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ネットワーク型 CAMACクレートコントローラを用いた
学部卒業研究
ネットワーク型
CAMAC クレートコントローラを用いた
DAQ システムの開発
東京工業大学 理学部 物理学科 柴田研究室
小六泰輔
平成 17 年 2 月 28 日
Abstract
The purpose of this study is to develop a basic DAQ system using CAMAC crate
controller and to prepare for more complex DAQ system with liquid scintillator based
detectors. CC/NET from Toyo Technica was used for the DAQ system. CC/NET
works as an on-board PC, so one can control CAMAC modules without any other
external PC.
At first, I learned about CAMAC standard hardware and CAMAC commands.
CC/NET provides several modes to control CAMAC modules such as “single action”,
PIO and DMA modes. These three modes were tested, and data reading time per 1
command was measured. I also tested data transfer using a remote control program
via Ethernet.
Based on the results, I developed a simple DAQ program. I estimated event rates
and data acquisition efficiency from the measurements of energy distributions of
gamma rays from 60 Co and 137 Cs decays. The acquisition efficiency agreed with
calculated values including dead time. Based on this DAQ system I will prepare
for more complex experiment, for example, a measurement of gamma ray energy
correlations using several detectors.
論文の要旨
この研究の目的は、液体シンチレーター検出器のために CAMAC クレートコントロー
ラを使った DAQ システムを開発し、その性能を評価する事である。クレートコント
ローラとして東陽テクニカ社の CC/NET を用いた。CC/NET はオンボード PC とし
て働き、外部の制御装置なしに CAMAC をコントロールすることが出来る。
まず、CAMAC 規格のハードウェアとコマンドを理解し、シングル CAMAC アク
ションで CAMAC モジュール内の 1 チャンネルのデータ読みだしにかかる時間を計測
した。次いで、複数のコマンドを同時に転送する際の方式を理解した。そして CAMAC
クレートコントローラのデータ転送、Ethernet を介したリモートプログラムのテス
トを行い、性能を評価した。
その結果を基に、最も効率の良いプログラムを作成し、基本的な DAQ システムを
開発した。60 Co、137 Cs の γ 線のエネルギースペクトルの計測を通し、収集効率とイ
ベントレートを測定した。得られた収集効率は、dead time の測定値を基にした計算
値とほぼ一致することを確認した。この結果から、作成した DAQ システムの有用性
を確認した。複数の検出器を使ったエネルギー相関の測定など、より複雑な実験へ
向けての準備を整える事が出来た。
目次
第 1 章 序論
3
第2章
2.1
2.2
2.3
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20
実験の原理
放射能 . . . . . . . . . . . .
γ 線と物質との相互作用 . .
物質中での γ 線の減衰 . . .
2.3.1 減衰係数 . . . . . . .
2.3.2 吸収物質の質量厚さ
2.3.3 反応率 . . . . . . . .
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第 3 章 実験装置
3.1 DAQ システムの概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 検出器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1 検出効率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.2 収集効率の計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.3 検出されるパルスの数 . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 CAMAC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1 CAMAC ADC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.2 Scaler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4 クレートコントローラ . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.1 ネットワーク型クレートコントローラ：CC/NET
3.4.2 データの転送方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5 NIM モジュール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.1 Attenuator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.2 Discriminator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6 データ収集系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.1 モジュールの構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.2 プログラム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
第 4 章 クレートコントローラの性能評価
4.1 実験準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.1 DAQ の速度を決める要因 . . . . . . . . . . . .
4.1.2 DAQ トリガーと busy 信号 . . . . . . . . . . . .
4.1.3 1 イベントのデータ取得に要する時間の測定方法
4.2 実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
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4.3
考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1 各モードの比較 . . . . . . . .
リモートアクセス DAQ . . . . . . . .
4.4.1 リモートアクセス DAQ の方法
4.4.2 リモートアクセス DAQ の評価
4.4.3 DAQ システムの性能 . . . . .
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第 6 章 まとめと今後の課題
6.1 CC/NET の利点のまとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2 今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
33
33
第 7 章 謝辞
35
付 録 A DAQ に用いたプログラムのソース
37
付 録 B 多摩六都科学館での科学実験教室の実施
B.1 経緯 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
B.2 科学実験教室の概要 . . . . . . . . . . . . .
B.2.1 準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
B.2.2 実験の詳細 . . . . . . . . . . . . . .
B.2.3 結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
B.2.4 科学実験教室から学んだこと . . . .
B.3 参考資料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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第 5 章 CAMAC を用いた γ 線のエネルギースペクトルの測定
5.1 実験の準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.1 実験のセットアップ . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.2 線源の種類とエネルギー . . . . . . . . . . . . .
5.2 実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1 Event Rate と収集効率の測定 . . . . . . . . . .
5.2.2 エネルギースペクトルの計測 . . . . . . . . . .
5.2.3 検出器で検出される γ 線の数 . . . . . . . . . .
5.3 実験の結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.1 収集効率の変化 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.2 γ 線のエネルギースペクトル . . . . . . . . . . .
5.4 解析と考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.4.1 Event Rate と収集効率の相関 . . . . . . . . . .
5.4.2 γ 線のエネルギースペクトル . . . . . . . . . . .
