Kurzfassung
JUNO ist ein flüssigszintillator-basiertes Neutrinoexperiment in Jiangmen, China. Mit seiner geplanten Fertigstellung im Sommer 2025 wird es mit 20 kT das größte seiner Art sein. JUNOs Ziel ist die Bestimmung der Neutrinomassenordnung mit einer Unsicherheit von 3 σ innerhalb von 6 Jahren. Dafür hat es eine Energieauflösung von 3 % bei 1 MeV, eine optische Abdeckung von > 75 % und wenige Hintergrundsignale.
In dieser Arbeit wird die Rekonstruktion atmosphärischer Neutrinoereignisse in JUNO gezeigt. Diese können dank ihrer unterschiedlichen Oszillationswahrscheinlichkeiten für normale und inverse NMO als zweiter unabhängiger Analyseweg in JUNO genutzt werden. Dafür müssen Neutrinoenergie, Richtung und der initiale Neutrinotyp identifiziert werden. Hierfür werden GCNs auf simulierten Detektordaten verwendet. Es ergibt sich eine Energieauflösung von dqEdep = (0.01 ± 1.91) % auf die sichtbare Energie qEdep im NMO-Bereich. Für die Neutrinoerkennung werden NC/CC(Elektron neutrino/ Elektron Anti-Neutrino/ Myon Neutrino/ Myon Anti-Neutrino)
Ereignisse unterschieden. Dabei werden NC-Ereignisse mit einer Effizienz von 68 % erkannt. Bei Elektron Neutrino / Elektron Anti-Neutrino werden 75 %/74 % korrekt dem Elektron-Flavour zugeordnet, allerdings werden davon 24 %/32 % als das jeweilige Antiteilchen fehlklassifiziert. Im Myon Flavour Fall werden für Myon Neutrino/ Myon Anti-Neutrino Effizienzen von 76 %/74 % erreicht, mit einer Mischung in das jeweilige Antiteilchen von 24 %/32 %. Damit können NC von CC Elektron- und Muon-Flavour Ereignissen gut unterschieden werden, aber die Diskrimination von Neutrino/Anti-Neutrino ist auf den genutzten Detektordaten ungenau.
Darauf folgend wird die Energie- und Ladungskalibration des OSIRIS-Subsystems gezeigt. OSIRIS wird zur Überwachung der benötigten Szintillatorreinheit während des Füllens von JUNO genutzt. Mit den Daten der ersten beiden Kalibrationskampagnen werden die Ladungsspektren analysiert und verglichen. Die Ladungsverschmierung der genutzten MCP-PMTs wird mit verschiedenen Methoden untersucht. Auerdem werden die Spektren der Multi-γ-Quelle für die Energiekalibration analysiert. Es ergibt sich eine effektive Lichtausbeute von (232.4 ± 7.9) p.e./MeV.
The Jiangmen Neutrino Underground Observatory (JUNO) is a liquid scintillator detector located in Jiangmen, China. With its planned completion in summer 2025, JUNO will be the largest of its kind with a 20 kT liquid scintillator (LS) volume. JUNO’s main physics program is to unveil the neutrino mass ordering (NMO) up to 3 σ within six years of data taking by observing reactor electron anti-neutrino disappearance from associated power plants. To resolve the NMO JUNO features an energy resolution of 3 % at 1 MeV with a double calorimetry system, an optical coverage of > 75 % and a low background level. Firstly, this thesis covers the reconstruction of atmospheric neutrinos events in NMO, which will provide a second independent analysis channel within JUNO. The atmospheric neutrino oscillation probabilities feature distinct patterns in the GeV range, which differ for normal and inverse NMO. With JUNO’s high energy resolution and size, these patterns will be distinguishable. To do so, the atmospheric neutrino events need to be reconstructed regarding energy, incoming direction and initial particle type. In this work Graph Convolutional Networks (GCNs) are used on simulated detector response data. For the energy reconstruction, the quenched deposited energy (qEdep) was reconstructed with dqEdep = (0.01 ± 1.91) % in the NMO region. For particle identification the discrimination of neutral current (NC)/charged current (CC)(electron neutrino/electron anti-neutrino/muon neutrino/muon anti-neutrino) events is approached. This results in an efficiency on NC events of 68 %. For electron neutrino/electron anti-neutrino 75 %/74 % are classified as the electron flavor with an impurity of 24 %/32 % in the respective anti-particle. The muon flavor is correctly classified for muon neutrino/muon anti-neutrino in 76 %/74 % with a mixing of 15 %/41 % between neutrino and anti-neutrino. This shows a good identification of NC, against CC electron and muon flavor events, but low discrimination power between ν/ν̄ on the used data. Secondly, the charge and energy calibration of the Online Scintillator Internal Radioactivity Investigation System (OSIRIS) are shown. It is a pre-detector of JUNO, monitoring the scintillator’s radio purity during filling. On the data of the first two calibration campaigns, the charge spectra are analyzed, and the calibration constants defined and monitored over time. The used multi-channel plate (MCP)-photomultiplier tubes (PMTs) non-linear multiplication is investigated using different methods. For the energy calibration the multi-γ source spectra are fitted, to extract the effective light yield of (232.4 ± 7.9) p.e./MeV.