Pre-Diplom presentation

Испытание электроники считыванияэлектромагнитного калориметра и созданиеалгоритма электрон-адронной сепарации для

эксперимента НУКЛОН

Артур Лобанов

Научный руководитель – И. А. Кудряшов

Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова,Физический факультет,

кафедра физики элементарных частиц

Москва, 2012

Содержание

1 Космический эксперимент «Нуклон»Проблемы исследования ГКЛЗадача космического эксперимента «Нуклон»Научная аппаратура эксперимента «Нуклон»Микро ионизационный калориметр

2 Испытания электроники считывания МИКЭлектроника считыванияЛабораторные испытания СИМСПучковые испытания прототипа НА «Нуклон»

3 Разделение электронов и адроновАлгоритм сепарацииМультивариантный анализМоделированиеАнализ данных пучкового экспермента

Космический эксперимент «Нуклон»Испытания электроники считывания МИК

Разделение электронов и адроновЗаключение

Проблемы исследования ГКЛЗадача космического эксперимента «Нуклон»Научная аппаратура эксперимента «Нуклон»

Рис. 1 : Энергетическийспектр галактическихкосмических лучей

Космические лучи (КЛ) состоят изпотока ионов различных химическихэлементов и, электронов/позитронов

Энергии частиц КЛ 106 − 1021 эВПоток частиц имеет нетепловоераспределение по кинетическойэнергии

Энергетический спектр, в первомприближении, подчиняетсястепенному закону E−γ

Артур Лобанов Анализ данных прототипа «Нуклон» 11 апреля 2011, конференция “Ломоносов”




Электроны в составе КЛ

Особенности электронов КЛ:

влияние галактическихмагнитных полей иСолнца

потери на синхротронноеизлучение и обратноеКомптон-рассеяние

cпектр электронов особочувствителен к близкимисточникам.

Energy (GeV)1 10 210 310

)-1

sr

-1 s

-2 m2

J(E

) (G

eV× 3

E

10

210

-10%+5%E/E = Δ

Kobayashi (1999) PPB BETS (2008) H.E.S.S. (2009)

(2000)-CAPRICE e ATIC-1,2 (2008) Fermi (2010)

HEAT (2001) H.E.S.S. (2008) (2011)-Pamela e

(2002)-AMS01 e

Figure 2: Cosmic-ray electron plus positron spectrum measured by Fermi in one year of observation, adapted from [15].Some of the most recent measurements are shown for comparison. The dashed line is a pre-Fermi model, shownfor reference. Many of the data points are taken from the cosmic-ray database maintained by A. W. Strong andI. V. Moskalenko [16].

5

Рис. 2 : Суммарный поток КЛ электронов ипозитронов [1]





Задача космического эксперимента «Нуклон»

Главная цель – исследование проблемыпроисхождения космических лучей (КЛ)в области, предваряющей колено вспектре первичных КЛ 10 – 106 ГэВ.

Пограничная по методам исследованийобласть [2, 3]:

прямые измерения на спутниках ибаллонах при E < 106 ГэВ

косвенные измерения по широкиматмосферным ливням при энергииболее 106 ГэВ





Задачи эксперимента ”Нуклон“

Измерение:

элементных спектров ядер космическихлучей 1-1000 ТэВ

пространственной анизотропии КЛ вобласти 1-10 ТэВ, что позволит проверитьгипотезу о доминирующем вкладеблизкорасположенного источника КЛ.

энергетической зависимости отношениявторичных ядер к первичным в области100 ГэВ - 10 ТэВ, что позволит оценитьэнергетическую зависимость толщивещества, проходимого КЛ

Рис. 3 : Ресурс-П №2Артур Лобанов Анализ данных прототипа «Нуклон» 11 апреля 2011, конференция “Ломоносов”




Научная аппаратура эксперимента «Нуклон»

НА Нуклон – спектрометр иионизационный калориметр длязаряженных частиц энергий 102 − 106ГэВ.В состав научной аппаратуры входят:

1 система измерения заряда

2 углеродная мишень

3 система сцинтилляционногобыстрого триггера

4 система измерения энергии

5 микро ионизационный калориметр

6 и блок служебной электроники





Микро ионизационный калориметр (МИК)

МИК регистрирует каскад вторичных частиц после СИЭ,размноженных в системе вольфрамового поглотителя МИК.Функционально МИК служит для:

выделения и измерения электромагнитной компоненты(электронов, позитронов, гамма-квантов) в общем составекосмического излучение;

физической калибровки системы измерения энергии в ходекосмического эксперимента.

