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数MeV核ガンマ線のイメージング分光による低エネルギー銀河系内宇宙線の研究

几MeV核伽马射线成像光谱研究低能河内宇宙线

基本信息

批准号：
21K03596
负责人：
水村好貴
金额：
$ 2.16万
依托单位：
Japan Aerospace EXploration Agency
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は，低エネルギー宇宙線の起源を解明するため，宇宙線と星間物質の相互作用で生ずるC-12およびO-16からの脱励起ガンマ線（4.44 MeVおよび6.13 MeV）の銀河面マップを作成し，評価することで低エネルギー宇宙線の存在現場を特定する研究である。近年のX線観測では超新星残骸等で宇宙線密度が1桁程度高いことが示唆されており，この示唆結果と相補的な手段による本研究での確認が期待されている。2018年に豪州で高度40 kmに気球飛翔したSMILE-2+実験のフライトデータが存在し，本研究ではこのデータでまだ十分な解析が行われていない電子・陽電子対生成事象について，その解析方法の構築・評価から行い，数MeV帯域のガンマ線マップを得て，局所的でない大局的な低エネルギー宇宙線の起源について解明を目指している。本研究の副産物としての将来計画への解析手法の応用も期待でき，従来は雑音となる事象を用いてその精細な特性を解析することから，既存解析手法の感度向上への寄与も期待される。解析手段として原子核・素粒子実験分野で古くから用いられているHough変換を用いた手法を適用し，早期の成果創出を行ため，計算環境の構築と，電子・陽電子対生成事象の候補イベントにHough変換を適用するための基礎的な情報収集および解析コードの試作・開発，その候補事象の選別能力や解析コードによる事象再構成の精度を評価するために必要なシミュレーションの開発を継続して進めた。

This study is aimed at clarifying the origin of low-energy cosmic rays, creating a galactic plane for the de-excitation of cosmic rays (4.44 MeV to 6.13 MeV) from C-12 to O-16, and evaluating the existence of low-energy cosmic rays. In recent years, X-ray measurements of supernova remnants and other cosmic ray densities have increased to a high level. In 2018, the SMILE-2+ was launched at an altitude of 40 km in Haozhou. In this study, the electron and positron pairs were generated. The analytical method was constructed. The evaluation was carried out. The number of MeV bands was obtained. The origin of cosmic rays was explained. A by-product of this study is the expectation of future analytical methods, which are expected to be sensitive to sound and image analysis. Analytical methods and the application of Hough transformations in the real world of atomic nuclei and elementary particles have been used since ancient times, and early results have been achieved. The construction of computing environments and the trial and development of basic information collection and analytical tools for electronic and positronic applications of Hough transformations in candidate events of generated events, The accuracy of event reconstruction is evaluated based on the ability of candidate event selection and resolution.