5.4.3 エネルギー較正 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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第 1 章 序論
柴田研究室では現在、ニュートリノ実験に用いる液体シンチレーション検出器の開
発をしている。適切な液体シンチレーターの製作は勿論だが、検出器からの情報を
能率的・効率的に処理するようなデータ収集系の開発も必要である。
始めに、CAMAC を利用したデータ収集システム (DAQ) について簡単に特徴を説
明する。クレートコントローラとして、近年開発された「ネットワーク型 CAMAC
クレートコントローラ」である”CC/NET” を使用した。このクレートコントローラ
の最大の特徴は、CC/NET 自身がオンボード PC である、という点である。そのた
め、従来のクレートコントローラと違って、クレートコントローラを制御するため
の装置を外部に必要としない。
基本ソフトとして Linux を採用しており、Ethernet を通してネットワーク上の端
末からアクセスすることも可能である。
さらに CC/NET は、Pipeline Architecture を備えている。これは、一度に多くの
データを高速にやりとりするために採用されたもので、多数のモジュールを使った
実験などで効果を発揮する。
本研究は、CAMAC の基本的な仕組みを学び、ネットワーク型 CAMAC クレート
コントローラを用いた基本的な DAQ を開発し、その性能評価をすることを目的とす
る。そしてその過程で、必要とされる物理、およびデータ処理の方法等を学ぶ。
3
第 2 章 実験の原理
この章では、検出器を使って γ 線を測定する上で必要となる物理課程について述べる。
2.1
放射能
放射性同位元素の放射能は、それが単位時間に崩壊する割合で定義される。放射
能は次式のように与えられる。
dN
dt
= −λN
(2.1)
N ： 放射性原子核の数
λ ： 崩壊定数
放射能の単位は Bq(ベクレル) で、単位時間あたりの崩壊数を表す。(2.1) 式の微分
方程式を解くと、(2.2) 式が得られる。
t−t0
N = N0 e− τ
t1/2
t1/2
1
τ =
=
'
λ
log 2
0.693
(2.2)
(2.3)
N0 ： t = t0 の時の放射性原子核の数
τ ： この放射性同位元素の平均寿命
t1/2 ： この放射性同位元素の半減期
この式を用いる事で、ある時刻における線源の放射能を求める事が出来る。
2.2
γ 線と物質との相互作用
γ 線は電荷をもたないので、荷電粒子とは違い電磁相互作用をして物質を電離させ
る事、或いは励起する事は出来ない。γ 線と物質との相互作用として主たるものは、
光電吸収、コンプトン散乱、電子対生成の 3 つである。これらの過程において、γ 線
のエネルギーの一部、ないし全部は電子のエネルギーに変換される。
4
図 2.1: コンプトン散乱
光電吸収
光電吸収過程において、γ 線のエネルギーは全て原子に吸収される。K 殻電子が光
電子として放出される。このときの光電子のエネルギーは、次式によって表される。
Ee− = hν − Eb
(2.4)
Ee− ： 放出された光電子のエネルギー
hν ： γ 線のエネルギー
Eb ： 放出された K 殻電子の結合エネルギー
これは、γ 線のエネルギーが電子の結合エネルギー以上の時のみ光電吸収が起こる事
を意味する。
コンプトン散乱
コンプトン散乱は、γ 線光子と電子との弾性散乱である。入射 γ 線光子はコンプト
ン散乱によって入射方向から角度 θ の方向に散乱される。このとき、入射 γ 線光子が
もっていたエネルギーの一部を標的の電子が受け取り、角度 φ の方向に飛ばされる。
この電子を反跳電子と呼ぶ。この散乱の過程は、図 2.1のように表される。
このとき、散乱光子のエネルギー、反跳電子の受け取るのエネルギーは、エネル
ギーと運動量の保存則から以下のように導き出される。
5
図 2.2: コンプトン散乱における散乱光子、反跳電子のエネルギーの角度依存性
hν 0 =
E
e−
hν
1+
hν
(1
me c2
− cos θ)
(hν)2 (1 − cos θ)
= hν − hν =
me c2 + hν(1 − cos θ)
0
(2.5)
(2.6)
hν 0 ： 散乱光子のエネルギー
me c2 ： 電子の静止質量エネルギー (0.511MeV)
光子の散乱方向 θ はゼロから π のあらゆる値をとることが出来るため、散乱光子
と反跳電子は、ゼロから入射 γ 線のエネルギーに等しい値まで連続的な値を取り得
る。特に θ=π の時、反跳電子のエネルギーはピークを持つ。このピークを、コンプ
トンエッジという。
例えば、入射 γ 線のエネルギーが 1500keV の時の散乱光子、反跳電子のエネルギー
の角度依存性は、(2.6) 式より、図 2.2のようになる。
吸収物質の 1 原子あたりのコンプトン散乱の起こる確率は、電子の数に比例する。
したがってこれは、原子番号 Z とともに直線的に増加する。
電子対生成と電子対消滅
電子対生成は、γ 線が原子核のクーロン場の中で消滅し、一対の電子と陽電子が
生成される反応である。入射 γ 線が電子の静止質量の 2 倍 (1.022MeV) 以上のエネル
ギーをもっていなければ、この反応は起こらない。
6
生成された陽電子はエネルギーを失った後、周辺の電子と対消滅し、2 つの γ 線を
放出する。この γ 線のエネルギーは、電子 (陽電子) の静止質量に等しい。
e− + e+ → 2 γ
2.3
2.3.1
(2.7)
物質中での γ 線の減衰
減衰係数
γ 線光子は吸収物質中で吸収または散乱されて、光子の強度は減衰する。吸収物質
の単位透過長さあたりに各相互作用が起こる確率は一定である。これらの確率の和
は、γ 線光子がビームから除かれる単位長さ当たりの確率になる。
γ 線がビームから除かれる単位長さ当たりの確率を µ とすると、
µ = τ +σ+κ
(2.8)
τ ： 光電吸収が起こる確率
σ ： コンプトン散乱が起こる確率
κ ： 電子対生成が起こる確率
となる。この µ を、線減衰係数と呼ぶ。透過光子の数 I は、透過物質がない時の光
子数 I0 を用いると次のように書ける。
I = I0 e−µx
(2.9)
γ 線が吸収物質の中を相互作用を起こさないで透過する平均距離は平均自由行程 λ
として定義される。これは、次式によって与えられる。これは、線減衰係数 µ の逆
数であることがわかる。
R ∞ −µx
xe dx
1
=
λ = R0 ∞ −µx
µ
e dx
0
(2.10)
たとえ吸収物質が同じでも、密度が異なると線減衰係数は変化する。そこで、質
量減衰係数を次式によって定義する。
質量減衰係数 =
µ
ρ
(2.11)
ρ ： 吸収物質の密度
質量減衰係数は、吸収物質の物理的状態によって変化しない。γ 線検出器としてよ
く用いられる NaI(Tl) の γ 線相互作用の質量減衰係数を図 2.3に示す。
7
図 2.3: NaI(Tl) の γ 線相互作用のエネルギー依存性 (参考文献 [1] より)
8
2.3.2
吸収物質の質量厚さ
(2.9) 式は、質量減衰係数を使って以下のように書き換えられる。
µ
I = I0 e− ρ ρx
= I0 e
−µ
ξ
ρ
(2.12)
(2.13)
ρx ≡ ξ
ξ は吸収物質の質量厚さと呼ばれる。
2.3.3
反応率
放射線の数 N は放射線の強度 I に比例する。吸収物質中に入射した γ 線の数が N0
の時、吸収された γ 線の数を N は以下のように表される。
