Исследование многочастичных событий в космических лучах на прототипах координатно-трекового детектора ТРЕК тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.23, кандидат наук Воробьев Владислав Станиславович

• Воробьев Владислав Станиславович
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Воробьев Владислав Станиславович

Введение

Глава 1. Обзор экспериментальных исследований групп мюонов космических лучей

1.1. Исследование групп мюонов с помощью детекторов ускорительных экспериментов

1.2. Обзор исследований групп мюонов установками по регистрации широких атмосферных ливней

Глава 2. Координатно-трековые детекторы на основе многопроволочных дрейфовых камер

2.1 Многопроволочные дрейфовые камеры

2.2 Прототипы координатно-трекового детектора ТРЕК

2.3 Время-цифровой преобразователь на основе ПЛИС Altera Cyclone V

2.4 Временные характеристики дрейфовых камер ПротоТРЕК

Глава 3. Методы реконструкции многочастичных событий по данным дрейфовых камер

3.1 Аналитические методы реконструкции

3.2 Послеимпульсы

3.3 Моделирование регистрации треков заряженных частиц с помощью Garfield++

3.4 Искусственные нейронные сети. Методы глубокого обучения

3.5 Фильтрация сигналов с помощью свёрточных нейронных сетей

3.6 Распределение сигналов по трекам с помощью рекуррентных нейронных сетей

Глава 4. Анализ экспериментальных данных установок ПротоТРЕК и КТУДК

4.1 Проблемы реконструкции событий по экспериментальным данным

4.2 Одночастичные события в ПротоТРЕК

4.3 Многочастичные события в ПротоТРЕК

4.4 Группы мюонов космических лучей, зарегистрированные установкой

КТУДК

Заключение

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование многочастичных событий в космических лучах на прототипах координатно-трекового детектора ТРЕК»

Введение

Исследование космических лучей сверхвысоких энергий (выше 1015 эВ) возможно только с помощью широких атмосферных ливней (ШАЛ), которые образуются при взаимодействии первичных космических лучей с атмосферой Земли. При столкновении первичных ядер с ядрами атомов воздуха образуются каскады вторичных частиц, состоящие из трёх основных компонент: адронной, электрон-фотонной и мюонной. Одновременная регистрация различных компонент позволяет изучать химический состав космических лучей высоких энергий и их энергетический спектр. Однако, интерпретация экспериментальных результатов, полученных методом широких атмосферных ливней, возможна только путём сравнения с расчётными результатами.

Аналитически рассчитать развитие ШАЛ не представляется возможным. Поэтому все расчёты выполняются методом Монте-Карло. Чаще всего такие расчёты в физике космических лучей выполняются с помощью программного пакета CORSIKA [1], который изначально создавался для эксперимента KASCADE [2]. Данный программный пакет позволяет детально моделировать развитие ливня. Так как не существует единой теории сильного взаимодействия адронов высоких энергий, в этом пакете предусмотрена возможность выбора модели взаимодействия. Сегодня CORSIKA содержит такие модели, как QGSJET [3], SIBYLL [4], EPOS-LHC [5] и др. В моделях используются сечения процессов, полученные в ускорительных экспериментах, которые экстраполируются на более высокие энергии, ещё не достигнутые в ускорителях.

Тем не менее, эти модели не полностью описывают всю имеющуюся совокупность экспериментальных данных. В последние годы одним из таких явлений, выходящим за рамки существующих моделей, стал избыток мюонов, наблюдаемый в ШАЛ сверхвысоких энергий, в целом ряде экспериментов.

Одними из первых экспериментов, которые указали на возможный избыток космических мюонов, были ALEPH [6] и DELPHI [7], выполнявшиеся на ускорительном комплексе CERN-LEP.

В этих экспериментах полученные данные сравнивались с результатами моделирования, в котором использовалась модель QGSJET. На рисунке В.1 слева показано сравнение для ALEPH интегрального распределения, полученного экспериментально (гистограмма), и результатов моделирования для протонов и ядер железа (кривые линии). Справа на том же рисунке показано интегральное распределение для DELPHI. Как видно, для мюонов большой множественности экспериментальные результаты лежат выше расчётов даже для чисто железного состава первичных космических лучей.

integrated multiplicity

Рис. В.1. Интегральное распределение событий по множественности мюонов по данным ALEPH [6] (слева) и DELPHI [7] (справа).

Недостатком этих экспериментов является то, что в них невозможно было установить связь появления избытка с энергией первичных космических лучей. Впервые эта проблема была решена на установке ДЕКОР [8] экспериментального комплекса НЕВОД [9]. Для этого был разработан метод спектров локальной плотности мюонов (СЛПМ), позволяющий связать регистрируемую плотность мюонов и направление её прихода с энергией

первичных частиц [8]. В этом эксперименте было показано, что, согласно мюонной компоненте, массовый состав первичных ядер утяжеляется ближе к

железу в области энергий 1016-1017 эВ, а под большими зенитными углами

18

при энергии 10 эВ и вовсе превышает чисто железный состав.

Этот эффект получил название "мюонная загадка" (muon puzzle) [10], которое впервые прозвучало в 2012 году на Международном симпозиуме будущих направлений физики космических лучей сверхвысоких энергий в ЦЕРН.

