Login

BTOF-J

→ Asia/Tokyo
Description

zoom link

    • 1
      General & Test-Beams
      Speaker: Satoshi Yano (Hiroshima University)
    • 2
      Simulation
      Speakers: Ayuki Watanabe (Tohoku University), Kentaro Kawade (Shinshu University)
    • 3
      Test bench
      Speaker: Kanato Matsutani (Hiroshima University)
    • 4
      FPC
      Speakers: Itaru Nakagawa (RIKEN), Takashi Hachiya (Radiation Laboratory, RIKEN)
    • 5
      DESY ANALYSIS
      Speaker: Koyuki Iwatsuki (Nara Women's University)
    • 6
      Readout Board
      Speaker: Masashi Kaneta (Tohoku University)
    • 7
      KEK and RARiS Analysis
      Speakers: Taichi Egami (University of Tokyo), Taiichi Egami (The University of Tokyo)

      これまでにやったこと（18 mV でのSignal/Noiseカット以降）

      • Signal mask: DUT strip1–7 に一律 18 mV（八野さんの KEK 解析に合わせた初期値）。10,000 events 中 signal hit 12,968 rows。
      • Cluster 化: 隣接 strip のみを cluster として採用。
        • signal のある event: 8,715（no-signal 1,285）
        • cluster size: 1 → 4,839, 2 → 3,585, 3 → 199, 4 以上 → 75
        • separated（非隣接）event: 17（除外）
      • Seed event 選別: 端 strip (1, 7) かつ cluster size = 1 の event を除外 → 6,958 events を解析に使用。
      • CFD 時刻の算出（2 点線形内挿）:
        • DUT: CFD 10–90 % を 9 点スキャン
        • MCP-PMT（time reference）: CFD 20 % と 40 % の 2 通り
      • Δt テーブル作成: Δt = t_MCP(CFD 20 % or 40 %) − t_DUT(CFD X %)。strip × CFD ごとに分布を作成。
      • 時間分解能の抽出: Δt 分布を Gaussian fit（±2σ で初期 fit → ±1.5σ で refit）。

       

      現時点の結果

      • σ(Δt) ≈ 85–103 ps（strip・CFD による）。各 strip で最も良い CFD を選んだ場合:
        • strip1 84.5 / strip2 98.6 / strip3 92.0 / strip4 100.5 / strip5 102.7 / strip6 96.2 / strip7 85.7 ps
        • 中央 strip3–5 の平均 ≈ 98 ps
        • 最適 CFD は strip により 10–50 % 程度（低め）
      • MCP-PMT の基準 CFD 依存: 20 % と 40 % で比較 → 中央 strip3–5 平均で 98.4 ps vs 99.9 ps。ほぼ同等（20 % がわずかに良い）。
      • この σ(Δt) は DUT + MCP-PMT + 読み出しのジッタを含んだ値。DUT 単独の分解能はまだ切り分けていない。
       

       

      今やっていること

      • 残差 time-walk の確認: Δt vs DUT 振幅のプロファイル（振幅 bin ごとの Δt 平均）を strip × CFD の全組み合わせで作成。
        • CFD を使っている時点で time-walk の主要部分は既に除去されている。
        • 低 CFD ではプロファイルはほぼ平坦（残差なし）、高 CFD では傾きが見える。
        • ただし σ が最良なのは低 CFD 側で、そこでは残差補正の効果は数 % 程度に留まる。
      • 残差補正（プロファイル減算）を入れた場合の σ の変化を評価中。

       

      今後の予定

      • lead + sub-leading strip の振幅加重平均による時刻再構成（charge sharing の活用）。
      • σ(Δt) から MCP-PMT と読み出しの寄与を差し引いて、DUT 単独の時間分解能 を求める。
      • 位置分解能（η = A_sub/(A_lead + A_sub) を用いた再構成）。
    • 8
      Setup for temperature dependence measurement
      Speaker: Tatsuki Saito (Hiroshima University)