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La reconstruction des é lectrons dans CMS

La reconstruction des é lectrons dans CMS. C. Charlot, LLR. C. Charlot / LLR. Plan de la pr é sentation. Motivations Le d é tecteur CMS La reconstruction des agr é gats La reconstruction des traces é lectrons Classes d ’é lectrons et estimation de l ’ impulsion

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La reconstruction des é lectrons dans CMS

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Presentation Transcript

  1. La reconstruction des électrons dans CMS C. Charlot, LLR C. Charlot / LLR

  2. Plan de la présentation • Motivations • Le détecteur CMS • La reconstruction des agrégats • La reconstruction des traces électrons • Classes d’électrons et estimation de l’impulsion • Identification des électrons • Systématiques associées à la reconstruction des électrons • Conclusions et prospective C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  3. Motivations physiques Recherche du Higgs • SM: HZZ(*)4e, HWW(*)2e2 • MSSM: A/H02024e+ETmiss Supersymétrie • Production de squarks et gluinos, chaîne de désintégrations impliquant des jauginos, pic jacobien 02 e+e-01 Nouvelles symétries, extra-dimensions • Résonances au TeV, G e+e- + X • Déviation au Drell-Yan, pp e+e- + X Processus du Modèle Standard • Bruit de fond pour la nouvelle physique: WW, ZZ, WZ • Sources abondantes pour la calibration HZZ(*)4e+X J. Phys. G : Nucl. Part. Phys. 34 No 2 HWW(*)2e2+X J. Phys. G : Nucl. Part. Phys. • Canaux leptoniques => « propres » • Excellente calorimétrie EM dans CMS pour les électrons A/H02024e+ETmiss J. Phys. G : Nucl. Part. Phys. 34 C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  4. mH=130 mH=180 mH=250 mH=450 La reconstruction des électrons • Les électrons en principe c’est simple • Agrégat dans le calorimètre • Trace en correspondance • Les électrons dans CMS sont plus compliqués • Épaisseur importante de matière devant ECAL • Champ magnétique fort • Pour le calorimètre, effet très important à bas pT • Et il y a (peut être) de la physique importante à bas pT • Optimisation précédente pour les électrons de la calibration et HLT • pT~35 GeV/c pT(1) pT(2) e- le plus « mou » : pT~10 GeV/c pour mH=130 GeV/c2 pT(3) pT(4) C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  5. SUPERCONDUCTING COIL Total weight : 12,500 t Overall diameter : 15 m Overall length : 21.6 m Magnetic field : 4 Tesla Silicon Microstrips Pixels Le détecteur CMS CALORIMETERS ECAL HCAL Scintillating PbWO4 crystals Plastic scintillator/brass sandwich IRON YOKE TRACKER MUON ENDCAPS MUON BARREL Drift Tube Resistive Plate Cathode Strip Chambers Chambers Resistive Plate Chambers Chambers C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  6. Le trajectomètre interne TOB • Entièrement silicium (~200 m2) • Pixels: 3 couches + 2x2 disques • ~ 76 106 canaux • ||<2.5 (4 cm < rT<110 cm) • Au total, ~13 points par trace TIB PX TID TEC TIB PX 100x150m Occ. ~ 10-4 C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  7. Performances du trajectomètre tk~98%, ||<2 IPL~20-100 m, pT>10 IPT~10-25 m, pT>10 pT/pT~0.5-2%, pT>10   C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  8. Le calorimètre électromagnétique • ~76000 cristaux PbWO4 • Arrangement quasi-projectif en  et  • Preshower devant les bouchons • ~25 X0, 0.9 RM • X0=0.89 cm, 90% dans r=2.4 cm • 4.5 p.e. / GeV (APD et VPD) C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  9. Performances du ECAL Résolution 0.6% at 50 GeV 120 GeV C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  10. L’épaisseur de matériel • Support(s) mécanique(s) • câbles alimentation, sorties des signaux • Refroidissement • Au final 1/10 de la matière seulement constituée par les détecteurs • Largement sous-évalué lors des premiers dessins du détecteur =1 =2 C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  11. L1em L2em L2.5e L3e Le déclenchement sur les électrons • Niveau 1 • Objets EM isolés/non isolés matériel logiciel • Niveaux HLT • Niveau 2: • Reconstruction des agrégats ECAL • Seuil ET: 26 GeV (simple), 12 GeV (double)* • Niveau 2.5: recherche « hits » compatibles dans les couches pixels • Niveau 3: • reconstruction complète de la trace à partir des « hits » pixels du niveau 2.5 • Isolation trace et HCAL • compatibilité E/p • agrégat - trace pour le tonneau • H/E pour les bouchons *Seuils revus récemment : baissé pour le stream « double » de 14.5 à 12 GeV et suppression du stream double « relâché » C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  12. La