在未来SHINE装置上利用DarkSHINE实验搜索可见暗光子衰变
Search for Visible Dark Photon Decays at the Future SHINE Facility with the DarkSHINE Experiment
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中文总结 AI 辅助
本研究评估DarkSHINE实验利用8 GeV电子束轰击钨靶，搜索质量30-70 MeV、混合参数约5e-5至2e-4的可见暗光子衰变，通过专用跟踪器和图神经网络抑制本底，三年运行预期0.3个本底事件，确立可见衰变搜索策略。
中文摘要 AI 辅助
我们研究了拟议中的DarkSHINE实验对位移暗光子衰变$A'\to e^+e^-$的灵敏度，该实验使用8 GeV电子束轰击钨靶。研究聚焦于质量范围$2m_e<m_{A'}<2m_\mu$，并假设电子-正电子对的衰变分支比为1。信号产生在树级用CalcHEP计算，生成的事件通过详细的Geant4探测器模拟进行传播。专用的近距离跟踪器、基于图神经网络的TrackNet算法以及位移顶点选择抑制了来自对产生和光子转换的瞬发本底。对残余本底顶点分布的外推预计在三年运行期间（对应$9\times10^{14}$个靶上电子）产生0.3个本底事件。在此曝光量下，90%置信水平的中位预期排除区域覆盖暗光子质量约30--70 MeV，动力学混合参数约$5\times10^{-5}$--$2\times10^{-4}$，并具有质量依赖的耦合边界。本研究确立了DarkSHINE的可见衰变搜索策略，补充了不可见暗光子衰变的搜索。
英文摘要
We study the sensitivity of the proposed DarkSHINE experiment to displaced dark photon decays, $A'\to e^+e^-$, using an 8~GeV electron beam incident on a tungsten target. We consider $2m_e<m_{A'}<2m_μ$ and assume a unit branching fraction to electron--positron pairs. Signal events generated at tree level with \textsc{CalcHEP} are propagated through a detailed \textsc{Geant4} detector simulation. A close tracker, graph-neural-network-based track reconstruction, and displaced vertex selections suppress prompt pair-production and photon-conversion backgrounds, while calorimeter and invariant-mass requirements render hadronic backgrounds negligible. Extrapolation of the residual prompt-background distribution yields 0.3 expected events for $9\times10^{14}$ electrons on target. The median expected 90\% confidence-level exclusion covers masses of approximately 30--70~MeV and kinetic mixing parameters from approximately $5\times10^{-5}$ to $2\times10^{-4}$. This visible decay search complements DarkSHINE searches for invisible dark photon decays.
发表机构
- Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
- Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
- University of Washington（华盛顿大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
