Trigger rendszerek az LHC- n

Átírás

1 Válogato( fejezetek a kísérle3 részecskefizikából Trigger rendszerek az LHC- n Gabriella.Pásztor@cern.ch

2 Emlékeztető Bombázó részecskenyaláb Hatáskeresztmetszet: [σ] = m 2 = barn A kölcsönhatási valószínűség mértéke Tipikus hatáskeresztmetszet részecskefizikában: 1 pb = m 2 = cm 2 Céltárgy részecskéje Luminozitás: [L] = m 2 s 1 A részecskenyaláb sűrűségének mértéke Tipikus LHC luminositás: cm 2 s 1 = 0.01 pb 1 s 1 Kölcsönhatások száma: N = σ Ldt 2

3 Az LHC Proton/csomag: Csomag/nyaláb: Pillanatnyi luminozitás: 1034 cm- 2s Integrált luminozitás: 0.04 g ( beindítás ) 6.1 g ( megismerés ) 23.3 g ( termelés ) Tömegközéppon6 energia: 14 TeV Csomag találkozás: 40 MHz Adatrögzítés (ATLAS, CMS): / nyalábtalálkozás Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából 3

4 σ (nb) A folyamat bekövetkezésének gyakorisága proton - (anti)proton cross sections σ jet (E T jet > s/20) σ W σ Z σ jet (E jet T > 100 GeV) M H =125 GeV σ WW σ σ t ZZ σ ggh σ WH A kihívás HE LHC { σ tot σ b Tevatron LHC events / sec for L = cm -2 s -1 Csak ~3 Higgs- bozon keletkezik pp ütközésből! Csak ~2 menthető el 10 5 csomagtalálkozásból (à trigger rendszer) A há(éresemények kísérte3esen hasonlíthatnak a kerese( Higgs (vagy más érdekes) jelre 2012: csomag találkozásonként átlagosan ~20 (max ~40) p- p kölcsönhatás σ VBF WJS s (TeV)

5 Higgs keresés az LHC- n Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából 5

6 Trigger (Oxford Dic3onary) Noun 1 A small device that releases a spring or catch and so sets off a mechanism, especially in order to fire a gun 1.1 An event that is the cause of a par3cular ac3on, process, or situa3on Verb [with object] 1 Cause (a device) to func3on 1.1 (also trigger something off) Cause (an event or situa3on) to happen or exist Origin Early 17th century: from dialect tricker, from Dutch trekker, from trekken 'to pull. 6

7 Terminológia Trigger rendszerek Online adatgyűjtés a detektorrendszerrel Offline adatelemzés (objektum és esemény kiválogatás op3malizálása, há(ér becslés / modellezés, sta3sz3kai módszerek, hatáskeresztmetszet mérés, korlátok új fizikai modellekre, ) A kísérletek (pl. az LHC részecskeütközései) rengeteg adatot szolgáltatnak, amelyet még online ki kell válogatni, hiszen mindet nem tudjuk eltárolni offline elemzésre Trigger = gyors online adatszűrő, amely kiválasztja az érdekes eseményeket 7

8 Adatmennyiség különböző kísérletekben L1 rate (Hz) 8

9 Miért nem tartunk meg minden eseményt? Esemény méret: 1 MB Esemény rekonstrukcióhoz szükséges idő: 1 s 1 khz trigger kimenet (2015- ben) 1 GB/s 100 nap adatgyűjtés, 60% időkihasználással: s s 50 PB/év Ha minden eseményt eltárolnánk: 1 khz 40 MHz 50 PB/év PB/év 1 s ala( gyűjtö( események rekonstrukciójához szükséges idő: 1.3 CPU év lenne, azaz összesen > CPU év Túl sok adat!!! 9

10 ATLAS eseményméret Stabil adatgyűjtés Esemény méret függ a pillanatnyi luminozitástól (a pile- up kölcsönhatásokból származó részecskék mia() 10

11 Pile- up avagy esemény halmozódás Z μ + μ esemény jelölt (ATLAS 2012) 25 rekonstruált ütközési csomópont (vertex) Töltö( részecske nyomok az ábrán pt > 0.4 GeV Min. 3 Pixel és 6 SCT detektor beütés LHC részecskecsomag mérete: σ x σ y 15 μm σ z mm p/csomag 11

12 Pile- up avagy esemény halmozódás CMS 78 reconstructed ver3ces in event from LHC high- pileup run

13 Pile- up avagy esemény halmozódás CMS Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából 78 reconstructed ver3ces in event from LHC high- pileup run

14 Z μμ jelölt 11 rekonstruált vertex Pile- up Recent Hogyan Z->μμ lehet event in ATLAS. megtalálni With az érdekes 11 reconstructed fizikai vertices. folyamatokat egy Tracks analízisben with transverse ilyen sok momentum részecske közö^? above 500MeV are shown (P T >0.5GeV). Töltö^ részecskék p T >0.5 GeV impulzussal How can we do physics analysis with such a mess of tracks in the detector? 20 14