µ
N = N0 (1 − e− ρ ξ )
9
(2.14)
第 3 章 実験装置
この章では、DAQ システム、DAQ 作成に用いた検出器、CAMAC 及び NIM モジュー
ルについて述べる。
3.1
DAQ システムの概要
作成する DAQ システムの概要は図 3.1の示す通りである。検出器には NaI(Tl) シ
ンチレータと PMT を、データ収集には CAMAC を、CAMAC の補助として、NIM
モジュールを用いた。
図 3.1: DAQ システムの概要
3.2
検出器
γ 線の検出には NaI(Tl) シンチレータを用いた。NaI(Tl) シンチレータは、無機シ
ンチレータの一種であり、高い光収率をもっている。NaI(Tl) のシンチレーションパ
ルスの減衰時間はおよそ 230nsec であり、高速の測定のためには長い。これに加え、
減衰時間 0.15sec の燐光が全体の光収率の約 9 ％を占める。通常、光電子増倍管の陽
極時定数は、この燐光の減衰時間よりも十分短いので、燐光による光電子は分散さ
れる。
10
3.2.1
検出効率
γ 線、中性子線等の中性の放射線は物質透過力が大きく、検出器に入射した全ての
放射線を検出することは難しい。放射線を検出できる割合は放射線のエネルギーや
検出器の形状、材質によって変化するので、実際に入射した放射線の数と計数を関
係付けるためには使用した検出器の各エネルギーに体する検出効率を求めておく必
要がある。
検出効率には、
「絶対効率 (absolute efficiency)εabs 」と「固有効率 (intrinsic efficiency)εint 」
の 2 つの表し方がある。
記録されたパルスの数
線源から放出された放射線の数
記録されたパルスの数
=
検出器に入射したパルスの数
εabs =
(3.1)
εint
(3.2)
等方的な線源の場合、以下のような関係がある。
εint = εabs ·
4π
Ω
(3.3)
Ω ： 線源から見た検出器の立体角
固有効率の方が、幾何学的な配置に対する依存性が少ないので、絶対効率よりも
便利である。
検出効率は対象とする計数の違いによって、
「全効率」と「ピーク効率」にも分け
られる。全効率では相互作用によって生じた全てのパルスを、ピーク効率ではピー
クのパルスだけを数えあげる。全効率は周辺物質による散乱や様々な雑音から影響
を受け易いので、ピーク効率を用いる事が多い。
3.2.2
収集効率の計算
ある DAQ システムにおいて、一つのイベントを読み込む際の dead time は決まっ
ている。この dead time と Event Rate(単位時間に発生するイベントの数) がわかれ
ば、収集効率を計算する事が出来る。Event Rate と収集効率は、それぞれ次式によっ
て定義される。
発生したイベントの数
測定時間 (秒)
実際に測定できたイベントの数
収集効率 =
発生したイベントの数
EventRate =
(3.4)
(3.5)
単位時間に、平均値 µ をもつ ν 個のイベントが起こる確率 Pµ (ν) はポワソン分布
に従う。Pµ (ν) は次式で与えられる。
Pµ (ν) = e−µ
11
µν
ν!
(3.6)
ここで、ν の期待値が Event Rate になることは明らかである。ν の期待値 ν は、
ν =
∞
X
ν=0
ν · Pµ (ν)
(3.7)
µ2 µ3
+
+ ···)
2!
3!
= µe−µ (1 + µ +
(3.8)
= µ
(3.9)
と求められる。ここで、DAQ の際に発生したイベントの数を N、実際に測定できた
イベントの数を N0 、dead time を Tdead とすると、以下の等式が成り立つ。
DAQ が数え落したイベントの数 = N − N 0
(3.10)
0
(3.11)
0
(3.12)
= νN Tdead
= µN Tdead
これを変形することで、収集効率を求められる。
収集効率 =
=
N0
N
(3.13)
1
1 + µTdead
(3.14)
N ： 発生したイベントの数
N 0 ： 実際に測定できたイベントの数
Tdead ： DAQ の dead time
µ ： Event Rate
Event Rate と dead time がわかれば、このようにして収集効率を求められる。具
体的な例は、5章で詳述する。
3.2.3
検出されるパルスの数
γ 線の検出に用いた NaI(Tl) シンチレータは半径 2.5cm が、厚さが 5.5cm である。
シンチレータと線源を R(cm) 離した時の立体角 Ω は、(3.15) 式のように書ける。た
だし、これは NaI(Tl) シンチレータの中心軸上に線源がある場合である。
Ω ' 2π(1 −
R2
25
)
+ 252
(3.15)
したがって、単位時間当たりに線源から放射される γ 線の数を N0 とすれば、単位
時間当たりに NaI(Tl) に入射する γ 線の数 N1 は、
N1 = N0
Ω
4π
12
(3.16)
と書ける。検出器と線源の距離が近い時、さらに γ 線が検出器に入射する角度を考
慮しなければならない。それは、検出器内での飛程により γ 線の吸収率が変わるか
らである。
(2.14) 式より、この時検出器が検出する γ 線の総数 N は、以下のように書ける。
µ
N0 Ω(θ)
(1 − e− ρ ξ(θ) )
2 4π
Z
µ
N0 θlim
=
dθ sin θ(1 − e− ρ ξ(θ) )
2 0
N =
ξ(θ) = ρx
(3.17)
(3.18)
(3.19)
x ： γ 線が N aI 中を進む距離
(3.20)
θ ： 線源から検出器へのγ 線の入射角度
θlim ： 検出器へγ 線の入射角度の限界
γ 線が NaI 中を進む距離 x に密度 ρ をかけた ξ(θ) は、NaI への γ 線の入射の仕方に
よって変わるため、適切な境界条件を用いて積分してやる必要がある。
3.3
CAMAC
CAMAC 規格は、標準型 19 インチリレーラックに適合するクレートを基本にして
いる。クレートには 25 個のモジュールステーションがあり、うち 24 番目と 25 番目は
CAMAC を操作するためのクレートコントローラが占有する。クレートコントロー
ラは、モジュールステーションにセットされた各モジュールにコマンドを送る。詳し
くは 3.4.2にて述べる。
3.3.1
CAMAC ADC
ADC(Analogue to Digital Converter) として、LeCroy 社の 2249W を使用した。積
分型で、Full scale は-500pC である。同時に扱える入力は 12 channel までである。エ
ネルギー channel は 11bit で、そのうち 1980 channel までを使用できる。アナログ
信号をデジタル信号に変換するのに要する時間は 106 µsec であり、それだけの時間
経ってから読み出しをすることが出来る。また、ADC へのデータ入力と ADC から
のデータ出力が同時に行われようとすると、正しい読み出しが行われなくなる。そ
のため、データを読み出している最中は ADC への入力信号を遮断する必要がある。
クレートコントローラから出力される busy 信号を使ってディスクリミネータ veto を
かけ、ADC へのゲート信号を遮断することにより問題を解決できる。
13
3.3.2
Scaler
Scaler として、Kaizu Works 社の KC3122 を使用した。カウンタは 24bit である。
入力パルスが 5nsec の時、100MHz までの読み取りが可能である。
3.4