Полная толщина ионизационного калориметра Нуклон (с СИЭ имишенью) – 15.3 X0.




Электроника считыванияЛабораторные испытания СИМСПучковые испытания прототипа НА «Нуклон»

Электроника считывания МИК

Считывание и предварительнаяобработка сигналов с кремниевыхдетекоров МИК –специализированной интегральноймикросхемой (СИМС) сзарядочувствительным усилителем.

Моделирование: при предельныхэнергиях множественность в одномканале до 30.000 м.и.ч.

Диапазон 1–30.000 MIP достигаетсяпередаточной характеристикой сдвумя прямыми участками.

log(E/mip)3 3.5 4 4.5 50

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25, 5 TeV-e

p, 25 TeV

Max Sig





Лабораторные испытания СИМС

Этапы:

1 Тестирование СИМС на предмет удовлетворения Т/З

2 Оптимизация параметров СИМС для создания леддеров

3 Тестирование и калибровка СИМС в составе леддера

4 Калибровка леддера на циклотроне





Лабораторные испытания СИМС





Пучковые испытания

Рис. 4 : Прототип НА “Нуклон“ на площадке






Ускоритель: SPS в CERN.Первичный пучок: p @ 400 ГэВИспользовались третичные пучки: e−, π− @ 50–300 ГэВ

Цель испытаний

Проверка работоспособности оборудования

Калибровка и оценка разрешения калориметра

Исследование шумовых характеристик

Проверка методов сепарации e/π






Ускоритель: SPS в CERN.Первичный пучок: p @ 400 ГэВИспользовались третичные пучки: e−, π− @ 50–300 ГэВ

Цель испытаний

Проверка работоспособности оборудования

Калибровка и оценка разрешения калориметра

Исследование шумовых характеристик

Проверка методов сепарации e/π




Алгоритм сепарацииМультивариантный анализАнализ данных пучкового экспермента

Алгоритм сепарации e/π

Идея

Сильное и электромагнитное взаимодействие различаютсяконстантой связи→Развитие соответствующих ливней в калориметреотличается топологически и энергетически

В статьях [4, 5, 6] подробно рассмотрены различные методысепарации, применяемые в экспериментах по прямому изучениюКЛ.

Критерии для сепарации вырабатывались на основеМонте-Карло моделирования установки в Geant4.





Параметризация формы электромагнитного ливня

Мольеровский радиус

Мольеровский радиус – радиус цилиндра, в пределах котороговыделилось 90% энергии калориметра:

RM = 0.0265(Z + 1.2)× X0

где X0 – радиационная длина вещества поглотителя, Z – егоатомный заряд.

Ядро ливня

Профиль ядра электромагнитного ливня должен описыватьсягауссианой [7].Параметр – полуширина ядра в плоскости с максимальнымэнерговыделением.





Поперечное развитие ливня

mm1 2 3 4 5 6

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

MIKsigm

MIKsigm in Geant4

e 100 GeV

e 150 GeV

e 200 GeV

350 GeVπ

mm

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

MIKrMol

MIKrMol in Geant4

e 100 GeV

e 150 GeV

e 200 GeV

350 GeVπ

Рис. 5 : Распределения величин ширины ядра ливня (MIKsigm, слева)и мольеровского радиуса (MIKrMol, справа)





Поперечное развитие ливня

mm2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

MIKrms, plane 1

MIKrms in Geant4

e 100 GeV

e 150 GeV

e 200 GeV

350 GeVπ

MIK Core/Full

0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1

210

110

Geant4

e 100 GeV

e 150 GeV

e 200 GeV

350 GeVπ

MIK Core/Full

Рис. 6 : Распределения величин среднеквадратичного отклоненияширины (MIKrms) и доля энергии ядра (MIK Core/Full)





Параметризация формы электромагнитного ливня

Каскадная кривая

Каскадная кривая – продольное развитие ливня – достаточноточно описывается эмпирической формулой [7, 8]:

dEdt

= E0b(bt)a−1e−bt

Γ(a), tmax =

a− 1b

где a и b – безразмерные свободные переменные, E0 – энергияпервичной частицы.Максимум ливня – наибольшее энерговыделение – достигаетсяв tmax , измеряемом в рад. длинах.





