Pre-Diplom presentation

Испытание электроники считывания
электромагнитного калориметра и создание
алгоритма электрон-адронной сепарации для
эксперимента НУКЛОН

Артур Лобанов

Научный руководитель – И. А. Кудряшов

Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова,
Физический факультет,
кафедра физики элементарных частиц

Москва, 2012

Содержание

1 Космический эксперимент «Нуклон»
Проблемы исследования ГКЛ
Задача космического эксперимента «Нуклон»
Научная аппаратура эксперимента «Нуклон»
Микро ионизационный калориметр

2 Испытания электроники считывания МИК
Электроника считывания
Лабораторные испытания СИМС
Пучковые испытания прототипа НА «Нуклон»

3 Разделение электронов и адронов
Алгоритм сепарации
Мультивариантный анализ
Моделирование
Анализ данных пучкового экспермента

Космический эксперимент «Нуклон»
Испытания электроники считывания МИК
Разделение электронов и адронов
Заключение

Космические лучи (КЛ) состоят из
потока ионов различных химических
элементов и, электронов/позитронов
Энергии частиц КЛ 106 − 1021 эВ
Поток частиц имеет нетепловое
распределение по кинетической
энергии
Энергетический спектр, в первом
приближении, подчиняется
Рис. 1 : Энергетический степенному закону E −γ
спектр галактических
космических лучей

Артур Лобанов Анализ данных прототипа «Нуклон»


Электроны в составе КЛ

Особенности электронов КЛ:

E 3 × J(E) (GeV 2 m-2 s-1 sr -1)
+5%
ΔE/E = -10%
влияние галактических
магнитных полей и 102

Солнца
потери на синхротронное Kobayashi (1999) PPB BETS (2008) H.E.S.S. (2009)

излучение и обратное 10 HEAT (2001)
-
CAPRICE e (2000) ATIC-1,2 (2008)
H.E.S.S. (2008)
Fermi (2010)
-
Pamela e (2011)

Комптон-рассеяние -
AMS01 e (2002)

cпектр электронов особо 1 10 102 103
Energy (GeV)

чувствителен к близким Figure 2: Cosmic-ray electron plus positron spectrum measured by Fermi in one year of observation, adapted from [15].

источникам. Рис. 2 : Суммарный поток КЛ электронов и
Some of the most recent measurements are shown for comparison. The dashed line is a pre-Fermi model, shown
for reference. Many of the data points are taken from the cosmic-ray database maintained by A. W. Strong and
позитронов [1]
I. V. Moskalenko [16].




Главная цель – исследование проблемы
происхождения космических лучей (КЛ)
в области, предваряющей колено в
спектре первичных КЛ 10 – 106 ГэВ.

Пограничная по методам исследований
область [2, 3]:
прямые измерения на спутниках и
баллонах при E < 106 ГэВ
косвенные измерения по широким
атмосферным ливням при энергии
более 106 ГэВ



Задачи эксперимента ”Нуклон“
Измерение:
элементных спектров ядер космических
лучей 1-1000 ТэВ
пространственной анизотропии КЛ в
области 1-10 ТэВ, что позволит проверить
гипотезу о доминирующем вкладе
близкорасположенного источника КЛ.
энергетической зависимости отношения
вторичных ядер к первичным в области
100 ГэВ - 10 ТэВ, что позволит оценить
энергетическую зависимость толщи
вещества, проходимого КЛ

Рис. 3 : Ресурс-П №2



НА Нуклон – спектрометр и
ионизационный калориметр для
заряженных частиц энергий 102 − 106
ГэВ.
В состав научной аппаратуры входят:
1 система измерения заряда
2 углеродная мишень
3 система сцинтилляционного
быстрого триггера
4 система измерения энергии
5 микро ионизационный калориметр
6 и блок служебной электроники



Микро ионизационный калориметр (МИК)

МИК регистрирует каскад вторичных частиц после СИЭ,
размноженных в системе вольфрамового поглотителя МИК.
Функционально МИК служит для:
выделения и измерения электромагнитной компоненты
(электронов, позитронов, гамма-квантов) в общем составе
космического излучение;
физической калибровки системы измерения энергии в ходе
космического эксперимента.
Полная толщина ионизационного калориметра Нуклон (с СИЭ и
мишенью) – 15.3 X0 .



Электроника считывания МИК

Считывание и предварительная Max Sig

обработка сигналов с кремниевых 0.25
e-, 5 TeV

детекоров МИК – 0.2
p, 25 TeV

специализированной интегральной 0.15

микросхемой (СИМС) с 0.1

зарядочувствительным усилителем. 0.05

Моделирование: при предельных 0
3 3.5 4 4.5 5
log(E/mip)

энергиях множественность в одном
канале до 30.000 м.и.ч.
Диапазон 1–30.000 MIP достигается
передаточной характеристикой с
двумя прямыми участками.