3.4.1
クレートコントローラ
ネットワーク型クレートコントローラ：CC/NET
表 3.1: CC/NET の主な仕様
CPU
Transmeta Crusoe T5400 500MHz CPU
主メモリ
320M Byte
補助記憶メモリ
コンパクトフラッシュ 512M Byte
ネットワーク
Ethernet 10/100Base
OS
Linux (kernel 2.4)
クレートコントローラとして、東陽テクニカ社の CC/NET 型 (図 3.2) を使用した。
表 3.1にあるように、CC/NET には、PC104+規格のボードコンピュータが内蔵され
ており、ボードコンピュータ上の Ethernet ポートを介して他のシステムと接続出来
る。さらに、Web 経由や LAN によるデータ収集・制御も可能である。
CC/NET は、複数のコマンドフレームをまとめて、一度に送受信することができ
る。多数のコマンドフレームを一度に扱う測定において、効率の良い測定が見込め
る。コマンドフレームに関しては後述する。
3.4.2
データの転送方式
CAMAC クレートコントローラは、コマンドフレームを各モジュールに送り、返
答データを受け取る。コマンドフレームはポート番号 N(1∼25)、サブアドレス A、
ファンクションコード F によって構成されている。これに対し、モジュールからの
返答データはレスポンス Q、コマンドアクセプト X、24bit データによって構成され
ている。
代表的なファンクションコードを表 3.2に示す。
CC/NET には、コマンドとデータの送受信の方法として、Single アクション、PIO
モード、DMA モードという 3 つの方式が用意されている。以下に、それらに関する
簡単な説明を述べていく。
14
図 3.2: 実験に使用した CAMAC クレートコントローラ (東陽テクニカ社 CC/NET)
Single アクション
Single アクションは、単体のコマンドを送り、それに対する単体のデータを得る方
式である。これは、従来の CAMAC クレートコントローラにおいて採用されている
方式である。
PIO モード
PIO(Programed I/O) モードにおいて、モジュールへのコマンドはバッファを介し
て一度にまとめて送られる。返答データも同様である。複数のコマンドを一斉に送
信する際には、Single アクションに比べ高速な処理が可能となる。
モジュールへのコマンドフレーム、モジュールからの返答データの構成は、Single
アクションの場合と同様である。
15
表 3.2: CAMAC の主なファンクションコード
コード
機能
F(0)
Data Read
F(2) Data Read and Clear
F(8)
Test Look-at-Me
F(9)
Data Clear
DMA モード
DMA とは、Direct Memory Access のことで、CPU を介さずに直接メモリにアク
セスする。複数のコマンドフレームを同時に扱うという点では、PIO モードと同じ
である。しかし、コマンドフレームを送受信する際の内部的な処理が異なる。より
多くのコマンドフレームを扱う際に、PIO モードよりも高速な処理が可能となる。
3.5
3.5.1
NIM モジュール
Attenuator
Attenuator として、Kaizu Works 社の KN320 を使用した。光電子増倍管からの信
号を Attenuator を使って、ADC で読み取り可能なレベルに減衰させた。
3.5.2
Discriminator
Discriminator として、LeCroy 社の 4608C を使用した。光電子増倍管からの信号
を Discriminator を使って NIM レベルのパルスにした。今回使用した NaI(Tl) は減衰
時間が長いため、Gate Generator を使って十分な長さにした後、ADC の Gate シグ
ナルとして使った。
3.6
3.6.1
データ収集系
モジュールの構成
測定に用いた回路の概略を図 3.3に示す。さらに、このプログラムを実行時の ADC
へのゲート信号、CC/NET へのトリガー信号、CC/NET からの busy 信号をオシロ
スコープで測定したものを図 3.4に示す。
ここで、CC/NET へのトリガー信号は、ADC のコンバージョン開始から 106µsec
遅れて CC/NET に入るようになっている。CC/NET は、トリガーを受け取って初
めて DAQ を開始する。この 106µsec は、ADC でのコンバージョンに要する時間で
ある。busy 信号は、トリガーを受けて CC/NET が出力する信号である。これは、
16
図 3.3: CAMAC によるデータ収集系
Discriminator への veto をかけるために用いた。
3.6.2
プログラム
データ収集のために、C 言語を用いてプログラムを作成した。作成したプログラ
ムのフローチャートを図 3.5に示す。プログラムソースは、付録 Aに載せる。
今回は主に 1 つの ADC しか使わなかったが、モジュールを増やした場合でも、プ
ログラムの基本的な構成はさほど変わらない。
17
図 3.4: DAQ 実行時の各信号出力の様子
図 3.5: データ収集に用いるプログラムのフローチャート
18
第 4 章 クレートコントローラの性能
評価
4.1
4.1.1
実験準備
DAQ の速度を決める要因
DAQ に要する速度は、一つのイベントのデータを取得するのに要する時間に依存
する。更にその時間は、以下に挙げる要因に依存する。
• CAMAC モジュールにおいて、データ処理に要する時間
• データの送受信の準備に要する時間
• データの送受信に要する時間
一点目に関しては、モジュールの特性に依存するため、短縮する事は難しい。二
点目に関しては、行う実験、モジュールの使い方等に依存するため、最も効率のよ
いモジュール構成を設計する必要がある。三点目に関しては、データの転送方法と
データの量 (コマンド数) に依存する (データの転送方法は、3.4章を参照)。最も効率
のいい転送方法を選択し、使用する。
4.1.2
DAQ トリガーと busy 信号
ADC のデータ取得のタイミングを制御するために、CC/NET へのトリガー信号入
力、busy 信号出力を利用した。図 4.1は、CC/NET へのトリガー信号入力、busy 信
号出力のタイミングをオシロスコープで計測したものである。
busy 信号はトリガー信号の入力からおよそ 100nsec 遅れて出力されていることが
わかる。
4.1.3
1 イベントのデータ取得に要する時間の測定方法
Single アクション、PIO モード、DMA モードでのデータの送受信における性能を
評価する実験を行った。実験の方針は、以下の通りである。
1. 各モードにおいて、1 サイクルで n 個のコマンドフレームを送信するプログラ
ムを実行する。
19
図 4.1: トリガー信号と busy 信号のタイミング
2. オシロスコープを使って、1 イベント取得に要する時間を計測する。
3. n を変化させた時の、1 イベント取得に要する時間の変化を各モードで比較する。
1 イベントのデータ取得に要する時間は、CC/NET からの busy 信号の発生時間と
ほぼ等しい。ただし、この busy 信号の時間には、プログラム内でコマンドを扱う際
にかかる時間、busy を解除するまでの時間等が含まれているため、純粋にコマンド
をやりとりする時間のみを測っている訳ではない。
一度に n 個のコマンドフレームを実行した時の、busy 信号の長さをオシロスコー
プで測定した。
4.2
