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Domenico Giordano Università & INFN di Bari Collaborazione CMS Attività di analisi dati e simulazione Monte Carlo.

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Presentazione sul tema: "Domenico Giordano Università & INFN di Bari Collaborazione CMS Attività di analisi dati e simulazione Monte Carlo."— Transcript della presentazione:

1 Domenico Giordano Università & INFN di Bari Collaborazione CMS Attività di analisi dati e simulazione Monte Carlo

2 2 Lesperimento CMS Oggetti ricostruiti –, e/ /, E T miss, b, t, jets Requisiti sperimentali –Ermeticità e ampia copertura in –Alta granularità –Preciso sistema di rivelazione di muoni (trigger & p T meas. - e.g. H ZZ 4 ) –Ottimo calorimetro elettromagnetico (eccellente identificazione e/ buona risoluzione dEnerg. - e.g. H ) –Buona ermeticità del calorimetro adronico, per la misura di jet ed E T miss (e.g. H ) –Sistema di tracciamento efficiente con elevata risoluzione nella misura di p T e dei vertici di interazione (e.g. H ZZ 4l, H bb) –Alta selettività del sistema di trigger Il rivelatore CMS è un general pourpose detector ottimizzato per la ricerca del bosone di Higgs e di nuova fisica

3 3 La fisica del LHC La sezione durto dei processi fisici che avvengono nelle interazioni pp (E cm =14TeV) varia di molti ordini di grandezza. –Inelastic (pp) = 55 mb; –heavy-flavor factory: (bb)= 500 b; (tt)= 1 nb; –vector-bosons factory; – (H) = O(10 pb) (m H =200 GeV) I processi di nuova fisica hanno bassa sezione durto (Higgs production) Potere di reiezione O(10 13 ) (H-> 120 GeV) tracks with pt > 2 GeV tracks with pt > 25 GeV

4 4 Strumenti di analisi dati Per realizzare efficacemente il programma di fisica di CMS è necessario un processo di R&D non solo dei rivelatori (es.: preced. talk) ma anche degli strumenti di analisi. Lo sviluppo degli strumenti di analisi può essere suddiviso: –Studio delle prestazioni dei rivelatori, attraverso misure in laboratorio e nei test con fasci di particelle (test beam) –Realizzazione del modello di analisi -Flusso di dati dallacquisizione alla produzione dei risultati di fisica - ricostruzione (e simulazione) degli eventi fisici procedure di calibrazione, allineamento, monitoraggio delle prestazioni dei rivelatori controllo della qualità dei dati riduzione dei dati ad un sottoinsieme di oggetti di interesse fisico (elettroni, muoni, b-tagging, tau-tagging) valutazione delle potenzialità di scoperta di nuova fisica/ misura di grandezze fisiche –Validazione del software in condizioni sperimentali simili a quelle finali di CMS catena completa acquisizione/conversione formato/riduzione/analisi dati

5 Studio delle prestazioni dei rivelatori Effetto di eventi altamente ionizzanti nei rivelatori al silicio Studio delle prestazioni degli RPC

6 6 mip Chip1Chip2Chip3Chip4 Strip Number ADC counts - Ped Eventi Altamente Ionizzanti nei Rivelatori al Silicio Elevato deposito di energia nei sensori al silicio comporta: 1.Ampio segnale sulle strisce che raccolgono la carica prodotta 2.Abbassamento del livello della baseline del chip di lettura molto al di sotto del valore nominale (1) (2) HIPs (Highly Ionising Particles) sono il prodotto di interazioni adroniche nel silicio ( da minimum bias) HIPs (Highly Ionising Particles) sono il prodotto di interazioni adroniche nel silicio ( da minimum bias) baseline Temporanea inefficienza del chip nei ns successivi allevento Conseguenza di un evento di HIP Sono stati effettuati due test con fasci di particelle per comprendere leffetto di HIP nelle condizioni di intensità ed energia delle particelle simili a quelle future di CMS PM1 z PM2PM3 Box 1: 3 TIB + 3 TEC Box 2: 6 TOB

7 7 Studio degli eventi di HIP Misure: 1.Probabilità degli eventi di HIP 2.Tempo di recupero del chip 3.Inefficienza del chip dopo un evento di HIP 4.Effetti sullefficienza di ricostruzione di traccia nel tracciatore (simulazione) Evento di HIP t = 25 ns t = 50 ns t = 75 ns t = 100 ns t = 125 ns t = 150 ns t = 175 ns t = 200 ns inefficienza (1- ) di rivelazione di una particella al minimo di ionizzazione (mip) nella regione interessata dallevento di HIP Ricostruzione di tracce di mip attraverso lapparato sperimentale estrapolazione della posizione attesa sul modulo in esame ricerca del cluster nellintorno della posizione attesa Ricostruzione di tracce di mip attraverso lapparato sperimentale estrapolazione della posizione attesa sul modulo in esame ricerca del cluster nellintorno della posizione attesa efficienza (3) Mod.1 Mod.2 Mod.3 Mod.4 Mod.5 Mod.6 Canali di lettura Segnale

