Attività di analisi dati e simulazione Monte Carlo

Presentazione sul tema: "Attività di analisi dati e simulazione Monte Carlo"— Transcript della presentazione:

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

2 L’esperimento CMS Il rivelatore CMS è un ”general pourpose detector” ottimizzato per la ricerca del bosone di Higgs e di nuova fisica Oggetti ricostruiti , e//, ETmiss, b, t, jets Requisiti sperimentali Ermeticità e ampia copertura in h Alta granularità Preciso sistema di rivelazione di muoni (trigger & pT meas. - e.g. H  ZZ 4m) Ottimo calorimetro elettromagnetico (eccellente identificazione e/g, buona risoluzione d’Energ. - e.g. H gg) Buona ermeticità del calorimetro adronico, per la misura di jet ed ETmiss (e.g. H tt) Sistema di tracciamento efficiente con elevata risoluzione nella misura di pT e dei vertici di interazione (e.g. H  ZZ 4l, H bb) Alta selettività del sistema di trigger

3 La fisica del LHC La sezione d’urto dei processi fisici che avvengono nelle interazioni pp (Ecm=14TeV) varia di molti ordini di grandezza. Inelastic s(pp) = 55 mb; heavy-flavor factory: s(bb)= 500 mb; s(tt)= 1 nb; vector-bosons factory; s(H) = O(10 pb) (mH=200 GeV) I processi di nuova fisica hanno bassa sezione d’urto (Higgs production)  Potere di reiezione O(1013) (H-> 120 GeV) tracks with pt > 2 GeV tracks with pt > 25 GeV

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 dall’acquisizione 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 Eventi Altamente Ionizzanti nei Rivelatori al Silicio
HIPs (Highly Ionising Particles) sono il prodotto di interazioni adroniche nel silicio (p da minimum bias) Elevato deposito di energia nei sensori al silicio comporta: Ampio segnale sulle strisce che raccolgono la carica prodotta Abbassamento del livello della baseline del chip di lettura molto al di sotto del valore nominale mip Chip1 Chip2 Chip3 Chip4 Strip Number ADC counts - Ped 200 -100 100 (1) (2) baseline Conseguenza di un evento di HIP Temporanea inefficienza del chip nei ns successivi all’evento Sono stati effettuati due test con fasci di particelle per comprendere l’effetto di HIP nelle condizioni di intensità ed energia delle particelle simili a quelle future di CMS PM1 z PM2 PM3 Box 1: 3 TIB + 3 TEC Box 2: 6 TOB

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

8 Algoritmo di ricostruzione di traccia
Le frecce puntano agli estemi del primo modulo 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 Regione fiduciale per la 1° tracccia Regione fiduciale per la 2° traccia alta efficienza algoritmica di ricostruzione Inefficienza media (h750) di rivelazione di una mip nei 750 ns successivi ad una HIP h750

9 Studio delle prestazioni degli RPC
L’efficienza di ricostruzione e la risoluzione degli RPC possono essere valutate eseguendo un test di tracciamento con raggi cosmici. L’algoritmo di ricostruzione di traccia Ricerca dei cluster Ricostruzione delle tracce Filtro di eventi (esclude eventi con sciami e.m.) 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 smis ~ 8.6 mm (steor ~ 7.9 mm)

10 Il modello d’analisi 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 Simulazione/Ricostruzione/Analisi
H p m+ m- e- e+ Generazione Generazione Monte Carlo (PYTHIA) delle interazioni protone-protone (Ecm = 14 TeV) con produzione degli stati finali richiesti dallo studio Simulazione Simulazione della propagazione della particelle nel rivelatore (GEANT) interazione radiazione-materia (materiale attivo e passivo) decadimento delle particelle instabili effetto del campo magnetico solenoidale Digitizzazione Ricostruzione ORCA: simulazione dei segnali del rivelatore (Digis) simulazione della risposta del trigger ricostruzione dell’informazione fisica per l’analisi finale Visualizzazione degli eventi Calibrazione Analisi 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 Simulazione del rivelatore: Studi sul trigger
Una simulazione affidabile dell’esperimento è possibile solo attraverso la modellizzazione accurata del comportamento di ogni sottorivelatore. Per questo è determinante lo studio delle prestazioni dei rivelatori e l’implementazione software delle caratteristiche misurate sperimentalmente (rumore, rapporto S/N, efficienza, divisione di carica, probabiltà di eventi di HIP, …). Es. di applicazione Studio dell’efficienza 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

13 Tool di visualizzazione (event display)
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 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 Il gruppo CMS di Bari è attivamente coinvolto nella realizzazione del pacchetto di visualizzazione e monitoring del tracciatore.