Осенью 2018 года Рабочая группа по адронным взаимодействиям и физике ливней (WHISP: Working group in Hadronic Interactions and Shower Physics) обобщила результаты различных экспериментов, в которых регистрировались группы мюонов [11]. Так как в различных экспериментах по-разному изучалось количество мюонов в ливнях, то необходимо было выразить результаты всех экспериментов через один параметр. В качестве такого параметра используется z:

= - \n(N¡rP)

Z ln(Nsjm'Feyin(Ns;m'p) ( . )

njdet AjSim,p *jsim,Fe

где N^ - полученное в эксперименте число мюонов, N^ и N^ -ожидаемое число мюонов, которое должны были бы получить в эксперименте при чисто протонном и чисто железном составе первичных космических лучей, соответственно. Из формулы (В.1) следует, что при z=0 состав первичных ядер чисто протонный, а при z=1 чисто железный. На рисунке В.2 показаны последние собранные результаты экспериментов, выраженные через параметр z для разных моделей [12]. Как видно из рисунка, во многих экспериментах, в особенности самых крупных, в области

17

энергий выше 10 эВ наблюдается этот избыток мюонов.

Возможны разные варианты решения этой проблемы. В одних работах рассматриваются новые состояния материи [10,13-15], в других - новая физика [16-18], а в третьих - поправки в существующие модели [19,20].

Для решения мюонной загадки необходим параметр, который принимал бы разные значения в зависимости от природы наблюдаемого избытка. В качестве такого параметра было предложено использовать энергетические характеристики мюонов [10]. В настоящее время единственный эксперимент, в котором можно изучать этот параметр, - это эксперимент НЕВОД-ДЕКОР (рис. В.3). Черенковский водный калориметр НЕВОД позволяет регистрировать энерговыделение групп мюонов, а координатно-трековый детектор ДЕКОР позволяет определять плотность и направление мюонов, прошедших через калориметр.

Рис. В.2. Зависимость параметра Z в разных экспериментах от энергии первичных космических лучей [21].

Рис. В.3. Экспериментальный комплекс НЕВОД-ДЕКОР.

Черенковский водный калориметр НЕВОД представляет собой водный

-5

бассейн, объёмом 2000 м . В бассейне в решётчатой структуре расположены приёмники излучения - квазисферические модули. Один такой модуль оснащён шестью ФЭУ-200, расположение которых позволяет регистрировать черенковское излучение в телесном угле 4п. Всего в калориметре размещён 91 модуль.

Координатно-трековый детектор ДЕКОР состоит из восьми супермодулей в каждом из которых 8 слоёв пластиковых камер. Каждая камера представляет из себя 16 стримерных трубок с сечением 9*9 мм и длиной 3.5 м. Вдоль камер и перпендикулярно им расположены стрипы, с которых выполняется съём сигналов. Четыре супермодуля расположены вдоль

длинной галереи НЕВОД, и две группы по два супермодуля в коротких

2 2

галереях. Суммарная площадь установки составляет 70 м , в том числе 35 м в длинной галерее здания. На рисунке В.4 показан отклик детектора на прохождение группы мюонов космических лучей. Для каждого супермодуля

показан отклик в двух проекциях.

те: 1.143 msec

0:3286

V •■'.".' 1:3142 у, V.'. , 2:3206 ' ' " 3:3286 V. " '. '. 0:3149

\ VI,' '. '1:2992

V У, 2:3218 ■ ' ■ "' • 3:3455

0:3115 1:2997 2:3150 3:3073 0:3566

'•.',•."■'•. '1:3141 v. 2:3300 .,., . . , 3:3123 • 'Л 0:3396

",• '• V. 1:3338 \ -, ■ 2:3335

• • • - 3:3405 0:3693 1:3418 2:3190 ' 3:3579 .' . .0:3152 ' 1:3279

, , : 2:3127

..... 3:3180

»V 0:3586 • ■,'• ."!• / 1:3301 „• 2:3316 ..... 3:3283

Рис. В.4. Отклик детектора ДЕКОР на прохождение группы мюонов.

Однако координатно-трековый детектор ДЕКОР имеет недостатки. Он не перекрывает полностью боковую стену черенковского водного

Run 714 — Event 1583261 —09-07-2018 15:44:11.26 Trigger(l-16):01111000 00010000 Weit_Ti

SM=3 .•..-■■-

SM—4

SM=7

калориметра и не является сплошным. Между супермодулями имются пустые промежутки, что не позволяет определить точное число мюонов, прошедших через черенковский водный калориметр НЕВОД. Для решения этой проблемы разрабатывается новый крупномасштабный координатно-трековый детектор на основе многопроволочных дрейфовых камер ТРЕК [21] (рис. В.5).

Новый детектор будет состоять из двух плоскостей по 132 дрейфовые камеры в каждой. Эффективная площадь детектора будет около 250 м2, в 7 раз больше, чем у ДЕКОР. Камеры в своих плоскостях будут наклонены на 3.5° с целью перекрывать мёртвые зоны друг друга. Такое расположение сделает детектор практически непрерывным и позволит регистрировать все мюоны, прошедшие через НЕВОД. Другая важная особенность заключается в том, что дрейфовые камеры имеют разрешение соседних треков на порядок лучше, чем ДЕКОР, что позволит регистрировать и исследовать события с большей плотностью мюонов и расширить исследуемый энергетический диапазон первичных космических лучей на порядок.

Рис. В.5. Схема координатно-трекового детектора ТРЕК.

