1

Conception d'un algorithme de reconstruction Conception d'un algorithme de reconstruction de vertex pour les donnde vertex pour les donnéées de CMSes de CMS

Etude de détecteurs gazeux (MSGC) Etude de détecteurs gazeux (MSGC) et silicium à micropisteset silicium à micropistes

Stéphanie Moreau

2

De la détection à la reconstructionDe la détection à la reconstruction

Introduction au collisionneur LHC et à l’expérience CMS

Etude sous faisceau de détecteurs : détecteurs gazeux à micropistes (MSGC)

valider la résistance et tester la fonctionnalité sous un flux intense

détecteurs silicium à micropistes

tester l’électronique sous un faisceau échantillonné à 25 ns

Algorithme de reconstruction de vertex les vertex primaires et le pile up

séparer le vertex primaire “intéressant” du pile up les vertex secondaires et les jets de b

concevoir un algorithme de reconstruction de vertex secondaires

identifier des jets issus de la fragmentation de quark b

3

Collisionneur proton - proton

26,7 Km de circonférence

s = 14 TeV

f = 40 Mhz (25 ns)

L = 1033 / 1034 cm-2s-1

x = 15 m, y = 15 m, z = 5,3 cm

4 expériences : ALICE, LHCb, ATLAS et

CMS

Le programme LHCLe programme LHC

4

Reconstruction des traces chargées et des vertexp

T/p

T ~ 1%

ECAL : (E/E)2 = (2,7%)2/E + (155/E)2 + 0,55%

HCAL hermétique mesure de Etmiss

(E/E)2 = (65%)2/E + 4,5%

champ magnétique de 4T

Déclenchement rapide sur les muonsp

T/p

T~ 10%

Le détecteur CMSLe détecteur CMS

aimant

(H(H

trajectographedétecteurs à muons

ECAL(B0

s

(Hbb)

HCAL

Poid : 14 500 tDiamètre : 14,6 mLongueur : 21,6 m

5

Diamètre : 2,4 mLongueur : 5,4 mVolume : 24,4 m2

TECpixel

Tonneau TOB

Tonneau TIB

Détecteur silicium à pixel

Détecteur silicium à micropistes

Le trajectographe de CMSLe trajectographe de CMS

Température < -10 0CHumidité < 15 %

Pendant les 10-15 ans du LHC

pt 1 3 10 30 100 300 1000 GeV

1

10

(p t

)/p t

(10

-2)

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2 2,25

Sans les détecteurs à pixels

total

DF

DF fin

DF épais

6

Les détecteurs gazeux à micropistes

Principe

Les MSGC + GEM de CMS

Tests sous faisceau Objectifs : 1- valider la résistance à un flux intense

2- tester la fonctionnalité

Résultats : le nombre de pistes perdues le rapport signal sur bruit la polarisation

7

3 mm

2 mm

Mélange gazeux : 1/3 Néon - 2/3 DME

plan de dérive de 25 m d’épaisseur

substrat en verre de 300 m d’épaisseur

Principe de détection

512 anodes : largeur = 7-10 m,pas ~ 200 m

GEM en kapton de 25 m d’épaisseur

513 cathodes : largeur ~ 90 m

3 mm

8

1 2 3 4

Électronique de lecture

Alimentation en gaz

43

21

1 module MSGC = 4 détecteurs MSGC+GEM

Les modules MSGC+GEM de CMSLes modules MSGC+GEM de CMS

Configuration initiale du trajectographe avant :

faisceau

9

Objectifs : 1. Valider la résistance à un flux intense des modules MSGC+GEM 2. Tester la fonctionnalité

18 modules MSGC+GEM18 432 canaux de lecture

novembre 1999 au PSI

Faisceau intense de de 350 MeV/cflux ~ 4 kHz/mm2

Le test sous flux intenseLe test sous flux intense

faisceau

10

Analyse du signalAnalyse du signal

Signal = donnée brute - piédestal - mode communBruit =

signal

Le rapport S/N de l'amas ayant la piste de S max

Nom

bre

de c

oups

AD

C

MAX(signal de la piste collectant le plus de signal)

