Bad columns の定義↕

grade02346 イベントが異常に少ないcolumns

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

ΔE(eV)

( メインピーク )

ΔE(eV)

( サブピーク )

Mn Kα(5.89keV) 127(±1) 202(±11)

Mn Kβ(6.49keV) 132(±2) 222(±14)

中嶋　大、松本　浩典、鶴　剛、小山　勝二 ( 京都大学理学研究科 ) 、他 XIS チーム　Email:nakajima@cr.scphys.kyoto-u.ac.jp

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。

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。

←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 )

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 E/ΔE(FWHM) ～50@5.9keV

Readout noise ～ 3electrons (RMS)

•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。

•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。

表 1:XIS(1 号機 ) の主な性能

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。

軟 X 線 硬 X 線

Bad pixel

Bad pixel

X-ray events

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

方向Max:2.26(1.76 ～ 2.75)

Min:1.31(0.83 ～ 1.80)

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 1:XIS センサー部分。

図 2:55Fe(1000frames 分 ) のスペクトル。

MnKα MnKβ

escapeSiKαMnLα

log10(1410)

log10(1406)

log10(1408)

3264

256

128

128

512

1024

pixel

読み出し口

log10(1410)

log10(1406)

log10(1408)

32 64

256

128

pixel128

512

1024

読み出し口

1409

1406

1408

1407

ch(ADU)

ch(ADU) ch(ADU)

1024320 640pixel

1409

1406

1408

1407

ch(ADU)

25632 128pixel1350 1400 1450

ch(ADU)

counts

10

100

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

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。

表 3: 各方向の CTI値

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) 。

赤： Grade 法によるスペクトル緑： Fitting 法によるスペクトル

10

100

1000

10000

counts

100

10 1600 1800 ch(ADU)

残差 (counts)

読み出し口

1 セグメント

32 pixels

cell

32 pixels

Serial読み出し方向

Parallel読み出し方向

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 6:bad column の 1 frame のイメージの断面図。

•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。

イメージで見ると・・

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。

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。

表 2:XIS2 号機のエネルギー分解能

←読み出し方向

Serial 方向Serial 方向

Parallel 方向Parallel 方向