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PubblicatoAurelia Garofalo Modificato 6 anni fa
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ATLAS in Genova A.Favareto, C.Gemme CdS, 4 Luglio 2016
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ATLAS in 2015-2016 (Run2): the 13 TeV era
2016 Target: 25 fb-1 Operazione rivelatore con performance LHC mai raggiunte prima 2015: LHC commissioning 2016: Collect data! Analisi dati 2015: Ricerche di Fisica oltre lo SM
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A unique discovery potential at 13 TeV!
Hugely increased potential for discovery of heavy particles at 13 TeV! n
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from L.Ponce at the ATLAS week, 27/6/2016
LHC parameters Parameter Nominal 2015 2016 (done) Limitation Energy [TeV] 7 6.5 Dipole training time Bunch spacing [ns] 25 50/25 Bunch population [1011] 1.15 ~1.2 Max bunches/injection 288 144 72 Vacuum leak on SPS dump Max number bunches 2748 2244 2040 Transverse emittance [um] 3.75 3.5 3.4 Beta* [cm] 55 80 40 Rms bunch length [cm] 7.55 10 9.4 e-cloud heat, heat load Peak lumi [1034cm-2 s-1] 1 ~0.5 1.0 Si potrebbe arrivare a 1.2 nel 2016 from L.Ponce at the ATLAS week, 27/6/2016
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LHC in 2016 Spent 44% of the scheduled time delivering collisions to experiments (compared to 37% in 2012; 31% in 2015) After an intensity ramp-up early this year, now running stably with 2040 bunches in LHC. Very long fills in the last period.
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ATLAS in Run2 Dopo due anni di shutdown, LHC e’ ripartito con le collisioni a 13 TeV in Giugno 2016. In ATLAS, due anni di intenso lavoro per migliorare il rivelatore. In particolare aggiunto al rivelatore a Pixel un ulteriore layer (IBL) a 3 cm dal fascio 4 strati cilindrici. Meta’ rivelatore costruito a Genova.
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ATLAS in Run2 Dopo due anni di shutdown, LHC e’ ripartito con le collisioni a 13 TeV in Giugno 2016. In ATLAS, due anni di intenso lavoro per migliorare il rivelatore. In particolare aggiunto al rivelatore a Pixel un ulteriore layer (IBL) a 3 cm dal fascio 4 strati cilindrici. Meta’ rivelatore costruito a Genova. IBL 24 cm
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Composizione del Gruppo ATLAS
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Composizione del Gruppo
Composizione del gruppo leggermente aumentata (16.6, era 14.5 FTE nel 2015). Arrivi di Hideyuki Oide (post-doc stranieri INFN) e Silvia Miglioranzi (AdR); Due nuovi dottorandi: Alessandro Lapertosa, Carlo Varni Oltre agli strutturati: tre tecnici INFN (G. Gariano, A. Rovani,E. Ruscino) Contratto Qualifica ATLAS R&D_Fase2 Gr5-HVCMOS Aida-II Totale ATLAS Barberis Dario Associato Ricercatore 100 Corosu Mirko Dipendente Tecnologo 30 Darbo Giovanni Dirigente di Ricerca 10 60 Favareto Andrea Borsista 70 Gagliardi Guido Gaudiello Andrea Dottorando 20 50 Gemme Claudia Lapertosa Alessandro Miglioranzi Silvia 80 Morettini Paolo Primo Ricercatore Oide Hideyuki Borsista INFN 40 Parodi Fabrizio Prof. Associato Passaggio Stefano Rossi Cecilia Rossi Leonardo Sannino Mario Schiavi Carlo Varni Carlo Total FTE 11.6 3.7 1.2 0.1 16.6
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Attivita’ di ricerca
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Attivita’ del gruppo ATLAS@GEnova
Un esperimento, ma tante attività! Operazione del rivelatore a Pixel Data taking Allineamento Database: ATLAS EventIndex Calibrazioni: b-tagging con D* e W+c Ionizzazione nei Pixel Analisi di fisica: Higgs VBF bb Ricerca di particelle massive metastabili Upgrade del tracciatore di Fase 2 (installazione in ) R&D su sensori 3D e HV-CMOS Definizione del layout del tracciatore
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Operazione del rivelatore a Pixel
Molto lavoro per il commissioning di IBL nel 2015. All’inizio del 2016 un importante update del readout per aumentare la bandwidth che e’ al limite a causa della luminosita’ ormai nominale e pile-up maggiore del nominale. Questi aggiornamenti necessitano un grande sforzo al Cern per la comunita’ pixel. Critico per il data-taking di ATLAS. Andrea G, Paolo
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Allineamento del tracciatore
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ATLAS EventIndex Event Index: A system designed to be a complete catalogue of ATLAS events, real and simulated data Modern scientific experiments collect very large amount of data ATLAS: e.g. 2 billion real and 4 billion simulated events in 2011 and 2012 A catalog of data is needed according to different point of view and use cases: Event picking (give me this event in that format and processing version) Trigger counts and pre-selections Production completeness and consistency checks (data corruption, missing and/or duplicated events) … Contents: Event identifiers (run and event numbers, trigger stream, luminosity block) Trigger patterns References (GUID plus internal pointer) to the events at each processing stage in all permanent files generated by central productions (for event picking) Andrea F, Dario
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ATLAS EventIndex Partitioned Architecture, following the data-flow