Bruit de cette pistele rapport S/N =

Le rapport S/N coupure

pistes Signal/Bruit 2

amasSignal/ Bruit moyen

4

Calcul module par module : module 1:

max (landau) = S/N = 87,7

module 2 : max (landau) = S/N = 84,9

Calcul du rapport S/N :

substrat par substrat module par module(1 module 2substrats) faisceau

Ped(jour 1)-Ped(jour 20)

512 pistes d'un substrat

0

0.005

-0.005

0.01

-0.01

-0.015

11

Les pistes perduesLes pistes perdues

512 pistes d'un substrat

Bru

it

Nom

bre

tota

l de

pist

es p

erdu

es

20 jours de test

Pistes mortes :bruit < Moy - 5

Pistes bruyantes :bruit > Moy + 5

Limite "Moy + 5"

Limite "Moy - 5"

24/16896 pistes perdues équivalent à 5,5 % de pistes en 10 ans de LHC

12

Le rapport S/N est stable moyenne ~ 37

(détection) ~ 98 %

20 jours

Pas d’influence significative de la

pression atmosphérique sur le rapport S/N

La

pres

sion

Variation du rapport signal sur bruitVariation du rapport signal sur bruit

Le

rapp

ort S

/N

Le

rapp

ort S

/N

20 jours

13

Sous flux intense : accumulation de charges à la surface du substrat baisse du rapport signal sur bruit c'est le phénomène de polarisation

#ent

rées

Différence relative du rapport signal sur bruit à basse intensité après une période de 12h de haute intensité

Pas de déviation de la polarisation par rapport à 0

S/N1

Polarisation du substratPolarisation du substrat

(S/N1-S/N2)

LI1 LI2

HI

}

14

Synthèse sur les MSGCSynthèse sur les MSGC

Rapport S/N stable

Pas de polarisation du substrat

Moins de 5,5 % de pistes perdues

(équivalent à 10 ans LHC)

Un succès MAIS changement de technologie

15

Les détecteurs silicium à micropistesLes détecteurs silicium à micropistes

Le nouveau trajectographe

Les modules silicium de CMS

Test sous faisceauObjectif : tester l’électronique sous un faisceau échantillonné à 25 ns

Résultats : Le délai L’éfficacité de reconstruction

16

2 x 9 disques7 couches

Le Trajectographe tout siliciumLe Trajectographe tout silicium

T0 < -10 °C

Module simple faceModule double face

(pt = 3 GeV)

15 952 modules Si ~ 107 canaux de lecture

(TK_Si)(TK_MSGC+Si)

0 1 2

1,04

1,02

1

0,98

0,96 2 x 3 disques3 couches

4 couches

6 disques 6 couches

17

Substrat silicium dopé népaisseur de 500 m

(ou 320 m)512 (ou 768) pistes

adaptateur de pas

hybride avec 4 (ou 6) puces de

lecture à 128 voies

Un module siliciumUn module silicium

cadre évacuant la chaleur

18

Test sous un faisceau type Test sous un faisceau type LHCLHC

Objectif : tester l’électronique sous un faisceau échantillonné à 25 ns

6 modules silicium à micropistes

10 jours au CERNen octobre 2001

Faisceau intense de et de de 120 GeV/c flux ~ 100 kHz/mm2

1 2 3 4 5 6

100 mrad

19

Signal = donnée brute - piédestal - mode communBruit =

signal

amas d'1 piste sélectionné si > 5

amas de plusieurs pistes sélectionné si > 2

SignalBruit

SignalBruit

Le bruit

Le piédestal

Le rapport signal sur bruit des amas

512 pistes

Les 3 détecteurs inclinés

Traitement du signalTraitement du signal

512 pistes

512 pistes

S/N 20

20

Objectif :Déterminer le délai entre :

le passage d’une particule dans le détecteur et le signal déclenchant

l’acquisition

avec un rapport signal sur bruit maximum

Asymétrie : du à un mauvais réglage des paramètres des puces de lecture

La courbe de délaiLa courbe de délai

Nom

bre

moy

en d

e co

ups

AD

C

Nom

bre

moy

en d

e co

ups

AD

C

Ddélai (ns) Ddélai (ns)

