本番実験に向けての各種装置の性能試験や検討のための実験.

NaIとPMTのセットによるエネルギー測定では,結晶不均一性の差異やシンチレーション光のPMTまでの伝播で減衰が起きるため,エネルギーの損失位置によってエネルギー分解能の変化等が起きることが考えられる.そのためCs137を用いて,本番に用いるNaIシンチレータの測定位置によるエネルギー分解能の違いを測定した.

• NaI結晶の位置ごとの不均一性エネルギー分解能の測定.

線源(Cs137)を用いて,本番実験に用いるNaIとPMTのセットを9つ(それぞれ1から9までのIDを振った)毎に線源の当たる位置を変えて(F,C,Bの三箇所) て,CAMACモジュールのADCを用いてPMTの信号を測定した.

• CAMACで測定できる程度のレート(2,300Hz程度)になるように線源やコリメータの配置を調整(下記参照).
• オシロスコープで見ながら,PMTにかけるHVを調整して,おおよそADCで測定できる程度(1000pC以下)にした.
• 回路を設計した(下記参照).
• 各条件毎に10000イベントを測定した.

(図)

• コリメータ: Pb
• ソース : Cs137
• F: cm C: cm B: cm

Divideした信号を,オシロスコープを参考にThresholdを?mVにしてDescriminatorをかけて信号が測定できる程度のWidth ?nsのGATEを出力し,もう一方のDivideした生のアナログ信号がADCで測定できるようにDelayを調整してADCに入力した. (回路図)

得たデータをrootで解析し光電ピークと思われるものにGaussのフィットをし,Pedestalは平均値を求めた.結果は以下の通りである.

• 注1 F,Cの時より光電ピークが明らかに小さくなり,右のシフトした位置に大きなピークが出現している.そのため,解析不能.
• 分解能 Res = Sigma/(Peak-Pedestal) により求められる.

• X軸はadc count,Y軸はカウント数です.

いづれの個体においても,PMTの近く(B)ではヒストグラムが大きく変化が見られる.具体的には光電ピークでの吸収が減ってその影響でいずれにおいても分解能が大きく劣化していると考えられる.なぜ,そのような事が起こっているのは検討中です.

(羽田野)

本番に仕様するプラスチックシンチレータのエネルギー較正をおこなうため,予め線源を用いた較正を行ったNaIでサンドイッチして宇宙線を測定する.

本番では複数のPMTを合わせた状態で測定を行うため,ゲインの一致が非常に重要となる.そのため,事前に1光子の検出をPMTで行って,HVとGainの関係(gain∝(HV)^α)を調べる.

• 各NaI+PMTのHVとGainの関係を求める．
• 可能ならば本実験で使うであろうHV領域での関係を調べたい．

線源(Cs137)を用いて,本番実験に用いるNaIとPMTのセットを9本+2本(高エネより拝借)に線源137Csを当て,CAMACモジュールのADCを用いてPMTの信号を測定した.このときPMTのHVを変え,その増倍率をみた．

• CAMACで測定できる程度のレート(2,300Hz程度)になるように線源やコリメータの配置を調整.
• オシロスコープで見ながら,PMTにかけるHVを調整して,おおよそADCで測定できる程度(1000pC以下)にした.
• 回路を設計した(下記参照).
• ADCで光電ピークを測定できる範囲でHVを変え,各条件毎に10000イベントを測定した.

“Cs137を用いた…測定”とほぼ同じ.(写真)

• PMTからの信号をアンプ(10*10倍)をかませ,divideした.
• 一方の信号をオシロスコープを参考にThresholdを101.2mVまたは102.3mVとしてDescriminatorをかけてWidth ?nsのGATEを出力した.
• もう一方のアナログ信号をADC(ch1)で測定できるようにDelayをかけADCに入力した.

Thresholdが小さいところではノイズが多かったので,Thresholdを~100mVから下げずに実験を行った.

• 得たデータをrootで解析した.
• 各HVのpedestalを決定した.pedestalはpeakの平均値で求めた
• 光電ピークをFWHMでGauss Fitした.そしてpeakの平均値からpedestalをひいた.
• その結果については,こちら.かけたHVなどもこちらに載せてます.
• gaussianのFitの図はこちら12
• pedestalを引いた光電ピークにおけるADCの値とHV(V)の関係をfittingより求めた.
  • ADC = A * HV ^B
  • これを両対数でfitした.
• その結果が以下の図と表である.実線がfit関数である.エラーバーはgauss fitのSigmaを用いた.
  • 訂正：図の横軸の単位は[V]ではなく,[kV]です

• 解析に用いたマクロはこちら.

