la reconstruction des é lectrons dans cms

La reconstruction des électrons dans CMS

C. Charlot, LLR

C. Charlot / LLR

C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006 2

Plan de la présentation

Motivations Le détecteur CMS La reconstruction des agrégats La reconstruction des traces électrons Classes d’électrons et estimation de l’impulsion Identification des électrons Systématiques associées à la reconstruction des électrons Conclusions et prospective


Motivations physiques

Recherche du Higgs SM: HZZ(*) 4e, HWW(*) 2e2 MSSM: A/H0

2024e+ET

miss

Supersymétrie Production de squarks et gluinos, chaîne de

désintégrations impliquant des jauginos, pic jacobien 0

2 e+e-01

Nouvelles symétries, extra-dimensions Résonances au TeV, G e+e- + X Déviation au Drell-Yan, pp e+e- + X

Processus du Modèle Standard Bruit de fond pour la nouvelle physique: WW,

ZZ, WZ Sources abondantes pour la calibration

Canaux leptoniques => « propres » Excellente calorimétrie EM dans CMS pour

les électronsA/H0

2024e+ET

miss J. Phys. G : Nucl. Part. Phys. 34

HZZ(*) 4e+XJ. Phys. G : Nucl. Part. Phys. 34 No 2

HWW(*) 2e2+XJ. Phys. G : Nucl. Part. Phys.


La reconstruction des électrons

pT(1) pT(2)

pT(3) pT(4)

mH=130

mH=180

mH=250

mH=450

Les électrons en principe c’est simple Agrégat dans le calorimètre Trace en correspondance

Les électrons dans CMS sont plus compliqués Épaisseur importante de matière

devant ECAL Champ magnétique fort

Pour le calorimètre, effet très important à bas pT

Et il y a (peut être) de la physique importante à bas pT

Optimisation précédente pour les électrons de la calibration et HLT pT~35 GeV/c

e- le plus « mou » : pT~10 GeV/c pour mH=130 GeV/c2


Le détecteur CMS

MUON BARREL

Silicon MicrostripsPixels

ECAL Scintillating PbWO4 crystals

Cathode Strip Chambers Resistive Plate Chambers

Drift Tube Chambers

Resistive Plate Chambers

SUPERCONDUCTINGCOIL

IRON YOKE

TRACKER

MUONENDCAPS

Total weight : 12,500 tOverall diameter : 15 mOverall length : 21.6 mMagnetic field : 4 Tesla

HCAL

Plastic scintillator/brasssandwich

CALORIMETERS


Le trajectomètre interne

Entièrement silicium (~200 m2) Pixels: 3 couches + 2x2 disques ~ 76 106 canaux

||<2.5 (4 cm < rT<110 cm)

Au total, ~13 points par trace

TIB PX

100x150mOcc. ~ 10-4

PX

TOB

TIB

TID TEC


Performances du trajectomètre

tk~98%, ||<2IPL~20-100 m, pT>10

IPT~10-25 m, pT>10

pT/pT~0.5-2%, pT>10


Le calorimètre électromagnétique

~76000 cristaux PbWO4 Arrangement quasi-projectif en et Preshower devant les bouchons

~25 X0, 0.9 RM

X0=0.89 cm, 90% dans r=2.4 cm

4.5 p.e. / GeV (APD et VPD)


Performances du ECAL

120 GeV

€

(E)

E=

2.8 %

E⊕

124 MeV

E⊕ 0.26 %

Résolution

0.6% at 50 GeV


L’épaisseur de matériel

Support(s) mécanique(s) câbles alimentation, sorties des signaux Refroidissement Au final 1/10 de la matière seulement

constituée par les détecteurs Largement sous-évalué lors des

premiers dessins du détecteur

= 0 = 1.5

TP (1994) 0.15 0.6

TDRs (1998) 0.25 0.75

PTDR (2005) 0.3 1.4 =1=2


Le déclenchement sur les électrons

Niveau 1 Objets EM isolés/non isolésL1em

L2em

L2.5e

L3e

matériel

logiciel

*Seuils revus récemment :baissé pour le stream « double » de 14.5 à 12 GeV et suppression du stream double « relâché »

Niveaux HLT Niveau 2:

Reconstruction des agrégats ECAL Seuil ET: 26 GeV (simple), 12 GeV (double)*

Niveau 2.5: recherche « hits » compatibles dans les couches pixels

Niveau 3: reconstruction complète de la trace à partir des

« hits » pixels du niveau 2.5 Isolation trace et HCAL compatibilité E/p agrégat - trace pour le tonneau H/E pour les bouchons


