器に落としたエネルギーデポ
ジットで与えられる。このヒット情報を検出器からの信号にデジタル化するのが、Digitization である。Digitization
はノイズやサチュレーションの影響なども含めて、実験データと同じ形式で出力される。よってシミュレーションと実験データの互換性を得ることができ、それらを比較・検証することができる。カロリメータの Digitization では、"検出器中のエネルギーデポジットのうち検出層でのエネルギーの割合"、"検出器の MIP に対する応答"などの0
パラメータがあり、これらは特定のエネルギーの γ 線、KL、µ 粒子を用いてキャリブレーションを行う。

Reconstruction (再構成)
実験データまたは Digitization を経たシミュレーションデータのヒット情報からイベントの再構成を行うのが、Reconstruction である。カロリメータにおいては、信号の大きさから粒子が落としたエネルギーを再構成し、これらを PFA を用いて再構成する。

5.1.4

PandoraPFA

PandoraPFA は PFA を用いたイベント再構成アルゴリズムである。トラックやカロリメータのヒットを選別しク
ラスタリングを行い、Particle Flow Objects (PFOs) と呼ばれる再構成した粒子のリストを作成する。これと飛跡検出器の情報を合わせて、PFA を用いた高精度の粒子識別、エネルギーの推定が可能となる。PandoraPFA では、"検出されたエネルギーと MIP 数の相関"、"MIP と GeV の相関"、"ソフトウェア補償によるシャワーの応答の補正"
0などがパラメータとして存在する。これらも特定のエネルギーの γ 線、KL、µ 粒子を用いてキャリブレーションを

行う。

5.2

ソフトウェア補償を取り入れたシミュレーション

5.2.1 ソフトウェア補償
PFA を取り入れることで全体のジェットエネルギー分解能に対するカロリメータのエネルギー分解能の影響を減らすことができるとはいえ、カロリメータの分解能も未だ重要な役割を持っている。中性ハドロンのエネルギー測定に対して直接的な寄与があり、カロリメータのクラスターと再構成したトラックとのマッチングにも関係しているからだ。よってカロリメータのハドロンエネルギー分解能の最適化は、PFA を採用した検出器として大きく関係がある。
ほとんどの実験ではカロリメータは補正されておらず、電磁シャワーによる応答が典型的にハドロンシャワーによる応答よりも高くなっている (e/h < 1)。これはハドロンシャワーの複雑さ、つまり電磁成分とハドロン成分を含んでいることに起因する。電磁要素はハドロンシャワー中の中性パイオンなどが光子対に崩壊して電磁カス
ケードシャワーを起こすことに起因する。一方ハドロン要素は吸収層で核破壊を起こして検出層に届かなかったり、
ニュートリノを生成する反応が起きたりと検出不可能なプロセスを含んでいる。これによりハドロンシャワーの測
定エネルギーはイベントごとにばらつきが生じ、電磁シャワーの測定エネルギーより低くなってしまう。電磁要素の割合もイベントごとに異なるため、結果的にエネルギー分解能は悪化する。
補正されたカロリメータ (e/h ≈ 1) は良いハドロンのエネルギー分解能を持つ。これは鉄の吸収層と一定の割合
で水素を含有した検出層を用いた特定の検出器デザインで実証済みである [42]。しかしこのデザインはジオメトリとカロリメータの一様性に強い制約がある。一方で、補正なしのカロリメータの信号に重み付けを行うことで、検出器の応答の補正を行うことができる。これをソフトウェア補償と呼ぶ。この技術は電磁要素はハドロン要素と比べて高いエネルギー密度を持っていることを利用する。細分化されたカロリメータの個々の読み出しチャンネルからの信号をそれぞれ重み付けすることで、シャワーごとのエネルギーのばらつきを少なくしエネルギー分解能を改

5.2 ソフトウェア補償を取り入れたシミュレーション

81

善する。
先行研究では、CALICE グループが高い精細度を持ったカロリメータにローカルソフトウェア補償を適用しエネ
ルギー分解能を改善することに成功している [43]。ここではセルごとに重み付けを行なっており、そのウェイトはローカルエネルギー密度 ρ の関数となっている。ここで ρ は 1000 cm3 の体積のセルに分けた、GeV 換算のヒット
エネルギーである。セルにはシンチレータ、吸収体、その他の構成物質も含有している。
図 5.5 は典型的なヒットエネルギー密度の分布を示している。ここでは MIP がおおよそ 1 GeV/1000 cm3 に対応しており、最初のビンはセルあたり 2 MIP のところまでである。もしあるヒットが高いエネルギー密度を持っている場合、それはシャワーの電磁成分由来のものだと推定される。逆にエネルギー密度が低いヒットはハドロン要素が由来だと推定できる。補正を行う (e/h を 1 に近づける) ために、異なるエネルギー密度を持った異なるヒット
は、高いエネルギー密度では低い密度のものより小さくウェイトを設定するといったように、それぞれのヒットで重み付けを行う。
カロリメータのクラスターのエネルギーは以下のように表される。