• 上の結果から基準となるNaI+PMTとそのHVを決めれば,上の図から他のNaI+PMTのHVも決定できる.
• この測定では,PMTで増倍された662keVの信号に100倍のアンプをかけた.
  • これを概ね66.2MeVのエネルギーを測定したとすると(PMTとアンプの順序が可換だとする)
  • すると,上の66.2MeVにおけるGain-HVの関係が50MeVのものに変換できる.
    • Aに50/66.2をかけた.
  • これより50MeVを測定するのに適した各NaIのHVを決定した.
    • (50MeVのADC count)-(pedestalのADC count) =Nとなるようにした.
  • 以上の結果,以下のようにHV(V)を調整すれば良いことがわかった.
    • 3~4[V]の変化でADC count 100程度の変化が生じる.

• ~50MeVがADCで測定できるようにNaI+PMTのHVを決定する.
  • 宇宙線も測定しておいた方がいいかも
• 上の結果から他のNaI+PMTのHVを決定.
• 念の為,Gainが本当に揃っているか確認.
• Calibration
  • 宇宙線and線源

(田島)

プラスチックシンチレータ検出器に用いるPMTのゲインを測定しました。 目的としては、性能比較をしてどのPMTを何段目に用いるかを決めるため。また、calibrationの判断材料にするため。

LED電球にパルス電圧をかけることでphotonを出し、その光量をしぼって光電面に入射させた。印加電圧はどのPMTも-1650,-1750,-1850,-1950の4点を取った。 あけみと勝太郎は、pedestalと1photon.event.の差から直接ゲインを求めた。 その他のPMTはpedestalと1p.e.のピークかぶっていたので、1p.e.によるゲイン測定はあきらめた。 LEDの電圧を上げて光子数を増やし、測定される分布を正規分布でfitした。そのmean、sigmaとgainとの関係*からgainを決定した。

*: mean_ex ∝ N*gain , sigma_ex ∝ √N*gain より、gain ∝ sigma_ex^2 / mean_ex

Nは光電面に入射する光子の数。_exは、測定される量。

得られたgainは次の通り。ただし、単位はフラッシュADC(DT5725)のチャンネルで、1ch=6.4e+4 倍に対応している。

ゲインカーブ； gain_curve.ps 左上から、あけみ、勝太郎、紗智子、ナオミ、畑さん、(左下)まさこ、矢部、蘭、王

あけみと勝太郎のgainは、pedestalと1p.e.との差から求めたので正確な値が測れている(と思う)。 しかし、その他のPMTについては、以下のことを考慮せずに計算したものである；

• 計算に用いるmeanには、mean_pedestalを引いたものを使わなければならない。
• 測定されるsigma_exには、PMTや測定系からのsigmaが含まれている。

これらを考慮すると、あけみと勝太郎以外のPMTのgainは、上に書いた値の5割〜8割になる。

（池満）

本番用プラスチックシンチレータの一層分を試作し,その動作テストの為に最小電離粒子(宇宙線)を用いて安定的に計測していることを確認した. また,その際のDAQシステムとしてFlashADC(以下FADCと略す)を用いて,データを収集し解析を行い使用技術を会得した.

• 試作プラスチックシンチレータの動作テスト
• FlashADCの使用方法の習得

• 寸法 : 6cm×20cm×20cm
  • 1cm×20cm×5cmのプラスチックシンチレータを4つ並べたモノを6層積んだものを養生テープで固定.
  • それぞれのシンチレータにファイバーシンチレータ(緑色へ波長変換)を通し,計24本のファイバーを両側共に束ね光学グリスで固めたもの.¹⁾
• 絵 : (後日掲載予定)
• 制作過程 : 2017年11月17日 〜 2017年11月20日

(詳細は後日追記?)

試作プラスチックレータから出ているファイバーの両端を高さをあわせてそれぞれPMT2本(あけ美,勝太郎)に接触させた. PMTにHVを1500Vかけて,オシロスコープで信号を確認した.充分に遮光を行ったところで,50mVを超えるようなピークが見えて問題ないと確認できた為, FADCを用いて250イベント分のデータを取得した.

