relatório 2012 atlas/brazil cluster renafae workshop 29...
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RENAFAE 29/NOVEMBRO/2012 2
Equipe (Novembro/2012)
Pesquisadores:1.Aline Gesualdi (CEFET-RJ)2.Andre Asevedo Nepomuceno (UFF) A3.Augusto Santiago Cerqueira (UFJF) A4.Carmen Lucia Lodi Maidantchik (UFRJ) A5.Eduardo Luiz Augusto Macchione (USP)6.Eduardo Furtado Simas Filho (UFBA)7.Emi Marcia Takagui (USP)8.Daniel Pedro Bezerra Chaves(UFF)9.Fernando Marroquim (UFRJ/UFSJ) A10.Jose Manoel de Seixas (UFRJ) A11.Luciano Manhães Andrade Filho (UFJF) A12.Luiz Pereira Calôba (UFRJ) A13.Marco Aurelio Lisboa Leite (USP) A14.Maria Aline Barros do Vale (UFSJ) A15.Marisilvia Donadelli (PosDosc, USP) A16.Olacio Dietzsch (USP)17.Rafael Antunes Nóbrega (UFJF) 18.Yara do Amaral Coutinho (UFRJ)
A = autor
InstituiçõesOficialmente no ATLAS:●UFRJ ●USP ●UFJF ●UFSJ
Futuras Inclusões●UFF ●UFBA●CEFET-RJ
Empresas Nacionais●Nemesys●FinCore●Twist
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Equipe (Novembro/2012)Estudantes
1.Andressa A. Sivolella Gomes (IC,UFRJ)2.Adolpho Machado Jr.(IC, USP)3.Bernardo Sotto-Maior Peralva (Mestr, UFJF)4.Bruno Lange Ramos, (IC, UFRJ)5.Candida Meneghin (Mestr., UFJF)6.Danilo Lima de Souza (Dr., UFRJ)7.David Melo (IC, UFJF)8.Davis Pereira Barbosa (Mestr., UFJF)9.Dhiana Deva (IC, UFRJ)10.Farley Freire de Matos (IC, UFRJ)11.Felipe Damas Melo (IC, UFSJ)12.Fernando M. Vieira Xavier (Dr. UFRJ-UFJF)13.Fernando (Mestr., UFSJ)14.Jheneffer da Silva Ferreira (IC, UFSJ)15.José Navarro (D, USP)16.Karina da Silva Dias (IC, UFSJ)17.Laura O. Fernandes Moraes (IC, UFRJ)18.Lucas Simoes Maia (IC, UFRJ)
19.Luiz Eduardo Balabram Filho (Mestr. UFRJ)20.Luiz Fernando C. Parodi Frias (IC ,UFRJ)21.Luiz Henriuqe Pinho de Sá (IC, UFRJ)22.Luiz Henrique R. Azevedo Évora (IC, UFRJ)23.Marcos Vinicius (Mestr., UFJF)24.Natanael N. Moura Junior (Mestr., UFRJ)25.Rafael Lopes Conde dos Reis (IC, UFRJ)26.Rodrigo Pereira (Mestr., UFRJ)27.Sérgio Manoel Valverde Pereira (Mestr,USP)28.Simão Paulo Silva (Mestr.,UFSJ)29.Thiago Ciodaro Xavier (Dr., UFRJ)30.Thomas Rafael Czank (IC, USP) 31.Wendel Flavio (IC, UFJF)32.Werner Freund (IC, UFRJ)33.Vinicius Barbosa Schettino (Mestr., UFJF)34.Leonardo Mendes (IC, UFRJ35.Pedro Coelho (IC,UFRJ)36.Luciano Vargas (IC, UFRJ)37.Heron Martins(IC, UFRJ)38.José Vitor Leite (IC, UFRJ)39. Estágiários40.Técnicos
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Foco das Atividades●Reconstrução de eventos mais eficiente.●Trigger mais eficiente.●Entendimento dos problemas(e.g. ruídos) e propor soluções.●Estudos para possíveis upgrades.●Colisões pp e Pb-Pb. ●Sistema de informação para o gerenciamento de um projeto com grande complexidade.