ESC =

∑

EECAL +hits∑

i
(EHCAL× ω(ρi ))i−th bin

∑

i
EHCAL
=

Ehit

(5.1)
(5.2)

hits∈i−th bin

ここで ω(ρ) はあるエネルギー密度 ρ の関数で与えられる、あるヒットのウェイトである。
このウェイト関数は指数関数とオフセットの定数で表される。

ω(ρ) = p1 exp (p2 ρ) + p3

(5.3)

ここで p1 、p2 、p3 は粒子のエネルギーに依存する。p2 は負で他の 2 つは正の値の場合、高いヒットエネルギーに小さいウェイトをかけることになる。このウェイト関数を適用するためにエネルギー密度を、図 5.5 で色分けして表されるように 10 のビンに分ける。それぞれのヒットエネルギーの和を ω(ρ) により重み付けをする。ここで ρ はビンの中央の値であり、あるビンのヒットはそれぞれ同じウェイトで重み付けされる。ビン分けはそれぞれのビンが全エネルギーに対して同じだけ寄与するように選ばれる。しかし一般的には解析アルゴリズムの性能はビンの選
択や数にそれほど依存しない。
ローカルエネルギー密度に依存するウェイトの指数関数によるパラメータ化により、ハドロン由来だと思われる
低密度のヒットには大きいウェイトを、電磁要素由来だと思われる高密度のヒットには小さいウェイトをかけることになる。電磁成分の揺らぎやハドロンシャワーの密度は入射ハドロンのエネルギーによって変化することから、
ウェイトは入射粒子のエネルギーにも依存する。よって p1 、p2 、p3 のパラメータはこの依存性を考慮に入れなければならない。これらは重み付けされていないクラスターのエネルギー和の関数として表される。エネルギー依存性を取り入れた関数の形は、実際に測定したウェイトパラメータのエネルギー依存性を元に、現象論的に以下のように表せられる。
2
p1 = p10 + p11 × Esum + p12 × Esum2
p2 = p20 + p21 × Esum + p22 × Esump30
p3 =p31 + ep32 ×Esum

(5.4)
(5.5)
(5.6)

ここで pi0 、pi1 、pi2 は、パラメータ pi を決定する定数である。
ソフトウェア補償のウェイトは、専用のキャリブレーション手順を用いて、以下の χ2 関数の最小を取ることで求
められる。

χ2 =

∑ (Ehadron − ESC )2(0.5)2 Ehadron GeV
events(5.7)

ftwareNhits

the response to different hits with different energy densities
THIA [16] generathe OPAL experiis re-weighted, with hits with a higher density receiving awere simulated insmaller weight than those with lower energy density.
4 [19] version 9.6
82
第 5 章 ILD モデルを用いた AHCAL の最適な精細度の評価
r concept outlined
mulation of partiQGSP_BERT [20]ctor simulation inK0L and neutrons at 30 GeV
310
ts such as the deadin the ECAL, gaps
AL and an impleaturation effects in102
well as smearing of
hoton statistics andrejection in the re10
ly model the finite
ics. For the reconon and reconstrucof ILCSoft version
1
0
10
20
30
version v02-09-00
Hit energy density ρ [GeV/1000 cm3]n correspond to theed modelling of 図de-5.5 30 GeV の KL0 と 中 性 子 の ヒ ッ ト エ ネ ル ギ ー 密 度 の 分 布 [19]。セ ル ご と の 1 MIP は お よ そGeV/1000 cm3 に相当する。ソフトウェア補償に用いるためにエネルギー密度のビンを分けて、色分け
ata. Only some1して示している。
efFig. 2 Distribution of the hit energy density for a sample of KL0 and
neutrons with 30 GeV energy. One MIP per cell corresponds to apoices of ILD haveproximately 1 GeV / 1000 cm3 . The differently shaded areas show theareas due to guard
subdivision into energy density bins used for the software compensaウェイトのエネルギー依存性は様々なエネルギーでシミュレーションをした中性ハドロンイベントのキャリブレー
results. It was verションを用いて、tion.
χ2 関数の最小化を行うことで求められる。
esolutions byキャリブレーションでは、
more
10 GeV から 100 GeV の中性ハドロン (中性子や K 0 ) が用いられる。ビームの衝突点
Lで生成し、ECAL と HCAL の中にクラスターが全て内包されているイベントを抽出する。図 5.6 は、様々なハドThe energy of calorimeter clusters are computed as:

ロンのエネルギーにおけるヒットエネルギー密度の関数 (式 5.3) を元に得た、ウェイトの値を示している。ここで

Â ECAL Â

式 5.4、5.5、5.6 は、キャリブレーションにより得られたウェイトのエネルギー依存性を低エネルギーの方に外挿
E = E
+
(Ei
⇥ w(r ))
(1)