21

plateau ~ 25 ns

efficacité ~ 90-95 %

Objectif : mesurer la capacité à détecter le passage d’une particule

L'efficacité de détectionL'efficacité de détection

123456

Pparticule

25 ns25 ns

22

Synthèse sur les déSynthèse sur les détecteurs siliciumtecteurs silicium

Bon comportement sous un faisceau "25 ns"

électronique de contrôle et d’acquisition

les 6 détecteurs

Paramètrage de l’électronique de lecture à faire

avec soin

23

Reconstruction de vertexReconstruction de vertex

Vertex primaire méthodes (et effet du pile up)

Vertex secondaire L'algorithme Elastic Arms Choix des paramètres Résultats : Résolution Efficacité Taux de vertex fantôme Temps CPU

Application à la recherche de jet b

24

Reconstruction de vertex primaireReconstruction de vertex primaire

Méthode des gaussiennesMéthode des amasMéthode de " binning "

Zz (cm)Rrésolution en z ~ 30 m efficacité ~ 99,8 %

Rrésolution en z ~ 27 m efficacité ~ 97 % Rrésolution en z ~ 23 m

efficacité ~ 96 %

traces compatibles

Bin de 1 mm

Ensemble de traces contenues dans

un bin

traces incompatibles

traces compatibles

Vertex 1 Vertex 2

Faisceau : x = 15 m, y = 15 m, z = 5,3 cm

Sans empilement

25

Vertex primaire et pile upVertex primaire et pile up

Vertex primaires associés à des traces de faible impulsion

Vertex primaire associé à 30 traces de faible impulsion

moyenne (1,6 GeV/c2)

Vertex primaire associé à 12 traces d'impulsion moyenne de 5 GeV/c2

zrec-zsim = 18 m

Un seul croisement de faisceau

26

Illustration de la méthode Elastic Arms (EA)Illustration de la méthode Elastic Arms (EA)

Les traces reconstruitesLes traces + 3 vertex simulés Les traces reconstruites + 21 Vertex seed

Les traces reconstruites + 10 Vertex seed

Les traces reconstruites + 3 Vertex reconstruits

Avant EA

Fin EA

Simulation Reconstruction

Analyse du même événement

Pendant EA

Début EA

27

Pour chaque itération T, chaque trace j, le vertex i se déplace de (xiy

i, z

i) :

i,j

yi

i,j

xi

i,j

zi

Constante àchaque itération

ordre de grandeurdu déplacement

Le potentiel d'attraction :

Vi,j

=

inversement proportionnel à la distance

i,j

/Te /T

e + je

i,j /T

i,j = d E-1 Td

E : Matrice erreur sur la position de la trace j

dd : vecteur distance entre le vertex i et la trace j

L'algorithme Elastic ArmsL'algorithme Elastic Arms

donne le sens du déplacement

(xiy

i, z

i) = - x

j V

i,j x ( , , )

Paramètre de coupure pour les

traces isolées

28

trop faible pas de convergence en position

trop fort divergence en position

ok

Optimisation des paramètresOptimisation des paramètres

pas de calcul de la dérivée distance maximum de fusion des vertex

Paramètres à optimiser :l'ordre de grandeur de déplacement des vertexpour une trace isolée

Zz

(cm

)Iitération

Zx

(cm

)

IitérationIitération

Zx

(cm

)

29

Type d’événementType d’événement

événement q q 1 vertex primaire associé à une 30aine de traces

événement b b 1 vertex primaire associé à une 20aine de traces 2 vertex secondaires associés à 2-3 traces

30

Les traces = lignes

les vertex seed = sphères blanches

déplacement des sphères entre chaque itération = connections rouges

Convergence des « vertex seed »Convergence des « vertex seed »

x

y

Xle vertex simulé

Zoom sur un vertex seed

10 m

31

La résolution des vertex secondairesLa résolution des vertex secondaires

Xxrec

- xsim

(cm)