La reconstruction des agrégats

Plusieurs types d’algorithmes: Fenêtre glissante

Electrons du faisceau test Photons non convertis Exploitation de la géométrie simple

Algorithmes topologiques Séparation des gerbes proches Géométrie plus complexe (bouchons)

Algorithme “hybrid” pour la partie tonneau Fenêtre fixe en , dynamique en

Algorithme “island” pour les parties bouchons Topologique 1 seul paramètre = seuil sur le cristal graine

Algorithme topologique: Agrégation des cristaux à partir d’un cristal

“graine” Ssi satisfaisant à un critère de compatibilité avec

la forme attendue pour une gerbe e.m. Cristal adjacent à un cristal déjà présent

dans l’agrégat Et d’énergie moindre


Reconstruction des super-agrégats

Bremsstrahlung 1 X0: <Ee finale/E0> = 0.368!

~10% des e- ont perdu >90% de leur énergie initiale Dans le champ B, l’énergie est étalée en Donc recherche d’agrégat(s) autour de l’e- et

correspondant au(x) rayonnés Algorithme “hybrid’

Déjà un algorithme de super-agrégation Extension = 17 cristaux en

Algorithme “island” Recherche explicite d’agrégats photons dans une

bande en phi autour de l’agrégat e-

max = 0.3

max = atan(-/(1- 2)) = RECAL/2qr, r=ET/0.3B• si hélice parfaite• si brem seulement (pas de conversions)

ET agrégat graine >1GeV

e-, pT = 30 GeV/c


Mesure de l’énergie

Après une première estimation de l’énergie: Esa=Ecristal i, des

corrections sont nécessaires afin de remonter à l’énergie de la gerbe EM: Pertes dues aux espaces inter-cristaux et inter-modules Pertes latérales liées aux algorithmes d’agrégation Fuites longitudinales avant liées au staggering des

cristaux Fuites longitudinales arrières Cristaux pathologiques

Corrections nécessaires afin de remonter à l’énergie de la particule au vertex: Pertes latérales liée aux algorithmes de super-agrégation Perte d’énergie en amont du ECAL due au matériau du

trajectomètre

Ecorr = Esa . F(Ncry) . f()


Corrections des fuites latérales

F(Ncry) : paramétrisation des pertes

latérales dues aux algorithmes d’agrégation

Ncry est une mesure évt par évt de

l’extension latérale agrégée Courbe universelle

Pour un algorithme d’agrégation donné

Dépend uniquement de la dimension des cristaux

Taille latérale agrégée: r2=Ncry.2

= dimension latérale cristaux

Courbes : f(r) 2rdr de 0 à r(Ncry)

pour =2.5, 3, 3.5 cm Profil gerbe f(r) supposé exponentiel


Reconstruction des pré-traces

Pilotée par la reconstruction de super-agrégats dans ECAL La cinématique simple du bremsstrahlung permet de prédire la trajectoire de l’électron

avant bremsstrahlung Même technique que pour les électrons HLT (mais paramètres différents)

2ème couche) z ème couche)

10 mrad 0.07 cm

1ère couche) z ère couche)

e-: [-125;+75] mrad

e+: [-75;+125] mrad

15 cmReconstruction des agrégats Propagation vers les

couches de pixels et recherche de « hits » compatibles

Si un hit est trouvé,estimation du vertex

Propagation vers couche suivante


Reconstruction des trajectoires

eHLT (ETthr=1)FKF tracks

eGSF (reg. seeding)

Modélisation Bethe-Heitler de la perte d’énergie par bremsstrahlung

Pas de coupure en 2 pour considérer un nouveau « hit »

2 nouvelles trajectoires au max par couche

Traces KF

e-, pT=10 GeV/c


Reconstruction des trajectoires

eHLT (ETthr=1)KF tracks

eGSF (reg. seeding)

e-, pT=10 GeV/c Modélisation Bethe-Heitler de la perte d’énergie par bremsstralung

Pas de coupure en 2 pour considérer un nouveau « hit »

2 nouvelles trajectoires au max par couche

Traces GSF

eHLT (ETthr=1)FKF tracks

eGSF (reg. seeding)


Ajustement GSF

En chaque point de la trajectoire, l’ajustement fourni une estimation des 5 paramètres de la trace pour chacune des composantes