SC

HCAL

i

することで求めている。図で見られる特性は、様々なエネルギーの粒子を含むジェットを解析するアルゴリズムに
hits
bin i
とって重要なものである。 iwith EHCAL =Âhits 2 bin i

Ehit ,(2)oftware compensa5.2.2 シミュレーション手順
where w(r) gives the weight of a hit as a function of its
granular calorimeiLCSoft には既存のソフトウェア補償用のプロセッサーが導入されているため、今回はそれを用いた。このシ
energy density r.
his technique uses
ミュレーションでは iLCSoft のバージョンは v02-00-01、ILD モデルのバージョンは ILD_l5_v02、Geant4 のバー
This weight function are expressed by the sum of an exwith the weights a
ジョンは 10.03.p02 を用いた。既存のソフトウェア補償用プロセッサーは、基準設計の 30 mm 角タイルを元に、
ponential function and a constant to enforce a monotonicallyere, r is defined as
ヒットエネルギー密度のビン分け、パラメータのキャリブレーションが行われている。今回の研究では既存のプロ
falling behaviour with energy density [15],ll volumeセッサーを精細度を混合したジオメトリに適用し、またソフトウェア補償無しの結果と比較して、ソフトウェア補in units
scintillator償が上手く働くか調査する。
and thew(r) = p1 exp(p2 r) + p3 ,(3)o account. まずIn this
AHCAL のジオメトリが記述してある xml ファイルのタイルサイズの部分を変更することで、基準設計のwhere the parameters24p層をand角タイル・後半
p3 depend24on層をthecell has a全volume
48 層 30 mm 角タイルのジオメトリ、前半
302 mm60 energy
mm 角タイルにした精細
1, p
5.7、5.8、5.9 はそれ度を混合したジオメトリ、全48 層 60to
mmtake角タイルにしたジオメトリのof the particle
overall changes of3 通り作成した。図
the shower strucin principle
allowsture and density profiles with particle energy into account.
the study here, theHere, p2 is negative while the other two parameters are posdoes not affect theitive, resulting in lower weights for higher hit energies. To
extract this weight function, the energy density is divided
y density is shown6
Weight values

5.2 ソフトウェア補償を取り入れたシミュレーション

83

3
Hadron energy: 1 GeV
Hadron energy: 5 GeV
Hadron energy: 10 GeV
Hadron energy: 30 GeV
Hadron energy: 90 GeV

2.5

2

PandoraPFA
form pattern

3 Software com

OutsideIn this section, thnique on the ene
1.5
hadronic jets is d
As in other P
1olution of jets, u
RMS90 /Mean90 .
0.5
viation and the m12-13 Dec. 2018, DESY, “Study on mixed granularity”
Naoki Tsujition over the sm
↓z
is
beam
axis,
x
and
y
are
its
verticalaxes contains 9
0
which
0
10
20
30
Hit map of all 30mm tiles
ergy resolution, tProcedureHit energy density ρ [GeV/1000 cm3]
a gaussian fit on
図 5.6 様々なエネルギーのハドロンに関する、ヒットエネルギー密度の重み付け関数 [19]make the single
version : v02-00-01, ILD: ILD̲l5̲v02
Fig.model
3 Software
compensation weights as a function of hit energy denthe energy resolu
sityfor
different
hadronenergies,
derivedfromEq.
1.
the geometries
ぞれのジオメトリのヒットマップである。ビーム軸を z 軸として、xy 軸はそれに垂直な平面上の軸であり、マッis determined fro
1 wedge
プは AHCAL のバレルを 16 等分した 1 つ分のウェッジについて表示している。60 mm 角タイルを適用した層は
All plots in t
0 30mm2
30 mm 角タイルよりもヒットのあるチャンネルが疎になっていることから、60 mm 角タイルを含む混合精細度がdifferent reconst
2, outside
2y”
Naoki60
Tsuji thematching
measuredmomentum of thee 24 layers正しくジオメトリに実装されていることがわかる。
30 30mmter
24hypothesis,
layers
60mm
tion without ene
could
also
be used↓z is beam track
axis, x andy are
its verticalaxesin the choice of weights for the2
Hit map of mixed granularity
0 60mmonly to neutral h
Hit map of all 30mm
tilesestimate of the cluster. However, in acompensatedenergySC also used atreby using muon, electrononandkaon eventsdense jetenvironment,with several tracks to be tested for theflow.
same cluster, this leads to additional complications and come compensation training
̲v02
binatorial overhead. Since studies on test beam data havedi-jet events form quark pairs in DD4hep
shown1thatvery little gain is to be expected for a 1scintillatorwedge
wedge
3.1 Single partic
6̲64̲gcc49̲sl6/v02-00-01/lcgeo/v00-16-01/ILD/compact/ILD̲common̲v02/SHcalSc04̲Barrel̲v04.xml
based analogue calorimeter when using the true rather thanthe measured cluster energy [15], this has not been impleThe software com2
ers 60 60mm
mented.
gle particle sampd
Hit map of all 60mm tiles
Hit mapof
mixed
granularity
The software compensation procedurein the24 層がThe
図 5.8 前半 24 outlined
層が 30 mm 角、後半
60 mm
reconstructe
図 5.7 全て 30 mm 角タイルのジオメトリ
角タイルのジオメトリ
preceding subsection is implemented in the PandoraPFA parof all PFOs in theeventsticle flow algorithm making use of the features provided byimately 30% of
the Pandora software development kit (SDK)
次に iLCSoft の既存のキャリブレーション用パッケージを用いて、10 GeV の[8],µ と which
γ 線、20 proGeV の KL0 withのデータ
more than oa flexible
environment for developing
and running
pathepから Digitizationvides
や PandoraPFAのキャリブレーションを行う。
ECAL と HCAL
それぞれパラメータが存在する
small cluster fra
1
wedge
1
wedge
ため、どちらもここでキャリブレーションを行う。またソフトウェア補償のトレーニング用のパッケージを用いて、tern recognition algorithms as part of the particle flow recon2/SHcalSc04̲Barrel̲v04.xml
leading PFO. To
struction. In the present study, the software compensation isissues of pattern
implemented as a user-defined "plugin" cluster energy es- 16event/18 are conside
timator.
For a set of input calorimeter hits, grouped into a
ume are not expl
Hit map of all 60mm tiles
cluster, the plug-in provides an estimate of the energy, makprocesses is negl
InsideOutsideInsideOutsideInsideOutsideInsideOutsideInside/ILD/compact/ILD̲common̲v02/SHcalSc04̲Barrel̲v04.xml

