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Matthieu Lechowski

1. LAL Orsay - 18 avril 2005. Test du Modèle du "Petit Higgs" dans ATLAS au LHC & Simulation de la numérisation du calorimètre électromagnétique. Matthieu Lechowski. 2. Plan. 2. Numérisation et bruit dans le calorimètre électromagnétique.

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  1. 1 LAL Orsay - 18 avril 2005 Test du Modèle du "Petit Higgs" dans ATLAS au LHC&Simulation de la numérisation du calorimètre électromagnétique Matthieu Lechowski

  2. 2 Plan 2. Numérisation et bruit dans le calorimètre électromagnétique 1. Le LHC et ATLAS 3. Modèle du Petit Higgs 4. Potentiel de découverte du Modèle du Petit Higgs dans ATLAS

  3. Particules matière constituée de fermions (= leptons et quarks) classés en 3 familles Forces véhiculées par des bosons  Z W : gluons : électrofaible forte Masses générées par le mécanisme de Higgs, auquel est associé le boson de Higgs Bilan depuis 1967, le Modèle ne connaît que des succès (tests de précisions et prédictions), mais reste incomplet 3 Modèle Standard

  4. 4 1. Le LHC et ATLAS • présentation du LHC et de l'expérience ATLAS • calorimètre électromagnétique

  5. en construction au Cern • premières collisions en 2007 5 Le LHC en bref • collisionneur circulaire de 27 km de diamètre • proton-proton : s=14 TeV • taux de collisions : 40 MHz • luminosité : 2.1033 cm-2s-1  1034 cm-2s-1 - basse : 20fb-1 / an Large Hadron Collider - haute : 100fb-1 / an 4, 3 km

  6. 6 et programme Le LHC : expériences Alice LHCb physique des plasmas quarks-gluons physique du quark b ATLAS CMS 4 expériences : - recherche du boson de Higgs - recherche de la SuperSymétrie - mesures de précision du Modèle Standard - recherche d'autre Nouvelle Physique : extra-dimensions, Petit Higgs, …

  7. Plan transverse pseudo-rapidité =-ln( tan(/2) ) X   Z Y 7 AToroidal LHC ApparatuS L'expérience ATLAS

  8. 8 et détection ATLAS : événements Linac: E= 0.050 GeV Booster: E= 1 GeV PS: E= 26 GeV SPS: E= 450 GeV LHC: E= 7000 GeV

  9. 9 et détection ATLAS : événements Déclenchement à 3 niveaux : 40 MHz (LHC)  200 Hz (écriture)

  10. temps de dérive des électrons 10 à Argon liquide (1) Calorimètres • succession de couches d'absorbeur et d'Argon liquide • couches d'absorbeur (plomb ou cuivre/tungstène) participent au développement d'une gerbe (électromagnétique ou hadronique) • les particules de la gerbe ionisentl'Argon liquide • les électrons d'ionisation sont collectés • par des électrodes et constituent le signal • signal triangulaire Calorimétrie à Argon liquide fraction d'échantillonnage énergie déposée dans l'Argon énergie déposée dans le calorimètre =

  11. 11 à Argon liquide (2) Calorimètres Mise en forme du signal 5 échantillons • mise en forme du signal dans la chaîne d'électronique •  courbe bipôlaire • - signal plus rapide • - intégrale nulle •  minimise la contribution des événements de biais minimum • échantillonnage à chaque croisement de faisceaux toutes les 25 ns

  12. 12 à Argon liquide (3) Calorimètres • Electromagnétiques:EMB (Tonneau) EMEC(Bouchon) • Hadroniques:HEC • FCAL(2 modules) FCAL (1 module) Calorimètres d'ATLAS Argon liquide refroidi à 88 K

  13. 13 électromagnétique ATLAS : calorimètre pour une réponse uniforme en  Compartiments et Cellules de lecture Géométrie accordéon • électrodes segmentées en 3 compartiments en profondeur: Avant, Milieu, Arrière • segmentation de chaque compartiment en cellulesprojectives + Pré-Echantillonneur placé avant (pour mesurer l'énergie perdue en amont)

  14. 14 électromagnétique ATLAS : calorimètre =0 =0.8 =1.4 EMB EMEC =2.5 =3.2 =1.4 =2.5

  15. 15 électromagnétique ATLAS : calorimètre 173312 cellules Granularités 901 cellules types

