フォトニック結晶の共鳴遷移放射を応用した革新的素粒子検出器の基礎開発

应用光子晶体共振跃迁辐射的创新基本粒子探测器的基础开发

• 批准号: 22K03650
• 负责人: 山口 洋平
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03650/
• 关键词: 光学多層膜; 遷移放射; ハドロン同定; ジェットフレーバー識別; 遷移輻射検出器; フォトニック結晶; ハドロン識別装置

誘電率の境界が極めて周期的に作られるフォトニック結晶を通過させることで、1荷電粒子による遷移放射が共鳴する現象の実証実験を進めている。まず結晶のデザインのために、数値計算の開発を進めた。結晶に閉じ込められる遷移放射の量を大幅に削減する設計を完成させ、これによりSiO2とNb2O5を100層ほど繰り返すことで、Lorentz Factor 500程度の超相対論的な運動を行っている荷電粒子に対して、共鳴が観測可能になることを突き止めた。先行研究では3000層程度の積層で初めて観測が可能になることに比べると、飛躍的な改善である。さらに光学多層膜メーカー数社との打ち合わせを繰り返し、スパッタリング手法で成膜すれば、共鳴を起こすのに必要な膜厚の精度が得られる見通しを得た。ただし100層もの積層を行う過程で、SiO2とNb2O5の応力の違いによって、膜が剥がれる危険があることが明らかになり、より少ない層数での観測の可能性を探っている。共鳴遷移放射を測定するための検出器の製作も進めている。放射のスペクトル、角度分布を可視光域で取得するデザインを組み立てた。読み出し回路の製作を開始し、現在性能の評価を進めている。将来的に共鳴遷移放射によって超高エネルギーのハドロン同定が可能になった際の、それを利用したジェットフレーバー識別の開発も並行して遂行した。LHC-ATLAS実験において現在使用されているボトムジェットの識別アルゴリズムにハドロン同定の情報を加えた結果、改善の可能性が示唆された。しかし識別を行う機械学習のアーキテクチャによって、改善の程度が大きく変化することも明らかになった。これはBハドロンの崩壊過程を再現するような機械学習を実現する必要性を示唆しているため、今後はハドロン同定の情報を最大限に生かすアーキテクチャの設計を進める。

The state of induction rate is very periodic, and the phenomenon of charged particle migration and radiation resonance is proved to be advanced. The development of crystal structure and numerical value calculation is progressing. The amount of migration and emission of crystals is greatly reduced. The design is completed. The SiO2 and Nb2O5 layers are separated by 100 layers. The Lorentz Factor 500 degree superphase theory of motion is carried out. The charged particles are separated. The resonance is detected. The first research is to improve the 3000 layers of layers. For optical multilayer films, the accuracy of the film thickness required for the formation and resonance of optical multilayer films can be achieved. The process of stacking 100 layers of SiO2 and Nb2O5, the relationship between SiO2 and Nb2O5, and the possibility of measuring the number of layers of SiO2 and Nb2O5 are explored. The production of resonance transfer radiation detector is in progress. The radiation pattern and angular distribution are obtained in the visible light domain. The production of the circuit is started, and the performance is evaluated. In the future, resonance migration and radiation will be carried out simultaneously with the development of identification. LHC-ATLAS is now used to identify and determine the results and possibilities for improvement. The degree of improvement of machine learning is greatly improved. This paper discusses the necessity of machine learning to reproduce the process of machine learning, and the design of machine learning to maximize the information of machine learning in the future