Matching the small number of developers in several institutes (A.Favareto and D.Barberis) Data Production: extract event metadata from files produced at Tier-0 (CERN) or on the Grid Data Collection: transfer EventIndex information from jobs to the central servers at CERN Data Storage: provide permanent storage for EventIndex data and fast access for the most common queries + finite-time response for complex queries Monitoring: keep track of the health of servers and the data flow
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b-tagging e misura dell’efficienza
Il b-tagging è la capacità di identificare jet originati da quark b. I metodi sviluppati si basano sulla vita media relativamente lunga dei b-hadrons (t~1.5 ps, bgct ~ 4.5 mm for pT ~50 GeV). Gli algoritmi sviluppati sfruttano: parametri d’impatto delle tracce, ricostruzione del vertice secondario del decadimento, struttura topologica del decadimento degli adroni b e c nel jet. Genova si è occupata della calibrazione dell’efficienza con mesoni D* (misura dell’efficienza di b-tagging su campioni di c-jet) - risultati di riferimento usati nel Run 1 e all’inizio del Run 2 Si sta sviluppando un nuovo metodo per misurare l’efficienza usando un campione di c-jet prodotti in associazione a un bosone W. Alessandro L, Carlo S, Carlo V, Fabrizio, Hide
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Calibrazione con eventi W+c
Nuovo metodo W+c sviluppato per la misura dell’efficienza di b-tagging Strategia: selezionare eventi con c-jet prodotti in associazione a un bosone W Elettrone dal decadimento del W->eν (o Muone da W->µν) Muone dal decadimento semileptonico del c-jet Segnale W+c dominante in eventi con leptoni di segno opposto Misurare efficienza di b-tagging sul campione di c-jet selezionato Metodo promettente, con caratteristiche migliori rispetto al metodo D* Stessa strategia di selezione verrà utilizzata per la misura della sezione d’urto W+c a 13 TeV Alessandro L, Carlo S, Carlo V, Fabrizio, Hide
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Ionizzazione nel rivelatore a Pixel
Il rivelatore a Pixel permette una misura precisa della carica rilasciata nel sensore Aggiunto alla definizione di track dE/dx il nuovo layer IBL. La dE/dx permette di identificare particelle a bassa bg e/o carica frazionaria. arXiv: AndreaF, AndreaG, Stefano, Claudia, Leonardo, Silvia
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Massive charged particles searches
La ionizzazione anomala e’ usata per identificare particelle cariche massive (per esempio R-adroni), in particolare quelle che decadono prima di raggiungere calorimetri e spettrometro a mu. Con dati 2015, limiti posti intorno a GeV a seconda dei modelli considerati e vite medie O(10ns). 10 ns AndreaF, AndreaG, Stefano, Claudia, Leonardo, Silvia arXiv:
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Roadmap to Layout Workshop
08/05/2015 Roadmap to Layout Workshop
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Studi di Higgs Dominant Processes:
Gluon fusion Total TeV is ~50 pb: ~1400 generated Higgs/h at cm-2 s-1 is ~22 pb ~Half a million Higgs produced in Run1 VBF Vector associated production Top associated production Dominant Processes: Gluon fusion, Vector Boson Fusion (VBF), W/Z associated production, Top associated production (ttH).
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Studi di Higgs Recenti risultati combinati per ATLAS/CMS
Per Higgs125, il canale di decadimento principale e’ Hbb, seguito da HWW. Analisi sfruttano produzione e decadimenti con diverse composizioni di segnale/fondo Stati finali con leptoni, fotoni o neutrini sono gli unici esplorabili. Recenti risultati combinati per ATLAS/CMS mH = ± 0.24 GeV
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Studi di A Genova cerchiamo Higgs prodotto tramite VBF e decadente in una coppia bb. Motivazioni: “Coupling” del bosone di Higgs con i fermioni non è ancora stato osservato – con eccezione del canale tau-tau Ricerca di un Higgs prodotto tramite Gluon-fusion non è possibile a causa dell’eccessivo background Produzione tramite VBF offre vantaggi (seconda sezione d’urto ed una peculiare topologia) Si sfrutta la topologia di due jet in avanti e la massa invariante di due jet bb. Appena pubblicata l’analisi sui dati di Run1 (arXiv: ). CarloV, Fabrizio
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Studi di Higgs@Genova CMS (CMS-HIG-14-004)
arXiv: Analisi principale basata su tecniche multivariate, analisi di “cross-check” basata su tagli su variabili cinematiche. Per l’analisi su Run2 numerosi miglioramenti previsti; attenzione focalizzata sui punti deboli evidenziati dall’analisi del Run1 Efficienza di selezione degli eventi Incertezze sistematiche ATLAS mH = -0.8±2.3 CMS (CMS-HIG ) mH = CarloV, Fabrizio
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Responsabilita’ in ATLAS
L’impatto del nostro gruppo in ATLAS si riflette nei molti incarichi di coordinamento che ricopriamo (L1 highest priority). L2 Dario Barberis - ATLAS DB Coordinator L3 Claudia Gemme - ATLAS Advisory Group Claudia Gemme - Pixel Management (publications) Claudia Gemme - ITK Layout Task Force (e Pixel ITK steering) Guido Gagliardi - Contact person Fractional Charge in Exotic L1 Paolo Morettini - ITK PIXEL PL Paolo Morettini - Pixel Management (DAQ software) Hideyuki Oide - Tracker Alignment convener Stefano Passaggio - Contact person mSMP in SUSY Leonardo Rossi - ITK IB Chair Fabrizio Parodi - Resp. continuous calibration infrastructure Fabrizio Parodi - Coordinator of the charm calibration with D*
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