ＡＴＬＡＳ検出器における宇宙線データを用いたカロリメータのコミッショニング

ＡＴＬＡＳ検出器における宇宙線データを用いた

カロリメータのコミッショニング大川英希，金谷奈央子 A ，寺師弘二 A ，Richard TeuscherB ，浅井祥仁，駒宮幸男

東京大学理学部，東京大学素粒子物理国際研究センター A ，

University of TorontoB

• カロリメータにおける物理オブジェクト再構成の流れ

• Topocluster (Topological Clustering)

• Cosmic Run の Profile

• カロリメータにおけるエネルギー・時間情報の再構成

• Topocluster の性能評価

• 時間情報の活用について

http://atlas.ch/atlas_photos/logos/imgs/ATLAS_White_480x720_02.jpg

カロリメータにおける物理オブジェクト再構成までの流れ

2008 年 3 月 26 日日本物理学会　春季大会 2

ADC Amplitude エネルギーセル (EM Scale)

Towers (EM Scale)Clusters (EM Scale)

Jets (EM Scale)

Jets (Hadronic Scale)

Physics Jets

Jets (EM Scale)


Physics Jets

Noise suppression

ProtoJets

Cancel E<0 Towers Noise suppressionJet Finding

Jet FindingHadronic Calibration

(cell weighting など ) Hadronic Calibration

Jet Energy Scale Corrections Jet Energy Scale

Corrections

Noise suppression 無し

A MeV

カロリメータにおける物理オブジェクト再構成までの流れ


ADC Amplitude エネルギーセル (EM Scale)

Towers (EM Scale)Clusters (EM Scale)

Jets (EM Scale)


Physics Jets

Jets (EM Scale)


Physics Jets

Noise suppression

ProtoJets

Cancel E<0 Towers Noise suppressionJet Finding

Jet FindingHadronic Calibration

(cell weighting など ) Hadronic Calibration

Jet Energy Scale Corrections Jet Energy Scale

Corrections

Noise suppression 無し

A MeV

Tower vs Topocluster


• Tower• 同同に存在するセルを統合したもの• 電磁カロリメータでは、 Tower として同同同• 同同同同 Tower は、

• Topocluster• 次ページ参照

• カロリメータにおける最小オブジェクトはセル

• カロリメータの全セル数は、 187652 個

• これらのセルは、再構成の際に Tower や Topocluster などのオブジェクトとして統合されるビーム

軸

Tile の Barrel





• カロリメータにおける最少オブジェクトはセル

• カロリメータのセルの総数は、187652 個


軸

セル

Tile の Barrel








軸

Tower Tile の Barrel








軸

Topocluster

Tile の Barrel

Topocluster (Topological Clustering)

• ATLAS で用いられているクラスタリングで、 electron, , jet や Missing ET などで幅広く使用されている

• カロリメータのセルを、 seed, neighbor, others に分類する

• ノイズ（√ ( 電子ノイズ 2 ＋パイルアップノイズ 2 ））から 4 を超えたエネルギーを持っているセルを seed とする

• Seed に接しているセルのうち、ノイズから 2 同同同同同同同 (neighbor) 同同同同同同同同同同

• Neighbor に接しているセル (others) は全てクラスターに含める（閾値 0 ）

• これを Topocluster420 などと呼ぶ（当然他の閾値の設定も可能）

• Cluster の split は、 Local maximum があれば行う– セルが 500 MeV 以上のエネルギーを持ち、隣接するセルにより

大きなエネルギーを持つものが無く、隣接するセルが４つ以上あるとき、 local maximum と定義する

• 一つのクラスターは、平均約１．６粒子分に相当する（ Dijet 事象で）

8日本物理学会　春季大会2008 年 3 月 26 日

Ener

gy d

epos

it [M

eV]

TopoCluster の利点と性能• 利点

– Tower よりも Noise Suppression に優れている– クラスターやジェットが形を持つ（クラスターの分類をよ

り容易にする）

• 要求される性能と最適化の流れ– ノイズがクラスターを形成しないこと

• Pedestal run および cosmic run で detector や noise の理解が必要不可欠

• ノイズの過小評価は、多くの偽クラスターを生成する– Soft な成分（ π など）をなるべく消さない

• 閾値を必要以上に高くしないことが重要– ジェットや Missing ET の性能を向上する

• Jet efficiency が良く、 fake rate が低く、エネルギー分解能が良いこと


Cosmic Run を用いた性能評価


Cosmic Run• Milestone Week 5 (M5) の Run 29576 のデータを使用

– Milestone Week は、 2007 年から行われている検出器全体で行われる統合的な cosmic run (M6 が今年の３月に行われた )