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Atividades
●Análise de Dados●Calorímetro de Telhas (TileCal)●ZDC●Calorimetro LArg●Trigger OnLine●Trigger OffLine ●Software para Gerenciamento do Experimento
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“Search for high-mass resonancesdecaying to dilepton final states in pp collisions at =
7 TeV with the ATLAS detector”
● arXiv:1209.2535 [hep-ex] (Aceito no JHEP)
● Procura por ressonâncias decaindo em um par elétron-pósitron ou múon-anti-múon
● Limites estabelecidos para vários modelos: novos bósons de gauge Z', Randall-Sundrum gravitons, bósons Z*, techni-mesons, bósons Kaluza-Klein e modelo baseado em torção.
s
Análise de Dados
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Limites sobre Modelos de Torção
● Baseado nos trabalhos fenomenológicos:
A. S. Belyaev, I. L. Shapiro and M. A. B. do Vale, Torsion Phenomenology at the LHC, Phys. Rev. D75(2007) 034014.
F. M. L. de Almeida Jr., A. A. Nepomuceno and M. A. B. do Vale, Torsion Discovery Potential and its Discrimination at CERN LHC, Phys. Rev. D79 (2009) 014029.
● Esta classe de modelos prevê estados pesados (TS), com spin 1, caracterizados pela massa (M
TS) e os
acoplamentos entre TS e os férmions do MP.
● Os acoplamentos são universais na escala de Planck e na escala TeV podem ser considerados como iguais para todos os férmions, exceto o quark top.
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Regiões de Exclusão
TSe+e- TSμ+μ-TSℓ+ℓ-
Observado [TeV]
2,15 2,07 2,29
Esperado [TeV]
2,20 2,08 2,31
Limites para ηTS
=0,2
Canal dielétronCanal dimúon
Combinado
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Update da Análise ● Em andamento a atualização desta análise para 8 TeV
com maior luminosidade (Dados de 2012)
● Estudo da assimetria AFB
.
● Estudo de uma distribuição bi-dimensional (Mℓ+ℓ-
, cos θ*)
fornecendo limites mais restritivos para a procura por novas ressonâncias decaindo em diléptons.
● Este método deve aumentar a sensibilidade da busca por novas ressonâncias de alta massa.
● Estudo fenomenológico e experimental do canal TS-> ttbar
● Procura de bileptons segundo o modelo 331, diversos grupos brasileiros estudam este modelo.
Monitoramento TileCal
• Objetivos:– Desenvolvimento de ferramentas para
monitoramento do funcionamento das torres de trigger do detector durante as runs
– Análise do funcionamento do sistema– Análise do ruído das torres de trigger a suas
fontes
Monitoramento TileCal
• Conclusões: – A ferramenta gráfica foi
aprimorada e alguns recursos adcionais foram implementados.
