Fisica pp a LHC A Colaleo Introduzione alla fisica dei collisionatori adronici Detector

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1 Fisica pp a LHC A. Colaleo Introduzione alla fisica dei collisionatori adronici Detector Trigger and DAQ - High Level Trigger (HLT) Test Standard Model - Misure di W- e top-quark mass Ricerca del Bosone di Higgs Ricerca di nuova fisica

2 Requisiti dell HLT Reconstruzione e selezione di elettroni, fotoni, muoni, jets, missing i E T, b e τ tagging. Strategia Usare quanto piu possibile il software offline utilizzato per le analisi Facile da mantenere e comprensione dei dati migliore Condizioni i i al contorno: Codice gira su processori che analizzano un evento alla volta HLT ha accesso a tutti I dati provenienti da tutti I rivelatori Limitazioni: Tempo CPU Rate di eventi in uscita (~10 2 Hz) Precisioni nelle costanti di calibrazione Requisiti principali: Alta efficienza Selezioni devono essere inclusive (per nuova fisica) Costanti di calibrazione Tutti gli algorithms/processors devono essere monitorati

3 Trigger di alto livello ON-line LEVEL-1 Trigger Hardwired processors (ASIC, FPGA) Pipelined massive parallel HIGH LEVEL Triggers Farms of processors HLT OFF-line Reconstruction&ANALYSIS ti TIER0/1/2 Centers 25ns 3µs ms sec hour year Giga Tera Petabit

4 ATLAS: HLT Solo su Regioni di Interesse (ROI) fornite da LV1 Se il Level-2 fornisce un livello di reiezione di 100 allora l input a Level-3 e 1-2 khz. Con una dimensione dell evento evento di 1-2 MB, sono necessari 1-4 GB/s Dividendo su ~100 receivers abbiamo MB/s ROIBuilder (Region of Interess builder), L2PU (processing unit), Level-1 Detector Frontend Level-2 Switch Event Manager Builder Network Readout Switch Farms Computing services

5 Ricostruzione fatta on demand Algoritmi sono eseguiti solo quando e se il corrisoindente pezzo di informazione e richiesta Al fine di rigettare il fondo il prima possibile HLT e organizzato in steps (sempre piu sofisticati e che consumano sempre piu CPU) Level-2: usa solo calorimetri e muon detectors Level-2.5: usa anche i pixel Level-3: usa tutta l informazione (anche il tracker) Regional Reconstruction: Usa solo informazioni provenienti da region of interest da oggetti candidati Lvl-1 si risparmia CPU-time Conditional Reconstruction (per il tracker): Usa un ridotto numero di Hits in quanto a livello di HLT utilizzare la risoluzione migliore non e interessante Momentum resolution Full tracker 5

6 HLT:selezione e/γ Level-1 Ricostruzione di elettroni in ECAL Con tagli su soglie Level-2 Pixel Level matching Fotoni Taglio sulle soglie Level-3 Elettroni Ricostruzione delle tracce E/p, matching (Δη) + tagli su isolamento (ECAL, pixel, track) Isolamento Had/EM π 0 rejection 6

7 Selezione elettrone Molto materiale tra IP e ECAL (0.3-1 X0)-> Level-2 : elettrone bremstralung, photon conv. 1-torre nell area 4x4 area trovata a Bremstralung recover: Lvl-1 trigger >E min clustering Seed cluster con E T T Accetta clusters se H/EM < 0.05 Road in φ intorno al seed cluster. Selezionare i cluster con E T piu Considera tutti i clusters nella alti road ( supercluster ) e somma energia in road: super-cluster basic cluster

8 Selezione elettrone Level selection: aggiunta informazione i dai pixel Veloce e fornisce alta reiezione high efficiency (ε=95%), high background rejection (14) Require at least 2 hits (3 pixel hits disponibili) B Predict a track Nominal vertex (0,0,0) Cluster E Cluster position Propagate to the pixel layers and look for compatible hits If a hit is found, estimate z vertex Pixel hit Estimated vertex (0,0,z) Predict a new track and propagate Level-3 electron: Costruisce tracce dal seed pixel trovatiti nel livelloll precente Barrel: E/p and Δη(track-cluster) Endcap: E/p 8

9 HLT muon track reconstruction Standalone Muon Reconstruction: Level-2 Candidati muoni di Level-1 Kalman filtering technique applicato sui segmenti di traccia di DT/CSC/RPC GEANE usata per propagazione nel ferro Traiettoria costruita dall interno all esterno Il fitting avviene invece dall esterno all interno fino al punto nominale di interazione dei fasci Informazioni anche dal Tracker Hits: Level-3 Usa le informazioni da tutto il tracker Definisce region of interest nel tracker basate sulle tracce del LV2 includente il vertice Individua dei seed dei pixel e propaga la traccia dal layer piu interno fino ai μ Level-3 Algorithmic efficiency Single muons 10<P t <100 GeV/c 9 η

10 L2 & L3 risoluzione in p T e efficienza P T resolution lti barrel Efficiency vs P T threshold L2 σ= GeV threshold L3 σ=0.013 L2 L1 L3 30 GeV (1/p T rec -1/p T gen ) /(1/p T gen )