Создание такого крупномасштабного детектора из дрейфовых камер, которые были разработаны для ускорительного эксперимента и не использовались для регистрации космических лучей, потребовало проведения целого ряда различных методических и технологических работ, исследования характеристик дрейфовых камер при различных триггерных условиях, в частности при регистрации многочастичных событий большой плотности, а также разработки методов реконструкции многочастичных событий.

Поэтому перед созданием детектора ТРЕК был выполнен целый комплекс разработок и исследований, которые начались в 2014 году. Тогда в НИЯУ МИФИ был разработан первый стенд для тестирования многопроволочных дрейфовых камер, на котором измерялись характеристики дрейфовых камер по одночастичным событиям. По результатам этих измерений в 2015 году была защищена магистерская диссертация Селяковым В.А. [22]. Затем были разработаны аналитические методы реконструкции многочастичных событий в дрейфовых камерах, которые были защищены в бакалаврской выпускной работе Воробьева В.С. [23].

После тестирования камер был разработан первый прототип детектора ТРЕК, который получил название координатно-трековая установка на дрейфовых камерах (КТУДК). Установка состояла из двух параллельных плоскостей с одинаковым расположением камер (рис. В.5), на которых впервые проводились совместные измерения с другими детекторами УНУ НЕВОД. Была разработана методика калибровки временных и пространственных характеристик дрейфовых камер на основе результатов Монте-Карло моделирования и регистрации совместных одночастичных событий в КТУДК и ДЕКОР. Эта методика была защищена Бузиным С.Г. в магистерской диссертации [24] в 2017 году. В том же году установка КТУДК и полученные на ней первые результаты были защищены в кандидатской диссертации Задебы Е.А. [25].

На КТУДК исследовались группы мюонов космических лучей с реконструкцией событий с помощью аналитических методов. Результаты этого исследования были защищены в магистерской диссертации Воробьева В.С. в 2018 году [26].

Так как КТУДК не позволяет реконструировать треки в пространстве, был разработан второй прототип, состоящий из двух плоскостей с взаимно ортогональным расположением дрейфовых камер. Этот прототип, получивший название ПротоТРЕК, повторяет относительную ориентацию камер в установке ТРЕК. На этом прототипе отрабатывались аналитические методы реконструкции треков в пространстве. Разработанная конструкция прототипа и реконструкция событий были защищены Ивановым С.С. в магистерской диссертации [27] в 2019 году. Позже на ПротоТРЕК была установлена новая регистрирующая система, работоспособность которой была защищена Трошиным И.Ю. в магистерской диссертации [28] в 2021 году.

Данная работа является завершающим этапом комплекса разработок и исследований по созданию крупномасштабного детектора ТРЕК. Анализ экспериментальных данных обоих прототипов позволил выявить две важные проблемы. Во-первых, при регистрации событий с высокой плотностью частиц существенная доля сигналов пропадает, что связано с ограниченными возможностями используемого время-цифрового преобразователя. Во-вторых, наличие послеимпульсов на выходе усилителя-формирователя и непараллельных треков от вторичных частиц часто приводит к ложным реконструкциям. К тому же аналитические методы реконструкции имеют сильные ограничения при больших множественностях треков. Цель работы

Разработка новых аппаратных и программных методов регистрации и реконструкции многочастичных событий высокой плотности для

многопроволочных дрейфовых камер и их проверка на основе экспериментальных данных, полученных на прототипах детектора ТРЕК. Задачи работы

1) Разработка нового многоканального время-цифрового преобразователя (ВЦП) на основе FPGA Altera Cyclone V и front-end программного обеспечения.

2) Разработка регистрирующей системы и серверных программ для обеспечения работы установки ПротоТРЕК с учётом временной синхронизации ВЦП.

3) Моделирование регистрации треков мюонов дрейфовой камерой с помощью программного пакета Garfield++.

4) Разработка метода анализа данных на основе свёрточных и рекуррентных нейронных сетей. Обучение нейронных сетей на моделированных и экспериментальных данных.

5) Реконструкция и анализ одночастичных и многочастичных событий, зарегистрированных установкой ПротоТРЕК, с применением методов глубокого обучения.

6) Реконструкция и анализ событий с группами мюонов, зарегистрированных с помощью КТУДК, с применением методов глубокого обучения.

7) Оценка диапазона энергий космических лучей, который может быть изучен на полномасштабном детекторе ТРЕК.

Научная новизна и практическая значимость

Разработанная аппаратура и методы реконструкции многочастичных событий на основе нейронных сетей впервые в мире позволят проводить исследования групп мюонов в рекордном энергетическом диапазоне космических лучей 1014 - 1019 эВ с помощью одного координатно-трекового детектора на основе многопроволочных дрейфовых камер.

Созданный новый время-цифровой преобразователь и разработанная на его основе регистрирующая система будут использоваться в крупномасштабной установке ТРЕК.

Новый метод реконструкции событий на основе искусственных нейронных сетей позволит автоматизировать обработку экспериментальных данных установки ТРЕК. Метод может быть также применен в других экспериментах с использованием дрейфовых камер. Личный вклад

Автор участвовал в разработке и монтаже установок КТУДК и ПротоТРЕК, а также в обеспечении их работоспособности. Лично автором выполнены следующие работы, результаты которых приведены в диссертации:

1) Разработка нового время-цифрового преобразователя и его программного обеспечения.

2) Разработка регистрирующей системы и сервер-клиентского ПО для ПротоТРЕК с учётом временной синхронизации двух ВЦП.

3) Моделирование регистрации треков заряженных частиц дрейфовой камерой в среде ОагйеШ++. Анализ послеимпульсов в экспериментальных и моделированных данных.