8 8 Le frecce puntano agli estemi del primo modulo Algoritmo di ricostruzione di traccia Regione fiduciale per la 1 ° tracccia Regione fiduciale per la 2° traccia La configurazione sperimentale realizzata ad hoc per eseguire questo studio ha reso necessario lo sviluppo di un adeguato algoritmo di tracciamento al fine di avere alta efficienza algoritmica di ricostruzione Inefficienza media ( 750 ) di rivelazione di una mip nei 750 ns successivi ad una HIP 750

9 9 Lefficienza di ricostruzione e la risoluzione degli RPC possono essere valutate eseguendo un test di tracciamento con raggi cosmici. Lalgoritmo di ricostruzione di traccia Ricerca dei cluster Ricostruzione delle tracce Filtro di eventi (esclude eventi con sciami e.m.) Studio delle prestazioni degli RPC Misure di risoluzione spaziale: differenze tra il punto di impatto calcolato con il fit e la coordinata del relativo cluster di strisce ricostruito nel rivelatore mis ~ 8.6 mm ( teor ~ 7.9 mm)

10 Il modello danalisi Catena di analisi dati MC (e dei dati reali dal 2007) Studi di trigger Tool di Visualizzazione Studio di canali di fisica Effetto del disallineamento del sistema di tracciamento

11 11 ORCA: simulazione dei segnali del rivelatore (Digis) simulazione della risposta del trigger ricostruzione dellinformazione fisica per lanalisi finale Visualizzazione degli eventi Digitizzazione Ricostruzione Simulazione Generazione Simulazione della propagazione della particelle nel rivelatore (GEANT) interazione radiazione-materia (materiale attivo e passivo) decadimento delle particelle instabili effetto del campo magnetico solenoidale Generazione Monte Carlo (PYTHIA) delle interazioni protone-protone (E cm = 14 TeV) con produzione degli stati finali richiesti dallo studio Z Z H p p e-e- e+e+ Simulazione/Ricostruzione/Analisi Analisi Calibrazione Selezione degli eventi, utilizzando oggetti di alto livello (4-vettori, vertici) per la misura di grandezze fisiche (es.: massa invariante) Studio delle prestazioni del sistema (calibrazione, monitoring)

12 12 Studio dellefficienza del trigger di L1 degli RPC. Confronto di due algoritmi di selezione dei candidati muoni a L1, al fine di ridurre la probabilità di coincidenze accidentali dovute al rumore del rivelatore Simulazione del rivelatore: Studi sul trigger Una simulazione affidabile dellesperimento è possibile solo attraverso la modellizzazione accurata del comportamento di ogni sottorivelatore. Per questo è determinante lo studio delle prestazioni dei rivelatori e limplementazione software delle caratteristiche misurate sperimentalmente (rumore, rapporto S/N, efficienza, divisione di carica, probabiltà di eventi di HIP, …). Es. di applicazione

13 13 Tool di visualizzazione (event display) Il tool di visualizzazione è utile per: accedere alla geometria del rivelatore e alla mappa del campo magnetico; monitorare ciascun sottorivelatore, sino al singolo canale di lettura (temperature, tensioni, canali morti); accedere e modificare interattivamente i parametri di funzionamento (calibr., tensioni, punti di lavoro) visualizzare gli eventi ricostruiti La collaborazione CMS sta realizzando uno strumento di visualizzazione chiamato IGUANACMS (basato su IGUANA), che fornisce una rappresentazione 2D e 3D del rivelatore e degli eventi fisici attraverso una GUI. Il gruppo CMS di Bari è attivamente coinvolto nella realizzazione del pacchetto di visualizzazione e monitoring del tracciatore.