Xyrec

- ysim

(cm)

Xzrec

- zsim

(cm)

<x> = - 7,5 ± 7,8 m

x = 81,0 ± 19,2 m

<y> = 3,3 ± 6,4 m

y = 71,2 ± 12,7 m

<z> = 3,8 ± 4,1 m

z = 124,7 ± 6,2 m

Événement bb Événement bb50 GeV 100 GeV

Quantité 2497 3091

Résolutionxy 90,3 ± 13,9 z

< 1.4 < 1.4

98,0 ± 14,5 m 98,7 ± 9,0 m104,9 ± 11,0 m141,4 ± 28,5 m 125,6 ± 15,3 m

Vertex secondaires :

associés à 2 traces mindt > 100 m

association au vertex simulé

le plus proche

Ssim vtx

Rrec vtx

<1,4 <1,4

32

d0 B

l

Trace

Vertex secondaire

Origine vertex primaire x

y

Dd0

Traces secondaires Traces primaires

Vertex secondaire :

Dd0 = l -l B Événement classique

La méthode D0

La méthode PVR1 Selection des traces non associées2 Reconstruction du vertex associé à ces traces3 Élimination des traces peu ou pas compatibles4 Réévaluation de la position du vertex trouvé Trace peu compatible

Position initial du vertexPosition finale du vertex

Vertex primaire :

Dd0 = 0

Méthodes alternativesMéthodes alternatives

33

Efficacité =

taux de vertex fantômes =

Nombre de vertex reconstruits associés à un vertex simuléNombre de vertex simulés

Nombre de vertex reconstruits NON associés à un vertex simuléNombre de vertex reconstruits

vertexreconstruit

vertexsimulé

Association si 60% de traces en commun

q qbar b bbar b bbar

Type 50 GeV 50 GeV 100 GeV

Nombre de vertex secondaires 80 2623 2855

38,7 ± 5,4 % 29,9 ± 0.9 % 27,3 ± 0.8 %

46,2 ± 5,6 % 27,7 ± 0.8 % 37,2 ± 0.9 %

31,2 ± 5,2 % 24,9 ± 0,8 % 21,6 ± 0,7 %

< 1 % < 1 % < 1%

< 46 % < 55 % < 76,3 %

< 33 % < 48 % < 50 %

dd'événements

< 1.4 < 1.4 < 1.4

Méthode EA Efficacité

Méthode D0 Efficacité

Méthode PVR Efficacité

Méthode EA Taux de vertex fantômes

Méthode D0 Taux de vertex fantômes

Méthode PVR Taux de vertex fantômes

Efficacité et taux de vertex fantômesEfficacité et taux de vertex fantômes

<1,4 <1,4<1,4

34

Méthode de Temps CPU

EA 10 620 ms

5 460 ms

PVF 2 340 ms

rreconstruction Ppar événement

D0

Méthode EA itérative

processus lent

pour ~ 20 itérations

531 ms/evt/itération

Le temps CPULe temps CPU

35

Coupure

Événement56,2 51,4 40,0 19,8

b bbar (%)

Événement4,5 3,1 1,9 1,0

q qbar (%)

Ddt > 100 m Ddt > 100 m Ddt > 100 m Ddt > 100 m

ndf < 3 ndf < 1 ndf < 0.3

dt = distance transverse (distance entre l'axe du faisceau et le vertex)

ndf

= 2/(nombre de traces)

2569 événement b bbar (5138 jets b)

Chaque jet est identifié par un vertex secondaire reconstruit par EA

Identification de jet bIdentification de jet b

ndf ndf

m

ndf

m mm

36

Synthèse sur la reconstructionSynthèse sur la reconstruction

Reconstruction de vertex par EA

Bonne résolution et bonne efficacité

Excellent taux de vertex fantômes

Application à la recherche de jet b

Améliorations pour réduire le temps CPU

Difficulté de l'optimisation des paramètres

37

Participation à l'expérience CMS : Évaluation des performances de détecteurs :