実験結果
3 つのモードについて、CC/NET に送るコマンドフレーム数を変化させた時のコマ
ンド実行に要する時間をプロットしたものが図 4.2である。各モードについて、コマ
ンド数をひとつずつ変えたときの所用時間をプロットし、直線でフィットした。モー
ドの準備にかかる時間 (グラフの切片) と 1 コマンド転送に要する時間 (グラフの傾
き) は表 4.1のようになった。ここで、Single action の準備時間は、busy 信号を出力
し解除するための準備時間である。
20
図 4.2: コマンド実行に要する時間
表 4.1: モードの準備時間と 1 コマンド実行時間
モードの準備時間 1 コマンドの転送に要する時間
Single action
PIO mode
DMA mode
21.20 ± 0.32
26.31 ± 0.18
51.46 ± 0.43
9.11 ± 0.03
3.58 ± 0.01
1.05 ± 0.02
21
4.3
4.3.1
考察
各モードの比較
1 コマンドの実行に要する時間を比較してみると、Single アクションの場合と PIO
モードの場合でほぼ同じ値となった。PIO モードの場合には、これに加えてバッファ
からデータを取得する作業があるので、実際には Single アクションの方が若干速く
なる。Single アクションは、その名の通り 1 コマンドを扱う場合においてのみ、他の
モードより速い DAQ が見込めるだろう。複数のコマンドを同時に扱う場合は、PIO
モード及び DMA モードが優れている。PIO モードは、比較的コマンドフレーム数
の少ない場合 (∼10 個) において、DMA モードよりも高速に動作する。従って DMA
モードは、コマンドフレーム数が多い時 (10 個以上の時) に有用である。
これらの結果から、以下のように結論づける事が出来る。
• 単一のコマンドを送る時のみ、Single アクセスを用いるとよい。
• 複数のコマンドを扱う際は、10 コマンド程度までは PIO モードを、それ以上
の場合は DMA モードを用いるとよい。
4.4
4.4.1
リモートアクセス DAQ
リモートアクセス DAQ の方法
ネットワーク越しの DAQ を行なった際の性能を評価するために、CC/NET 付属
のサンプルプログラムを用いた。このサンプルプログラムを利用すると、CC/NET
上で直接 DAQ を行った際に使用したプログラムのソースコードをそのまま使うこと
が出来る。
CC/NET 上でサーバープログラムを実行させ、ネットワーク上の端末で DAQ プ
ログラムを実行した。
4.4.2
リモートアクセス DAQ の評価
DAQ をネットワーク越しに行った場合、Single アクションと、バッファを使った
モードでコマンド転送速度が大きく異なった。Single アクションの場合、オフセット
が 500µsec 程度で、さらに 1 コマンド毎におよそ 500µsec を要した。PIO モードと
DMA モードにおいては、オフセットが 700µsec から 800µsec だった。こちらの場合、
コマンド数が増えた時の DAQ 所用時間の増加率は、リモートアクセスではない時の
DAQ 所用時間の増加率とほぼ一致した。リモートアクセス DAQ の場合において、
バッファを使ったデータのやりとりが必須であると言える。
22
4.4.3
DAQ システムの性能
図 3.4は、ADC へのゲート信号、CC/NET へのトリガー信号、CC/NET からの
busy 信号を示す。これより、ADC でコンバージョンが始まり、CC/NET がイベン
トを取得するまでに要する時間はおよそ 140µsec であった。従って、このプログラム
の周期を f とすれば、
f=
1
' 7.14kHz
140µsec
(4.1)
となることがわかる。この周期が、このプログラムでのイベントレートの最大値を
表す。
リモートアクセスの場合、1 サイクル所用時間にオフセットの 700µsec を足して、
fremote '
1
' 1.19kHz
(140 + 700)µsec
(4.2)
と見積もれる。このように周期が 1kHz 程度の DAQ でも十分ならば、リモートアク
セス DAQ が有用である事が分かった。ただしこの周期は、あくまで今回自分が測定
を行ったネットワーク環境上でのものである。将来的にネットワークの速度が上が
れば、より速い DAQ も可能となるだろう。
23
第 5 章 CAMAC を用いた γ 線のエネ
ルギースペクトルの測定
5.1
5.1.1
実験の準備
実験のセットアップ
実験は、4章と同じセットアップで行なった。モジュール等の構成に関しては図 3.3を
参照。
5.1.2
線源の種類とエネルギー
テスト計測には、60 Co、137 Cs を用いた。60 Co、137 Cs は放射性同位元素で、β 崩壊
してそれぞれ 60 Ni、137 Ba になる。これらは更に γ を放出し、基底状態に移る。この
時の γ 線のエネルギー、及び寿命と半減期を表 5.1にまとめた。
今回の実験で用いた線源の放射能の強度、及び基準年月日は表 5.2の通りである。
測定を行ったのは 2005 年 2 月 15 日である。(2.2) 式より、この時の放射能を求め、表
5.2にまとめた。
一方、今回使う Scaler は 5nsec 幅の入力パルスに対し 100MHz の読み出しが可能
であるから、今回の測定において十分な性能であると言える。
5.2
5.2.1
実験
Event Rate と収集効率の測定
ADC からのデータ読みだしを行なうと必ず dead time が生じるので、数え落しが
出てくる。つまり、ADC でのイベント数は NaI に検出された γ 線の数より少なくな
る。Event Rate を色々と変えて測定し、収集効率との相関を調べた。source には 60 Co
表 5.1: 60 Co と 137 Cs
寿命
半減期
γ 線のエネルギー
60
Co 7.58 年
Cs 43.57 年
137
5.26 年
30.2 年
24
1173.2 KeV, 1332.5 keV
661.7 keV
60
Co
Cs
137
表 5.2: 測定に使用した線源の放射能
基準日の放射能
基準年月日
測定日の放射能
4
9.86 ×10 Bq
2004 年 9 月 24 日
9.39 ×104 Bq
1.01 ×104 Bq
2004 年 9 月 24 日
1.00 ×104 Bq
表 5.3: NaI(Tl) 検出器に検出される γ 線の数 (理論値)
線源の種類 NaI(Tl) 検出器に検出される γ 線の数 (2 時間) Event Rate(Hz)
60
Co
137
Cs
1.47 × 107
1.57 × 106
2.05 × 103
2.18 × 102
を使用し、NaI(Tl) との距離を変えることで Event Rate を変化させた。Event Rate、
収集効率はそれぞれ次式で定義される。詳しくは 3.2.2節を参照。さらに、Accepted
Event Rate を (5.2) で定義した。
検出器に検出されたγ 線の数
測定時間 (秒)
ADC が測定したイベントの数
Accepted Event Rate =
測定時間 (秒)
Event Rate =
ADC が測定したイベントの数
検出器に検出されたγ 線の数
1
=
1 + µTdead
収集効率 =
(5.1)
(5.2)
(5.3)
(5.4)
Tdead ： DAQ の dead time
5.2.2
エネルギースペクトルの計測
測定は、2005 年の 2 月 15 日に行った。光電子増倍管からの信号は、そのままでは