reconstruction des agrégats Plusieurs types d’algorithmes: • Fenêtreglissante • Electrons du faisceau test • Photons non convertis • Exploitation de la géométrie simple • Algorithmes topologiques • Séparation des gerbes proches • Géométrie plus complexe (bouchons) Algorithme topologique: • Agrégation des cristaux à partir d’un cristal “graine” • Ssi satisfaisant à un critère de compatibilité avec la forme attendue pour une gerbe e.m. • Cristal adjacent à un cristal déjà présent dans l’agrégat • Et d’énergie moindre • Algorithme “hybrid” pour la partie tonneau • Fenêtre fixe en , dynamique en  • Algorithme “island” pour les parties bouchons • Topologique • 1 seul paramètre = seuil sur le cristal graine C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  13. Reconstruction des super-agrégats • Bremsstrahlung • 1 X0: <Ee finale/E0> = 0.368! • ~10% des e- ont perdu >90% de leur énergie initiale • Dans le champ B, l’énergie est étalée en • Donc recherche d’agrégat(s) autour de l’e- et correspondant au(x)  rayonnés • Algorithme “hybrid’ • Déjà un algorithme de super-agrégation • Extension = 17 cristaux en  • Algorithme “island” • Recherche explicite d’agrégats photons dans une bande en phi autour de l’agrégat e- • max = 0.3 e-, pT = 30 GeV/c ET agrégat graine >1GeV • max = atan(-/(1- 2)) •  = RECAL/2qr, r=ET/0.3B • si hélice parfaite • si brem seulement (pas de conversions) C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  14. Mesure de l’énergie • Après une première estimation de l’énergie: Esa=Ecristali, des corrections sont nécessaires afin de remonter à l’énergie de la gerbe EM: • Pertes dues aux espaces inter-cristaux et inter-modules • Pertes latérales liées aux algorithmes d’agrégation • Fuites longitudinales avant liées au staggering des cristaux • Fuites longitudinales arrières • Cristaux pathologiques • Corrections nécessaires afin de remonter à l’énergie de la particule au vertex: • Pertes latérales liée aux algorithmes de super-agrégation • Perte d’énergie en amont du ECAL due au matériau du trajectomètre Ecorr = Esa . F(Ncry) . f() C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  15. Corrections des fuites latérales • F(Ncry) : paramétrisation des pertes latérales dues aux algorithmes d’agrégation • Ncry est une mesure évt par évt de l’extension latérale agrégée • Courbe universelle • Pour un algorithme d’agrégation donné • Dépend uniquement de la dimension des cristaux Taille latérale agrégée: r2=Ncry.2 •  = dimension latérale cristaux • Courbes :  f(r) 2rdr de 0 à r(Ncry) pour =2.5, 3, 3.5 cm • Profil gerbe f(r) supposé exponentiel C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  16. Reconstruction des pré-traces • Pilotée par la reconstruction de super-agrégats dans ECAL • La cinématique simple du bremsstrahlung permet de prédire la trajectoire de l’électron avant bremsstrahlung • Même technique que pour les électrons HLT (mais paramètres différents) Reconstruction des agrégats Propagation vers les couches de pixels et recherche de « hits » compatibles Si un hit est trouvé, estimation du vertex Propagation vers couche suivante C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  17. eGSF (reg. seeding) eHLT (ETthr=1) FKF tracks Reconstruction des trajectoires e-, pT=10 GeV/c • Modélisation Bethe-Heitler de la perte d’énergie par bremsstrahlung • Pas de coupure en 2 pourconsidérer un nouveau « hit » • 2 nouvelles trajectoires au max par couche Traces KF C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  18. eGSF (reg. seeding) eGSF (reg. seeding) eHLT (ETthr=1) FKF tracks KF tracks eHLT (ETthr=1) Reconstruction des trajectoires e-, pT=10 GeV/c • Modélisation Bethe-Heitler de la perte d’énergie par bremsstralung • Pas de coupure en 2 pourconsidérer un nouveau « hit » • 2 nouvelles trajectoires au max par couche Traces GSF C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  19. Ajustement GSF • Perte d’énergie par bremsstrahlung très non-gaussienne • Approximation de la pdf Bethe-Heitler par une somme de gaussiennes • Chaque composante est propagée par un KF standard • En chaque point de la trajectoire, l’ajustement fourni une estimation des 5 paramètres de la trace pour chacune des composantes • On utilise la composante de poid maximal plutôt que la moyenne pondérée 10 GeV pT  = 0.4 10-3 à 10 GeV/c  = 0.6 mrad à 10 GeV/c C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  20. pout pin Paramètres à l’arrière • La reconstruction de trajectoires jusqu’au ECAL malgré des changements de courbures importants permet: • D’obtenir une mesure de l’énergie