– M5 Run 29576 は、 2007 年 11 月 4 日に行われたovernight run


– Trigger として、 Tile, TGC, RPC, CPT(clock)がある。ここでは、 Tile と TGC を使用• Tile Trigger: rate < 1 Hz

(Tile trigger はcommissioning 専用 ) の purity は ~68%

• TGC Trigger: rate ~ 40 Hz Tile Trigger の概念図

エネルギーと時間情報の再構成

• Tile カロリメータ– 現在、 Fit Method でエネルギーと時間情報が再構成されている（ Optimal

Filtering に移行する予定）– f(t)=Ag(t-) + ped (cosmic run では、 parameter は A, , ped の 3 つ。物理 run で

は、 A, ped の 2 つ ) で fitting を行い、エネルギーと時間を再構成する


• 液体アルゴンカロリメータ• Optimal Filtering Method でエネルギーと時間

を再構成する• Signal を Si=Ag(ti-)+ni と表す（ A: 振幅 , g(x):

波形 , ti: 各 sampling での時間 , : 時間の零点=crossing time からのずれ , ni: noise term ）

E~23GeV の

n

iii

n

iii

SbA

SaA

1

1

ai, bi: Optimal Filtering Coefficient (OFC)ai, bi はあらかじめ決めておくNoise の autocorrelation 含めることができ、 noise optimization に優れている又、 Fit method のように iteration をする必要がないので、処理が早い

カロリメータのノイズ


液体アルゴンカロリメータ Tile カロリメータ

• 実データを用いて、 cell のエネルギーの RMS からノイズを求めた• 液体アルゴンカロリメータ

– ノイズは、基本的に cell volume に比例している• Tile カロリメータ

– が高くなるにつれてノイズが大きくなるのは、 =1.0 付近に power supply があるから

– ~0.5 でノイズが大きくなるのは、 digitizer の存在の影響？

Tile における Topocluster


１イベントあたりの Topocluster の数

• 観測された１イベント当たりのクラスター数 – TGC-triggered: 平均 3.2 個（ピーク 2

個）– Tile-triggered: 平均 5.2 個（ピーク 5 個）

• ノイズから形成されるクラスターの数は、１イベントあたり平均 0.13 個であると予想される（この Run での Tile カロリメータのセルの総数が、 2019 個であることと、 4 カットから）

• TGC-triggered イベントは、 Tile にほとんどを含まないので、 ~3 個のクラスターは bad channel から来ていると予想される（のちほど新たに特定された bad channel の数とほぼ一致）。