1 wedge

Insideark pairs in DD4hep

Outside

g

第5章

84

ILD モデルを用いた AHCAL の最適な精細度の評価

Hit map of all 60mm tiles

OutsideInside1 wedge

16 /18
図 5.9 全て 60 mm 角タイルのジオメトリ

10 GeV 刻みの 10–100 GeV の KL0 のデータから、ソフトウェア補償のパラメータのキャリブレーションを行う。
そして ddsim を用いて、衝突点から 91 GeV、200 GeV、360 GeV、500 GeV のクォークペア (u, d, s) を生成し、ILD モデルに入射させた。このイベントを再構成してジェットのエネルギー分解能を評価する。この再構成の際にxml ファイルからソフトウェア補償のプロセッサを記述する部分を除外することで、ソフトウェア補償無しでの再構成が可能となる。
また、2 ジェットイベントのため、ジェット 1 つ分のエネルギーはクォークペアのエネルギーの半分である。分
解能の評価は、AHCAL のバレル部分のみ (| cos θ| < 0.7) を用いて行い、その計算には RMS90 という手法を用いた。この手法では全体の 90% のイベントのみを用い、外れ値を除いて標準偏差を計算することで、余分なテール部
分のイベントを除外してコアの分解能を評価する。

5.3

結果と考察

まず、ソフトウェア補償無しの場合に関して、先行研究の結果を再現しているか確かめる。図 5.10 左が先行研究の結果、右がソフトウェア補償無しの各ジオメトリの 45.5、100、180、250 GeV ジェットのエネルギー分解能である。全層 30 mm 角タイルと全層 60 mm 角タイルの場合は先行研究より良い分解能を示しているが、分解能の相対的な比は先行研究と同様である。一方で前半 30 mm 角・後半 60 mm 角タイルの場合は逆に分解能が悪化している。この詳細な原因は分かっていないが、先行研究とは使っている iLCSoft と ILD モデルのバージョンが違うこと、精細度を混合するために multi segmentation という機能を用いているが、それによりキャリブレーションや再構成の段階で不具合が起こっていることなどが原因として考えられる。
図 5.11 が再構成されたジェットのエネルギー分解能のプロットである。全層 30 mm 角タイルの場合、前半30 mm 角・後半 60 mm 角タイルの場合に関してはソフトウェア補償を適用することでジェットエネルギー分解能の改善が見られる。しかし全層 60 mm 角タイルの場合はソフトウェア補償を適用することで分解能が悪化してしまっている。これにより現在のソフトウェア補償のパッケージでは、パラメータが 60 mm 角タイルに最適化されていないことがわかる。
今後の課題と展望として、まず精細度を混合したジオメトリに関して先行研究の結果を再現できるように、その適用方法を再検討しなければならない。また、60 mm 角タイルに関してソフトウェア補償が上手く動作していな
いので、そのパラメータを最適化すること、さらに精細度の混合したジオメトリの導入のために層ごとに違うパラメータを適用することが改善策として考えられる。

ILC-JP end-of-year physics and detector meeting, 20-21 Dec. 2018, KEK, “Study on Mixed Granularity for AHCAL”

Naoki Tsuji

Results w/o SC
New geometry of all layers 30 30mm2 and all layers 60 60mm2 has almost thesame results compared to previous study.
Half by half of 30mm and 60mm gets worse.
5.3 結果と考察

85

Due to the diﬀerence of iLCSoft or ILD model version?
Due to something wrong with multi segmentation?

