Astro-E2搭載X線CCD(XIS) flight model の性能評価

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1 Astro-E2搭載X線CCD(XIS) flight model の性能評価
Abstract:2005年2月に打ち上げ予定の次期X線天文衛星Astro-E2搭載のX線CCDカメラ(XIS2号機)の flight model の性能評価について報告する。2003年7月にチップが完成し、8月にはセンサーとして組み上げられた。2号機用チップで取得された55Feのデータを用いてエネルギー分解能、電荷転送非効率(CTI)、異常 columns 分布などについて解析し、また現行のイベント解析法”Grade法”と新しい解析法”Fitting法”の両者について検出効率の違いを議論する。”Fitting法”の導入はXIS2号機における変更点の一つで、Grade法ではイベントを中心とした3×3ピクセル内での電子雲の広がりからX線イベントと荷電粒子を区別していたのに対し、Fitting法では5×5ピクセル内での電子雲の広がりを2次元ガウス関数でfittingすることで広がったX線イベントも認識し、検出効率を向上させる。これまでの解析結果としては、5.9,11.2keVのX線について検出効率をそれぞれ～1.4,11%向上させることに成功している。 1.Introduction 2.Energy Resolution ←1000frames分のデータから”bad　columns”とその隣の columns (4.参照)のイベントを差し引いたスペクトル。 Fitting はKα Kβ とも、(メインピーク＋サブピーク)の2つのガウス関数モデル。(サブピーク：X線による電荷の一部が隣のピクセルに逃げた際に出来るイベントからなり、メインピークから～10 ch低いchに現れると考えられている。) ↓結果は以下の表の通り。ほぼ1号機と同様の性能を示している。(括弧内は90%エラー) 日本の次期X線天文衛星「Astro-E2」には4台のX線CCDカメラ、XISが搭載される。チップ自体は基本的にChandra/ACISと同じ構造のものである(表1参照)。高エネルギー分解能・高空間分解能が特徴で、エネルギー分解能では同衛星搭載XRSにおよそ一桁劣るが、空間分解能では一桁以上上回る。 7月時点でチップの作成が完了し、製造元であるアメリカ/MITでflight model センサーに55Feの特性X線を照射する実験が行われた。本ポスターではこの実験で取得した 7675 frames のデータから flight model の性能を初めて評価した結果を報告する。 MnKα MnKβ escape MnLα SiKα 表1:XIS(1号機)の主な性能 The number of pixels 1024×256×4 Pixel size 24μm×24μm Available energy band 0.4－12.0keV Time resolution 8sec(Normal mode) 8msec(P-sum mode) Energy resolution Readout noise ～3electrons (RMS) 図2:55Fe(1000frames分)のスペクトル。 表2:XIS2号機のエネルギー分解能 ΔE(eV) (メインピーク) (サブピーク) Mn Kα(5.89keV) 127(±1) 202(±11) Mn Kβ(6.49keV) 132(±2) 222(±14) 図1:XISセンサー部分。 3.Charge Transfer Inefficiency log10(1410) log10(1410) 32 pixels 256×1024pixels のセグメントを左図のように32×32　pixels のcell に分割し各cell のスペクトルを fitting しCTIを測定。(以下セグメントAのみについて) 図4：(上図)セグメント上での電荷損失は一様ではなく、特にParallel 方向では場所により有意に異なる(表3)。 (下図)Serial方向では電荷損失が有意でないlineも存在。 Parallel方向は(1-2)×10-6で有意に損失を受けている。 ch(ADU) ch(ADU) 32 pixels log10(1408) log10(1408) cell log10(1406) log10(1406) 1024 読み出し口 1セグメント Parallel読み出し方向 32 64 読み出し口 32 64 512 1024 128 128 Serial方向 512 Parallel方向 Serial方向 256 128 256 128 Parallel方向 pixel 読み出し口 pixel ch(ADU) ch(ADU) Serial読み出し方向 counts 1409 1409 100 1408 表3:各方向のCTI値 1408 CTI×10-6 (-.--は図4中の傾きが正になってしまった場合) Serial 方向 Max:3.64(-.--～7.45) Min:-.--(-.--～3.41) Parallel Max:2.26(1.76～2.75) Min:1.31(0.83～1.80) 1407 10 1407 赤：読み出し口に最も近いcell 青：読み出し口から最も遠いcell 緑：赤・青の中間のcell 1406 ch(ADU) 1406 pixel 1350 1400 1450 pixel 32 128 256 320 640 1024 図3:集められた電荷がCCD上を転送される 間に失われていく様子。 図4:(上図)各 cell でのKαピークのch値。左図・右図の違いはそれぞれSerial、Parallel方向に線で結んでいること。(下図)上図でCTIの最大値・最小値を取った線のfitting結果(表3)。 5.Fitting　Method 4."Bad Columns" 図8のように、Grade法では広がったイベントはX線と見なされないため Fitting法では5×5ピクセル内の電荷分布を2次元ガウス関数でfitすることで救出し、硬X線の検出効率を上げている。 図9のようにピークに裾野が現れるが、エネルギー分解能より統計を必要とする場合(非熱的放射など)に対して有効な解析法である。 ←読み出し方向 X-ray events Bad pixel 軟X線 硬X線 counts 10000 Bad pixel 1000 100 10 赤：Grade法によるスペクトル 緑：Fitting法によるスペクトル イメージで見ると・・ 残差(counts) 図5:チップ上の各ピクセルに入射したX線イベントの 数を色で示した図。赤部分は～20 events,黒部分は0-2 events。(太い黒線はオーバークロック領域) 図7:X線CCDの断面図。中性領域では電荷は拡散するのみであるため硬X線イベントによる電荷は電極上に広がりやすい。 図6:bad column の1 frame のイメージの断面図。 100 Bad columns の定義 ↕ grade02346イベントが異常に少ないcolumns 全1024 columns中～4%がbad columns。 図5のように、bad columns のほとんどに”bad pixel”が存在し、読み出しまでにそのピクセルを通過したイベントは右下図のように尾を引いたイベントとなり、X線としてカウントされない。 10 1600 1800 ch(ADU) 図9:(上段)：Grade法とFitting法とでのスペクトルの比較。(下段)：残差。KαとKβは完全に分解されないが、2つのガウス関数でフィットするとKαピークで～60000 events(Grade法の～3.6%)のイベントを救うことが出来ている。 Bad pixels　の定義 ↕ grade02346イベントが異常に多いpixels (ここでは50 events以上) 図8:(左図)：Grade法でX線と見なされるイベント(広がりが最大のもの)。黒がイベント中心、グレーが電荷がはみ出したピクセル。(右図)：実際のX線イベントのパターン。