14 14 Visualizzazione degli eventi Esso permette di visualizzare tutti gli oggetti ricostruiti e/o simulati: hit, digi, tracce, vertici, etc Il tool di visualizzazione è inserito nel framework generale di CMS per cui si interfaccia facilmente con il tool di simulazione (OSCAR) e di ricostruzione (ORCA) Gli hit delle particelle misurati su ciascun piano di rivelazione sono visualizzati insieme ai rivelatori stessi e alle tracce ricostruite

15 15 Studio Monte Carlo di canali di fisica: H ->ZZ->2e2 La ricerca attraverso questo canale di decadimento è favorita nellampia regione di massa compresa tra 130 e 600 GeV per la chiara evidenza sperimentale dello stato finale 2e2 coinvolge in modo combinato tutti i rivelatori di CMS (Tracker, ECAL, Sistema di muoni, in parte HCAL) Obiettivo: Valutare la probabilità di scoperta del bosone di Higgs attraverso il decadimento H ZZ (*) e + e - µ + µ - (golden channel) 114.4

16 16 Campioni di Segnale e fondo Lo spettro di massa da 115 a 600 GeV è scansionato utilizzando 18 dataset (~ 10K eventi ciascuno) per le seguenti masse dellHiggs 10: da 115 GeV a 200 GeV 8: da 250 GeV a 600 GeV Eventi di fondo Fondo Irriducibile: Processi con produzione di almeno 2 elettroni e 2 muoni nello stato finale Fondo Riducibile: pp ZZ (*) e + e - µ + µ - ZZ tt Eventi di segnale H 160

17 17 Procedura danalisi Simulazione completa: generazione degli eventi, propagazione nel rivelatore (GEANT), risposta del rivelatore (ORCA). Ricostruzione degli eventi (come se fossero dati veri!!): Selezione di Trigger, Ricostruzione offline, Fit del vertice, Isolamento Generazione dei campioni di segnale e fondo (PYTHIA, CompHEP) Selezione di trigger: L1 – HLT Ricostruzione dei 4 leptoni Correzione sulla misura denergia degli elet. Identificazione degli elettroni Ricostruzione e Selezione del Vertice Isolamento dei leptoni (basato sulle tracce) Individuazione delle variabili cinematiche per discriminare segnale/fondo Procedura di Ottimizzazione dei tagli di selezione da applicare alle variabili cinematiche al fine di massimizzare la reiezione dei fondi Valutazione della significatività di scoperta HLT eff. M H = 150 GeV Isolamento

18 18 fondo Tagli Cinematici Segnale I principali parametri cinematici di selezione sono: Impulso trasverso dei 4 leptoni: p T i Massa invariante delle coppie ee, Massa invariante dello stato 2e2 ZZ tt Zbb

19 19 Effetto della selezione Distribuzioni di massa invariante dello stato e + e - µ + µ - –Per eventi di segnale e fondo –prima (1) e dopo (2) lapplicazione dei tagli ottimizzati M H = 130 GeV M H = 200 GeV M H = 450 GeV Minimo periodo di presa dati (Luminosità integrata) necessario per avere significatività di scoperta S L > 5 12 mesi S L > 5 (Prob. Scoperta = 50%) GeV 6 mesi 18 mesi 3 mesi

20 20 Effetto sulla ricostruzione Non allineato Studi di Disallineamento Dopo la costruzione sarà quindi necessario eseguire una procedura di allineamento, prima con laser e cosmici e in seguito utilizzando i dati stessi (Z->2, W-> ) monitorare e ripristinare lallineamento raggiunto Effetto del disallineamento nella misura di impulso Allineato Nel 1° periodo di presa dati la posizione dei rivelatori di tracciamento (tracciatore al silicio + sistema di muoni) non sarà nota con esattezza [incertezze O(100 m) sulla posizione dei moduli del tracker (first data tacking)] Influenza le prestazioni della ricostruzione di traccia (efficienza, risoluzione) Lattuale simulazione di CMS permette di stimare leffetto del disallineamento sulla ricostruzione di traccia e quindi sulle misure di fisica in programma (potenzialità di scoperta, misura di massa, b-tagging, violazione CP…) (Attività del gruppo CMS di Bari) Lattuale simulazione di CMS permette di stimare leffetto del disallineamento sulla ricostruzione di traccia e quindi sulle misure di fisica in programma (potenzialità di scoperta, misura di massa, b-tagging, violazione CP…) (Attività del gruppo CMS di Bari)

21 21 Attività future (domani!!!) Magnet Test & Cosmic Challenge Test combinato di tutti i sottorivelatori di CMS (tracker, calorimetri, sistema di muoni) assemblati in situ (pozzo 5) i rivelatori sono collocati in corrispondenza di una porzione di CMS in campo magnetico di 4 T prodotto dal solenoide superconduttore di CMS rivelazione di raggi cosmici Finalità verificare la funzionalità del magnete effettuare una mappatura del c.m. valutare le tolleranze di posizione, eventuali disallineamenti dei rivelatori in c.m. effettuare il test di sistema di un apparato che ha la complessità di un piccolo esperimento verificare il software di CMS (acquisizione, monitoring, calibrazione, ricostruzione)

22 BackUp

23 23 The Large Hadron Collider p-p collider Beam Energy 7 TeV Bunch Crossing Rate 40 MHz Luminosity L (R = L * ) Low 2x10 33 cm -2 s -1 = 2x10 6 mb -1 Hz High cm -2 s -1 = 10 7 mb -1 Hz Interaction Rate ~1 GHz Interactions/Crossing ~23 High Lumi.) basically minimum bias events p-p collider Beam Energy 7 TeV Bunch Crossing Rate 40 MHz Luminosity L (R = L * ) Low 2x10 33 cm -2 s -1 = 2x10 6 mb -1 Hz High cm -2 s -1 = 10 7 mb -1 Hz Interaction Rate ~1 GHz Interactions/Crossing ~23 High Lumi.) basically minimum bias events tracks with pt > 2 GeV tracks with pt > 25 GeV Physics goals: SM Higgs boson discovery Supersimmetry discovery B-physics, Top quark physics, Standard physics (QCD, EW) Heavy Ion physics

24 24 La fisica del LHC Extreme demands on detectors: high granularity high radiation environment high data-taking rate Cross-sections of physics processes vary over many orders of magnitude –Inelastic (pp) = 55 mb; –heavy-flavor factory: (bb)= 500 b; (tt)= 1 nb; –vector-bosons factory; – (H) = O(10 pb) (m H =200 GeV) Low cross sections for discovery physics (Higgs production) Rejection power O(10 13 ) (H-> 120 GeV) Huge event rate Highly Selective Trigger System

25 25 CMS Trigger Strategy Event size ~1 Mbyte (zero-suppr.) Readout network 1 Terabit/s Level-1 Output 100 kHz Mass storage 100 Hz Rejection Power O(10 5 ) [40 MHz -> 100 Hz] Event size ~1 Mbyte (zero-suppr.) Readout network 1 Terabit/s Level-1 Output 100 kHz Mass storage 100 Hz Rejection Power O(10 5 ) [40 MHz -> 100 Hz] CMS DAQ requirements Level-1: Custom synchronous processors - Pipelined structure - Particle identification (e/, muons, jets, MET ) - Local pattern recognition and energy/momentum evaluation - Work on coarse granularity information from calorimeters and muon detectors - Actual Processing time ~1 s High Level Trigger (HLT): Asynchronous CPU farms - Access to full event data - Finer granularity, precise measurement - Reconstruction and selection of e,, jets, MET, b, tagging - Matching between detectors 100 KHz (100 GB/sec) 100 Hz (100 MB/sec) Lvl-1 hardware trigger HLT hardware trigger data GHz ( PB/sec) data recording Analisi Offline Sistema Online

26 26 HLT requirements Main requirements: Satisfy CMS physics program with high efficiency Selection must be inclusive (to discover unexpected physics) Must not require precise knowledge of calibration/run conditions Efficiency must be measurable from data alone All algorithms/processors must be monitored closely Advantages Benefit maximally from evolution of computing technology Flexibility: no built-in design or architectural limitations maximum freedom in what data to access and in sophistication of algorithms Code is as close as possible to offline reconstruction code Evolution of algorithms, including response to unforeseen backgrounds or unexpected physics Minimize in-house elements cost maintainability

27 27 Misura denergia degli elettroni E = 5-10 GeV E = GeV E = GeV La misura denergia degli elettroni ricostruiti utilizza linformazione combinata del tracker e del calorimetro e.m. al fine di migliorare la risoluzione energetica, limitata da: risoluzione intrinseca dei rivelatori e degli algoritmi effetto dellemissione di fotoni di bremsstrahlung Le due misure sono complementari: E sc /E true P tk /E true E best /E true Con la misura combinata: Le variazioni della scala di energia sono ridotte a meno di 1% Le code dovute alla bremsstrahlung si riducono rispetto alla ricostruzione calorimetrica o con il tracciatore ECALTKCombinata

28 28 La collaborazione CMS è attualmente impegnata 1.nella definizione del modello di analisi (sulla base anche dellesperienza acquisita negli altri esperimenti) 2.Sviluppo degli strumenti necessari per la realizzazione di un ambiente di calcolo distribuito su larga scala, in modo da gestire Diversi milioni di dati simulati PetaBytes/anno di dati reali (alla partenza dellesperimento!!!) decine di migliaia di CPU, permettere a molti ricercatori sparsi su varie aree geografiche di eseguire la loro analisi Larchitettura distribuita fornita dalla Grid è stata adottata per soddisfare alcuni di questi requisiti LCG Il modello di calcolo di CMS


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