Jet energy resolutions for diﬀerent granularity (w/o SC)

Jet energy resolutions for diﬀerent granularity (w/o SC)
Jet Energy Resolution
Software Sompensation
New w/ogeometry
4.4

All layers 60 60mm

4.2

24 layers 30 30mm
+ 24 layers 60 60mm

4

All layers 30 30mmjj

RMS(E )/Mean(E ) [%]Previous study by Lan

3.8
3.6
3.4
3.2

JP end-of-year physics and detector meeting, 20-21 Dec. 2018, KEK, “Study on Mixed
Granularity for AHCAL”
3
2.8

50

100

150

Results of new geometries w/ and w/o SC

Naoki Tsuji
200

250
Ejet [GeV]

図 5.10 ソフトウェア補償無しの場合のジッェットエネルギー分解能の比較

Reasonable improvement for all 30 30mm2 tiles conﬁguration with SC.

Slight improvement for half 30 30mm2 and half 60 60mm2 conﬁguration with SC.
Even worse for all 60 60mm2 conﬁguration with SC➡It seems that SC is not correctly working for 60 60mm2 tiles➡Need to apply diﬀerent SC parameter layer-by-layer and to optimize SC parameterfor 60 60mm2 layer.

4.4

j

RMS(E )/Mean(E ) [%]Jet Energy
Resolution
and w/o granularity(w/Software Sompensation
Jet energy
resolutions
forw/diﬀerent
and w/o SC)

4.2

All layers 60 60mm w/o SCjAll layers 60 60mm w/ SC

4

24 layers 30 30mm +3.8

24 layers 60 60mm w/o SC
24 layers 30 30mm +3.6

24 layers 60 60mm w/ SC

3.4

All layers 30 30mm w/o SC

3.2

All layers 30 30mm w/ SC

32.8

図 5.11

50

100

150

200

250
Ejet [GeV]

異なる精細度のジオメトリのジェットエネルギー分解能の評価とソフトウェア補償の有無による比較

87

第6章

結論と今後の展望
本研究の主題ILC 建設開始に向けて、AHCAL の精細度の最適化が行われている。その中で、AHCAL の外側の層を基準設計の 30 mm 角シンチレータタイルより大きなタイルを用いた、精細度を混合した設計が検討されている。この手法により、読み出しチャンネルや ASIC の数を減らすことができ、検出器の建設作業の簡略化、コストの削減に繋がる。
本研究では AHCAL の最適な精細度を決定することに貢献することを目的に、60 mm 角タイルを用いた検出層

HBU の開発、テストビーム実験の解析、ILD モデルを用いたシミュレーションに取り組み、その研究成果を報告した。

60 mm 角シンチレータタイルを用いた検出層 HBU の開発
これまで 30 mm 角より大きなタイルの性能については研究されてこなかったので、まず 60 mm 角タイルのプロ
トタイプを作成し、光量・応答の位置依存性を試験した。60 mm 角タイルの検出光量は 30 mm 角タイルに比べて約半分となったが、これは MPPC の有感領域を大きくすることで容易に改善することができる。位置依存性は見られず一様な応答を示すことがわかった。

60 mm 角タイルの性能を実証できたので、60 mm 角タイルを用いた検出層 HBU の製作に取り掛かった。HBU
基板としては標準の 30 mm 角タイル用のものを用いた。光量を補正するために有感領域 2 × 2 mm2 の専用 MPPCを開発した。また 30 mm 角タイル 4 枚分のスペースに 60 mm 角タイルを置くため、中心からずれた位置でのMPPC 読み出しとなる。こちらも光量試験の結果、光量・位置依存性ともに問題ないことが分かったため、このよ
うなデザインで 60 mm 角タイルを用いた HBU を製作した。製作した HBU は備え付けの LED でゲインのチェッ
ク、放射線源90

Sr を用いて光量の測定を行い、通常の 30 mm 角タイル用 HBU と比べて十分なゲイン・光量の値を得ることができた。
テストビーム実験

CERN SPS にて 5 月と 6–7 月にテストビーム実験を行った。AHCAL ではビームのバンチごとに電源供給のON/OFF を切り替えるパワーパルシングが採用されているが、そのパワーパルシングの ON/OFF で検出器の応答が変化されることが懸念されていた。5 月テストビーム実験のデータを解析し、パイオンに関してその影響を調査した。その結果、パワーパルシング ON/OFF それぞれでキャリブレーションを行い適するパラメータで再構成を行うことで、パワーパルシング ON/OFF で同等の反応を得ることができることがわかった。