15 Z μμ jelölt 11 rekonstruált vertex Pile- up Recent Hogyan Z->μμ lehet event in ATLAS. megtalálni With az érdekes 11 reconstructed fizikai vertices. folyamatokat egy Tracks analízisben with transverse ilyen sok momentum részecske közö^? above 2.0GeV are shown (P T >2.0GeV). Töltö^ részecskék p T >2.0 GeV impulzussal How can we do physics analysis with such a mess of tracks in the detector? 21 15

16 Z μμ jelölt 11 rekonstruált vertex Pile- up Töltö^ részecskék p T >10.0 GeV impulzussal Recent Hogyan Z->μμ lehet event in ATLAS. megtalálni With az érdekes 11 reconstructed fizikai vertices. folyamatokat egy Tracks analízisben with transverse ilyen sok momentum részecske közö^? above 10GeV are shown (P T >10GeV). Csupán a nagy(obb) impulzusú részecskéket tekintve az ütközési esemény sokkal 3sztábbá, átláthatóbbá How can we do válik, és a fizikai analízis physics leegyszerűsödik analysis with such a mess of tracks in the Keressünk detector? nagy energiájú By objektumokat applying a a cut on the detektorunkban object momentum már the online! event becomes much cleaner and easier to analyze 22 16

17 Az ideális trigger Gyors Erősen csökken3 az eseményszámot Nagy hatásfokú az érdekes eseményekre Amelyik esemény elbukik a trigger szelekción az örökre elveszik! Rugalmas Redundáns (egy érdekes esemény több feltételt is teljesít) Megfizethető 17

18 Trigger objektumok Nagy tranzverzális impulzusú leptonok (elektron, müon, tau lepton) és fotonok Nagy tranzverzális impulzusú hadronzáporok Nagy tranzverzális (vagy hiányzó) energia High- pt photon High- pt electron High- pt jet High- pt muon 18

19 ATLAS and CMS trigger rendszer Az adatmennyiség csökkentése több lépésben 19

20 ATLAS és CMS trigger rendszer Level 1: Dedikált, célra terveze( hardware és firmware nagyon gyors Nem teljes információ (muon detektorok + kaloriméterek, kisebb felbontás) 40 MHz 100 khz High- level (magas- szintű) trigger (HLT): Számítógép farm, so ware, 1 vagy 2 lépcsőben Level 2: a Level- 1 objektum körüli régió rekonstrukciója egyszerűsíte( algoritmussal, rela van gyors, tovább csökken3 az esemény számot a teljes rekonstrukció elő( Minden detektor adatai elérhetők egy ado( detektorrészre ( region of interest, RoI) Pontosabb rekonstrukció 100 khz néhány khz Level 3: offline- szerű teljes esemény rekonstrukció Minden detektor adatai elérhetők a teljes detektorra teljes felbontással Magas minőségű rekonstrukció néhány khz néhány 100 Hz 20

21 Higgs kereste3k! Level 1 21

22 Higgs kereste3k! Level 2 22

23 Higgs kereste3k! Level 3 Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából 23

24 Mit látunk online és offline? X X X hosszú éle(artamú a detektorban bomlik el 24

25 Mit látunk online és offline? 25

26 L1 hardware trigger A bemenő adatsebességgel (40 LHC) lépést kell tartania, különben a trigger időt (és ezzel pénzt) veszteget Eseménytárolás (buffering) a detektoron drága Párhuzamos feldolgozás amennyire csak lehetséges Alkalmazás specifikus elektronika, amit kifejeze(en a gyors döntéshozatalra terveznek ASIC (Applica3on Specific Integrated Circuit, alkalmazás specifikus integrált áramkör) FPGA (Field Programmable Gate Array, a felhasználás helyén programozható logikai kapumátrix 26

27 L1 trigger késleltetés (latency) 27

28 Több fizikai objektumra is érzékeny Elektron, foton (csak EM) Tau, hadron zápor (EM + hadron) Teljes ET, hiányzó ET pl. neutrinó, sötét anyag keletkezésből Kaloriméter objektum: energia klaszter (azon szomszédos cellák csoportja, ahová az elhaladó részecske leadta az energiáját) L1 kaloriméter trigger 28

29 ATLAS L1 EM és tau trigger objektum A kaloriméterben celláiban leado( energiát tornyokban összeadjuk Néhány toronyból álló csoportokat hozunk létre egy ado( méretű ablakon belül A kaloriméter teljes térfogatát átpásztázzuk, hogy nagy energiájú csoportokat találjunk (sliding window) A helyi maximumok adják meg a kaloriméter trigger klasztereket A trigger döntést a klaszter energia (> energia korlát) és a körülö(e lévő energia (< izolációs energia korlát) vizsgálatával hozzuk meg 29