  16. électrodes Carte FEB Carte ROD Energie DAQ 16 d'électronique Chaîne • Préamplificateurs • Formeurs • Echantillonnage (ADC) système de 3gammeslinéaires( Haute, Moyenne et Basse : 93/9.3/1 ) • Filtrage Optimal • Conversion ADC MeV

  17. 17 2. Numérisation et bruit dans le calorimètre électromagnétique • bruit d'électronique et bruit d'empilement • mesures en testbeam 2002 et 2004 • outil d'Athena développé : CaloNoiseTool

  18. 18 Athena • environnement logiciel d'ATLAS • chargé de simuler : • - la production d'événements (Pythia, …) • - l'interaction des particules avec le détecteur (GEANT 4) • - la numérisation des événements simulés • reconstruit les événements • = identification des particules et détermination de leur énergie-impulsion à partir des dépôts d'énergie dans les sous-détecteurs et des traces Description

  19. Hit E (Argon) Ionisation, Signal brut Simulation Ei = Forme du signal i EArgon ADC'i = Ei/ [ ADC MeVe.m. ] / [ MeVe.m. MeVArgon ] ADCi = troncation (ADC'i + bruiti + piédestal ) Digit 5 échantillons ADC FEB Corrections (corrections offline petites) E' = OFCi  (ADCi - piédestal) E = [ADC MeVe.m. ]  E' Reconstruction ROD E = f (HV, t°…) RawChannel 19 E (à l'échelle e.m.) CaloCell E (à l'échelle e.m.) ATLAS Athena Numérisation Prise de données Numérisation Filtrage optimal Données brutes écrites sur disque

  20. A = amplitude du signal g = forme du signal g' = dg/dt  = décalage en temps -1 R=ACtotal 5 k=1 U =  akSk tel que <U> = A 20 Filtrage optimal OFC • minimiser l'effet du bruit d'électronique et du bruit d'empilement • assurer la condition q'un décalage en temps du signal ne doit pas changer les résultats S(t) = Ag(t+) + bruit(t) = Ag(t) + Ag'(t) + bruit(t) échantillons : Sk = Agk + Ag'k + bruitk il faut minimiser la variance de OFC les ak sont les coefficients de filtrage optimal (OFC)  calculés au vol par LArOFCTool

  21. sym. 1 A1A2A3A4 2 <BruitiBruitj> = BruitADC A|i-j| 1 A1A2A3 1 A1A2 1 A1 Auto-corrélation entre échantillons i et i+2 , en gamme Haute, pour l'EMB 1 0.1 -0.02 -0.1 -0.29  PS Milieu Avant Arrière A1 A2 A3 A4 21 matrice d'Auto-corrélation du bruit d'électronique entre échantillons voisins en temps Auto-corrélation bruit indépendant du temps pour une cellule :

  22. constantes par région en  (par compartiment) définie pour les muons ADC pente Rampes en gamme Haute, pour le compartiment Arrière de l'EMB DAC n°canal  0.75 22 (TB02) Facteur ADCMeV Conversion en MeV =ADC  DAC DAC  Volt Volt  A A MeV (Argon) MeV (Argon)  MeV (e.m.) =Rampes (gamme) runs de calibration : réponselinéaire par rapport à un signal injecté fraction d'échantillonnage rapport e/mu

  23. 23 EMB (TB02) en gamme haute Bruit en ADC • bruit des canaux de chaque FEB • mesure sur des runs de piédestaux (sans signal) • bruit = écart-type gaussien • le bruit est constant par FEB, une seule valeur stockée dans la base de données PS Avant Avant Avant Avant Avant Avant Avant Milieu Milieu Milieu Milieu changement de pré-ampli à =0.8 Arrière Arrière

  24. 24 Testbeam 2004 Dispositif Mesures du bruit • sur des runs de piédestaux • bruit = écart-type gaussien de la distribution du signal pour chaque canal

  25. Bruit Incohérent = RMS(AltSomme) / ncanaux Bruit Cohérent = RMS2(Somme) - RMS2(AltSomme) / ncanaux pas toujours défini ! 25 et cohérent • pour chaque FEB : • Somme = somme normale des néchant. échantillons ADC (-1000 = piédestal) des ncanaux canaux de la FEB • AltSomme = somme alternée (+ - + - …) • distributions de Somme et AltSomme pour N événements Bruits incohérent  caractérise le bruit en absence de corrélation entre les canaux  caractérise la corrélation entre les canaux par groupes de 4 canaux :même principe, pour vérifier • l'effet des pré-amplificateurs et formeurs qui traitent les canaux par 4 • l'uniformité sur la FEB