6–7 月のテストビーム実験では、38 層目に 60 mm 角タイルを用いた HBU が挿入され東京モジュールと呼ばれている。東京モジュールの各チャンネルは、通常の 30 mm 角タイル用 HBU と同様にペデスタル、MIP、ゲインなどのキャリブレーションが行われ、それぞれ通常の HBU と同等の結果が得られた。さらにサチレーションの

第6章

88

結論と今後の展望チェックを行い、350 GeV のパイオンで一部に ADC と MPPC のサチュレーションが見られた。しかし ILC 計画
で想定されるハドロンのエネルギーでは、最外層ではサチュレーションは起こらないことがわかった。
内側の層での大型タイルの性能を評価するために ganging tile という手法で、2×2 枚の 30 mm 角タイルの応答を統合して 60 mm 角タイルの応答を再現することに成功した。シャワープロファイルの大きい層では一部サチュ
レーションが起きているが、エレキや MPPC での対処方法や検出器の性能に対する影響についての検証は今後の課題である。

ILD モデルを用いたシミュレーション

iLCSoft・ILD モデルを用いて、精細度を混合した設計にソフトウェア補償を適用しジェットエネルギー分解能を評価した。全 48 層 30 mm 角タイル、前半 24 層 30 mm 角・後半 24 層 60 mm 角タイル、全層 60 mm 角タイルの 3 つのジオメトリを用意し、それぞれキャリブレーションを行なった後、ジェットイベントをシミュレートしエネルギー分解能を測定した。ソフトウェア補償を適用することで、全層 30 mm 角タイル、前半 30 mm 角・後半

60 mm 角タイルのジオメトリでは分解能の改善がみられるものの、全層 60 mm 角タイルのジオメトリでは分解能が悪化した。これにより現在の iLCSoft のソフトウェア補償のパラメータは 30 mm 角タイル用に最適化されたものであり、60 mm 角タイルを用いると上手く動作しないということが分かった。
展望
以上の研究開発を通して、検出層の開発・テストビーム実験・シミュレーション研究の両面から、AHCAL の精
細度を混合した設計について新しい知見を得ることができ、今後の更なる研究に活かすことができる。

60mm 角タイル採用に向けて、ハードウェアの改良を行う。MPPC の位置を調整してタイル中心での読み出しを行ったり、HBU1 枚あたり ASIC の数を 1 個に減らして制御・読み出しを行ったりすることができるような、

60mm 角タイル専用の HBU を作成する。また ganging tile による調査から得られたサチュレーションの情報から、
SPIROC のダイナミックレンジを変える、MPPC のピクセルピッチを小さくする等の、サチュレーションを抑制するよう改良を行う。
テストビーム実験データに ganging tile を適用し精細度を混合した設計を再現し、その性能を評価する。30 mm
角タイルと ganging tile の層の割合を変えて様々なパターンで精細度を混合した設計を再現することができる。そして粒子識別、複数粒子のシャワーの分離、エネルギー分解能などの解析を行い、もとの実験データによる結果と比較することで、精細度を混合した設計の性能について評価する。
シミュレーションに関しては、ソフトウェア補償を精細度を混合した設計でも動作するよう改修を行う。60 mm
角タイルに最適化したパラメータの作成し、層ごとに異なるパラメータを適用できるよう、プロセッサの開発やキャリブレーションを行う。
このようにして検出層の開発により混合精細度の実現に向けた準備を進めるとともに、テストビーム実験データ、
シミュレーションの双方から、AHCAL の最適な精細度を求める。

89

付録
6.1 HBU 固定用の穴を持つタイルの光量大型技術試作機に挿入される flexlead で繋げた HBU2 枚をスタックと呼ばれる鉄のケースに収納され、2 組分を1 層として挿入される。そのスタックと HBU を固定するために、スタック、HBU、タイルを貫通してネジ止めす“Performance
study on larger scintillator
tile for枚毎にgranularity
optimization at ILD AHCAL”
るための穴が開けられている。
HBU16 個の穴が存在し、30 mm 角タイルの場合は光量への影響が無いよ
Naoki Tsuji, The University of Tokyo
ALCW2018, May 28 - June 1, Fukuoka International Congress Centerう、ちょうどタイルの角が 1 部欠けるように設計されている。

Tiles with screw holes

6.1.1 穴を持つ 60 mm 角タイル

24 pieces of tiles (6 per HBU) have screw holes in order to ﬁx HBU with stack.
図 6.1 のように、60 mm 角タイルは 30 mm 角タイル 4 枚分のスペースに置かれるため、ネジ止め用の穴が側面
Insert the long reﬂector and cover the hole.
にあるものもあれば、中央付近にあるものもある。特に中央付近にあるものに関しては光量への影響が懸念される。