Этапы:

1 Тестирование СИМС на предмет удовлетворения Т/З
2 Оптимизация параметров СИМС для создания леддеров
3 Тестирование и калибровка СИМС в составе леддера
4 Калибровка леддера на циклотроне



Пучковые испытания

Рис. 4 : Прототип НА “Нуклон“ на площадке


Ускоритель: SPS в CERN.
Первичный пучок: p @ 400 ГэВ
Использовались третичные пучки: e− , π − @ 50–300 ГэВ



Ускоритель: SPS в CERN.
Первичный пучок: p @ 400 ГэВ
Использовались третичные пучки: e− , π − @ 50–300 ГэВ

Цель испытаний

Проверка работоспособности оборудования
Калибровка и оценка разрешения калориметра
Исследование шумовых характеристик
Проверка методов сепарации e/π



Алгоритм сепарации e/π

Идея

Сильное и электромагнитное взаимодействие различаются
константой связи →
Развитие соответствующих ливней в калориметре
отличается топологически и энергетически
В статьях [4, 5, 6] подробно рассмотрены различные методы
сепарации, применяемые в экспериментах по прямому изучению
КЛ.
Критерии для сепарации вырабатывались на основе
Монте-Карло моделирования установки в Geant4.



Параметризация формы электромагнитного ливня
Мольеровский радиус
Мольеровский радиус – радиус цилиндра, в пределах которого
выделилось 90% энергии калориметра:

RM = 0.0265(Z + 1.2) × X0

где X0 – радиационная длина вещества поглотителя, Z – его
атомный заряд.

Ядро ливня
Профиль ядра электромагнитного ливня должен описываться
гауссианой [7].
Параметр – полуширина ядра в плоскости с максимальным
энерговыделением.


Поперечное развитие ливня

MIKsigm MIKrMol
0.09 MIKsigm in Geant4 MIKrMol in Geant4
0.45
0.08 e- 100 GeV e- 100 GeV
0.4
e- 150 GeV
0.07 e- 150 GeV
e- 200 GeV 0.35
e- 200 GeV
0.06 π- 350 GeV 0.3
π- 350 GeV
0.05 0.25

0.04 0.2

0.03 0.15

0.02 0.1

0.01 0.05

0 0
1 2 3 4 5 6 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
mm mm

Рис. 5 : Распределения величин ширины ядра ливня (MIKsigm, слева)
и мольеровского радиуса (MIKrMol, справа)



Поперечное развитие ливня

MIK Core/Full
MIKrms, plane 1

MIKrms in Geant4 Geant4

0.05 e- 100 GeV e- 100 GeV
e- 150 GeV 10-1 e- 150 GeV
0.04 e- 200 GeV e- 200 GeV

π- 350 GeV π- 350 GeV
0.03

0.02

10-2
0.01

0
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
mm
0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1
MIK Core/Full

Рис. 6 : Распределения величин среднеквадратичного отклонения
ширины (MIKrms) и доля энергии ядра (MIK Core/Full)



Параметризация формы электромагнитного ливня

Каскадная кривая
Каскадная кривая – продольное развитие ливня – достаточно
точно описывается эмпирической формулой [7, 8]:

dE (bt)a−1 e−bt a−1
= E0 b , tmax =
dt Γ(a) b

где a и b – безразмерные свободные переменные, E0 – энергия
первичной частицы.
Максимум ливня – наибольшее энерговыделение – достигается
в tmax , измеряемом в рад. длинах.



Продольное развитие ливня

(MIK+SIE)/parE
Cascade curves for electrons Geant4
0.08
E depo, keV

200 Geant4 100 GeV e- 100 GeV
Geant4 150 GeV
180 0.07 e- 150 GeV
Geant4 200 GeV
160 Geant3, 150 GeV e- 200 GeV
0.06
Geant3, 200 GeV π- 350 GeV
140

120
0.05

100 0.04
80
0.03
60

40 0.02
20
0.01
0
2 4 6 8 10 12 14
Depth, Rad. Len. 0
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
(MIK+SIE)/parE

Рис. 7 : Распределения критерия согласия (χ2 , слева) и доли
зарегистрированной энергии (SIE+MIK/parE, справа)



Продольное развитие ливня

MIK3Lay/FullMIK
param b
Geant4
0.045 Geant4 0.07
e- 100 GeV
0.04 e- 100 GeV
e- 150 GeV
e- 150 GeV 0.06
0.035 e- 200 GeV
e- 200 GeV
0.05 π- 350 GeV
0.03 π- 350 GeV

0.025
0.04
0.02
0.03
0.015

0.01 0.02

0.005
0.01
0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
param b 0
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
MIK3Lay/FullMIK

Рис. 8 : Распределения параметра b аппроксимации (parb, слева) и
доли выделевшейся в последних трёх плоскостях МИК энергии
(MIK3Lay/FullMIK, справа)




Сепарация производилась мультивариантным анализом (МВА,
англ. MVA — multivariate analysis) – метод классификации
событий, основанный на обучаемых системах. [?].
МВА осуществляется так называемыми классификаторами.
Процедура проведения МВА включает в себя два основных
этапа:
1 Обучающий этап: обучение, тестирование и оценка
классификаторов, используя образцы данных с известным
составом сигнала и фона.
2 Применение: использование избранных обученных
классификаторов для классификации данных неизвестного
типа.