– A análise de ruído das torres de trigger, foi capaz de identificar o front-end como a principal fonte de ruído do sistema
TileCal Mobidick 4• Objetivo:
– Sistema móvel para verificação da integridade da eletrônica de front-end do detector
– Este sistema começou nos últimos dois anos a ser atualizado visando compatibilidade com a nova eletrônica do detector e torná-lo mais compacto e leve
• Motivação:– Este sistema será extremamente utilizado nos períodos
de parada longa do LHC (long shutdown)• O que foi feito:
– Neste projeto, desenvolvemos tanto o hardware para aquisição dos sinais de torres de trigger quanto parte do software
– O hardware já foi produzido em seu primeiro protótipo, estando atualmente em teste de integração com o sistema
TileCal Mobidick4
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Overview
•Conclusões:•Envolvimento no programa de upgrade da eletrônica do TileCal
•Protótipo da placa de aquisição concluído e atualmente sendo testada
•Atividades relacionadas a integração de componentes e fabricação de placas ainda necessárias no próximo ano
TileCal Back-end• Eletrônica de back-end necessária para a estimação
de energia dos canais de leitura do detector e para o envio do sinal para o lvl1 de trigger no cenário de upgrade da eletrônica do TileCal
• sROD ( “super” ReadOut Driver)– sROD Demonstrator– sROD para a Fase 2 de upgrade
• Participação na estimação de energia dos canais– Estimação frente a pile-up– Estimação de energia por bunch-crossing
TileCal Back-end
•O que foi feito:•Discussões e desenvolvimento de firmware para a sROD. Algoritmo de estimação (OF) já implementado em FPGA•Propostas de algortimos para estimação de energia no cenário de empilhamento de eventos
•Conclusões:•Aprofundamento no envolvimento no programa de upgrade do TileCal•A implementação do OF na FPGA demonstrou a viabilidade do projeto do que tange a capacidade de processamento da FPGA utilizada
Estimação de Energia (pile up)• Objetivo:
– melhorar a estimação em cenários de empilhamento de eventos utilizando técnicas de deconvolução
FIR
+-
+
Estimação de Energia (pile up)
0 20 40 60 80 100 120
0
200
400
600
800
Bunch-Crossing
AD
Cx[n] - The target energy per bunch-crossing
20 40 60 80 100 120
0
200
400
600
800
Bunch-Crossing
AD
C
y[n] - Digitized information for a TileCal channel
20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130
0
200
400
600
800
Bunch-Crossing
AD
C
g[n] - recovered information using FIR approximation of deconvolution
O coeficiente de correlação entre x[n] e y[n] é 82% e entre x[n] e g[n] é 97,5%
Estimação de Energia (pile up)
• Conclusões:– Sugestão de um procedimento para
estimação de energia por bunch-crossing foi feita
– O método é baseado na deconvolução– Sugestão de utilização de um filtro FIR para
realização da deconvolução– O desempenho do método melhora muito a
correlação entre a energia estimada e a energia real depositada.
http://cdsweb.cern.ch/record/1481861
Estimação de Energia TileCal
• Objetivo– Propor uma técnica alternativa de estimação
de energia baseada em filtragem casada (MF)
• Motivação– Calorímetro altamente segmentado– Validar células com baixa deposição de
energia que podem ser descartadas devido ao erro de estimação da energia pelo algoritmo atual (OF)
Estimação de Energia TileCal• No que tange a detecção de
sinais válidos, o MF apresentou melhor eficiência com dados simulados, tanto para análise de canal simples quanto para soma de sinais de mesma célula
0 0.2 0.4 0.6 0.8 10
0.2
0.4
0.6
0.8
1
ROC curve for single channel and cell
False alarm (%)
Det
ectio
n pr
obab
ility
(%
)
OF for single channel
MF for single channelOF for cell
MF for cell
ATLAS preliminaryTile CalorimeterSimulated data
• Além disso, as duas técnicas se mostram fortemente correlacionadas utilizando sinais reais colisão de alta energias