図 6.1

穴を持つ 60 mm 角タイル

37 /25

6.1.2 光量への影響の調査
図 6.2 は、節 3.4.3 の結果中で穴あきタイルのチャンネルを示したものであり、図 6.3 は穴あきタイルの光量ヒ
ストグラム (赤) と穴なしタイルの光量ヒストグラム (青) である。穴あきタイルの光量は平均 18.6 p.e.、穴なしタ
イルの平均は 19.6 p.e. である。やはり穴あきタイルの方が光量が低くなっているが、穴なしタイルに比べて 5% の

Histogram shows light yields distribution both w/ andAverage LY w/ holes : 18.6
Average LY w/o holes : 19.6

Tiles w/ holes have a bit lower light yields than w/o ho
付録

90

減少と軽微なので、運用上問題はない。

19

.7

.6

17

7

21

6

.3

22

21
22

.3

19

.1
20
.9
21
.1

20

0

Y w/o holes : 19.6

200

18
.4
.7
21
.6

図 6.2 穴あきタイルのチャンネル

All MIP histo
malH
Entries
120
Mean
19.62
Std Dev 1.274

Event number

4 HBUs with 60mm tiles
19
.7
.3

17

6

20

.4

3

.7

18

.6
.6

.8

2
1

18

19

.4
19

.4
17

.9
18

.5
17

.3

5
4

17
19

Blue : Tiles w/o holes

19

19

.8

18

.8

19

21

Red : Tiles w/ holes

22

.6
.8

7

21

20
18
.7
16

22

20

19

.6

20
20

.5

22

.3

.6
.1

21

.1

.9

19

.7
19
18
20
21
21

.5
20
.7
18
.9
18
.6
20
.5
21
.3
20
.7
19
.6
18
.9
21
.1
21
.3
21

.5
19
.1
18
.8
18
.9
16
.6
18
17
.7
19
.3
19
.9
19
.3
17
.1
18

.5
19
.5
18
.6
19
.8
17
.2
19
.6
16
.3
18
17
19
.9
18
.6
17

.5
19
.6
18

.6

19
17

.6

.8
16
.6
19
.3
20
.5
16

19
20
21

.4

21

.4

.7

.8

18

.1

17

19

.1

20

.1

22

21

.7

.1

22

18

.2

.8

20

.6

18

.3

8

300
y[mm]

0
16

17

18

図 6.3

19

20

21

22

穴の有無で分けた光量ヒストグラム

2

20
.6

300
y[mm]

have a bit lower light yields than w/o holes.

200

18

1

18

.8
19

.4
19

.4
17

.9

.5
17

.3

17

19

.4

.2
19

.4
19

.4
18

.2
18

18

100

Tiles with screw holes

Y w/ holes : 18.6

100

3

17

ws light yields distribution−300
both w/−andscrew holes.
200 w/o−100
0

0

19

22

20
.8
18
.7
16

−300

les

4

19

.6
.6

19

.8

20

.7

21

.1

18

.6

17

.6

18

21

.5

18

.9

20

.1

18

.3

17

18

.5

w holes are worried about light leakage, so compare tiles w/ holes with

.3

21

.1

21

.9

18

.6

19

.7

19

.3
19
.9
19
.3
17

.3

18
17
18

.9

.6
19

.6

.5

16

.8
19
17

.4

21

.4
20

.1
21

.5

19

19
.1

20

.2

21

.4
19

.9

19

.3
19

.8
18

18

.2

−200

20

19

.6

LY diﬀerence about tiles with holes

19.1

Naoki Tsuji, The University of Tokyo

.7

.4

18

.1
19

.7

18

.5
19

.2

19

.8
19

.3

20

.3

19

−100

20

.6

18

.2

cintillator tile for granularity optimization at ILD AHCAL”
ukuoka International Congress Center

5

19

.5

21
.8

20

20

.3

21

.5

20

.6

18

.9

18

18

.7

.1
18
.8
18
.9
16
.6
18
17

.5
18
.6
19
.8
17
.2
19
.6
16

.6
19
.8
18
.1
21
.3
20
19

.6
20
.1
20
.1

19

17

.5

20

.9

22

20

.7

.3

.2
22

.3
20
20

.1
21
.7
21
.4
19
.8
19
.7
19

.4
20
.3
20
.4
18
.5
18
.2
20

.8
18
19
.2
20
.8
19

18

.5

20

.3

100

18

.8

.7

19
20
20

.1

200

8

19

.7

.5
20

.5
19

.5
19

.8
16

.3
18

.6
20

.5
20

.4
19

.2
20

.5
17

LY [p.e.]

