Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Selecting stopping muons with KM3NeT/ORCA

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21670%2F24%3A00389336" target="_blank" >RIV/68407700:21670/24:00389336 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.22323/1.444.0203" target="_blank" >https://doi.org/10.22323/1.444.0203</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.22323/1.444.0203" target="_blank" >10.22323/1.444.0203</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Selecting stopping muons with KM3NeT/ORCA

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The KM3NeT collaboration operates two water Cherenkov neutrino telescopes in the Mediterranean sea, ORCA and ARCA. The flux of atmospheric muons produced in cosmic ray air showers forms a background to the main objectives of KM3NeT/ORCA and KM3NeT/ARCA, respectively measuring atmospheric neutrino oscillations and detecting neutrinos from astrophysical sources. A small portion of the atmospheric muons stops inside the detector’s instrumented volume. The stopping muons are 5% of the muons reconstructed using the 6 first strings deployed for ORCA. This still amounts to 1000 events per hour. We present two methods for selecting them, applied on both simulations and data. The first method uses simple cuts on a set of reconstructed variables. The second method uses a machine learning model to classify muons as “stopping” or “crossing”. Both methods allow to reach a high selection purity, close to 95%. Detecting stopping muons can serve many purposes like studying muon decay via the detection of Michel electrons or estimating the flux of atmospheric muons at sea level. This work highlights the accurate reconstruction capabilities of ORCA. The median error on the reconstructed stopping point of selected muons is less than 5 meters, and the median angular deviation is 1°. This is to be compared with the 20 meters horizontal distance between strings and the 9 meters vertical distance between optical modules. Another important result is the excellent agreement between distribution of stopping muons selected in data and in simulations.

  • Název v anglickém jazyce

    Selecting stopping muons with KM3NeT/ORCA

  • Popis výsledku anglicky

    The KM3NeT collaboration operates two water Cherenkov neutrino telescopes in the Mediterranean sea, ORCA and ARCA. The flux of atmospheric muons produced in cosmic ray air showers forms a background to the main objectives of KM3NeT/ORCA and KM3NeT/ARCA, respectively measuring atmospheric neutrino oscillations and detecting neutrinos from astrophysical sources. A small portion of the atmospheric muons stops inside the detector’s instrumented volume. The stopping muons are 5% of the muons reconstructed using the 6 first strings deployed for ORCA. This still amounts to 1000 events per hour. We present two methods for selecting them, applied on both simulations and data. The first method uses simple cuts on a set of reconstructed variables. The second method uses a machine learning model to classify muons as “stopping” or “crossing”. Both methods allow to reach a high selection purity, close to 95%. Detecting stopping muons can serve many purposes like studying muon decay via the detection of Michel electrons or estimating the flux of atmospheric muons at sea level. This work highlights the accurate reconstruction capabilities of ORCA. The median error on the reconstructed stopping point of selected muons is less than 5 meters, and the median angular deviation is 1°. This is to be compared with the 20 meters horizontal distance between strings and the 9 meters vertical distance between optical modules. Another important result is the excellent agreement between distribution of stopping muons selected in data and in simulations.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10308 - Astronomy (including astrophysics,space science)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2023063" target="_blank" >LM2023063: Podzemní laboratoř LSM - účast České republiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    38th International Cosmic Ray Conference (ICRC2023)

  • ISBN

  • ISSN

    1824-8039

  • e-ISSN

    1824-8039

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    1-10

  • Název nakladatele

    PoS - Proceedings of Science, Sissa Medialab srl

  • Místo vydání

    Trieste

  • Místo konání akce

    Nagoya

  • Datum konání akce

    26. 7. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku