Study of coincidences due to 40 K photons between adjacent OMs Paolo Fermani & ROMA group Catania 21-03-2014 Università di Roma «La Sapienza» – INFN Roma.

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1 Study of coincidences due to 40 K photons between adjacent OMs Paolo Fermani & ROMA group Catania 21-03-2014 Università di Roma «La Sapienza» – INFN Roma

2 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani2 OBIETTIVI Verifica comportamento PMT: timing coppie vicine di PMT: t i -t j ; ampiezza picco a 1p.e. vs tempo. Scopo dell’analisi Verifica rate di eventi da 40 K vs time; Usati solo gli eventi di Random Trigger (RT) Fattore geometrico Area OM, Trasparenza vetro sfera Quantum efficiency conversione  ->e Guadagno PMT

3 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani3 Outline Controllo andamento temporale della frequenza delle coincidenze del 40 K; Controllo stabilità nel tempo della differenza t i -t j (  t ij ). Valutare costanza comportamento PMT Conclusioni

4 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani4 PERIODO DI PRESA DATI Presa una settimana di dati per mese: Periodo sufficientemente grande per ottenere informazioni statisticamente significative; abbastanza piccolo per evitare di mediare eventuali variazioni. Jun13: HV tuning -> 2 regimi diversi: 1. May13, Jun13; 2. Da Jul13 a Mar14; Per ogni regime calcolate le relative soglie off-line. 2 REGIMI DIVERSI Periodi di dati analizzati

5 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani5 Analizzati run corrispondenti alla prima settimana di ogni mese da Maggio 2013 a Marzo 2014 con: Info sui dati (dal DataBase) FileSize > 1000; Duration > 0;

6 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani6 Info sui periodi (dal DataBase) Il codice è stato scritto avendo per base i seguenti programmi: Read_ptFile per la letture dei file di dati raw; HitDeco2 per il calcolo dei coefficienti di conversione pC->p.e.; Charge_Threshold e Find_Threshold per il calcolo della soglia media.

7 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani7 Calcolo della soglia off-line Decompressione del segnale: usate le tabelle di Jun13 (http://wiki.infn.it/cn/csn2/km3/data/pt_files_calibration?s[]=jun13) Calcolati i coefficienti PCTOPE per conversione da pC a p.e. per ogni PMT; Studiate le distribuzioni della carica totale dei singoli PMT in p.e.: valor medio della distribuzione dei segnali compatibili con 1 p.e. per ciascun PMT; Ricavate le distribuzioni di ampiezza dei segnali da 1 p.e. x i max [1p.e]; Dalla conoscenza dei x i max [1p.e.] -> ricavata la soglia x i max [1p.e.]/3 utilizzata per ogni PMT per definire il tempo dell’hit come tempo di attraversamento della soglia off-line in tutti i run del periodo. 1p.e.

8 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani8 Coefficienti PCTOPE PCTOPE: coefficienti per la conversione da pC a p.e. ( HitDeco2 + NEMO_Charge_Threshold ) Per i due periodi di May13 e Sep13; Coefficienti col valore -1 relativi a PMT non funzionanti I coefficienti sono diversi per ogni PMT

9 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani9 Distribuzioni ampiezze massime del picco a 1 p.e. May13 Sep13 Calcolato il fit gaussiano delle distribuzioni in ampiezza per ogni PMT. Preso il valore della gaussiana corrispondente al picco ad 1 p.e. per ogni PMT (x i max [1p.e.]). Calcolato il valore per i due periodi: May13 e Sep13. Una soglia per ogni PMT PMT 0

10 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani10 Soglia off-line in ampiezza Calcoliamo la soglia off-line per i 2 periodi di dati analizzati come 1/3 dei valori medi delle ampiezze corrispondenti al picco ad 1 p.e.

11 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani11 Distribuzioni soglia off-line in ampiezza May13 Sep13

12 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani12 Calcolo dei tempi degli hit I tempi dei singoli hit sono stati corretti per i T off ; E’ stata effettuata un’interpolazione lineare considerando i primi 6 campionamenti (2 sotto la soglia on-line e 4 sopra la soglia on-line) di ogni singolo hit; I campionamenti sono ogni 5ns E’ stato considerato come tempo dell’hit il tempo di superamento della soglia off-line da noi calcolata; Così da incrementare il numero di hit in cui è possibile ottenere il tempo con un’interpolazione precisa.

13 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani13 Calcolo dei tempi degli hit Hit con interpolazione precisa: 90.05% Hit con interpolazione approssimata: 1.49% Hit scartati: 8,47% Hit con interpolazione precisa: 97.22% Hit con interpolazione approssimata: 0.0017% Hit scartati: 2.78% Jul13-Mar14 May13/Jun13 Soglia off-line Soglia on-line -10 -5+5 +10+15 0 Time [ns]

14 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani14 May13 Sep13 Distribuzione delle coincidenze del 40 K (RT events) K = 1880,59 ± 50,42 x 0 = -0,00178 ± 0,00016  = 0,0056 ± 0,0002 K = 1718,82 ± 48,15 x 0 = -0,0015± 0,0002  = 0,0055 ± 0,0002

15 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani15 Area gaussiana = numero di coincidenze 40 K; Tempo acquisizione = numero eventi RT x 1ms; Stima della frequenza delle coincidenze da 40 K Metti tabella risultati dei fit polinomio0+gauss; Errore sull’area della gaussiana calcolato col metodo della propagazione degli errori. Area della gaussiana dai parametri del fit:

16 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani16 May Jul Jun Sep Aug OctNovDec Jan MarFeb 0 3 2 1 COPPIA # Evoluzione temporale (May13-Mar14) Rate 40 K

17 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani17 May Jul Jun Sep Aug OctNovDec Jan MarFeb 4 7 6 5 COPPIA # Evoluzione temporale (May13-Mar14) Rate 40 K

18 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani18 May Jul Jun Sep Aug OctNovDec Jan MarFeb 8 11 10 9 COPPIA # Evoluzione temporale (May13-Mar14) Rate 40 K

19 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani19 May Jul Jun Sep Aug OctNovDec Jan MarFeb 12 15 14 13 COPPIA # Evoluzione temporale (May13-Mar14) Rate 40 K

20 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani20 Test delle ipotesi di rate costanti o variabili Nei fit escluso sempre il periodo May13  2 = 0,46  2 = 0,47  2 = 1,82  2 = 1,71  2 = 4,00  2 = 1,04  2 = 1,03  2 = 1,01  2 = 0,61  2 = 0,79  2 = 1,50  2 = 0,64  2 = 1,17  2 = 1,29  2 = 0,99  2 = 0,94  2 = 1,74  2 = 1,23  2 = 0,26  2 = 0,09  2 = 0,46  2 = 0,36  2 = 0,68  2 = 0,71  2 = 0,55  2 = 0,54  2 = 1,50  2 = 1,63  2 = 1,75  2 = 1,48 0213 4567 108 911 12 1415

21 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani21 Differenza 2 Evoluzione temporale Rate 40 K per i PMT 4 e 5 May Jul Jun Sep Aug OctNovDec Jan MarFeb  2 = 4,00  2 = 1,04

22 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani22 Distribuzioni di carica PMT 4 (RT events) MayJun Sep Jul Oct Aug Nov Feb Mar Jan Dec

23 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani23 Distribuzioni di carica PMT 5 (RT events) MayJun Sep Jul Oct Aug Nov Feb Mar Jan Dec

24 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani24 Differenza 6 Evoluzione temporale Rate 40 K per i PMT 12 e 13 May Jul Jun Sep Aug OctNovDec Jan MarFeb  2 = 1,17  2 = 1,29

25 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani25 Andamento rate delle coincidenze da 40 K nel tempo: Risultati dei FIT fit costante fit a un parametro

26 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani26 May Jul Jun SepAugOctNovDec Jan MarFeb Andamento della frequenza media nel tempo Per ogni periodo effettuata media frequenze su tutte le coppie di PMT con rate non nulla.