  26. 26 conclusion :bruit cohérent petit  négligeable dans la simulation (CTB04) Bruit en ADC Total Incohérent Moyenne sur la FEB Cohérent Bruit calculé sur la FEB Valeur du testbeam 2002 stockée dans la base de données (DB) Avant Moyenne des groupes de 4 canaux sur la FEB

  27. 27 CaloNoiseTool (1) • certains algorithmes de reconstruction doivent éliminer les cellules sans signal en réalisant une coupure sur l'énergie: • siEcell. > n  bruit, cellule sélectionnée • Algorithmes : • énergie transverse manquante: • sommation de l'énergie transverse • des cellules qui contiennent un signal • cluster topologique: • sélection de cellules autour d'une cellule "chaude" voir études de physique à la fin Nécessité de connaître le bruit attendu    rectangle de taille fixe

  28. 5 E = ADCMeV OFCi ( Bruiti + qi ) i=1 2 2 2 élec= ADCMeV BruitADC  [OFC] [ACél] [OFC]T+ [OFC] [OFC]T 12 28 CaloNoiseTool (2) • outil fournissant le bruit de chaque cellule de lecture des calorimètres • bruit d'électronique et bruit d'empilement • bruit attendu calculé en regroupant les étapes de la numérisation et en utilisant les mêmes données Remarque:CaloNoiseTool ne sert pas à ajouter le bruit aux cellules 1) Bruit d'électronique Description

  29. électrode A électrode B changement de granularité absorbeurs + minces 29 Bruit prédit ( cellules-type en  , symétrie en z et en  ) EMB EMEC PS Avant Milieu Arrière en gamme haute

  30. 30 TB02 Comparaison avec CaloNoiseTool EMB TB02 (données publiées) PS Avant Milieu Arrière PS: conventions de poids différentes en gamme haute

  31. 31 d'empilement Définition du Bruit pour chaque croisement de faisceaux, 23 (à haute luminosité) collisions inélastiques se superposent à l'événement de physique intéressant  particules de faible énergie, préférentiellement proches du faisceau événements de biais minimum = dépôt d'énergie = perturbation de l'énergie du signal = bruit d'empilement remarque: les croisements de faisceaux voisins perturbent également le signal

  32. 32 biais minimum • Pour chaque cellule: • distribution de l'énergie déposée dans l'Argon, dans les événements de biais minimum, en utilisant la symétrie en  et z Evénements de • RMS de la distribution • ajustement  chiffre stocké dans la base de données statistique de 50000 événements, mais insuffisant

  33. N échantillons 2 2 empilement= Nbmbm g(k)2 [OFC] [ACtotal] [OFC]T k=1 33 CaloNoiseTool (3) forme du signal écart-type de l'énergie dans un événement de biais minimum 2) Bruit d'empilement nombre d'événements de biais minimum par croisement de faisceaux

  34. 34 Bruit d'empilement EMB Haute luminosité PS Avant Milieu Arrière

  35. empilement électronique Nbm = 23 à haute luminosité avec 35 totale Auto-corrélation Auto-corrélation totale calculée par LArAutoCorrTotalTool : auto-corrélation modifiée bruit d'électronique prédit modifié OFC modifiés

  36. 36 modifié EMB en gamme haute Bruit d'électronique Haute luminosité Sans luminosité PS Avant Milieu Arrière les OFC ne sont plus optimaux pour le bruit d'électronique seul  le bruit augmente

  37. 37 EMB Bruit total Haute luminosité Sans luminosité en gamme haute PS Avant Milieu Arrière

  38. Rampes DAC  Volt Volt  A A  MeV ADC  MeVArgon Auto-corrélation Forme du Signal Auto-corrélation totale Dérivée de la Forme du Signal Ecart-type du Bruit d'empilement OFCénergie OFCtemps Ecart-type du Bruit d'électronique Ecart-type des Piédestaux CaloNoiseTool Fraction d'échantillonnage  rapport e/ 38 Données et outils LArADC2MeVTool LArAutoCorrTotalTool LArOFCTool Simulation Données