14 Visualizzazione degli eventi
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) Esso permette di visualizzare tutti gli oggetti ricostruiti e/o simulati: hit, digi, tracce, vertici, etc Gli hit delle particelle misurati su ciascun piano di rivelazione sono visualizzati insieme ai rivelatori stessi e alle tracce ricostruite

15 Studio Monte Carlo di canali di fisica: H ->ZZ->2e2m
Obiettivo: Valutare la probabilità di scoperta del bosone di Higgs attraverso il decadimento H  ZZ(*)  e+e-µ+µ- (“golden channel”) 114.4 La ricerca attraverso questo canale di decadimento è favorita nell’ampia regione di massa compresa tra 130 e 600 GeV per la chiara evidenza sperimentale dello stato finale 2e2m coinvolge in modo combinato tutti i rivelatori di CMS (Tracker, ECAL, Sistema di muoni, in parte HCAL)

16 Campioni di Segnale e fondo
Eventi di segnale Lo spettro di massa da 115 a 600 GeV è scansionato utilizzando 18 dataset (~ 10K eventi ciascuno) per le seguenti masse dell’Higgs H160 10: da 115 GeV a 200 GeV 8: da 250 GeV a 600 GeV Eventi di fondo Processi con produzione di almeno 2 elettroni e 2 muoni nello stato finale Fondo Irriducibile: pp  ZZ(*)  e+e-µ+µ- ZZ Fondo Riducibile: tt

17 Procedura d’analisi 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 d’energia 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. Isolamento MH = 150 GeV

18 Tagli Cinematici I principali parametri cinematici di selezione sono:
Impulso trasverso dei 4 leptoni: pTi Massa invariante delle coppie ee, mm Massa invariante dello stato 2e2m Segnale fondo ZZ tt Zbb

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

20 Studi di Disallineamento
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 mm) sulla posizione dei moduli del tracker (first data tacking)] Effetto sulla ricostruzione Allineato Non allineato Influenza le prestazioni della ricostruzione di traccia (efficienza, risoluzione) Dopo la costruzione sarà quindi necessario eseguire una procedura di allineamento, prima con laser e cosmici e in seguito utilizzando i dati stessi (Z->2m, W->mn) monitorare e ripristinare l’allineamento raggiunto Effetto del disallineamento nella misura di impulso L’attuale simulazione di CMS permette di stimare l’effetto 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 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 The Large Hadron Collider
p-p collider Beam Energy TeV Bunch Crossing Rate MHz Luminosity L (R = L * s) Low 2x1033 cm-2s-1 = 2x106 mb-1Hz High cm-2s-1 = mb-1Hz Interaction Rate ~1 GHz Interactions/Crossing ~23 High Lumi.) basically minimum bias events Physics goals: SM Higgs boson discovery Supersimmetry discovery B-physics, Top quark physics, Standard physics (QCD, EW) Heavy Ion physics tracks with pt > 2 GeV tracks with pt > 25 GeV

24 La fisica del LHC Cross-sections of physics processes vary over many orders of magnitude Inelastic s(pp) = 55 mb; heavy-flavor factory: s(bb)= 500 mb; s(tt)= 1 nb; vector-bosons factory; s(H) = O(10 pb) (mH=200 GeV) Low cross sections for discovery physics (Higgs production)  Rejection power O(1013) (H-> 120 GeV) Huge event rate  Highly Selective Trigger System Extreme demands on detectors: high granularity high radiation environment high data-taking rate

25 CMS Trigger Strategy CMS DAQ requirements Level-1:
Event size ~1 Mbyte (zero-suppr.) Readout network Terabit/s Level-1 Output kHz Mass storage Hz Rejection Power O(105) [40 MHz -> 100 Hz] 100 KHz (100 GB/sec) 100 Hz (100 MB/sec) Lvl-1 hardware trigger HLT hardware trigger data  GHz (  PB/sec) Level-1: Custom synchronous processors - Pipelined structure Particle identification (e/g, muons, jets, MET ) - Local pattern recognition and energy/momentum evaluation - Work on coarse granularity information from calorimeters and muon detectors - Actual Processing time ~1 ms Sistema Online High Level Trigger (HLT): Asynchronous CPU farms - Access to full event data - Finer granularity, precise measurement - Reconstruction and selection of e, g, m, jets, MET, b, t-tagging - Matching between detectors data recording Analisi Offline

26 HLT requirements Advantages 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 Misura d’energia degli elettroni
La misura d’energia degli elettroni ricostruiti utilizza l’informazione 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 dell’emissione di fotoni di bremsstrahlung Le due misure sono complementari: ECAL TK Combinata  Ebest/Etrue 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  E = 5-10 GeV E = GeV   E = GeV Esc/Etrue Ptk/Etrue

28 Il modello di calcolo di CMS
La collaborazione CMS è attualmente impegnata nella definizione del modello di analisi (sulla base anche dell’esperienza acquisita negli altri esperimenti) 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 dell’esperimento!!!) decine di migliaia di CPU, permettere a molti ricercatori sparsi su varie aree geografiche di eseguire la loro analisi L’architettura distribuita fornita dalla Grid è stata adottata per soddisfare alcuni di questi requisiti LCG