27 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani27 Andamento della frequenza media nel tempo FIT COSTANTE FIT A UN PARAMETRO

28 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani28 FIT COSTANTE FIT A UN PARAMETRO Andamento della frequenza media nel tempo Escludendo dal fit May13 e Jun13

29 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani29 Evoluzione temporale del valore di  t ij 0 3 2 1 COPPIA # Le aree gialle inquadrano un differenza di tempo di 1ns

30 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani30 Evoluzione temporale del valore di  t ij 4 7 6 5 COPPIA #

31 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani31 Evoluzione temporale del valore di  t ij 8 11 10 9 COPPIA #

32 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani32 Evoluzione temporale del valore di  t ij 12 15 14 13 COPPIA #

33 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani33 Stime di Dal Fit esclusi sempre May13 e Jun13 0213 4567 10 8 9 11 12 14 15  2 = 1,32  2 = 1,50  2 = 1,83  2 = 2,50  2 = 6,83  2 = 1,99  2 = 6,35  2 = 1,11  2 = 1,79  2 = 2,14  2 = 1,74  2 = 2,00  2 = 0,47  2 = 0,81 ? ?

34 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani34 Andamento dei nel tempo: Risultati dei FIT

35 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani35 PMT pari PMT dispari 0 6 5 4 3 2 1 7 INDICE DI COPPIA DI PMT Abbiamo voluto controllare anche l’andamento nel tempo delle distribuzioni delle ampiezze massime ad 1 p.e. Evoluzione temporale ampiezze massime

36 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani36 PMT pari PMT dispari 0 6 5 4 3 2 1 7 INDICE DI COPPIA DI PMT

37 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani37 PMT pari PMT dispari 0 6 5 4 3 2 1 7 INDICE DI COPPIA DI PMT

38 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani38 PMT pari PMT dispari 0 6 5 4 3 2 1 7 INDICE DI COPPIA DI PMT

39 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani39 8 14 13 12 11 10 9 15 PMT pari PMT dispari INDICE DI COPPIA DI PMT Evoluzione temporale ampiezze massime In alcuni PMT si nota un andamento crescente nel tempo.

40 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani40 0 6 5 4 3 2 1 7 INDICE DI COPPIA DI PMT Per rendere più evidente questo comportamento abbiamo preso i valori delle ampiezze max. nei periodi da Jul13 a Mar14 e li abbiamo normalizzati al valore di Sep13 ( periodo di riferimento per cui sono stati calcolati i PCTOPE e le soglie off-line ) Variazione guadagno?

41 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani41 8 14 13 12 11 10 9 15 INDICE DI COPPIA DI PMT Variazione guadagno?

42 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani42 Le differenze dei tempi  t ij calcolate per tutte le coppie di PMT (valor medio del fit gaussiano del picco del 40 K) non mostrano variazioni nel tempo. Le rate di coincidenza del 40 K hanno valori diversi per le varie coppie di PMT: Differenti geometrie? Le rate di coincidenze da 40 K mostrano un andamento discendente nel tempo: Oscuramento vetro delle sfere degli OM? Variazione del guadagno? Contraddittorio andamento dei guadagni di alcuni PMT. Prosegue lo studio delle rate del 40 K e delle distribuzioni di carica per eventi 1 p.e. per i vari PMT nel tempo. Conclusioni, domande, commenti

43 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani43 Grazie per l’attenzione!

44 Catania - 21/03/2014Paolo Fermani44 Distribuzioni di carica in p.e. Entrambe le distribuzioni si riferiscono al PMT 0: Floor 1 PMT 0 May13 Sep13 Distribuzioni con tutti gli eventi selezionati. Gobba dovuta alla modifica del trigger di carica avvenuta a Jun13. 1p.e.