• Topocluster のエネルギー 4GeV 付近に由来のピークを観測

Topocluster のエネルギー

Fake Cluster の除去（時間情報の活用）


Tile の時間分解能は、極めて良い（ 1GeV以上の energy deposit において ~1ns ）。

左図のイベントでは、 Tile Topocluster が４つ再構成された。

由来の Tile Topocluster の時間は、上側が4.7ns で、下側が 19.4ns 。

残りのクラスターは、一つが計算不可（ E>100MeV の cell が無い）、もう一つが -9.8ns 。有意なずれが見られる。

上側の clusterの timing の平均 : -27.6ns

下側の clusterの timing の平均 : -9.2ns

まとめ• クラスタリングは、ジェット、 Missing ET の鍵をにぎ

る重要なオブジェクトである• コミッショニングは、物理解析に向けての重要なステップである

• 宇宙線データを用いて、カロリメータのノイズを理解し、クラスタリングの性能を評価した

• 一部の bad channel の寄与を除いては、 noise suppression は概ね機能していることがわかった

• Tile Topocluster において、同同同 energy deposit が観測された

• クラスターの時間情報が、偽のクラスターを除去できる可能性について現在調査中（ Missing ET のクリーニングへの活用も期待される）

• 今後は、宇宙線データ、モンテカルロを用いて更にクラスタリングの最適化を進めていく


backups



ＬＨＣ加速器とＡＴＬＡＳ検出器

ＬＨＣ加速器はスイスのジュネーブ近郊に位置する欧州原子核研究機構 (CERN) にある周長 27km の陽子・陽子衝突器

重心エネルギー 14 TeV の世界最高エネルギー

最終到達ルミノシティー 1034/cm2s

2008 年の夏から 10TeV での運転を経て、 14TeV での本格的な運転へ至る予定

衝突点の一つに汎用検出器であるＡＴＬＡＳ検出器が設置されている。

長さ 44m 、高さ 22m 、総重量 7000t

超対称性粒子、ヒッグス粒子、高次元ブラックホールなどの発見が期待されている

カロリメータ


OFC


E. Fullana, et.al., ATL-TILECAL-2005-001

Variance を最小にする ai, bi を選ぶ

Pileup Noise と Cell Volume

21

パイルアップノイズ

日本物理学会　春季大会2008 年 3 月 26 日

Cell Volume


Performance of Topoclusters in Beam TestsResolution of Eclus Resolution of Eclus

Mean of Eclus Results for topo S/N/P on beam test pions at =0.45

4/2/0 provides the best performance.[Speckmayer, Carli]

From P.Krieger, ATLAS Hadronic Calibration Workshop, 14 Mar. 2008

20 GeV pions 180 GeV pions

Tile Trigger


M5 において• EBA は稼働せず• M5 Run 29576 においては、 EBC

も稼働せず• C-side の module 11-22, 43-54 は

Trigger のための読み出しを行わなかった

• LBA では、 3, 64 以外は稼働• LBC では、 6, 7, 10-12, 16, 18, 20,

28, 35-38, 41-56, 62-64 のみ稼働

Tower の threshold は 1GeVTop と bottom のタワーの coincidence を満たすものを trigger

Tile における PMT の配置(Barrel)


http://atlas.web.cern.ch/Atlas/SUB_DETECTORS/TILE/testbeam/tb2001/tb-august01.ps

Up Side

Down Side

http://atlas.web.cern.ch/Atlas/SUB_DETECTORS/TILE/testbeam/tb2001/tb-august01.ps

PMT のエネルギー分布


Non-Gaussian shape seen at the PMT-level

PMT Noise (RMS)


Inclusively looked at over all the drawers for each PMT #“W” shape of dependence is seen at the PMT level

Spikes found in LBC 25 ~ 32 (Bad channels)

PMT Noise for Each Drawer (1 16)


Dr1 Dr2 Dr3 Dr4

Dr5 Dr6 Dr7 Dr8

Dr9 Dr10 Dr11 Dr12

Dr13 Dr14 Dr15 Dr16



Dr17 Dr18 Dr19 Dr20

Dr21 Dr22 Dr23 Dr24

Dr25 Dr26 Dr27 Dr28

Dr29 Dr30 Dr31 Dr32



Dr33 Dr34 Dr35 Dr36

Dr37 Dr38 Dr39 Dr40

Dr41 Dr42 Dr43 Dr44

Dr45 Dr46 Dr47 Dr48



Dr49 Dr50 Dr51 Dr52

Dr53 Dr54 Dr55 Dr56

Dr57 Dr58 Dr59 Dr60

Dr61 Dr62 Dr63 Dr64

Cell Energy & Shape of Distriubutions


Some examples of cell energy distributions

Only looked at High-High gain events

Non-Gaussian distributions seen in various regions (but closer to Gaussian in low)

There are also some dependence for Non-Gaussian-ness

Disrepancy between Gaussian & RMS can get as much as ~50% (more on the next slide)

Tile Topoclusters (M5 Run 29576)


# of Tile cells in this run = 2019 (after bad channel masking) # of fake clusters ~ 0.13 per event (for Topo420)

# of Topoclusters per event varies significantly with noise values.

RMS Noise: Mean # of clusters ~ 5.2Noise Sigma: Mean # of clusters ~ 8.1CaloNoiseTool: Mean # of clusters ~ 26.3

Default noise values from CaloNoiseTool (in v13.0.30.X) tend to be smaller by ~25% than the real noise.

Non-Gaussian shape of cell energy also affects the noise suppression (RMS value should be used).

Still, # of clusters ~ 5 is high. Coming from non-identified bad channels? Some additional methods to remove fake clusters are needed (ex. Use of timing)

Topocluster Energy

Cell Energy Distributions (EMB1)


Cell Energy Distributions (EMB2)


EM Topocluster


１イベントあたりの EM Topoclusterの数

Noisy channel は、偽のクラスターを形成しやすい。

右図は、 noisy channel をofflineレベルで取り除いた場合。

Noisy channel の取り扱いは、 cluster を再構成する上で必要不可欠

M5 29576 Event 14903


Other cells are noisy

Cosmic muon event

Clusters are well correlated with

muon tracks

M5 Run 29576 Event 345295


ADC Plots from Tile Cells

Air shower events

EMTopoclusters are shown as red dots & circles

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