300
.5

x[mm]

Light yields of 4 HBUs with 60mm tiles

23

LY [p.e.]38 /25

0
16

17

91

謝辞
本研究や大学院生活において、非常に多くの方にお世話になり、支えていただきました。まず皆様にお礼の言葉を申し上げます。ありがとうございました。
初めに、指導教員の大谷航准教授には基礎から丁寧に教えていただいたこと、また発表資料や書類などを非常に親身になってチェックしていただいたこと、深く感謝いたします。森俊則教授には、ゼミやミーティングで鋭いコメントをいただき、新しい気づきや知見を得ることができました。
劉霊輝さんには入学当初から大変お世話になり、装置の使い方から解析に到るまで多くのことを教えていただき
ありがとうございます。また今回の HBU 製作にも力を貸していただきました。鳥丸達郎くんには、大学時代からの仲ですが大学院でも同期として共に研究に励むことができました。

DESY の研究者の方々にも HBU に関する指導やテストビーム実験の運営など多岐に渡り協力していただきました。Jiri Kvasnika には HBU や DAQ に関してご指導いただいきました。Mathias Reinecke には HBU を提供していただいきました。須藤裕司さんには解析についての知識や手順を教えていただきました。Felix Sefkow、Katja

Kruger には大型試作機への開発した HBU の挿入からテストビーム実験など多岐に渡りサポートいただいきました。また Amine Elkhalii、Anna Rosmanitz、Christian Graf、Daniel Heuchel、Erik Buhmann、Lorenz Emberger、Olin Pinto、Saiva Huck、Vladimir Bocharnikov にはテストビーム実験からその後の解析まで協力して研究を行うことができました。感謝を申し上げます。
また、岩本俊幸助教には PSI の諸々の手続きをしていただきました。内山雄祐特任助教には PSI での研究に関して MEG・TC に関する知識など様々なアドバイスをいただきました。家城佳特任研究員には SCS のファームウェ
アに関してサポートをいただきました。中尾光孝さんには PSI での研究に関して大変お世話になり、基本知識から研究の手順、装置の使い方、実装に至るまで広くに渡りご指導をいただきました。宇佐見正志さんには装置設置を手伝っていただきました。西村美紀さんには私の研究状況について気にかけてくださり、様々なアドバイスをしていただきました。小川真治さんにはソフトウェアに関する知識を教えていただきました。恩田理奈さんとは初年時ゼミカウンターの開発を共に行い、その後も協力して研究を行うことができました。小林暁さんとは入学当初から共に研究を行ったり疑問に答えていただいたり、様々なことでサポートをしていただきました。大矢淳史くん、豊田和輝くん、野内康介くんには実験を手伝ってもらいました。

ICEPP の同期とは時に笑い合い、時に切磋琢磨して、共に研究を進めました。さらに出張や会議の準備など種々の手続きをサポートしていただいた ICEPP 秘書の皆様にも大変おせわになりました。
最後になりますが、ここまで支えてくださった家族、教え導いてくださった皆様に、厚く御礼と感謝を申し上げたいと思います。ありがとうございました。

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参考文献
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[22] 柴田直也, “ILC 測定器用ハドロンカロリメータにおけるシンチレータセルユニットの研究開発,” 東京大学大

参考文献

94
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[23] 劉霊輝, “ILC 測定器用ハドロンカロリメータ検出層の性能向上に関する研究および宇宙線試験装置の開発,”
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻 修士論文, 2017．

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[32] CALICE Collaboration (Adloﬀ C et al.), “Validation of GEANT4 Monte Carlo models with a highly granular
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[33] CALICE Collaboration (Adloﬀ C et al.), “Tests of a particle flow algorithm with CALICE test beam data,”
JINST, 6, 7005, 2011b.
[34] V. V. Uzhinsky, “The Fritiof (FTF) Model in Geant4,” Proceedings of CHEF 2013, 2013.
[35] Geant4 Collaboration, “Geant4 Physics reference manual,” Release 10.4, 2017.
[36] CERN ホームページ, URL：https://home.cern/．
[37] Katja Kruger, “First Look into Test Beam Data Taken with the CALICE SiPM-on-Tile AHCAL Prototype,”
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[38] Daniel Heuchel, “Pedestals and MIP constants,” Presentation at AHCAL Main Meeting, 2018.
[39] Olin Pinto, “AHCAL Calibration and SiPM Saturation,” Presentation at AHCAL main meeting, 2018.
[40] F. Gaede, Presentation at ILD SW Meeting, iLCSoft Tutorial, 2017.
[41] F. Gaede, “LCIO - A persistency framework for linear collider simulation studies,” arXiv, physics/0306114v1,
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[42] R. Wigmans, Nucl. Instrum. Meth., A259, 389, 1987.
[43] C Adloﬀ, “Hadronic energy resolution of a highly granular scintillator-steel hadron calorimeter using
software compensation techniques,” JINST, 7, 9017, 2012.