4) Разработка нейросетевых методов реконструкции многочастичных событий по данным дрейфовых камер.

5) Анализ одночастичных и многочастичных событий, зарегистрированных установкой ПротоТРЕК.

6) Анализ групп мюонов, зарегистрированных КТУДК, и сравнение с данными координатно-трекового детектора ДЕКОР.

7) Оценка энергий космических лучей, генерирующих группы мюонов, которые зарегистрированы установкой КТУДК и будут регистрироваться полномасштабным детектором ТРЕК.

Положения и результаты, выносимые на защиту

1) Новый многоканальный время-цифровой преобразователь на основе FPGA Altera Cyclone V и программное обеспечение.

2) Регистрирующая система координатно-трекового детектора ПротоТРЕК и сервер-клиентское ПО для синхронизации работы время-цифровых преобразователей.

3) Результаты моделирования процесса регистрации мюонов с помощью дрейфовой камеры в программном пакете Garfield++.

4) Разработанный фильтр сигналов, получаемых с дрейфовых камер, с помощью свёрточных нейронных сетей, и метод распределения сигналов по трекам частиц с помощью рекуррентных нейронных сетей.

5) Результаты измерения и реконструкции одночастичных и многочастичных событий с помощью детектора ПротоТРЕК, анализ событий с высокой плотностью частиц.

6) Результаты применения нового метода реконструкции событий с помощью искусственных нейронных сетей к данным КТУДК, анализ измерений групп мюонов и сравнение совместных событий с данными ДЕКОР.

7) Оценка диапазона энергий космических лучей, который может быть изучен на полномасштабном детекторе ТРЕК.

Достоверность

1) Достоверность реконструкции многочастичных событий с применением методов глубокого обучения подтверждается согласием результатов реконструкции Монте-Карло моделированных событий с параметрами, заданными при моделировании изначально.

2) Достоверность результатов реконструкции плотности мюонов с помощью КТУДК с применением методов глубокого обучения подтверждается совместными событиями с установкой ДЕКОР.

3) Достоверность результатов измерений и реконструкции данных ПротоТРЕК подтверждается совпадением плотностей заряженных частиц, оценённых по данным двух плоскостей дрейфовых камер с точностью в пределах 10%. Апробация результатов работы

Основные результаты исследований по теме диссертации представлены автором на российских и международных конференциях:

1) The 2nd International Conference on Particle Physics and Astrophysics (Москва, 2016).

2) Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2017» (МГУ).

3) VI Международная научная школа-конференции «Современные проблемы физики и технологий» (НИЯУ МИФИ, 2017).

4) International Symposium on Cosmic Rays and Astrophysics (НИЯУ МИФИ, ISCRA-2017 и ISCRA-2021).

5) Международная конференция-конкурс молодых физиков (ФИАН, 2018).

6) XI Черенковские чтения (ФИАН, 2018, 2021).

7) Moscow International School of Physics (НИУ ВШЭ "Вороново" 2019, 2020)

8) 27th Symposium on Nuclear Electronics and Computing - NEC'2019 (Будва, Черногория)

9) The International Conference Instrumentation for Colliding Beam Physics (Новосибирск, INSTR2020)

10) 36-я Всероссийская конференция по космическим лучам (Дубна, 2020)

11) Moscow International School on NPhE-2020 (НИЯУ МИФИ)

12) The 37th International Cosmic Ray Conference 2021 (Берлин) Публикации по теме диссертации

Основные положения диссертации опубликованы в 7 работах:

1. Vorobyev V.S. et al. Methods of reconstruction of multi-particle events in the new coordinate-tracking setup. J. Phys.: Conf. Ser. V. 945, 012027. 2018 (Scopus, WoS).

2. Vorobyev V.S. et al. Application of drift chambers for research of cosmic-ray muon bundles. Phys. Atom. Nucl., 81(9), 1325-1331. 2018 (Scopus, WoS)

3. Vorobev V.S. et al. The FPGA time-to-digital converter for the large-scale detector TREK based on multi-wire drift chambers. J. Instrumentation, 15(8).

2020 (Scopus, WoS).

4. Nikolaenko R.V. ... Vorobev V.S. et al. Modeling the TREK detector's response when detecting muon bundles from ultra-high energy primary cosmic rays. Bull. Russ. Acad. Sci.: Physics. 85, pages 438-440 2021 (Scopus)

5. Vorob'ev V.S. et al. Application of deep learning techniques for multiparticle track reconstruction of drift chamber data. Phys. Atom. Nucl. 84, 1567-1571. 2021. (Scopus, WoS).

6. Vorob'ev V.S. et al. Multiparticle event reconstruction using deep learning methods for coordinate-tracking unit based on drift chambers. Phys. Atom. Nucl. 84, 1780-1788. 2021 (Scopus, WoS).

7. Vorobev V.S., Petrukhin, A.A. Review of investigations of muon bundles generated by very-high-energy cosmic rays. Phys. Atom. Nucl. 84, 934-940.

2021 (Scopus, WoS).

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и одного приложения. Объем диссертации: 136 страниц, 109 рисунков, 8 таблиц, 90 наименований цитируемой литературы.

Глава 1. Обзор экспериментальных исследований групп мюонов космических лучей

1.1. Исследование групп мюонов с помощью детекторов ускорительных экспериментов

Среди ускорительных экспериментов исследования групп мюонов космических лучей проводились на ALEPH [6], DELPHI [7], L3+Cosmic [29] и ALICE [30].