  39.  39 clusters (1) Bruit dans les • cluster 35 dans le calorimètre électromagnétique pour 0 <  < 2.5 • photons simples de ET=60 GeV • bruit attendu (prédit par CaloNoiseTool), compte tenu du nombre de cellules et des gammes Nombre de cellules

  40. 40 clusters (2) Bruit dans les Cluster PS Avant Sans luminosité bruit transverse en MeV Milieu Arrière structure en bandes: - nombre de cellules variable - cellules en gamme Moyenne

  41. 41 clusters (3) Bruit dans les Cluster PS Avant résolution en énergie pour ET~60 GeV Haute luminosité Milieu Arrière bruit transverse peu dépendant de 

  42. 42 3. Modèle du Petit Higgs • Modèle Standard • Modèle du Petit Higgs • bosons de jauge lourds • désintégrations caractéristiques

  43. 43 Modèle Standard matière : fermions forces : véhiculées par desbosons Forces • électrofaible • - forte (  Z W ) Particules SU(2)LU(1)Y SU(3) Masses générées par le mécanisme de Higgs, auquel est associé le boson de Higgs

  44. 120 200 120 200 masses choisies pour cette analyse 44 particule non encore observée Boson de Higgs Masse - paramètre libre du Modèle - contraintes théoriques et expérimentales (LEP) 114(95%CL) < M(H) <280 GeV/c2 (95%CL) Production BR  (fb) Désintégrations

  45. Ordre 0 réglage fin Boucles bosons de jauge Higgs top Modèles candidats - Supersymétrie - Petit Higgs - … 45 Standard Au-delà du Modèle • le réglage fin pour ne pas faire diverger la masse du Higgs semble peu naturel • brisure de la symétrie électrofaible mal comprise Pourquoi chercher au-delà ? • beaucoup de paramètres libres (masses, couplages, … 18 au total)

  46. nouveaux fermions bosons Nouvelles particules annulations fermions nouveaux bosons Supersymétrie Petit Higgs bosons nouveaux bosons annulations quark t nouveau quark t grande échelle échelle électrofaible brisure de symétrie SU(5) SO(5) symétrie locale SU(2)LU(1)Y bosons de Goldstone pseudo-bosons de Goldstone brisure de symétrie électrofaible sans masse masse "légère" 46 Petit Higgs (1) • Divergences quadratiques Modèle du • Bosons de jauge lourds ZH WH AH • Quark top lourd T • Higgs lourds • Champs et symétries Les idées 0 + ++ NB :H du Modèle Standard est conservé avec les mêmes propriétés (BR …) symétrie globale

  47. 47 Petit Higgs (2) Modèle du • Modèle du "plus petit Higgs" (Littlest Higgs) • modèle effectif jusqu'à =10 TeV •  n'exclut pas la Supersymétrie (ou un autre modèle) au-delà • modèle compatible avec les contraintes expérimentales si les nouvelles particules sont plus grandes que le TeV Remarques:

  48. 48 Masses de jauge dégénérescence Nouveaux bosons cotest un paramètre du Modèle ( équivalent à W pour WH et ZH) Production(ZH) Désintégrations(ZH) (à cot=0.5) … BR(ZHZH) = 4.5% BR(ZHll) = 12% BR(ZH) = 12% BR(ZHqq) = 71.5% (WH) = 2 (ZH) BR(WHWH) = BR(ZHZH)

  49. 49 caractéristiques Désintégrations si un Z' et un W' sont découverts par une désintégration leptonique (voir après), permettent de dire s'ils sont dans le cadre du Modèle du Petit Higgs ou non ZH  Z H WH  W H facteur d'échelle Dépendance de .BR(ZHZH) en cot 0.5 dans la suite ni trop optimiste, ni trop pessimiste cot

  50. direction et énergie % d'identification, résolution en énergie, … évaluées en testbeam et en simulation complète 50 ATLFAST Simulation rapide • la simulation complète est longue à exécuter (20 min./évt) • difficile de l'utiliser sur une grande statistique une simulation rapide permet de vérifier rapidement la faisabilité d'une étude avant de la confirmer en simulation complète Pourquoi une simulation rapide ? Principe • ATLFAST part de la vérité (Monte-Carlo) • puis il altère les données des particules en fonction des performances des sous-détecteurs

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