On utilise la composante de poid maximal plutôt que la moyenne pondérée

10 GeV pT

Perte d’énergie par bremsstrahlung très non-gaussienne

Approximation de la pdf Bethe-Heitler par une somme de gaussiennes

Chaque composante est propagée par un KF standard

= 0.4 10-3 à 10 GeV/c

= 0.6 mrad à 10 GeV/c


Paramètres à l’arrière

La reconstruction de trajectoires jusqu’au ECAL malgré des changements de courbures importants permet: D’obtenir une mesure de l’énergie

rayonnée par l’électron: pin-pout De tester l’accord trace-agrégat entre les

paramètres de la trace à l’arrière et ceux de l’agrégat « électron »

Eseed/pout

pin-pout (GeV/c)

Fraction bremsstrahlung: (pin-pout)/pin

Energie rayonnée (GeV)

pout

pin


Les classes d’électrons

Différentes topologies trace/super-agrégat sont observées par suite du bremsstrahlung dans le trajectomètre Corrections doivent être adaptées aux différents cas Différentes topologies => erreurs de mesure très différentes L’identification peut être optimisée suivant la topologie

« golden » « big brem » « showering »evt11pt35 evt19pt10 evt14pt10


La classification « électron » électrons « golden » *

Pas de sous-agrégat « brem » Fraction bremsstrahlung petite Bon E/pin

Bon accord géom. en électrons « big brem »

Pas de sous-agrégat « brem » Fraction bremsstrahlung élevée Bon E/pin

électrons « narrow » Pas de sous-agrégat « brem » Fraction bremsstrahlung

intermédiaire Bon E/pin

électrons « showering » Sous-agrégat « brem » identifié ou

mauvais E/pin

E=5-100 GeV

* principalement des électrons ayant peu rayonné ou ayant rayonné tard


Corrections résiduelles

Énergie perdue dans le trajectomètre Irrécupérable Jusqu’à ~7% à l’extrémité du tonneau

Pertes latérales associées aux agrégats de photons bremsstrahlung

Pertes géometriques liées à l’arrangement en escalier des cristaux

Fraction d’énergie atteignant le ECAL

Paramétrisation en fonction de Suivant les classes

d’électrons

E=5-100 GeVtonneau

avant

après

f()


Estimation de l’impulsion

Direction donnée par la trace

pcomb donné par Ecorr ou la

moyenne pondérée de Ecorr et

prec

Pondération de prec par les erreurs issues de l’ajustement

pondération de Ecorr par paramètrisation des erreurs

Suivant les classesélectrons p=5-100 GeV/ctoutes classes, tonneau

ECALECALTrackerCombined

Gain par facteur ~1.4 en combinant avec le trajectomètre

Électrons « golden » Distributions gaussiennes /E = (2.50.3)%/√E

(0.1970.007)/E (0.520.01)%

Semblable au testbeam!


Définition des électrons et efficacité

Trace GSF et super-agrégat associé En correspondance géométrique

= 0.02; = 0.1 En correspondance en impulsion

E/pin < 3 Véto HCAL

H/E < 0.2

e- from HZZ(*)4e-, mH=150

Efficacité = fraction des électrons générés associés à un électron reconstruit de même charge et ayant une direction au vertex compatible avec la direction générée à l’intérieur de ==0.05


pTe

Isolation et sélection des e- primaires

Cas physique: HZZ4e-, mH=150 GeV/c2

Paramètre d’impact transverse Isolation trace

pTtraces/pT

e

Complétée par une isolation hadroniquepT

traces > 1.5 GeV/c|z| < 1 mm

tt

IP/IP

L=2x1033 cm-2s-1

empilement inclus

Rej.=20-30=90-80%(Rcône=0.25)

pTtraces

Cône symétrique en (,)


Identification des électrons

Après pré-sélection et isolation, on reste avec les bruits de fond: Vrais électrons de

Conversions Résonances bas pT, Dalitz decays

Faux électrons Superposition accidentelle /0

Échange de charge

Observables d’identification Accord des paramètres au vertex

Esa/pin, in, in Accord des paramètres à l’arrière

Ea/pout, out

Variables de forme de gerbe E9/E25, ,

H/E

e- pT=5-50 vs jets pT=25-50, tonneau


Identification des électrons

La plupart des candidats reconstruits dans les évts jets sont « showering » (topologies multi-agrégats)

Un meilleur rejet des candidats issus de jets est obtenu pour les « golden » Facteur ~10 vis à vis reconstruction + pré-sélection

Un meilleur rejet des candidats issus de jets est obtenu dans le tonneau

électrons jets

« golden » 24% 4%

« showering » 53% 85%

électrons jets

« golden » 17% 2%

« showering » 69% 96%

tonneau

bouchons

*évts QCD dijet présélectionnés, 25<pT<50 GeV/c

rejet sur jets@90%

« golden » 9.0

« showering » 7.3

rejet sur jets@90%

« golden » 5.9

« showering » 4.2

Fraction des candidats par classe Rejet sur les jets*


Systématiques: efficacité

Efficacité intervient dans le calcul des sect. eff. Géom. et de déclenchement => Monte carlo Reconstruction et sélection électron => avec les données, e.g. Zee