Les détecteurs gazeux à micropistes

Les détecteurs silicium à micropistes

Reconstruction des futures données CMS :

Vertex primaires et pile up

Vertex secondaires et l’algorithme Elastic Arms

Application à la physique de la beauté

ConclusionConclusion

38

Pla

n de

la p

rése

ntat

ion

Pla

n de

la p

rése

ntat

ion

Intr

od

uct

ion

Le

colli

sion

neu

r L

HC

Le

dé

tect

eu

r C

MS

Le

tra

ject

og

rap

he

de

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S

Les

déte

cteurs

gaze

ux à

mic

ropis

tes

(MS

GC

) p

rinci

pe

de

dé

tect

ion

les

MS

GC

et C

MS

le te

st s

ou

s fa

isce

au

hau

tem

ent

ion

isa

nt e

t an

alys

e R

ésu

ltats

: le

nom

bre

de

pis

tes

perd

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al s

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bru

it e

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po

lari

satio

n

Les

déte

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rop

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s le

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ject

og

rap

he

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déte

cte

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silic

ium

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icro

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MS

le te

st s

ou

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isce

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nal

yse

Ré

sulta

ts :

le d

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e re

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ctio

n

Reco

nst

ruct

ion d

e v

ert

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v

erte

x p

rim

aire

s 3

mét

hode

s de

rec

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ruct

ion

L’e

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d’e

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ver

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ic A

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s R

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le t

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erte

x fa

ntôm

e et

le t

emps

CP

U id

entif

icat

ion

de je

t b

Con

clusi

on

39

MSGC : variation du piédestalMSGC : variation du piédestal

40

MSGC : piédestal et bruitMSGC : piédestal et bruit

41

Le rapport S/N de l'amas ayant la piste de S max

Nom

bre

de c

oups

AD

C

Calcul module par module max (landau) = S/N = 87,7

Calcul substrat par substrat max (landau) = S/N = 50,5

MSGC : calcul du rapport S/NMSGC : calcul du rapport S/N

faisceau

432

1

42

L’inversion de typeL’inversion de type

AnnAnnée ée LHCLHC

Ten

sion

de

dés

erti

on (

Vol

ts)

Ten

sion

de

dés

erti

on (

Vol

ts)

= 3 k= 3 k cm cm

400µm400µm

300µm300µm

500µm500µm

Ten

sion

de

dés

erti

on (

Vol

ts)

Ten

sion

de

dés

erti

on (

Vol

ts)

Fluence dans le TOB après10 ans de LHC

Basse résistivité (1,5-3 k cm) - 320 mHaute résistivité (4-8 k cm) - 500 m

Fluence dans le TIB après10 ans de LHC

43

Algorithme de déconvolutionAlgorithme de déconvolution

Sortie idéale

Sortie test M200

S = w1e1 + w2e2 + w3e3, w3<0

e3

e3

e2

e1

e2

0

44

Les hipsLes hips

V125

V250

VSS

V250

Rinv

vIN+vCM

vCM

vOUT = -vIN

this node common to all128 inverters in chip

external resistor (on hybrid)1 per APV chip

preamp

45

MSGC vs SiliciumMSGC vs Silicium

Les MSGC :

• Temps de réponse rapide ( 50 ns)

• Granularité fine (résolution de 40 m)

• Une excellente résistance à un flux intense dans le temps

• Très faible quantité de matériel

• Technologie peu connue

• Alimentation continue en gaz

• Utilisation de forte tension ( 10aine kV)

Les détecteurs silicium à micropistes :

• Temps de réponse très rapide ( 20 ns)

• Granularité fine (résolution de 30 m)

• Sensible à un flux intense

inversion de type

• 1000 x +dense/MSGC mais de faible masse atomique

• Technologie bien connue

• T0 < -10 0C et < 15% d’humidité

• Utilisation de tension ( 10aine -100aine V)

46

Reconstruction des tracesReconstruction des traces

47

Des hits aux traces (1)Des hits aux traces (1)

4209 hits

48

Des hits aux traces (2)Des hits aux traces (2)