ただし,今回の実験ではデータ端子に繋ぐケーブル(SMB)が一本しかなかった為,PMT二本同時にデータを取得はできなかった.

それぞれのイベント毎に電圧値,時間に変換した.各イベント毎でおおむね次のような結果を得た. 画像 それぞれのイベントの様子. 得たデータの各イベントに関して積分をし,得た電荷量を計算し以下のヒストグラムを得た. 平均値は3.0pCで,分散0.7pCであった.

• 検出するものはMIP粒子で2MeV/cmのエネルジー損失とし,垂直に入射したとするとシンチレータ中の計エネルギー損失は12MeV.
• プラスチックシンチレータのシンチレーション効率を0.02とすると,シンチレーション光の計エネルギーは0.24MeV.
• この時のシンチレーション光の波長は3eV相当とすると,シンチレーション光の光子数は8*10^4個.
• ファイバーシンチレータ(波長シフタ)の光の捕集効率は2%,,量子効率は100%,減衰距離(約2,3m)よりファイバー長は十分に短いとすると,伝達される光子数は1.6*10^3個.
• PMTの量子効率を25%,増幅率を10^6とすると,得られる電子数は4*10^8個である.
• 電気素量e=1.6*10^-19Cであり,トータル計測される電荷は60pC程度である.

得た結果は想定されたものより,1桁程小さいものである.もし宇宙線が測定できているとしたら,そうなった理由としてはPMTのHVはそれほど大きくかけておらず,十分な増幅率ではなかったことや,シンチレータの劣化によるシンチレーション効率の低下などが考えられる.まずは今後,校正済みのシンチレータと同時測定を行い,ただしく宇宙線イベントを測定しているかを検討していきたい. また,イベント毎の図からわかるようにスレッショルドの起点がずれているのが分かる.これはFADCによるものであると考えられるが,原因が不明である.

エネルギー分解能はプラスチックシンチレータ自体の特性による低さに起因するものと,もうひとつ解析時の積分による誤差が考えられる. FADCのサンプリングは4nsずつであるがプラスチックシンチレータの減衰時間は10ns程度であり,サンプリング点は数点程度である.そのため,それぞれを 足す積分のやり方では大きな誤差が生じる事が考えられる.今後,各点の間の補完をしたうえでの積分を行う等の対策が必要と考えられる.

• 参考サイト
  • FADCの公式ドキュメント http://www.caen.it/servlet/checkCaenManualFile?Id=12386
  • WaveDumpの公式ドキュメント http://www.caen.it/servlet/checkCaenManualFile?Id=12584
• FADC性能諸元
  • 型番 : D5725
  • 読み出しチャンネル 8ch
  • 読み出し速度 250MS/s,640kS/ch
  • 分解能 14bit(0.5V or 2V)

• WaveDump使用コマンド
  • s : データの取得の開始、終了
  • q : 終了
  • w : データのファイルへの書き出し
  • W : データのファイルへの継続的書き出し
  • p : データのプロット
  • P : 継続的にプロット
  • a : プロットのオートスケール

• WaveDump設定ファイル
  • POST_TRIGGER : 時間オフセット%指定
  • BASELINE_SHIFT : 電圧オフセット%指定
  • PULSE_POLARITY : POSITIVE or NEGATIVE
  • TRIGGER_THRESHOLD : スレショルド大きさ(オフセットからパルス方向へのチャンネル数)

#!/usr/bin/env python
# Read File
with open('wave0.txt','r') as f:
    rawdata = f.readlines()

# Convert Voltage
data = [(int(line)-8192)*2000./16384 for line in rawdata]
# Split for Event
eventlist = zip(*[iter(data)]*1024)
# Add Time Information
time = [i*4.0 for i in range(1024)]
eventlist = [zip(time,event) for event in eventlist]
# Integral voltage
chargelist = [-sum([i[1]/50.*4. for i in event if i[1]<=-0.5]) for event in eventlist]

with open("data.txt","w") as f:
    f.write("#time(ns) \t volage(mV)\n")
    for event in eventlist:
        f.writelines(map(lambda line:'{0[0]}\t{0[1]}\n'.format(line),event))
        f.write("\n\n")

with open("charge.txt","w") as f:
    f.write("#charge(pC)\n")
        f.writelines(map(lambda line:'{0}\n'.format(line),chargelist))

(羽田野)