Extrapolation dans domaine cinématique différent par Monte Carlo Méthode: Un des « bras » du Z est sélectionné de façon strict et l’autre est utilisé

comme sonde pour mesurer l’efficacité en utilisant la contrainte de masse sur le Z « golden » pour le « bras » strict Permet de mesurer les efficacités de reconstruction des agrégats, des traces et de

l’identification

~1 semaine@1033 (tonneau-tonneau)

~1 semaine@1033 (tonneau-bouchon)

~2 semaines@1033 (bouchon-bouchon)


Systématiques: échelle d’énergie

Échelle d’énergie importante car: Migration d’évts dans les distributions sur lesquelles on coupe Biais dans la reconstruction de la masse d’une résonance

Corrections d’échelle d’énergie peuvent être controlées à partir des évts Zee Forme de la correction f() bien reproduite

Normalisation nécessaire, vraissemblablement due à l’énergie des électrons du Z


Systématiques: épaisseur de matériel

Contrôle de l’épaisseur de matériel mise dans le MC avec les données MC nécessaire pour estimer l’acceptance Également pour extrapoler les efficacités hors

de la région du Z Enfin pour la modélisation GSF

(<X>/X0) = 2%

par bin de 0.1 en

Méthode: <X>/X0 ~ -ln (1 -fbrem)

fbrem = (pin-pout)/pin mesurée


Conclusions (1)

Stratégie entièrement revue de reconstruction des électrons Basée/optimisée sur HZZ(*)4e en particulier Cohérente avec electrons HLT Prenant en compte le problème de bremsstrahlung au niveau du clustering, du tracking et de

l’identification Nouvelle algorithmie pour la reconstruction des traces

Modélisation Bethe Heitler de la perte d’énergie Reconstruction déclenchée par les agrégats dans le calorimètre EM

Définition de « classes » d’électrons Corrections différentes suivant les topologies Définition d’une qualité/erreur par électron pouvant être utilisée dans n’importe quelle analyse

de physique Optimisation de la mesure du momentum au vertex

Corrections calorimètriques et combinaison E-p basée sur les classes et des erreurs par électron


Conclusions (2) Identification des électrons

Variables à l’arrière Les « showering » sont plus difficiles à séparer des jets que les « golden » Réciproquement, on peut gagner beaucoup à ne considérer que les « golden » dans les canaux à

fonds hadroniques importants Stratégie pour le contrôle des systématiques

Mesure de l’épaisseur de matériel avec les traces électrons reconstruites Contrôle des efficacités et échelle d’énergie avec les électrons du Z

Prospective Faux électrons venant des jets Reconstruction des e- dans les jets TeV électrons Préparation premières données, contrôle de la reconstruction et des efficacités

CMS AN2005_011, AN2005_062, AN2005_065

CMS NOTE2006_040

CMS PTDR

EPJC (sous publication)

3 thèses au LLR


Backup


evt12pt10


Recontruction des traces électrons

Reconstruction des traces dans CMS basée sur des filtres de Kalman 4 étapes: recherche de pré-traces, reconstruction de la trajectoire, résolution des ambiguités,

refit de la trajectoire De l’intérieur vers l’extérieur

Reconstruction des électrons HLT avec une recherche des pré-traces à partir des super-agrégats reconstruits dans le calorimètre Permet un premier filtrage des candidats L’information calorimètrique permet de prédire où chercher de « hits » compatibles dans les

couches de pixels et de construire la pré-trace avant que l’électron ne rayonne des photons Reconstruction des électrons hors-ligne basée sur une reconstruction de trajectoire modfiée et un

ajustement GSF Procédure analogue à HLT pour la détermination des pré-traces Collection des « hits » efficace jusqu’au ECAL

Important pour l’identification Excellente résolution en impulsion et direction au vertex pour les traces ayant peu

rayonnées


evt12pt10


L’épaisseur de matériel

= 0 = 1.5

TP (1994) 0.15 0.6

TDRs (1998) 0.25 0.75

PTDR (2005) 0.3 1.4

Outer Silicon = TOB+TEC


Pixel Match vs other seeding

eGSF track Regional seeding Cluster driven pixel match

seeding Ctf seeding

évt QCD

electrons deHZZ*, mH=150

la reconstruction des é lectrons dans cms

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