После обучения систем строятся распределения выходного
значения классификатора для сигнальных и фоновых выборок,
отображающие эффективность классификации метода для
метода Boosted Decision Tree).
TMVA overtraining check for classifier: BDT
(1/N) dN / dx

Signal (test sample) Signal (training sample)
7 Background (test sample) Background (training sample)
Kolmogorov-Smirnov test: signal (background) probability = 0.0888 (0.744)
6

5

U/O-flow (S,B): (0.0, 0.0)% / (0.0, 0.0)%
4

3

2

1

0
-0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4
BDT response



Cut efficiencies and optimal cut value Cut efficiencies and optimal cut value
Signal purity Signal efficiency Signal purity
Signal efficiency
Signal efficiency*purity Signal efficiency*purity
Background efficiency Background efficiency
S/ S+B S/ S+B
10

Efficiency (Purity)

Significance
Efficiency (Purity)

Significance
1 1
30
8
0.8 25 0.8

20 6
0.6 0.6
15
0.4 4
0.4
10

0.2 For 1000 signal and 1000 background 0.2 For 100 signal and 100000 background 2
events the maximum S/ S+B is 5
events the maximum S/ S+B is
31.2753 when cutting at -0.0478 9.2225 when cutting at 0.1006
0 0 0 0
-0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4
Cut value applied on BDT output Cut value applied on BDT output

Рис. 9 : Эффективность отбора сигналов (синий) и фона (красный)
классификатором BDT. Зеленый – значимость сигнала. Левый
рисунок для одинаковых выборок, правый – фон в 103 превышает
сигнал.



Режекция
Сепарация (режекция) e/π характеризуется следующими
коэффициентами:
e
Ошибка для электрона perr – вероятность распознать
электронное событие как пионное = доля отвергнутых
событий.
π
Ошибка для пиона perr – вероятность распознать пионное
событие как электронное = доля принятых событий.
∗
Эффективность отбора = 1 – perr



Background efficiency versus Signal efficiency
10-1
Background efficiency

MVA Method:
Likelihood

-2
MLP
10
KNN
PDEFoamBoost
BDTG
10-3 BDTD
BDTMitFisher
BDT

-4
10

10-5
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Signal efficiency

Рис. 10 : (ROC) Кривая ошибок




Проверена работоспособность оборудования НА Нуклон
Проведена калибровка МИКа в частности
Получены коэффициенты режекции: учет остальных
систем должен существенно повысить точность



Backup Slides



0.14

parE
0.12
π-, 200GeV
0.1
e-, 150GeV

0.08 e-,100GeV

e-, 50GeV
0.06

0.04

0.02

0
0 50 100 150 200 250 300
parE, GeV

Рис. 11 : Откалиброванные распределения энерегии первичных
частиц


0.1

0.09 tan
0.08
e, 150 GeV
0.07
π, 200 GeV
0.06

0.05 e, 100 GeV

0.04

0.03

0.02

0.01

0
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
tan

Рис. 12 : Распределение тангенса угла раствора конуса ливня



temp wids
hTmpProf
Entries 5
70 Mean 9.466
RMS 2.136

60

50

40

30

20

7 8 9 10 11 12 13 14

Рис. 13 : Каскадная кривая и её фит эмпирической формулой


Список литературы
D. Thompson, L. Baldini, and Y. Uchiyama, “Cosmic ray studies with
the fermi gamma-ray space telescope large area telescope,”
Astroparticle Physics, no. 0, pp. –, 2011.
F. Aharonian et al., “The energy spectrum of cosmic-ray electrons at
TeV energies,” Phys.Rev.Lett., vol. 101, p. 261104, 2008.
Е. М. Плотникова, “Исследование спектра первичных
космических лучей в эксперименте “НУКЛОН”,” 2006.
J. Chang, J. H. Adams, H. S. Ahn, G. L. Bashindzhagyan, K. E.
Batkov, M. Christl, A. R. Fazely, O. Ganel, R. M. Gunashingha, T. G.
Guzik, J. Isbert, K. C. Kim, E. N. Kouznetsov, Z. W. Lin, M. I.
Panasyuk, A. D. Panov, W. K. H. Schmidt, E. S. Seo, N. V.
Sokolskaya, J. W. Watts, J. P. Wefel, J. Wu, and V. I. Zatsepin,
“Resolving electrons from protons in ATIC,” Advances in Space
Research, vol. 42, pp. 431–436, Aug. 2008.
С. А. Воронов, С. В.Борисов, А. В. Карелин, “Разделение
электронов и протонов с помощью калориметра в экспериментах

Pre-Diplom presentation

Recommended

Recommended

More Related Content

Viewers also liked

Viewers also liked (20)

Similar to Pre-Diplom presentation

Similar to Pre-Diplom presentation (20)

Pre-Diplom presentation