На детекторе ALEPH для регистрации мюонов использовалась время-проекционная камера. Размеры камеры составляли 4.4 м в длину и 3.6 м в диаметре. Пространственное разрешение в поперечном сечении детектора (т.н. гф) составляет от 160 мкм, а продольной координаты от 700 мкм [31]. Пространственное разрешение позволяло точно реконструировать треки частиц с плотностью до 20 частиц на квадратный метр. За суммарное живое время 1.7*106 секунд детектором было зарегистрировано около 580000 событий. На рисунке 1.1 показана реконструкция события с самой высокой плотностью частиц. В этом событии насчитано около 150 мюонов. Однако, из-за высокой нагрузки на считывающую электронику, треки были зарегистрированы только с приблизительно половины детектора. С учётом этого плотность мюонов в данном событии составила 15-20 частиц на квадратный метр.

Монте-Карло моделирование проводилось с помощью CORSIKA в

диапазоное зенитных углов от 0° до 60° и в интервале энергий первичных

12 18

ядер от 10 до 10 эВ. Каждый полученный с помощью CORSIKA ливень разыгрывался 400 раз по площади 200*200 м , где в центре этой площадки находился сам детектор.

Сравнение экспериментальных данных с моделированием показало, что событий с высокой множественностью мюонов больше, чем ожидалось даже для чисто железного состава (рис. В.1 слева). Однако за всё время детектором ALEPH было зарегистрировано всего 5 таких событий.

На установке DELPHI регистрация групп мюонов проводилась с помощью адронного калориметра, который состоял из 12000 стримерных трубок. Несмотря на наличие время-проекционной камеры, измерения проводились именно с помощью стримерных трубок, так как эффективная площадь калориметра превышала площадь время-проекционной камеры в десять раз. Эффективная площадь калориметра составляла 75 м . Длина отдельной трубки 3.6 м, а сечение 9*9 мм . Все стримерные трубки были ориентированы вдоль трубы ускорителя.

Рис. 1.1. Реконструкция группы мюонов с самой высокой плотностью частиц, зарегистрированной детектором ALEPH. Слева вид с боку, справа вид сверху

[6].

Размер стримерных трубок ограничивает возможность реконструировать

треки с высокой плотностью частиц. Как и для ALEPH, моделирование ШАЛ

12 18

проводилось в энергетическом диапазоне от 1012 до 1018 эВ для протонов и ядер железа. Положения оси ливня разыгрывались равномерно в радиусе 200 м от детектора. Каждый ливень с энергией меньше 1016 эВ разыгрывался в 10 разных положениях, а с большими энергиями в 100 разных положениях. На рисунке 1.2 показана зависимость числа реконструированных треков от числа заданных треков, полученная при моделировании для DELPHI. Как видно из рисунка, уже при множественности в 60 реконструированных треков, что с учётом только этих треков составляет плотность около 0.8 частиц на квадратный метр, действительная плотность частиц может принимать значения от 1 до 2 частиц на квадратный метр.

Регистрация групп мюонов в DELPHI проводилась в 1999-2000 годах. Всего было отобрано 54201 событие с множественностью мюонов более трёх. На рисунке 1.3 показана реконструкция события с самой высокой множественностью, которая составила 127 треков. С учётом данных рисунка 1.2, действительная множественность в этом событии должна была быть приблизительно от 350 до 600 треков.

Рис. 1.2. Зависимость реконструированной множественности от заданной в моделировании для детектора DELPHI [7].

Рис. 1.3. Реконструкция события с множественностью 127 треков по данным

DELPHI [7].

В результате сравнения при реконструированных множественностях выше 60 частиц (см. рис. В.1 справа) экспериментальные данные превышают расчёты для чисто железного состава. Превышение достигает почти 3 а статистической ошибки.

В основе эксперимента Ь3+С для исследования мюонов космических лучей лежал трековый детектор, который состоял из трёх слоёв дрейфовых камер [32]. Все слои в поперечном сечении имеют октогональную структуру. Длина детектора составляла 14.1 м, а радиус 6.5 м.

Дрейфовые камеры являются многоканальными. В отдельной ячейке с

Л

сечением 10^36 см имеется 16 (для внешнего и внутреннего слоя) и 24 (для промежуточного слоя) сигнальных проволок, находящихся в одной плоскости. Полный размер отдельной камеры 0.36*2*6 м . Пространственная точность камер около 200 мкм. На рисунке 1.4 показан пример реконструкции группы мюонов с помощью Ь3.

Поверхностный массив сцинтилляторов, расположенный на крыше здания над детектором Ь3, позволял реконструировать направление ШАЛ и мощность ливня с использованием функции пространственного распределения (ФПР) Нишимура-Камата-Грейзена (НКГ) [33,34].

Моделирование ливней было выполнено с использованием РОБШТ и заданным показателем дифференциального энергетического спектра у=-2.7. Положение детектора задавалось в каждой квадратной ячейке смоделированного ливня площадью 70*70 м .

Результаты сравнения эксперимента с моделированием представлены на рисунке 1.5, где показаны распределения событий по множественности для разных диапазонов мощности ливней. Несмотря на большие размеры и высокую разрешающую способность детектора Ь3, исследовались только события с множественностью мюонов, не превышающей 20.

При малых мощностях ШАЛ результаты эксперимента ближе к железному составу космических лучей, а с ростом мощности ШАЛ экспериментальные точки смещаются к чисто протонному составу.