Estimação de Energia TileCal• Com dados recentes
coletados com o detector em plena operação mas sem colisões, o método proposto (MF) apresentou menor variância na estimação da energia dos sinais (ruído)
• Conclusão– O método proposto (MF) apresenta menor erro de
estimação– O MF está implementado no pacote de reconstrução do
ATLAS– Encontra-se em andamento o estudo do
comportamento dos métodos sob o efeito de empilhamento de sinais, previsto no programa de upgrade do detector
Análise de Segmentação das Torres de Trigger do TileCal
• Objetivo:– Avaliar o desempenho na identificação de
jatos no primeiro nível de filtragem on-line, utilizando uma informação com maior granularidade nas torres de trigger do TileCal
• Motivação:– Avaliar cenários possíveis para as torres de
trigger do TileCal dentro do upgrade de alta luminosidade do ATLAS
Análise de Segmentação das Torres de Trigger do TileCal
Segmentação em profundidade
Filtro Gaussiano,redução do efeitodo pile up
Análise de Segmentação das Torres de Trigger do TileCal
• Conclusão:– A segmentação em
profundidade não melhora o desempenho na identificação de jatos
– O filtro Gaussiano juntamente a melhora da resolução das torres de trigger têm um impacto importante na melhora da eficiência
– Envolvimento nas análises e decisões do programa de upgrade do ATLAS, na interface TileCal/trigger
https://edms.cern.ch/file/1241011/1/Report.pdf
Estimativa Energia (Material Morto TileCal)
• Objetivo:– Estimação de energia em regiões sem material do
calorímetro– Estimação baseada em redes neurais artificiais
• Dados Utilizados:– Feixes de pions simulados com a topologia do
calorímetro utilizada no testbeam de 2004
Estimativa Energia (Material Morto TileCal)
• Metodologia utilizada:
• Resultados:
NormalizaçãoNormalizaçãoDados de entrada
Dados de entrada
PCAPCA
Alg. NMFAlg. NMFRede NeuralRede
NeuralAnaliseAnalise
Pions 100 GeV
Estimativa Energia (Material Morto TileCal)
• Conclusões:– A estimativa neural tem apresentado
resultados bastante interessantes para a reconstrução de energia depositada nesta região
– Para a consolidação dos resultados, precisamos fazer mais testes com diferentes valores de energia e em diferentes regiões do detector
Online Neural Ringer
• Objetivo:– Algoritmo alternativo para identificação de elétrons
no lvl2• Metodologia:
– Extração de 100 aneis de enegia ao redor da célula quente
– Teste de hipótese: rede neural artificial treinada offline
Ringer FeX Ringer Hypo
Accept/RejectEM Cluster
Online Neural Ringer
• Resultados:– Implementado em D3PD, adicionando
apenas 500 bytes por RoI– Aplicado em dados reais de 2011 (run
190236)
Online Neural Ringer
• Conclusões:– A metodologia de treinamento utilizando como
alvo o eventos selecionados pelo offline pode introduzir contaminação
– O aumento da complexidade da rede melhora a rejeição dos jatos, mantendo a detecção de elétrons constante
– O ringer obteve melhores resultados que o tag-and-probe tanto para dados MC como para dados reais.
– O método proposto é mais robusto a rejeição de de jatos do que o t2calo
Uso da camada D para melhorar a eficiência do RPC
• Objetivo:– Melhorar a identificação de muons de alto Pt
usando a informação da última camada (D) do TileCal
Uso da camada D para melhorar a eficiência do RPC
• Metodologia:– Estudar a deposição de energia
de muons na camada D– Fazer o casamento de geometria
entre o TileCal e o RPC– Modelagem neural, utilizando
como entrada os sinais do RPC e a camada D do TileCal
– Dados: run 191715• Resultados:
– O uso da camada D e da modelagem neural manteve a eficiência detecção, reduzindo em 10% o falso alarme
Uso da camada D para melhorar a eficiência do RPC
• Os resultados mostraram que o uso da camada D pode auxiliar na detecção de muons de alto Pt
• Estudos devem ser realizados com o ruído esperado da saída de muons do TileCal para validação dos resultados
