PARIS 파소위치 검출기 배열의 데이터 정렬 모드와 성능 평가

초록

본 논문은 4–10 MeV 고에너지 γ‑레이를 탐지하기 위해 27개의 파소위치(LaBr₃(Ce)/NaI(Tl)) 검출기로 구성된 PARIS 배열의 다양한 데이터‑정렬 모드를 실험적으로 평가한다. 시간·에너지 분해능, 전효율, 탈출·중첩 이벤트 억제 능력을 비교하고, β‑붕괴 실험(⁸⁰Ga)에서 NaI(Tl) 외부층을 베타 검출기로 활용한 안티코인시던스와 펄스 형태 분석(PSA) 기법이 스펙트럼 순도 향상에 크게 기여함을 보여준다.

상세 분석

PARIS 배열은 2 inch × 2 inch × 2 inch 크기의 LaBr₃(Ce) 혹은 CeBr₃ 내부 결정을 2 inch × 2 inch × 6 inch NaI(Tl) 외부 결정을 뒤에 배치한 파소위치 구조로, 하나의 8단 46 mm 직경 PMT가 두 결정을 동시에 읽는다. 본 연구는 세 개 클러스터(총 27개 파소위치)에서 수집된 디지털 데이터(FASTER DAQ)를 기반으로, Q‑short(120 ns)와 Q‑long(820 ns) 적분값을 이용해 두 스캐터링 시간 상수를 구분하고, Q_long/Q_short 비율을 통해 전자·γ‑레이가 어느 층에 에너지를 전이했는지를 판별한다.

주요 시나리오는 다음과 같다. (A) 전 에너지가 LaBr₃에 전부 흡수 → 비율 ≈ 1; (D) 전 에너지가 NaI(Tl)에서만 흡수 → 비율 > 2; (E/F) LaBr₃와 NaI(Tl) 사이에 에너지 분할 → 비율이 1과 2 사이에 위치; (G) 820 ns 내 다중 γ‑레이가 동시에 입사 → 비율이 9~12 사이의 퍼짐으로 나타나며, 이는 피일업(pile‑up) 이벤트로 식별된다. 이러한 구분은 PSA와 결합해 NaI(Tl) 신호를 베타‑태깅용 베타 검출기로 활용하거나, 탈출 γ‑레이를 억제하는 안티코인시던스 베타‑게이트로 전환할 수 있게 한다.

시간 정렬은 디지털 CFD를 이용해 각 파소위치의 LaBr₃와 NaI(Tl) 채널을 독립적으로 보정한다. 실험에서는 80 Ga β‑붕괴에서 두 개의 연속 γ‑레이(659.2 keV, 1083.6 keV)를 이용해 FWHM ≈ 437 ps(σ ≈ 185 ps)의 시간 분해능을 얻었으며, 이는 설계 목표인 1 MeV에서 250 ps보다 다소 떨어지지만, 1 ns 수준의 핵 상태 수명 측정 및 γ/중성자 TOF 구분에 충분히 활용 가능하다.

데이터 정렬 모드에는 (1) 개별 파소위치 단위(Individual mode), (2) 클러스터 내부 9개 검출기 간 에너지 합산(Add‑back within cluster), (3) 전체 27개 검출기 간 전역 합산(Global add‑back), (4) TAS‑유사 전흡수( Total Absorption Spectroscopy) 모드가 있다. 각 모드별 전효율과 피크‑대‑배경 비율을 비교한 결과, NaI(Tl)를 베타‑게이트로 사용한 안티코인시던스가 단일·이중 탈출 피크를 70 % 이상 억제하고, 배경을 3배 이상 감소시켰다. 반면, 전역 Add‑back은 전효율을 1.5배 향상시키지만 탈출 피크와 배경이 재증가한다. 따라서 스펙트럼 순도가 핵심인 경우에는 안티코인시던스 기반 Individual mode가, 전효율이 우선인 경우에는 클러스터 Add‑back이 권장된다.

다중성(Multiplicity) 조건을 추가하면 탈출·배경 억제는 더욱 강화되지만, 전완전 피크 통계가 30 % 이상 감소한다는 트레이드‑오프가 존재한다. 최적의 분석 파이프라인은 실험 목적에 따라 안티코인시던스, Add‑back, 다중성 조건을 조합해 선택적으로 적용하는 것이 바람직하다.

본 연구는 PARIS 배열이 고에너지 γ‑스펙트로스코피에서 기존 2 inch × 2 inch × 2 inch LaBr₃(Ce) 검출기 대비 탈출 억제와 배경 감소에 있어 현저히 우수함을 실증한다. 특히 β‑붕괴 실험에서 NaI(Tl) 외부층을 베타‑게이트로 활용함으로써, 전통적인 “Add‑back” 방식보다 스펙트럼 순도가 크게 향상된다는 점이 강조된다. 향후 다중 클러스터 간 전역 Add‑back 및 고도화된 PSA 알고리즘을 결합하면, 전효율과 순도 사이의 최적 균형을 더욱 정밀하게 조정할 수 있을 것으로 기대된다.