L3C X-OCTANT MUON RECONSTRUCTION

-6000 6000 RUN 60042 EVENT 24504 х mm'

Рис. 1.4. Реконструкция события с группой мюонов с помощью L3 [32].

Исходя из рисунка 1.5, на L3 избыток мюонов не наблюдался. Возможная причина - малое количество мюонов в зарегистрированных группах. В экспериментах ALEPH и DELPHI избыток наблюдается в группах с числом мюонов около 100.

Все вышерассмотренные детекторы относились к ускорителю LEP. Но такое же исследование было проведено и на более современном детекторе ALICE, который относится к LHC.

На детекторе ALICE исследование групп мюонов проводилось с помощью время-проекционной камеры, которая является крупнейшей в мире. Внутренний радиус камеры 80 см, внешний 280 см, а её длина 500 см. Эффективная площадь для регистрации групп мюонов не превышала 17 м2. Пространственное разрешение детектора радиальное 800-1100 мкм, а продольное 1100-1250 мкм [35].

Рис. 1.5. Реконструкция события с группой мюонов с помощью L3 [29].

Сплошная линия - протоны, пунктир - железо.

Группы мюонов регистрировались установкой ALICE в течение 30.8 дней. На рисунке 1.6 сверху показано полученное распределение по множественности параллельных мюонов, из которого ясно видно, что зарегистрированы 5 групп мюонов с множественностью больше 100, которые явно выделяются из общего массива зарегистрированных событий. Однако авторы в анализе этого распределения ограничились сверху множественностью 70. Для этого диапазона множественности представлено сравнение с результатами Монте-Карло моделирования (рис. 1.6 снизу). Как видно, в этом диапазоне избыток мюонов не наблюдается. При этом авторы исключили из анализа ещё 11 событий с множественностью от 70 до 100, которые должны лежать выше кривой, соответствующей чисто железному составу первичных ядер.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Воробьев Владислав Станиславович, 2022 год

Список литературы

1. Сайт с программой CORSIKA https://www.iap.kit.edu/corsika/ (дата обращения 17.01.2022).

2. T. Antoni et al. The cosmic-ray experiment KASCADE. Nuclear Instruments and Methods in Physics, 513, Issue 3, P 490-510 (2003).

3. S. Ostapchenko. Monte Carlo treatment of hadronic interactions in enhanced Pomeron scheme: QGSJET-II model. Phys. Rev. D 83, 014018 (2006).

4. Felix Riehn et al. Hadronic interaction model sibyll 2.3d and extensive air showers. Phys. Rev. D 102, 063002 (2020).

5. T. Pierog et al. EPOS LHC: Test of collective hadronization with data measured at the CERN Large Hadron Collider. Phys. Rev. C 92, 034906 (2015).

6. V. Avati et al. Cosmic multi-muon events observed in the underground CERN-LEP tunnel with the ALEPH experiment. Astroparticle Phys. 19, 513-523 (2003).

7. J. Abdallah et al. Study of multi-muon bundles in cosmic ray showers detected with the DELPHI detector at LEP. Astroparticle Phys. 28, 273-286 (2007).

8. А.Г. Богданов и др. Исследование характеристик потока и взаимодействия космических лучей сверхвысоких энергий с помощью метода спектров локальной плотности мюонов. Ядерная физика, 73, № 11, с. 1904-1920 (2010).

9. I.I. Yashin et al. NEVOD — An experimental complex for multi-component investigations of cosmic rays and their interactions in the energy range 1 -1010 GeV. JINST 16 T08014 (2021).

10. A.A. Petrukhin. Muon puzzle in cosmic ray experiments and its possible solution. Nuclear Instruments and Methods in Physics, 742, P 228-231 (2014).

11.H.P. Dembinski et al. Report on tests and measurements of hadronic interaction properties with air showers. EPJ Web Conf. 210, 02004 (2019).

129

12. D. Soldin. Update on the combined analysis of muon measurements from nine air shower experiments. PoS(ICRC2021), 349 (2021).

13. M. Rybczynski and Z. Wlodarczyk. Can strangelets solve the muon puzzle? EPJ Web Conf. 208, 04004 (2019).

14. L. A. Anchordoqui et al. Strange fireball as an explanation of the muon excess in Auger data, Phys. Rev. D 95, 063005 (2017).

15. J.F. Soriano et al. Probing QCD approach to thermal equilibrium with ultrahigh energy cosmic rays. arXiv:1811.07728 [hep-ph] (2018).

16. G.R. Farrar and J.D. Allen. A new physical phenomenon in ultra-high energy collisions. EPJ Web Conf. 53, 07007 (2013).

17. J.D. Allen and G.R. Farrar. Testing models of new physics with UHE air shower observations. arXiv:1307.7131 [astro-ph.HE] (2013).

18. J. Alvarez-Muniz et al. Muon production and string percolation effects in cosmic rays at the highest energies. arXiv:1209.6474 [hep-ph] (2012).

19. J. Ebr. Soft particle production in cosmic ray showers. arXiv:1712.04157 [hep-ph] (2017).

20. M. Rybczynski and Z. Wlodarczyk. The Puzzle of muons in extensive air showers. International Journal of Modern Physics D. 28, 1950097 (2019).

21.E.A. Zadeba et al. The coordinate-tracking detector based on the drift chambers for ultrahigh-energy cosmic ray investigations JINST. V. 9 P. C08018 (2014).