Продольное развитие ливня

Depth, Rad. Len.2 4 6 8 10 12 14

E d

epo, keV

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200 Geant4 100 GeV

Geant4 150 GeV

Geant4 200 GeV

Geant3, 150 GeV

Geant3, 200 GeV

Cascade curves for electrons

(MIK+SIE)/parE0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08Geant4

e 100 GeV

e 150 GeV

e 200 GeV

350 GeVπ

(MIK+SIE)/parE

Рис. 7 : Распределения критерия согласия (χ2, слева) и долизарегистрированной энергии (SIE+MIK/parE, справа)





Продольное развитие ливня

param b0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

0.035

0.04

0.045Geant4

e 100 GeV

e 150 GeV

e 200 GeV

350 GeVπ

param b

MIK3Lay/FullMIK0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07Geant4

e 100 GeV

e 150 GeV

e 200 GeV

350 GeVπ

MIK3Lay/FullMIK

Рис. 8 : Распределения параметра b аппроксимации (parb, слева) идоли выделевшейся в последних трёх плоскостях МИК энергии(MIK3Lay/FullMIK, справа)





Мультивариантный анализ

Сепарация производилась мультивариантным анализом (МВА,англ. MVA — multivariate analysis) – метод классификациисобытий, основанный на обучаемых системах. [?].МВА осуществляется так называемыми классификаторами.Процедура проведения МВА включает в себя два основныхэтапа:

1 Обучающий этап: обучение, тестирование и оценкаклассификаторов, используя образцы данных с известнымсоставом сигнала и фона.

2 Применение: использование избранных обученныхклассификаторов для классификации данных неизвестноготипа.





После обучения систем строятся распределения выходногозначения классификатора для сигнальных и фоновых выборок,отображающие эффективность классификации метода дляметода Boosted Decision Tree).

BDT response

0.6 0.4 0.2 0 0.2 0.4

dx

/ (1

/N)

dN

0

1

2

3

4

5

6

7

Signal (test sample)

Background (test sample)

Signal (training sample)

Background (training sample)

KolmogorovSmirnov test: signal (background) probability = 0.0888 (0.744)

U/O

flo

w (

S,B

): (

0.0

, 0.0

)% / (

0.0

, 0.0

)%

TMVA overtraining check for classifier: BDT





Cut value applied on BDT output

0.6 0.4 0.2 0 0.2 0.4

Eff

icie

nc

y (

Pu

rity

)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Signal efficiency

Background efficiency

Signal purity

Signal efficiency*purity

S+BS/

For 1000 signal and 1000 background

isS+Bevents the maximum S/

31.2753 when cutting at 0.0478

Cut efficiencies and optimal cut value

Sig

nif

ican

ce

0

5

10

15

20

25

30

Cut value applied on BDT output

0.6 0.4 0.2 0 0.2 0.4

Eff

icie

nc

y (

Pu

rity

)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Signal efficiency

Background efficiency

Signal purity

Signal efficiency*purity

S+BS/

For 100 signal and 100000 background

isS+Bevents the maximum S/

9.2225 when cutting at 0.1006

Cut efficiencies and optimal cut value

Sig

nif

ica

nc

e

0

2

4

6

8

10

Рис. 9 : Эффективность отбора сигналов (синий) и фона (красный)классификатором BDT. Зеленый – значимость сигнала. Левыйрисунок для одинаковых выборок, правый – фон в 103 превышаетсигнал.





Режекция

Сепарация (режекция) e/π характеризуется следующимикоэффициентами:

Ошибка для электрона peerr – вероятность распознатьэлектронное событие как пионное = доля отвергнутыхсобытий.