rayonnée par l’électron: pin-pout • De tester l’accord trace-agrégat entre les paramètres de la trace à l’arrière et ceux de l’agrégat « électron » pin-pout (GeV/c) Eseed/pout Fraction bremsstrahlung: (pin-pout)/pin Energie rayonnée (GeV) C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  21. Les classes d’électrons • Différentes topologies trace/super-agrégat sont observées par suite du bremsstrahlung dans le trajectomètre • Corrections doivent être adaptées aux différents cas • Différentes topologies => erreurs de mesure très différentes • L’identification peut être optimisée suivant la topologie « golden » « big brem » « showering » evt11pt35 evt19pt10 evt14pt10 C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  22. La classification « électron » • électrons« golden »* • Pas de sous-agrégat « brem » • Fraction bremsstrahlung petite • Bon E/pin • Bon accord géom. en  • électrons « big brem » • Pas de sous-agrégat « brem » • Fraction bremsstrahlung élevée • Bon E/pin • électrons« narrow » • Pas de sous-agrégat « brem » • Fraction bremsstrahlung intermédiaire • Bon E/pin • électrons« showering » • Sous-agrégat « brem » identifié ou mauvais E/pin E=5-100 GeV * principalement des électrons ayant peu rayonné ou ayant rayonné tard C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  23. Corrections résiduelles • Énergie perdue dans le trajectomètre • Irrécupérable • Jusqu’à ~7% à l’extrémité du tonneau • Pertes latérales associées aux agrégats de photons bremsstrahlung • Pertes géometriques liées à l’arrangement en escalier des cristaux Fraction d’énergie atteignant le ECAL E=5-100 GeV tonneau • Paramétrisation en fonction de  • Suivant les classes d’électrons f() avant après C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  24. Estimation de l’impulsion • Direction donnée par la trace • pcomb donné par Ecorr ou la moyenne pondérée de Ecorr et prec • Pondération de prec par les erreurs issues de l’ajustement • pondération de Ecorr par paramètrisation des erreurs • Suivant les classes • Électrons « golden » • Distributions gaussiennes • /E = (2.50.3)%/√E            (0.1970.007)/E            (0.520.01)% • Semblable au testbeam! ECAL Tracker Combined ECAL électrons p=5-100 GeV/c toutes classes, tonneau Gain par facteur ~1.4 en combinant avec le trajectomètre C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  25. Définition des électrons et efficacité • Trace GSF et super-agrégat associé • En correspondance géométrique •  = 0.02;  = 0.1 • En correspondance en impulsion • E/pin < 3 • Véto HCAL • H/E < 0.2 e- from HZZ(*)4e-, mH=150 Efficacité = fraction des électrons générés associés à un électron reconstruit de même charge et ayant une direction au vertex compatible avec la direction générée à l’intérieur de ==0.05 C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  26. Isolation et sélection des e- primaires • Cas physique: HZZ4e-, mH=150 GeV/c2 • Paramètre d’impact transverse • Isolation trace • pTtraces/pTe • Complétée par une isolation hadronique pTe Cône symétrique en (,) pTtraces pTtraces > 1.5 GeV/c |z| < 1 mm tt Rej.=20-30 =90-80% (Rcône=0.25) L=2x1033 cm-2s-1 empilement inclus IP/IP C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  27. Identification des électrons • Après pré-sélection et isolation, on reste avec les bruits de fond: • Vrais électrons de • Conversions • Résonances bas pT, Dalitz decays • Faux électrons • Superposition accidentelle /0 • Échange de charge • Observables d’identification • Accord des paramètres au vertex • Esa/pin, in, in • Accord des paramètres à l’arrière • Ea/pout, out • Variables de forme de gerbe • E9/E25, ,  • H/E e- pT=5-50 vs jets pT=25-50, tonneau C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  28. Identification des électrons Fraction des candidats par classe Rejet sur les jets* *évts QCD dijet présélectionnés, 25<pT<50 GeV/c tonneau bouchons • La plupart des candidats reconstruits dans les évts jets sont « showering » (topologies multi-agrégats) • Un meilleur rejet des candidats issus de jets est obtenu pour les « golden » • Facteur ~10 vis à vis reconstruction + pré-sélection • Un meilleur rejet des candidats issus de jets est obtenu dans le tonneau C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  29. Systématiques: efficacité • Efficacité intervient dans le calcul des sect. eff. • Géom. et de déclenchement => Monte carlo • Reconstruction et sélection électron => avec les données, e.g. Zee • Extrapolation dans domaine cinématique différent par Monte Carlo • Méthode: Un des « bras » du Z est sélectionné de