Demais Trabalhos (fase inicial)
• Offline Neural Ringer:– Aplicação e adaptação do método para
análise offline
• Quality Factor:– Estudo de métodos que possam ser
aplicados para indicação do quality factor na estimativa de energia dos calorímetros do ATLAS
– Verificar aplicações no cenário de pile up (identificação de pile up)
Teste Radiação para Eletrônica de Trigger● Liquid Argon Digital
Trigger Board (LDTB)
● Desenvolvimento de algoritmos utilizando um sistema de trigger de maior granularidade (LAr SuperCell)
● Sistema de testes e validação de dispositivos eletrônicos quanto a sua resistência à radiação
● Manufatura de placas de circuito impresso de testes dos ADC solicitada a uma empresa nacional
● Testes de irradiação a serem feitos no Irradiador Multipropósito do Ipen (60Co)
● Eletrônica a ser irradiada
● Sistema de aquisição/controle
~10 m
Teste Radiação Eletrônica de Trigger
Xilinx ML605 Dev. Board
ADC Test Board
● Liquid Argon Digital Trigger Board (LDTB)
● ADC Octal lido por Xilinix FPGA Dev. Board
● Firmware sendo desenvolvido em conjunto pela USP/BNL
● Programas de aquisição e controle para testes do efeito de Total Ionization Dose (TID) :
– Sinal/Ruído– Crosstalk– Jitter– ConsumoControle e programação
Monitoramento dos 8 canais do ADC
ZDC
MC - Preliminary
generated transported
Truth - Neutrons
Energy [TeV]
Truth - Neutrons
Reldis Interface
(to ATLAS Evgen format)
ForwardTransport Package
(accelerator Optics and Beam Pipe
Description)
Geant4 ZDC simulation
(Hits)
Central ATLASGeant4 Simulation
(Hits)
Digitization
D3PD(Standalone
ROOT)
|η|>7
|η|<7
ATLAS Framework
Reldis ROOT Tree
Lost
Transp.
Gener.
●Gerador de eventos RELDIS (EMD) implementado no último release do ATLAS framework●Infrastructure disponível ao usuário como job options do ATLAS (interface de alto nível)
ZDC●Reconstrução da energia no ZDC (Soma dos módulos) – Mutual EMD●Ajustes ao sinal reconstruído utilizado para extrair as razões entre 1, 2, 3 ou 4 nêutrons
Side A
Side C
ZDC MC
ZDC MC
Luminosidade● Determinação da luminosidade e
seção de choque visível através de varreduras van der Meer em colisões Pb+Pb
● Informação dos detectores
● através dos scalers (online)
– por bunch crossing e integrada
● através do trigger (offline)
– por bunch crossing● A determinação via trigger (offline)
permite separar os processos hadrônicos de eletromagnéticos
ZDC_AND
Luminosidade● Razão entre os perfis laterais do feixe obtidos por varredura
van der Meer por bunch crossing em colisões Pb+Pb
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L2 Neural Ringer●Motivação
●Identificação de elétrons no HLT ●Objetivo
●Criar um algoritmo alternativo usando inteligência computacional para identificar elétrons no L2
●L2 Neural Ringer: FeX e Hypo●FeX: anéis concêntricos de deposição de energia●Hypo: rede neural MLP
●Performance no canal Zee●Relevância: anéis importantes à discriminação●e10_xxx: algoritmo padrão●Índice e Relev. SP●Rede neural:
●10 neurônios camada escondida●100 inicializações
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L2 Neural Ringer●Conclusões
●Neural Ringer alcança bons resultados no L2 ATLAS trigger●59% mais rápido.●Offline como guia para a deteção de elétrons (importante em dados reais)
●Próximos passos●Aprimoramentos no treinamento da rede neural●Técnicas de pré-processamento●Impacto em outros canais físicos●Impacto em dados reais●Definição de critérios loose, medium e tight para o Neural Ringer●Usar na análise de dados na procura de novas ressonâncias .
• Constantes de Calibração são aplicadas para corrigir problemas nas calibrações
em cada um dos mais de 10.000 ADC/canais.
• É necessário analisar as constantes para encontrar a natureza de problemas.
• Desvios muito grandes nas constantes de calibração em relação ao seu valor
inicial podem resultar em não-linearidades nas respostas do detector.