25 traces reconstruites

49

Résolution des vertex primaire (pile up)Résolution des vertex primaire (pile up)

Pile up

Le vertex primairezrec-zsim = 17 m

50

Résolution des vertex primaireRésolution des vertex primaire

51

Vertex 3

Vertex 1

Fusion de vertex

Vertex 2

Traces fixées

Déplacement des vertex

Illustration de la méthode Elastic ArmsIllustration de la méthode Elastic Arms

52

Pour chaque itération T, chaque trace j, le vertex i se déplace de (xiy

i, z

i) :

i,j

yi

i,j

xi

i,j

zi

Le potentiel d'attraction :

Vi,j

=

inversement proportionnel à la distance

i,j

/Te /T

e + je

i,j /T

L'algorithme Elastic ArmsL'algorithme Elastic Arms

(xiy

i, z

i) = - x

j V

i,j x ( , , )

Emin = -1/ilog(e- + je-dij)

53

Optimisation d’EA : Optimisation d’EA : potentielpotentiel

Le potentiel d'attraction :

Vi,j

=

inversement proportionnel à la distance

i,j

/Te /T

e + je

i,j /T

Paramètre de coupure pour les

traces isolées

iteration

Valeur de potentiel d’attraction de différentes traces sur un vertex

Trace 6

Trace 2

Ensemble des autres traces

54

Optimisation d’EA : Optimisation d’EA :

iterationiteration

Pos

ition

y d

es d

iffér

ents

ve

rte

x po

tent

iels

(cm

)

Pos

ition

z d

es d

iffér

ents

ve

rte

x po

tent

iels

(cm

)

55

Problème de génération de vertex simulésProblème de génération de vertex simulés

Événements avec sim

Événement sans sim

Nbr evt 2209 360

Nbr moyen de traces/evt 23 5 25 6

Nbr moyen de vertex potentiel/evt

8 6 10 7

Nombre moyen d’iteration max 17 9 20 8

Nbr moyen de vertex rec 3 1 4 1

Sur une base de 2569 événements• reconstruction traces/vertex + simulation traces/vertex• simulation traces/vertex seule

56

Les vertex secondaires de qqLes vertex secondaires de qq

2569 événements 4223 vertex :

• 58,7 % à moins de 50m

• 5,4 % entre 50m et 1 cm

• 35,9 % à plus de 1 cm :

• 75,5% associés à 1 trace

• 21,5% associés à 2 traces

• 3% associés à 3 traces et plus

57

H H

58

La physique de la beautéLa physique de la beauté

LHC : 5 1012 bb/an (LI)Etude :

• Violation CP • Oscillation B0

s - B0s

B0d

B0d J/K0

s

B0s J/

Identification de jet b :• masse élevée• fragmentation dure• temps de vol (2-3 mm)

59

Plasma quarks gluonPlasma quarks gluon

60

Le détecteur ATLASLe détecteur ATLAS

Rayon : 10mLongueur : 35mAimant de 2T

61

Le trajectographe de CMSLe trajectographe de CMS

silicium (tonneau intérieur)silicium (tonneau extérieur)silicium (mini bouchon)silicium (bouchon)

Pixel (tonneau)pixel (bouchon)

0,2

0,4

0,8

0,6

Effi

caci

té d

e b

tagg

ing

50 100 200150

ETjet (GeV)

2 traces à TIP>32 traces à TIP>2

+ Vtx sec rec

62

Détecteur de muons (ex:H)Identification des muonsRésolution de l'impulsion p

T/p

T~1.5%p

T

Déclenchement rapide et efficace

Aimant de courbure fort champ magnétique de 4T

Calorimètre hadronique (ex:Hbb)Mesure de l’énergie des jets + mesure de l’énergie transverse

manquante

Calorimètre électromagnétique (ex:H)

Mesure de l’énergie des e-, e+ et grâce aux 80 000 cristaux de PbWO4

Trajectographe (ex:B0s)

Reconstruction des traces chargées et des vertexMesure de l'impulsion p

T/p

T =0,5% p

T

(pT

en GeV)

Le détecteur CMSLe détecteur CMS