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Belle 実験次期 SVD 用読み出しチップを 用いた半導体検出器の検出効率の研究

Belle 実験次期 SVD 用読み出しチップを 用いた半導体検出器の検出効率の研究. 山中卓研究室 M １ 梶原　俊. KEKB 加速器. Belle 実験で測定してるもの. CKM より. Belle 検出器. SVD( シリコン崩壊点検出器 ). VA1TA( 読み出しチップ ). 問題点. BG の上昇によるノイズの増大. 今後の KEKB upgrade の予定. •2006 crab cavity の取り替え •2007~2008 current を 1.2A/1.8A→2A/3A (HER/LER)

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Belle 実験次期 SVD 用読み出しチップを 用いた半導体検出器の検出効率の研究

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  1. Belle実験次期SVD用読み出しチップを用いた半導体検出器の検出効率の研究Belle実験次期SVD用読み出しチップを用いた半導体検出器の検出効率の研究 山中卓研究室M１ 梶原　俊

  2. KEKB加速器

  3. Belle実験で測定してるもの CKMより

  4. Belle検出器

  5. SVD(シリコン崩壊点検出器) VA1TA(読み出しチップ)

  6. 問題点 BGの上昇によるノイズの増大 今後のKEKB upgradeの予定 •2006 crab cavityの取り替え •2007~2008 currentを1.2A/1.8A→2A/3A (HER/LER) →Luminosity４倍、BG 2~3倍 BGの影響を減らす方法と してSVDの読み出しアンプを VA1TA　→　APV25 にすると、約1/8までBGの影響 を減らすことができる。 /adc 時間幅が約1/8に /time

  7. APV25性能テスト APV25の性能テストを 今年４月に実施 目的 •APV25の性能チェック •ストリップレット検出　器の性能チェック 従来のストリップ検出器

  8. /adc /time sub0 sub1 sub2 sub3 sub5 sub4 setting

  9. p1n1 p1n0 P側 P側 N側 N側 今回の解析のテーマ ストリップレット検出器を粒子が通過した時、 p1n1が支配的であるはず (cf. 現行のSVDの検出効率~97%弱) →しかし今年４月に行われたAPV25の性能テスト実験時に収集されたデータは、次のようなイベント構成を持っていた 　→その原因調査が今回のテーマ

  10. /adc /time sub0 sub1 sub2 sub3 sub5 sub4 イベント構成(全) 全10000event

  11. 今回の解析対象 • Sub0においてp0n1eventが非常に多い原因の調査 • Subeventが大きくなるにつれ、p1n0eventが増加する原因の調査 • p1n0eventがp0n1eventに比べ、多い原因の考察

  12. P0N1(sub0)チェック P side Sub0においてp0n1が多いの原因は、Psideではadcのピークが しきい値付近だが、Nsideのピークはしきい値より大きい。 →Nsideの方がPsideより、立ち　上がり時点がの早いクラス　ターが多い？ N side

  13. P1N0増加原因check Sub2がp1n1の時 Sub2がp1n0の時 Sub2がp1n0ならば、それ以後 のsubeventも同様にp1n0である P1n0eventはsub→大につれ、累積的に増えていく。 両者のp1n0の和は各subのp1n0全体数の93％以上

  14. P1N0増加原因 条件: sub2 p1n1 & sub3 p1n0 sub大→p1n0大 という傾向を持つのは、ある Subeventがp1n0ならば、それ 以後のsubeventは同様にp1n0 Eventであるため、subeventが 大きくなるにつれ、累積的に 増えていくのだと考えられる。 P side N side

  15. まとめ • p1n0eventが多い理由として、 psideに比べ、nsideは立ち上がり時点が相対的に早いクラスターが多い 　からであると考えられる。また初めに挙げた他のテーマもこのことから生じた結果であると考えられる。

  16. 今後のプラン • この結果をSVD関係のミーティングで 　発表したところ、 →Nsideの読み出しタイミングがPsideより3〜４ns程度遅れていることを発見 　と報告を受ける。 　それが直接の原因なのかを検証する予定

  17. Back up

  18. P1N0増加原因check ADC & cluster width P1n0とp1n1を比較(P side) PsideのADC平均 p1n1:ピンク, p1n0:青 Psideのcluster width平均 p1n1:ピンク, p1n0:青 ADCの分布からsub2付近にピークを持つシグナルが多い ことが確認できる。

  19. 解析手順の例

  20. P1n0 -pside

  21. P1n1 -pside

  22. P0N1 -nside ADC 時間/ns

  23. P1n1 -nside

  24. Position cutについて • そもそもイベント構成を調べる当初の 　目的の一部に、 　片面しかクラスターがないイベントを 　通して残留bad stripの影響を見る 　→その分布からposition cutの適正を確認 　があったので、イベント構成の部分にはposition cutは掛けていない →つまり、position cutが原因ではない

  25. P=1,N=0eventの検証(1) P sideが51μm pitchの領域のデータのみ使用 横軸：ch　縦軸：event数 横軸：adc-count 縦軸：event数 p1n0 p1n1

  26. P=1,N=0eventの検証(2) •p1n0とp1n1の入射位置の 分布の範囲は一致 •クラスターのadc分布は p1n0の方が低い範囲まで 広がっている •クラスター幅はp1n0の方が小さい →これらだけではp1n0eventが, •n-sideの検出効率が悪い •p-sideだけのノイズ •両方混在 どれかは判断できないが、いずれかの原因が存在していると思われる。 p1n0 p1n1

  27. ２D PLOT 黒：p51 n51 赤：p51 n102 緑：p102 n51 青：p102 n102 ビームの入射位置の 中心がだいたい４つ のエリアの交点あた りだと確認 できる

  28. 2D PLOT

  29. 4つのエリアの交点 2D PLOTの各軸への射影 黒：０度　赤：30度緑：60度

  30. setting

  31. RMS P side N side

  32. Pedestalの決定 •ペデスタルイベントから各chのペデスタルを決定 Pedestal=(各chのraw adc) - (pecorr) - (cmn) pecorr:データの読み出しの順番に依存する値 cmn :Tipが持つノイズ •ペデスタルのRMSの分布からbad stripを決定

  33. Position cut •ビームが当たっている範囲のみ使用 (p side) apv1_55ch~apv2_127ch (non floating) apv3_00ch~apv3_45ch (floating) (n side) apv5_55ch~apv6_127ch (non floating) apv7_00ch~apv7_45ch (floating) →bad stripの影響除去 •P-sideとN-sideのクラスターの数が 同数であることを要求(1 or 2個) →noise除去 P side N side 黒：subevent 0 赤：subevent 1緑：subevent 2 青：subevent 3黄：subevent 4桃：subevent 5 入射角０度のdataから作成

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