Открыт полный архив данных уникального эксперимента Daya Bay
За десять лет работы эксперимент Daya Bay набрал рекордную статистику взаимодействий реакторных электронных антинейтрино и обеспечил наиболее точное измерение параметра смешивания нейтрино $\sin^{2}2\theta_{13}$ [1, 2]. Полученная точность — 2,6% — остается определяющей и сохранит значение на десятилетия вперёд. Полный архив данных эксперимента Daya Bay, включающий 5,55 миллиона событий, был размещен в открытом доступе в репозитории Zenodo.
Такой результат стал возможным благодаря сочетанию нескольких факторов: оптимальной геометрии расположения детекторов, обеспечивающей чувствительность к осцилляциям; высокому потоку антинейтрино от мощных АЭС, уменьшающих статистическую неопределенность; использованию восьми идентичных низкофоновых детекторов на разных расстояниях, что существенно подавляет систематические неопределенности. Важную роль сыграл и строгий, многоступенчатый контроль анализа, проводимый независимыми группами на всех его этапах. После остановки набора данных в 2020 году ключевым стало обеспечение корректной подготовки данных эксперимента к открытому доступу.
Пакет данных включает:
— список отобранных событий-кандидатов обратного бета-распада (взаимодействий антинейтрино) с последующим захватом нейтрона на гадолинии в восьми детекторах эксперимента (время события, энергия, положение в детекторе, время захвата), использованных в анализе [1] (точность измерения $\sin^{2}2\theta_{13}$ — $2.8\%$);
— ежедневные параметры эффективности и времени работы детекторов;
— еженедельные потоки антинейтрино от каждого реактора;
— спектры фоновых событий;
— полный архив входных данных для проведения осцилляционного анализа параметров $\sin^{2}2\theta_{13}$ и $\Delta m^{2}_{32}$, включая спектры антинейтрино и поправки к ним, эффекты детектора, систематические неопределенности и т.д.
Особое внимание уделено воспроизводимости результатов. Разработан и открыт программный пакет dayabay-model [3], воспроизводящий процедуру предсказания спектров антинейтрино и позволяющий выполнить осцилляционный анализ на открытых данных. ПО поддерживает все четыре формата предоставленных данных.
Подготовка данных и программного обеспечения выполнялась сотрудниками ОИЯИ в течение трех лет. В проекте участвовали члены коллаборации Daya Bay из Лаборатории ядерных проблем — начальник Сектора № 1 реакторных нейтрино НЭОФЭЧ Максим Гончар и младший научный сотрудник Виталий Завадский. Значимый вклад в разработку фреймворка для анализа внес Никита Цегельник, младший научный сотрудник из Лаборатории теоретической физики, а в его валидацию и профилирование — студент Университета «Дубна» Георгий Пономарёв.
«Эти уникальные данные, накопленные за десятилетие непрерывной работы одного из самых точных нейтринных экспериментов в истории физики, будут служить многим поколениям ученых, — говорит руководитель проекта Daya Bay в ОИЯИ, к.ф.-м.н. Максим Гончар, — и особенно приятно отметить, что именно наша команда обеспечила их сохранность, качество и доступность для будущих исследований».
Для справки.
Экспериментальная установка эксперимента Daya Bay, расположенная в 54 километрах к северо-востоку от Гонконга, в провинции Гуандун, в Китае, была создана в рамках международной коллаборации. Целью исследования стало изучение свойства нейтрино, связанного с их превращением, или осцилляциями, в нейтрино других типов: электронные, мюонные и тауонные. Восемь детекторов Daya Bay регистрировали вспышки света в рабочем веществе — жидком сцинтилляторе. Световые сигналы возникали в результате взаимодействий электронных антинейтрино с ядрами водорода — протонами. Регистрируемые антинейтрино рождались в реакторах расположенных поблизости АЭС Даявань и Линьао. Проводившийся в одной из подземных лабораторий Китая эксперимент позволил за первые 55 дней работы собрать достаточно данных, чтобы в начале марта 2012 г. объявить о важном открытии: впервые был достоверно измерен фундаментальный параметр Стандартной модели — угол смешивания нейтрино $\sin^{2}2\theta_{13}$. В декабре 2020 года коллаборация объявила об окончании набора данных.