22. В.А. Селяков. Исследование характеристик дрейфовых камер установки ТРЕК. Магистерская диссертация (2015).

23. В.С. Воробьев. Разработка методики анализа многочастичных событий в дрейфовых камерах. Выпускная квалификационная работа бакалавра (2016).

24. С.Г. Бузин. Калибровка координатно-трекового детектора на дрейфовых камерах. Магистерская диссертация (2017).

25. Е.А. Задеба. Координатно-трековая установка на дрейфовых камерах для исследования космических лучей. Кандидатская диссертация (2017).

26. В.С. Воробьев. Исследование групп мюонов космических лучей на установке КТУДК. Магистерская диссертация (2018).

27. С.С. Иванов. Прототип детектора ТРЕК для исследования групп мюонов. Магистерская диссертация (2019).

28. И.Ю. Трошин. Измерительная система координатно-трекового детектора на многопроволочных дрейфовых камерах. Магистерская диссертация (2021).

29. H.G.S. Wilkens. Electron and muon densities in cosmic rays measured at L3+C. Nuclear Physics B (Proc. Suppl.) 122, 297-300 (2003).

30. The ALICE collaboration. Study of cosmic ray events with high muon multiplicity using the ALICE detector at the CERN Large Hadron Collider JCAP01, 032 (2016).

31.The ALEPH Collaboration. ALEPH: A Detector for electron-positron annihilations at LEP. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A294, 121-178 (1990).

32. O. Adriani et al. The L3+C detector, a unique tool-set to study cosmic rays. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 488, 209-225 (2002).

33. K. Greisen. Ann. Cosmic ray showers Rev. Nucl. Sci. 10, 63 (1960).

34. K. Kamata and J. Nishimura. The Lateral and the angular structure functions of electron showers. Progress of Theoretical Physics Supplement, 6, 93 (1958).

35.J. Alme et al. The ALICE TPC, a large 3-dimensional tracking device with fast readout for ultra-high multiplicity events. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 622, 316-367 (2010).

36. S. Müller. Direct measurement of the muon density in air showers with the Pierre Auger Observatory. EPJ Web Conf. 210, 02013 (2019).

37. J.G. Gonzalez. Measurement of the muon content of air showers with IceTop J. Phys.: Conf. Ser. 718, 052017 (2016).

38. A. Aab et al. Testing hadronic interactions at ultrahigh energies with air showers measured by the Pierre Auger Observatory. Phys. Rev. Lett. 117, 192001 (2015).

39. J. A. Bellido et al. Muon content of extensive air showers: Comparison of the energy spectra obtained by the Sydney University Giant Air-shower Recorder and by the Pierre Auger Observatory. Phys. Rev. D. 98, 023014 (2018).

40. R.U. Abbasi et al. Study of muons from ultrahigh energy cosmic ray air showers measured with the Telescope Array experiment. Phys. Rev. D. 98, 022002 (2018).

41. A.V. Glushkov and A. Saburov. Muons in extensive air showers with

1 7

energy above 10 eV according to the long standing studies at the Yakutsk Array. Phys. Atom. Nuclei. 82, 669-673 (2019).

42. Yu.A. Fomin et al. No muon excess in extensive air showers at 10 0-50 0 PeV primary energy: EAS-MSU results. Astrop. Phys. 92, 1-6 (2017).

43. J.C. Arteaga-Velazquez et al. Muon content in air showers between 10 PeV and 1 EeV determined from measurements with KASCADE-Grande. Proc. of the 36th ICRC, PoS, 358, 177 (2019).

44. T. Abu-Zayyad et al. Evidence for changing of cosmic ray composition between 1017 and 1018 eV from multicomponent measurements. Phys. Rev. Lett. 84, 19 (2000).

45. A.G. Bogdanov et al. Investigation of very high energy cosmic rays by means of inclined muon bundles. Astrop. Phys. 98, 13-20 (2018)

46. F. Gesualdi et al. Muon deficit in air shower simulations estimated from AGASA muon measurements. Phys. Rev. D. 101, 083025 (2020).

47. V.S. Vorobev and A.A. Petrukhin. Review of investigations of muon bundles generated by very-high-energy cosmic rays. Phys. Atom. Nuclei 84, 934-940 (2021).

48. A.D. Supanitsky. Estimation of the number of muons with muon counters. Astrop. Phys. 127, 102535 (2021).

49. D. Ravignani et al. Reconstruction of air shower muon densities using segmented counters with time resolution. Astrop. Phys. 82, 108-116 (2016).

50. M. Takeda et al. Energy determination in the Akeno Giant Air Shower Array experiment. Astrop. Phys. 19, 447-462 (2003).

51. M. G. Aartsen et al. Measurement of the cosmic ray energy spectrum with IceTop-73. Phys. Rew. D 88, 042004 (2013).

52. A. V. Glushkov and A. Saburov. Cascade particles in extensive air showers

i 7

with energy above 1017 eV according to longstanding measurements at the Yakutsk Array. Phys. of Atomic Nuclei, 82, 663-668 (2019)

53. G. Rodriguez. A measurement of the muon number in showers using inclined events detected at the Pierre Auger Observatory. EPJ Web Conf. 53, 07003 (2013).

54. W.D. Apel et al. The KASCADE-Grande experiment. Nuclear Instruments and Methods in Physics 620, 202-216 (2010).

55. A.A. Lagutin and R.I. Raikin. Lateral distribution of electrons in EAS at superhigh energies: predictions and experimental data. Nucl. Phys. Proc. Suppl., 97, 274-277 (2001).