façon strict et l’autre est utilisé comme sonde pour mesurer l’efficacité en utilisant la contrainte de masse sur le Z • « golden » pour le « bras » strict • Permet de mesurer les efficacités de reconstruction des agrégats, des traces et de l’identification ~1 semaine@1033 (tonneau-tonneau) ~1 semaine@1033 (tonneau-bouchon) ~2 semaines@1033 (bouchon-bouchon) C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  30. Systématiques: échelle d’énergie • Échelle d’énergie importante car: • Migration d’évts dans les distributions sur lesquelles on coupe • Biais dans la reconstruction de la masse d’une résonance • Corrections d’échelle d’énergie peuvent être controlées à partir des évts Zee • Forme de la correction f() bien reproduite • Normalisation nécessaire, vraissemblablement due à l’énergie des électrons du Z C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  31. Systématiques: épaisseur de matériel • Contrôle de l’épaisseur de matériel mise dans le MC avec les données • MC nécessaire pour estimer l’acceptance • Également pour extrapoler les efficacités hors de la région du Z • Enfin pour la modélisation GSF • Méthode: • <X>/X0 ~ -ln (1 -fbrem) • fbrem = (pin-pout)/pin mesurée •  (<X>/X0)=2% par bin de 0.1 en  C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  32. Conclusions (1) • Stratégie entièrement revue de reconstruction des électrons • Basée/optimisée sur HZZ(*)4e en particulier • Cohérente avec electrons HLT • Prenant en compte le problème de bremsstrahlung au niveau du clustering, du tracking et de l’identification • Nouvelle algorithmie pour la reconstruction des traces • Modélisation Bethe Heitler de la perte d’énergie • Reconstruction déclenchée par les agrégats dans le calorimètre EM • Définition de « classes » d’électrons • Corrections différentes suivant les topologies • Définition d’une qualité/erreur parélectron pouvant être utilisée dans n’importe quelle analyse de physique • Optimisation de la mesure du momentum au vertex • Corrections calorimètriques et combinaison E-p • basée sur les classes et des erreurs par électron C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  33. Conclusions (2) • Identification des électrons • Variables à l’arrière • Les « showering » sont plus difficiles à séparer des jets que les « golden »  • Réciproquement, on peut gagner beaucoup à ne considérer que les « golden » dans les canaux à fonds hadroniques importants • Stratégie pour le contrôle des systématiques • Mesure de l’épaisseur de matériel avec les traces électrons reconstruites • Contrôle des efficacités et échelle d’énergie avec les électrons du Z • Prospective • Faux électrons venant des jets • Reconstruction des e- dans les jets • TeV électrons • Préparation premières données, contrôle de la reconstruction et des efficacités CMS AN2005_011, AN2005_062, AN2005_065 CMS NOTE2006_040 CMS PTDR EPJC (sous publication) 3 thèses au LLR C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  34. Backup C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  35. evt12pt10 C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  36. Recontruction des traces électrons • Reconstruction des traces dans CMS basée sur des filtres de Kalman • 4 étapes: recherche de pré-traces, reconstruction de la trajectoire, résolution des ambiguités, refit de la trajectoire • De l’intérieur vers l’extérieur • Reconstruction des électrons HLT avec une recherche des pré-traces à partir des super-agrégats reconstruits dans le calorimètre • Permet un premier filtrage des candidats • L’information calorimètrique permet de prédire où chercher de « hits » compatibles dans les couches de pixels et de construire la pré-trace avant que l’électron ne rayonne des photons • Reconstruction des électrons hors-ligne basée sur une reconstruction de trajectoire modfiée et un ajustement GSF • Procédure analogue à HLT pour la détermination des pré-traces • Collection des « hits » efficace jusqu’au ECAL • Important pour l’identification • Excellente résolution en impulsion et direction au vertex pour les traces ayant peu rayonnées C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  37. evt12pt10 C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  38. L’épaisseur de matériel Outer Silicon = TOB+TEC C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

  39. Pixel Match vs other seeding • eGSF track • Regional seeding • Cluster driven pixel match seeding • Ctf seeding electrons de HZZ*, mH=150 évt QCD C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006

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