Ошибка для пиона pπerr – вероятность распознать пионноесобытие как электронное = доля принятых событий.

Эффективность отбора = 1 – p∗err





Signal efficiency

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Ba

ck

gro

un

d e

ffic

ien

cy

510

410

310

210

110

MVA Method:

Likelihood

MLP

KNN

PDEFoamBoost

BDTG

BDTD

BDTMitFisher

BDT

Background efficiency versus Signal efficiency

Рис. 10 : (ROC) Кривая ошибок




Заключение

Проверена работоспособность оборудования НА Нуклон

Проведена калибровка МИКа в частности

Получены коэффициенты режекции: учет остальныхсистем должен существенно повысить точность




Backup Slides




parE, GeV0 50 100 150 200 250 300

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

parE

, 200GeVπ

e, 150GeV

e,100GeV

e, 50GeV

Рис. 11 : Откалиброванные распределения энерегии первичныхчастиц




tan

10 8 6 4 2 0 2 4 6 8 100

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

tan

e, 150 GeV

, 200 GeVπ

e, 100 GeV

Рис. 12 : Распределение тангенса угла раствора конуса ливня




hTmpProf

Entries 5Mean 9.466RMS 2.136

7 8 9 10 11 12 13 14

20

30

40

50

60

70

hTmpProf

Entries 5Mean 9.466RMS 2.136

temp wids

Рис. 13 : Каскадная кривая и её фит эмпирической формулой




Список литературы

D. Thompson, L. Baldini, and Y. Uchiyama, “Cosmic ray studies withthe fermi gamma-ray space telescope large area telescope,”Astroparticle Physics, no. 0, pp. –, 2011.

F. Aharonian et al., “The energy spectrum of cosmic-ray electrons atTeV energies,” Phys.Rev.Lett., vol. 101, p. 261104, 2008.

Е. М. Плотникова, “Исследование спектра первичныхкосмических лучей в эксперименте “НУКЛОН”,” 2006.

J. Chang, J. H. Adams, H. S. Ahn, G. L. Bashindzhagyan, K. E.Batkov, M. Christl, A. R. Fazely, O. Ganel, R. M. Gunashingha, T. G.Guzik, J. Isbert, K. C. Kim, E. N. Kouznetsov, Z. W. Lin, M. I.Panasyuk, A. D. Panov, W. K. H. Schmidt, E. S. Seo, N. V.Sokolskaya, J. W. Watts, J. P. Wefel, J. Wu, and V. I. Zatsepin,“Resolving electrons from protons in ATIC,” Advances in SpaceResearch, vol. 42, pp. 431–436, Aug. 2008.

С. А. Воронов, С. В.Борисов, А. В. Карелин, “Разделениеэлектронов и протонов с помощью калориметра в экспериментахпо прямому измерению состава и энергетических спектровкосмических лучей,” Успехи физических наук, vol. 179, no. 9,pp. 931–944, 2009.

С. В. Борисов, С. А. Воронов, А. В. Карелин, С. А. Колдобский,М. Ф. Рунцо, “Определение характеристик каскада частиц,инициированного электронами и протонами, впозиционно-чувствительном калориметре,” Письма в ЭЧАЯ,vol. 7, no. 158, p. 68077, 2010.

G. Grindhammer and S. Peters, “The Parameterized simulation ofelectromagnetic showers in homogeneous and sampling calorimeters,”1993.

J. Beringer and others (Particle Data Group), “Review of particlephysics, 2012-2013. review of particle properties,” Phys. Rev. D,vol. 86, no. 1, p. 010001, 2012.

M. Ackermann et al., “Fermi LAT observations of cosmic-ray electronsfrom 7 GeV to 1 TeV,” Phys. Rev. D, vol. 82, p. 092004, Nov 2010.

M. Ackermann et al., “Measurement of separate cosmic-ray electronand positron spectra with the fermi large area telescope,” Phys. Rev.Lett., vol. 108, p. 011103, Jan 2012.


Self Improvement

Pre-Diplom presentation