30 ATLAS L1 calorimeter jet trigger Region- of- interest defined by the 2x2 local maximum transverse energy cluster Possibility to trigger on 2x2, 3x3 or 4x4 L1 jets Op3mal window size depends on desired jet mul3plicity Larger window contains be(er the jet energy Smaller sizes are be(er in resolving close- by jets 30

31 CMS L1 muon trigger Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából 31

32 ATLAS L1 trigger (LHC Run 1) L1 müon és kaloriméter trigger kimenetét a közpon3 trigger processzor dolgozza fel Időben szinkronizálja az bemenő jeleket Kombinálja a jeleket és alkalmazza a trigger logikát Prescale és pass- through faktorokat figyelembe veszi Pl. PS=5, csak minden 5. eseményre vizsgálja meg a döntést Pl. PT=10, minden 10. eseményt az ado( trigger döntésétől függetlenül elfogad Kezeli a hol3dőt Kiadja a végső L1 trigger döntést 32

33 L1 nyomkövető trigger Jelenleg a L1 triggerek müon detektorokat és kalorimétereket használnak Sok ezer csatorna, gyors alakfelismerés Belső nyomkövető detektorok Sok ( z)millió csatorna Komplex alakfelismerés Nem lehetséges az adaœorgalom 40 MHz- en! ATLAS / CMS detektor upgrade után: L1Track trigger ATLAS Fast Track Trigger: 2015 telepítés, üzembehelyezés, beüzemelés L1 kaloriméter trigger kimenő sebességével működik, 100 khz A pixel és strip szilícium félvezető detektorok jelét használja, erősen párhuzamos architertúrával Asszocia v memóriák segítségével végzi a nyomfelismerés (pa(ern recogni3on, track finding) FPGA- k rekonstruálják a töltö( részecske nyomokat (track fit) A teljes offline nyom rekonstrukció felbontását megközelítő információt szolgáltat a HLT bemenetére (hélix paraméterek és beütések minden p T >1 GeV nyomra a teljes detektorban vagy csupán egy részében, a ROI- ben) Felhasználás: részecske izoláció töltö( nyomok segítségével, b- jet felismerés (másodlagos vertex), online pile- up mérés 33

34 MHz 20 MHz ATLAS Trigger in 2012 Level 1 Trigger TDAQ in 2012 <2.5 s 40 MHz L1 Accept Calo/Muon Detectors DAQ Other Detectors Detector Read-Out FE FE FE ATLAS Data Trigger Info ATLAS Event 1.5 MB/25 ns MB/50 ns 75 (100) khz 70 khz ~ 4 khz 6.5 khz Regions Of Interest ~40 ms 75 ms Level 2 ~4 sec 1 s ~10% ROI Requests L2 Accept ROD ROD ROD ReadOut System ROI data (~2%) Data Collection Network SubFarmInput Event Builder 112 (150) GB/s 100 GB/s ~6 GB/s 10 GB/s ~ 300 Hz 1 khz Event Filter High Level Trigger EF Accept Back-End Network SubFarmOutput Data- Flow ~ 450 MB/s 1.6 GB/s 1 34

35 Run2 HLT egamma sequence HLT algoritmusok igen nagyban hasonlítanak az offline rekonstrukciós és azonosítási módszerekre Különbségek főként a sok időt igénylő eljárásoknál vannak (pl. az ATLAS- ban online nem használjuk a legpontosabb elektron nyom fi(elési módszert), illetve a detektorok kalibrációjának és adatminőségének nem tökéletes ismeretéből adódnak 35

36 Trigger hatásfok és 3sztaság Példaként ATLAS elektron trigger, ET > 24 GeV Hatásfok az offline rekonstrukcióhoz képest Tisztaság becslés a Monte Carlo szimuláció alapján várt W à ev és Z à ee bomlásokból származó elektronokhoz képest 36

37 Trigger menü A különböző trigger komponensek által átlagosan kiválaszto( esemény szám egységnyi idő ala( 37

38 Higgs keresési / mérési csatornák 125 H γγ: Jó felbontás két- foton trigger H ZZ llll: Golden channel, ritka egy-, két- és három- lepton trigger (e/μ) H WW lνlν: Gyakori, kis felbontású egy- és két- lepton trigger (e/μ) H ττ: Legérzékenyebb fermionos csatorna e+τ, μ+τ, ττ triggerek (+hadronzápor, VBF) H bb: Csak ZH, WH, Hqq keletkezésben észlelhető egy- és két- lepton trigger, VBF trigger, H WW lνqq: Nagy tömegre egy- lepton trigger H ZZ llνν, llqq: Nagy tömegre egy- és két- lepton trigger 38