大きすぎたので、Attenuator を使って信号を減衰させる事にした。数度のテスト測定
を行い、ピークが十分にカバーできる減衰率を調べた。本測定では、Attenuator の
減衰率は 8dB とし、それぞれ 2 時間の測定を行った。線源と NaI(Tl) の距離は 5cm
に設定した。
5.2.3
検出器で検出される γ 線の数
(3.18) 式より、実際に NaI(Tl) に検出される γ 線の数を求め、表 5.3にまとめた。
25
表 5.4: Event Rate と収集効率
Event Rate(Hz) Accepted Event Rate(Hz) 収集効率 (実験値) 収集効率 (理論値)
354.17
597.55
960.78
1874.39
3610.76
5478.75
334.01
548.21
843.78
1485.32
2409.95
3123.48
0.943
0.917
0.878
0.792
0.667
0.570
0.952
0.923
0.881
0.792
0.664
0.566
表 5.5: ADC で処理されたイベント数と NaI に検出された γ 線の数
線源の種類
60
Co
Cs
137
5.3
5.3.1
NaI に検出された γ 線の数 ADC で処理されたイベント数 測定時間 (sec)
15369796
1740029
11853547
1663063
7200
7200
実験の結果
収集効率の変化
Event Rate、Accepted Event Rate 及び収集効率の値を表 5.4に示す。
Accepted Event Rate と NaI(Tl) に検出された γ 線の数をプロットしたものが図
5.1、収集効率と NaI(Tl) に検出された γ 線の数をプロットしたものが図 5.2、Event
Rate と収集効率をプロットしたものが図 5.3である。Event Rate、収集効率はそれぞ
れ (5.1)、(5.4) 式を使って求めた。(3.14) 式により求めた理論値、グラフもそれぞれ
同時に示した。
5.3.2
γ 線のエネルギースペクトル
測定した 60 Co の γ 線のエネルギースペクトルを図 5.4に、137 Cs の γ 線のエネル
ギースペクトルを図 5.5に、バックグラウンドのスペクトルを図 5.6にそれぞれ示す。
各ヒストグラムにおいて、横軸は ADC における bin のナンバー、縦軸はカウント数
を表す。さらに、これらのピークの中心値を表 5.6に、ADC で処理されたイベント
数、NaI に検出された γ 線の数を表 5.5にまとめた。
5.4において、1500 チャンネル付近のピークは 1173keV の γ 線、1700 チャンネル
付近のピークは 1332keV の γ 線によるものだと考えられる。1200 チャンネル以下に
は、なだらかにコンプトン連続部が続いている。5.5において、850 チャンネル付近
のピークは 661keV の γ 線によるものだと考えられる。600 チャンネル以下にはコン
プトン連続部も見られる。
26
図 5.1: NaI(Tl) に検出された γ 線の数と Accepted Event Rate の相関
図 5.2: NaI(Tl) に検出された γ 線の数と収集効率の相関
27
図 5.3: Event Rate と収集効率の相関
表 5.6: ピークのエネルギーと中心値
線源の種類 ピークのエネルギー (keV) ピークの中心値
60
Co
Co
137
Cs
60
1173.2
1332.5
661.7
28
1466 ± 0.2
1657 ± 0.2
849 ± 0.1
図 5.4: CAMAC を用いて測定した 60 Co 崩壊からの γ 線スペクトル
図 5.5: CAMAC を用いて測定した 137 Cs 崩壊からの γ 線スペクトル
29
図 5.6: CAMAC を用いて測定したバックグラウンドのスペクトル
5.4
5.4.1
解析と考察
Event Rate と収集効率の相関
図 5.1、5.2、5.3より、実験値と理論値はほぼ一致した。この結果より、4章で測定
した dead time、140µsec が正しい値であることが確認できる。
5.4.2
γ 線のエネルギースペクトル
表 5.5から、各測定における収集効率、Event Rate、Accepted Event Rate を求め
たものを表 5.7に示す。さらに、(3.14) 式から計算した収集効率も同時に示した。
表 5.5を表 5.3比較すると、オーダーこそ同じものの、理論値と実験値が若干ずれて
いることがわかる。これにはいくつか原因が考えられる。まず、如何に高速な Scaler
を使ったところで、検出器から送られてくる全てのイベントを計測できる訳ではな
い。それは、ディスクリミネーターで作られるゲートの幅が大きい程、イベントが
重なって数え落してしまうからである。また、表 5.3は線源が検出器の中心軸上にあ
ると仮定して求めた。この時、検出器に入射する γ 線の数は最大となる。当然、こ
の位置から線源がずれれば、検出できる γ 線の数は減る。検出器と線源の距離が近
いため、少しでも距離の見積りを誤れば、Accepted Event Rate が大きく変化するこ
とも考えられる。
測定するイベントの数が多くなれば、Event Rate は高くなるが収集効率は当然少
なくなる。数十 kHz のイベントに対して半分以上の収集効率があれば、計測時間を
30
表 5.7: 収集効率と Event Rate
線源
60
Co
137
Cs
Event Rate(Hz)
Accepted Event Rate(Hz) 収集効率 (理論値)
2134.69
241.67
1646.33
230.98
0.770
0.967
収集効率 (実験値)
0.771
0.955
図 5.7: エネルギーとピークの中心値の関係
長くとることで十分な測定が出来る。低 Rate のイベントに対しては、当然収集効率
は上がるので、こちらも問題はない。
5.4.3
エネルギー較正
ピークの中心値と、ピークのエネルギーの関係を図 5.7にプロットした。直線で
フィットし、キャリブレーションのための変換式を導出した。変換式は γ 線のエネル
ギー Eγ 、ADC のエネルギーチャンネル X を用いて (5.5) 式のようになった。
Eγ = 0.83X − 43.6
(5.5)
図 5.4、図 5.5のスペクトルに対しキャリブレーションを行ったものを、それぞれ
図 5.8、図 5.9に示す。横軸はエネルギー (keV)、縦軸はカウント数を表す。
31
図 5.8: キャリブレーション後の 60 Co 崩壊からの γ 線スペクトル
図 5.9: キャリブレーション後の 137 Cs 崩壊からの γ 線スペクトル
32
第 6 章 まとめと今後の課題
本研究では、CAMAC クレートコントローラ (東陽テクニカ社 CC/NET) の性能評価
を行い、基本的な DAQ システムを開発した。性能評価としては、コマンドの転送方
式の違いによる転送速度の変化を調べた
DAQ システムの性能を評価するために、標準線源の γ 線のエネルギースペクトル
を測定した。NaI の γ 線検出数、DAQ の検出効率等は、計算値とほぼ一致した。今回
作成した DAQ システムが、より複雑な実験での測定に応用され得る事が分かった。
6.1
CC/NET の利点のまとめ
今回の研究で、ADC の 1 チャンネルからデータを読み出す測定を行なう際、1 イベ
ントのデータの取得ににかかる時間の大部分は、以下の要因が占めることが分かった。
• ADC のコンバージョンタイム