• Os valores das constantes de calibração devem ser atualizados, caso a análise
aponte tal necessidade, nos 3 subsistemas de calibração do TileCal:
– Sistema de Césio: calibra a resposta óptica de cada célula.
– Sistema de Laser: calibra e Monitora as respostas das PMTs.
– Sistema de Injeção de Carga: calibra a resposta relativa da eletrônica de leitura
do sinal da PMT.
1) Sistema de Apoio à Calibração do TileCal
Valores das Constantes Cesio entre Fevereiro e Agosto de 2012 para o canal 20 do módulo EBA22
1) Sistema de Apoio à Calibração do TileCal
2) Sistema Tile-in-One
Integração dos sistemas Web do Tile em um único
ambiente. Plugins disponíveis:
• DQ Valid: TimingCrossCheck, ChannelEnergy,
CellEnergy, TopoClusterSeedCells, JetPt,
DetailedTimingSummary, Timing, DMUErrorsNoTrip,
DMUErrosWithTrips, UnmaskedErrors,
ChannelsMaskedOnFly, RODsvsOffline,
DetailedTimingRobot, NumberReconstructedCells
• Dummy
• HotChannels
• CellStatus
ATLAS Management: Projeto Glance
• 14 sistemas em operação para o ATLAS Management
• Cooperação com o ATLAS Physics Office e a Universidade de Udine
• 1 sistema em produção para o LHCb + 1 em desenvolvimento
• 1 sistema em desenvolvimento para o ALICE
• Equipamentos (storage, tracking, hierarchy, radioactivity dosage, alarms)
• Membros da colaboração (data, author qualification, appointments, speakers, institutes)
• Publicação (papers, conference notes, thesis).
GerenciamentoPrincipais Realizações
•Analysis: atualizações no workflow a partir de uma versão “draft” até a submissão final, incluindo arXiv (arquivo para artigos científicos). Exemplo: o artigo sobre o Higgs paper foi processado por este sistema em 07/2012.
•Membership: mudanças na geração da lista de autores, de acordo com as novas regras, conversor automático para LaTeX , criação de membros “short term association” e sub-institutes.
•SCAB: nova classificação de categorias de palestras, criação de histórico de mudanças realizadas por Team Leaders e SCAB chair.
•TDAQ Speakers (Trigger/DAQ Speakers Committee): criação de um novo papel, TDAQ Institute Representative, que pode nomear membros de seu instituto.
•Equipments Traceability: novas funcionalidades para incluir laboratórios para medição de radioatividade e atualização dos dados, integração com o DB TREC (Traceability of Radioactive Equipment at CERN).
•Glance: apresentação dos resultados em uma única página, novo esquema de autenticação, API para aplicações externas, operadores lógicos, configuração e Help.
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Atividades de Divulgação
● Visitas Virtuais (alunos de escolas em Salvador, Natal, Londrina, Ribeirão Preto, Rio de Janeiro, etc.)
● Palestras: Ensino médio e universidades.
● WebTV em portugues
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Página do grupo ATLAS Brasil
https://twiki.cern.ch/twiki/bin/view/AtlasPublic/AtlasBrasilPublic
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ConclusãoPesquisadores: 18 (10 autores)Estudantes: 38Apresentações em reuniões de discussão no CERN: 163Notas Internas: 05Conferencias: 04Artigos com poucos autores: 05 ( sem dados)Workshops ATLAS/Brasil: 04Teses: 4 de MestradoDivulgação: 6 visitas virtuais, 10 palestras(universidades e ensino médio).
Recursos- ATLAS management para bolsas no Brasil- Cientista do Estado pela FAPERJ (o projeto inclui CERN)- ATLAS Tilecal e LVL1 trigger (diarias estudantes)- FAPERJ melhoria do ensino, com visitação virtual no ATLAS- CNPq, projeto Casadinho com UFRJ e CEFET- FAPERJ, Auxílio instalação- FAPEMIG, Pesquisa com Extensão