11 Isolamento del muone Backgrounds di muoni con p T < 30 GeV/c proveniente da decadimenti di K, π, b, c Isolamento si basa su (E T ) o (P T ) misurati in un cono intorno al muone Isolamento calorimetrico - E T da torri calorimetriche in un cono intorno al muone (applicato a LV-2) Isolamento dai pixel - Somma dei P T tracce nel rivelatore a pixel (almeno 3 hits) in un cono intorno al muone - Si richiede che le tracce provengano dallo stesso vertice primario i del muone del Livello-3 (per ridurre contaminazione da pile-up) Tracker isolation - Somma P T delle tracce nel Tracker (regional reconstruction) intorno al muone da LV-3 Before isolation After isolation Muons da b,c,k,π soppressi Grandeza del cono e soglie ottimizzate per max reiezione del fondo con 97% di efficienza nel segnale (W->μν)

12 Decadimenti del tau cτ = 87μm, m = τ Gev/c Decadimenti leptonici τ > e(μ) ν ν : ~ 352% 35.2 Identificazione con I leptoni Decadimenti adronici 1 prong τ > ν + π +/ + n(π ο τ ( ) : 49.5 % 3 prongs τ > ν τ + 3π +/ + n(π ο ) : 15.2 % τ jet Spesso tau prodotti in coppia 42% degli stati finali 2 jet-tau tau jets a LHC: Molto collimati 90% dell energia e contenuta in un cono of raggio R=0.2 intorno alla direzione del jet con ET>50 GeV Bassa molteplicita One, three prongs Depositi di energia adronca e elettromagnetica Charged pions Photons from π ο

13 HLT: τ tagging Selezione di leptoni τ isolati come quelli attesi in MSSM Higgs con stati finali : 1 τ-jet + lepton, 2 τ-jet, 1 τ-jet Canali di test A 0 /H 0 (200, 500 GeV) -> 2τ-jet, τ-jet + lepton H + (200, 400 GeV) -> τν -> τ-jet ν τ Decade adronicamente nel 65% dei casi producendo un jet stretto con un numero piccolo di adroni carichi o neutri τ-jets identification con calorimetri e tracking detectors Calorimetri ricostruzione di un jet in una regione centrata sul jet selezionato come tau-jet a Lvl-1 isolamento nel calorimetro elettromagnetico applicato al CALO- JET piu energetico P isol < 5.0 GeV riduce il fondo da di-jets 13

14 τ Tagging con Pixel/Tracker direzione i del τ-jet j t dal jet selezionato dal calorimetro Regional Tracking Cercare solo nel Jet-track matching cone Isolamento basato sul numero di tracce in (R I ) cono di isolamento Solo tracce buone: Associate al vertice primario (taglio su z-ip)- informazione dai pixel P T della Leading Track (cioe traccia con piu alto p T ) > pochi GeV/c Leading Track nel matching cone R M : calo jet - leading track matching cone p LT T : cut sul pt della leading track R S : cono intorno alla leading track R I : cono di isolamento intorno all asse del jet p i T : tagli su pt delle tracce nel cono di isolamento R s =0.07 P T > 6 GeV R m =0.1 P T > 3 GeV R i = P T > 1 GeV

15 Tagging di b-quarks Soft lepton tagging Silicon Vertex tag Ricerca di leptoni di basso impulso non isolati in un jet Mesoni B viaggiano i prima di decadered Ricerca di vertici secondari

16 HLT: Inclusive b tagging Selezione di b-jet con alto pt nello stato t finale proper time (cτ 450 μm) porta a tracce con grande grande parametro d impatto (IP) rispetto al vertice di produzione Algoritmo di Tagging track counting : conta il numero di tracce eccedenti una soglia IP significance S (= IP value/ip error) Ricostruzione Regional Tracking: Guarda solo i jet definiti a Lvl-1 nel calorimetri Vertice primario reconstruito usando I pixel Utilizza tracce per migliorare la definizione dell asse: direzione non definita bene a causa della dimensione delle trigger tower a LV1 16

17 Prestazioni del b-tagging b-tag jet con almento 2 tracce che eccedono un soglia fissata sulla significanza sul IP Campione di di-jet back-to-back inclusive QCD sample Operating point richiesto molto tempo CPU per la ricostruzione della traccia. circa 55% per b-jets mistagging g rate.1% % Quasi indipendente dall energia dei jet E T

18 HLT rates & signal efficiency Condizioni a L = 2x10 33 cm -2 s -1 Total HLT rate: 105 Hz Applicando I tagli nella tabella si ottengono le efficienze per I segnali interessanti Trigger Threshold (ε=90-95%) (GeV) Indiv. Rate (Hz) Cumul rate(hz) 1e, 2e 29, γ, 2γ 80, (40*25) μ, 2μ 19, τ, 2τ 86, Jet * Miss-E T 180 * jet, 3-jet, 4-jet 657, 247, e * jet 19 * Inclusive b-jets Calibration/other Channel Efficiency (for fiducial objects) H(115 GeV) γγ 77% H(160 GeV) WW* 2μ 92% H ZZ 4μ 98% A/H(200 GeV) 2τ 45% SUSY (~0.5 TeV sparticles) ~60% With R P -violation ~20% W eν 67% (fid: 60%) W μν 69% (fid: 50%) Top μ X 72% 18

19 HLT Processing Times Average time needed to run full Trigger Menu on L1- accepted events: 43 ms/event Core Xeon processor running at 3.0 GHz CPU times strongly dependent on HLT input Tails have a significant impact on the average time Will eliminate with time-out mechanism Time Plot: Tulika & Simone 19