• コマンドを実行する際の所用時間
ADC のコンバージョンタイムは、ADC に依存して一定時間必ずかかる。この問
題を解決するためには、ハードウェアレベルで行う必要がある。
後者については、数個のコマンドを実行する場合の所用時間はには ADC のコン
バージョンタイムに対して十分短いので無視できる。多数のコマンドを同時に扱う
必要がある場合、従来 CAMAC コントローラの方式ではコマンド数に比例して多く
の時間を要した。一方 CC/NET の DMA モードで多数のコマンドを扱えば、コマン
ド数の増加による所用時間の増加を、従来のものより小さく抑えられる。従って、一
度に大量のコマンドを扱う必要のある DAQ に対して、CC/NET は有効であること
が分かった。
さらに、CC/NET はコンピュータを内蔵しているという点も特徴のひとつである。
Ethernet を介し、他の端末からログインして操作するなど、実験室のスペースをと
らずに測定を行うことが出来る。そういった点で、小規模な実験でも手軽に行える
ということも、利点といえるだろう。
6.2
今後の課題
今回の研究で、CC/NET を使った DAQ を作るための基盤は出来上がった。これを
用いて、さらに多くのモジュールを使った実験が出来る。例えば、γ 線の飛来してき
33
た方向を知るために、複数の検出器を用いたコインシデンス測定も考えられる。コ
インシデンス測定を行う事で、自然背景放射によるノイズを減らし、収集効率を挙
げる事が出来る。これは特に、宇宙線などのイベントレートの低い放射線を測定す
る時に効果的であると思われる。
多チャンネルのエネルギー相関をとる場合には、CAMAC ADC は多くのチャンネ
ルを同時に使えるので NIM ADC に比べて格段に有利である。
34
第 7 章 謝辞
本研究の発案から、実験の準備、データの解析、論文の執筆に至るまで、多くの方々
にお世話になりました。
指導教官の柴田利明教授には、研究の機会を作って頂き、研究の計画段階から様々
な助言を頂きました。
柴田研究室の宮地義之助手には、DAQ システムの構築やデータ解析の手法など、
研究のあらゆる面で相談に乗って頂きました。
G.Sshnell 氏には、私の拙い英語発表の練習に付き合って頂き、貴重な助言を頂き
ました。
柴田研究室の大学院生の各氏には、お忙しい中大変お世話になりました。特に、中
野健一氏には、プログラミングの手法や物理の内容について教えて頂きました。
多摩六都科学館での科学実験教室を無事に終える事が出来たのは、今津義充氏、坂
下耕一氏、武居秀行氏の協力のおかげです。
この研究を行う事が出来たのは以上の方々のおかげです。本当にありがとうござ
いました。
35
関連図書
[1] 木村逸郎、阪井英次 訳 「放射線計測ハンドブック (第 3 版)」 日刊工業新聞社
[2] Ricard B. Firestone 「Table of Isotopes CD-ROM Eighth Edition: 1999 update」
[3] 八木浩輔 「原子核物理学」 朝倉書店
[4] 中野健一、学士論文 東京工業大学 理学部 物理学科 柴田研究室 (2003)
[5] 岡浩喜、学士論文 東京工業大学 理学部 物理学科 柴田研究室 (2004)
[6] Yoshiji YASU, Eiji INOUE, Shuichi HARADA and Haruyuki KYOO「User
Guide of Pipline CAMAC Controller with PC104plus Single Board Computer
(CC/NET)」
[7] B. W. カーニハン / D. M. リッチー 著, 石田晴久 訳 「プログラミング言語 C」
共立出版
[8] John R. Taylor 著, 林茂雄 / 馬場凉 訳 「計測における 誤差解析入門」東京化学
同人
36
付 録A
DAQ に用いたプログラムの
ソース
5章で使用したプログラムを以下に載せる。
// daq_pio.c
// use cam_gen_cc and cam_exec_pio
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#define
#define
#define
#define
#define
#define
#define
#define
<sys/types.h>
<sys/stat.h>
<fcntl.h>
<sys/ioctl.h>
<unistd.h>
<stdio.h>
<stdlib.h>
<time.h>
<string.h>
"pcc.h"
FRAME_LEN 100
BUF_LEN FRAME_LEN*2
N 1
A 1
SCN 4
SCA 1
BIT 2048
TIMEOUT 100000
int length=FRAME_LEN;
int cmdbuf[BUF_LEN+2], rplybuf[BUF_LEN+2];
//------------------------initbuf--------------------// init buffer
int initbuf(int fd_init)
{
37
if(cam_gen_init(length,cmdbuf)<0)
{
printf("command buffer init error\n");
cam_close(fd_init);
return;
}
if(cam_gen_init(length,rplybuf)<0)
{
printf("reply buffer init error\n");
cam_close(fd_init);
return;
}
}
//------------------------main-----------------------int main(int argc, char** argv)
{
int ary[BIT];
int fd;
int psmin,mtime,itime;
int i;
int data,Q,X;
int event,count;
time_t timer;
char* startdate;
int
int
int
int
event_counter;
daq_status;
act_len;
databuf[BUF_LEN+2];
char filename[20];
FILE* fp;
memset(ary,0,sizeof(int[BIT]));
// open output file
printf("output file name? ");
scanf("%s",&filename);
if((fp=fopen(filename,"w"))==NULL){
38
printf("file open error\n");
exit(2);
}
// CAMAC open
if((fd=cam_open())<0)
{
printf("cam_open error\n");
return;
}
// init buffer
initbuf(fd);
// FIFO should be cleared(Non-mandatry)
if(cam_clear_fifo(fd))
{
printf("cam_clear_fifo error\n");
cam_close(fd);
return;
}
// clear BUSYOUT
cam_single_daq(fd,DAQEXE_CTRL_CLRBSY,&data,&daq_status);
// set measurement time
printf("measurement time? ");
scanf("%d",&mtime);
itime=time(&timer);
