大型液体シンチレータ検出器での0ν2β発見に向けた発光性ミニバルーンの研究開発

利用大型液体闪烁体探测器发现0ν2β的发光迷你气球的研发

• 批准号: 22KJ0178
• 负责人: 中村 陸生
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0178/
• 关键词: 二重ベータ崩壊; ニュートリノ; 素粒子実験; 液体シンチレータ; シンチレーションフィルム

KamLAND-Zen実験では、大型液体シンチレータ検出器を用いて世界最高感度でのニュートリノレス二重ベータ崩壊探索を行っている。本研究の目的は、新たな解析手法の開発により更なる探索感度の向上を実現させることで、ニュートリノのマヨラナ性の検証を行うことである。本研究では、特に宇宙線ミューオン由来の背景事象の削減を目指す解析手法の開発を行っている。また、次期実験であるKamLAND2-Zen実験を見据えた、プロトタイプ検出器での発光性ミニバルーン素材の試験も構想している。本年度での研究では、現状では正確な事象再構成が困難である複数ミューオンイベントの新たな解析手法の開発を行った。KamLANDの光学シミュレーションにおいて複数ミューオン飛跡の再構成性能を検証し、既存の手法では再構成された飛跡方向の精度が５度以内であるものは20%程度だったのに対し、本研究で開発した手法では80%にまで向上することを確認した。また、単一ミューオンイベントに対しても新手法を適用させることで、飛跡方向の精度が84%だったものが新手法により92%まで向上することも確認できた。実際のKamLANDデータにこのツールを適用することによって複数ミューオンイベントの可能性が高いものを発見しており、新手法を使用することでミューオンイベント再構成の精度向上が期待される。今後さらに解析を進めることでミューオン由来背景事象の除去性能への効果を評価し、探索感度の向上を目指す。

KamLAND-Zen is the world's most sensitive liquid detector, and it's the largest liquid detector in the world. The purpose of this study is to explore the development of new analytical methods for the detection of sensitivity. This study aims to explore the development of analytical methods for the reduction of background events related to the origin of cosmic rays. KamLAND2-Zen is a new material for optical detection. This year's research is difficult to reconstruct, and the current situation is difficult to develop new analytical methods. The reconstruction performance of KamLAND's optical system was demonstrated, and the existing reconstruction method was confirmed to have an accuracy of less than 5 degrees in the reconstruction direction, but not more than 20%. The accuracy of the trajectory direction is 84% and the accuracy of the new method is 92% With the actual KamLAND data available here, the possibility of multiple virtual events is now high, and new methods are used. We look forward to improving the accuracy of virtual event reconstruction. In the future, we will analyze the background image, remove the performance and evaluate the results, and explore the upward direction of sensitivity.