56. W.D. Apel et al. Lateral distributions of EAS muons (800 MeV) measured with the KASCADE-Grande Muon Tracking Detector in the primary energy range 1016-1017 eV. Astrop. Phys. 65, 55-63 (2015).

57. L.S. Barabash et al., Proc. Int. Conf. Neutrino-82, Budapest. Vol. 2, p. 249 (1982).

58. N.I. Bozhko et al. Drift chamber for the Serpukhov neutrino detector. Nucl. Instrum. Meth. A, V 243, Issues 2-3, P 388-394 (1986).

59. L.S. Barabash et al. The IHEP-JINR neutrino detector at neutrino beams of the U-70 accelerator (Protvino). Instruments and Experimental Techniques 46, 300-326 (2003).

60. Н. И. Божко и др. Характеристики дрейфовой камеры при регистрации наклонных треков. Препринт ИФВЭ, Серпухов, 83-112 (1983).

61. D.V. Chernov et al. Experimental setup for muon diagnostics of the Earth's atmosphere and magnetosphere (the URAGAN project). 29th International Cosmic Ray Conference, ICRC 2005 2, 457-460 (2005).

62. Н.В. Ампилогов и др. Применение мюонного годоскопа УРАГАН для калибровки детекторов заряженных частиц. Известия РАН. Серия физическая. 79, с. 420-422 (2015).

63. Zadeba E.A et al. New installation for inclined EAS investigations. EPJ Web of Conferences. Volume 145, 07002 (2017).

64. E.A. Zadeba et al. The detector on the basis of drift chambers for inclined muon bundle investigations. Journal of Instrumentation. Volume 12, Issue 6, C07005 (2017).

65.http://www.caen.it/ - CAEN VME VX1190A-2eSST 128 Channel Multihit TDC (дата обращения 17.01.2022).

66. https://www.terasic.com.tw/ - Terasic, DE0-Nano-SoC Development Kit (дата обращения 17.01.2022).

67. https://www.intel.com/ - Intel, FPGA Altera Cyclone V (дата обращения 17.01.2022).

68. https://www.arduino.cc/ - сайт производителя Arduino (дата обращения 17.01.2022).

69. V.S. Vorobev et al. The FPGA time-to-digital converter for the large-scale detector TREK based on multi-wire drift chambers. Journal of Instrumentation, 15 C08007 (2020).

70. Ю.В. Линник. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. 2-е изд. — М. (1962).

71.V.S. Vorobyev et al. Application of drift chambers for research of cosmic-ray muon bundles. Phys. Atom. Nuclei 81, 1325-1331 (2018).

72.V.S. Vorobyev et al. Methods of reconstruction of multi-particle events in the new coordinate-tracking setup. J. Phys.: Conf. Ser. 945 012027 (2018).

134

73. https://garfieldpp.web.cern.ch/ - сайт программного обеспечения Garfield++ (дата обращения 17.01.2022).

74. https: //magboltz.web. cern. ch/ - Сайт программного обеспечения MagBoltz (дата обращения 17.01.2022).

75. R.V. Nikolaenko et al. Modeling the TREK detector's response when detecting muon bundles from ultra-high energy primary cosmic rays. Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics, Vol. 85, No. 4, pp. 438-440 (2021).

76. Берекинблит М.Б. Нейронные сети. Учебное пособие. — М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, (1993).

77. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, (2002).

78. Minsky, Marvin and Seymour Papert. Perceptrons: An introduction to Computational Geometry, MIT Press (1969).

79. Н.И. Глебов, Ю.А. Кочетов, А.В. Плясунов. Методы оптимизации. Учебное пособие. - Новосибирск: Изд-во НГУ - 105 c (2000).

80. С. Nebauer. Evaluation of convolutional neural networks for visual recognition IEEE Transactions on Neural Networks. V. 9. P. 685-696 (1998).

81. https://keras.io/ - cайт нейросетевой библиотеки Keras (дата обращения 17.01.2022).

82. https://www.tensorflow.org/ - cайт нейросетевой библиотеки TensorFlow (дата обращения 17.01.2022).

83. https://www.nvidia.com/ - cайт компании NVIDIA (дата обращения 17.01.2022).

84. S. Hochreiter et al. Long Short-Term Memory Neural Computation. V. 9. P. 1735-1780 (1997).

85. S. Farrell et al. The HEP.TrkX Project: deep neural networks for HL-LHC online and offline tracking. EPJ Web of Conferences. V. 150. P. 00003 (2017).

86. V.S. Vorob'ev et al. Application of deep learning techniques for multiparticle track reconstruction of drift chamber data. Phys. Atom. Nuclei 84, 1567-1571 (2021).

87. Peter K.F. Grieder. Cosmic rays at earth: researcher's reference manual and data book. 1st ed. (2001).

88. V.S. Vorobev et al. New coordinate-tracking detector on drift chambers for registration of muons in near-vertical EAS. PoS (ICRC2021) 401 (2021).

89. И.И. Яшин и др. Исследование формы энергетического спектра ПКИ методом локальной плотности мюонов ШАЛ. Известия РАН. Сер. физ. 73, 616-619 (2009).

90. V.S. Vorob'ev et al. Multiparticle event reconstruction using deep learning methods for coordinate-tracking unit based on drift chambers. Phys. Atom. Nuclei 84, 1780-1788 (2021).