startdate=ctime(&timer);
// clear inhibit and module
cam_gen_cc(cmdbuf,25,0,4);
cam_gen_cc(cmdbuf,N,A,9,0);
cam_gen_cc(cmdbuf,SCN,SCA,9,0);
cam_exec_pio(fd,cmdbuf,rplybuf);
initbuf(fd);
printf("\nDAQ_PIO Started!!\n");
psmin=1;
count=0;
39
// make and execute command frame
while((time(&timer)-itime)<mtime)
{
if((time(&timer)-itime)>psmin*300)
{
printf("%d minutes passed...\n",5*psmin);
fflush(stdout);
psmin++;
}
cam_gen_cc(cmdbuf,N,A,0,0);
cam_gen_cc(cmdbuf,N,A,9,0);
cam_enable_trig(fd);
cam_wait_trig(fd,&event_counter,TIMEOUT);
cam_exec_pio(fd,cmdbuf,rplybuf);
// clear BUSYOUT
cam_single_daq(fd,DAQEXE_CTRL_CLRBSY,&data,&daq_status);
count++;
// extract data from rplybuf
if ( cam_extract_cc_data(rplybuf, rplybuf[1], &act_len, databuf) )
{
printf("data extraction failed\n");
cam_close(fd);
return;
}
ary[databuf[0]]++;
initbuf(fd);
}
cam_single_cc(fd,SCN,SCA,0,&data,&Q,&X);
event=data;
// write data
for(i=0;i<BIT;i++)
fprintf(fp,"%d\n",ary[i]);
40
fprintf(fp,"total event: %d\n",event);
fprintf(fp,"total count: %d\n",count);
fprintf(fp,"start date: %s",startdate);
fprintf(fp,"measurement time: %d\n",mtime);
// close CAMAC
cam_close(fd);
printf("DAQ_PIO Finished!!\n");
}
41
付 録B
多摩六都科学館での科学実験
教室の実施
「ネットワーク型クレートコントローラを用いた DAQ システムの開発」の他に、卒
業研究の一環として多摩六都科学館で科学実験教室を行った。企画、広報活動、実
験の準備を行い、当日は講師として実験の内容を説明した。以下に、科学実験教室
のための活動を報告する。
B.1
経緯
柴田研究室では、平成 13 年度から西東京市にある多摩六都科学館と共催で科学実
験教室を行っている。その目的は、以下の通りである。
• 自然科学を学ぶ者として、広く一般の人に自然科学について知ってもらう。
• 専門知識のない人に物理を教える事で、学生自身の物理に対する理解が深まる。
• 自分の研究を人に伝えるための方法を学ぶ。
• 学生が自ら企画し、スケジュール管理を行う。
今年度は、計 4 回の科学実験教室を共催した。そのうち自分は、11 月 23 日に行わ
れた「熱気球はなぜ飛べるのだろう？ ∼熱で動くおもちゃを作ろう∼」を主に担当
した。
B.2
科学実験教室の概要
教室は東京都西東京市にある多摩六都科学館にて行った。教室は 2 時間かけて行っ
た。対象年齢は小学校 3 年生から中学校 2 年生までだった。参加者は 36 人で、保護
者にも同席してもらった。
B.2.1
準備
準備と実施の手順は次のような図にまとめられる。
42
テーマの決定
これまで柴田研究室の行った教室のテーマ、多摩六都科学館で行われた他の教室の
テーマを参考に、今まであまり注目されていなかったテーマを中心に候補をあげた。
多摩六都科学館の担当者と相談し、候補の中からテーマを決定した。
スケジュールの決定
科学実験教室を行う上で必要とされる事柄を挙げていき、それぞれの項目につい
てスケジュールを決定した。
広報活動
科学実験教室の開催を知らせるため、様々な広報活動を行った。その主なものは、
以下の通りである。
• 科学館報への記事の投稿
• 新聞社や出版社への、記事掲載の依頼
43
• ホームページの管理
特に、今回は新聞の紙面への投稿の他に、新たにインターネット上のイベント情
報欄へ記事を投稿した。
実験の準備
教室本番で行う実験の準備を行った。必要な器具を準備し、本番のためのテスト
実験を行った。内容に関しては、物理の教科書や、柴田研究室の各氏からの意見を
参考にした。さらに、多摩六都科学館の担当者との打合せも行った。
発表の準備
物理を順序立てて理解してもらえるよう実験を構成し、発表のためのプレゼンテー
ション資料を作成した。
リハーサル
当日のためのリハーサルを行った。物理の内容の更正は勿論のこと、相手にうま
く内容を伝えるための発表の仕方を練習した。
パンフレットの作成
小中学生に向けた 2 時間の発表だけでは、十分に伝えられない部分が生じてくる。
保護者の方に対し、教室の捕捉、より詳しい説明を行うためにパンフレットを作成
した。
活動の反省と引き継ぎ
教室終了後に児童にアンケートを書いてもらった。アンケートにはそれぞれの実
験に対する満足度と理解度を 5 段階で評価して記入してもらった。アンケートの集
計結果を図 B.1に示す。概ね 4 以上の評価をもらったことから、参加者に十分満足し
てもらえたといえる。
B.2.2
実験の詳細
熱気球はなぜ飛べるのだろう？∼熱で動くおもちゃを作ろう∼
今回の実験の目的は以下の通りである。
• 空気の熱膨張を知ってもらう
• ボイル・シャルルの法則を知ってもらう
44
図 B.1: アンケートの集計結果
図 B.2: 科学実験教室での発表の様子
45
• 熱膨張を仕事に変換出来る事を知ってもらう
これらを達成するため、アルコールランプを使った簡単な熱膨張実験、空気の圧
縮実験、熱気球の模型の飛行実験を行った。さらに、ビー玉を用いたスターリング
エンジンの工作を行った。
B.2.3
結果
小中学生を対象としているという性質上、数式を用いた厳密な説明等は行わなかっ
た。児童は、熱力学の大枠は理解していたように思えた。特に、前半学習した事を
後半の工作で実践し体感する事で、理解が深まっていたように思えた。
B.2.4
科学実験教室から学んだこと
今回は、熱力学というテーマに沿って科学実験教室を行なった。ただ自分で勉強
するだけでなく、それを人に伝えようとすることで、より深い理解が得られた。
対象が子供ということで、時にこちらが予期せぬ行動をとることもあった。例え
ば、自分の構想に沿って話を進めていても首をかしげる児童もいたし、実験の時間
に突然消しゴムなどをお湯に入れて熱し始めた児童もいた。こういったアクシデン
トは、子供を相手にする以外の場合でも起こり得る。発表において、常に起こり得
るさまざまな可能性を出来得る限り想定しておくことが重要である、と改めて理解
した。
B.3
参考資料
広報に使用したポスター、及び当日保護者の方に配布したパンフレットを参考資
料として掲載する。
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