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Introducción al LHC y CMS

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Introducción al LHC y CMS

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  1. Introducción al LHC y CMS Isidro González Caballero ( gonzalezisidro@uniovi.es ) Técnicas Experimentales en Física de Partículas Curso 2009 - 2010 0

  2. El Gran Colisionador de Hadrones (LHC) El LHC es un colisionador circular protón-protón de 27 Km construido en el CERN, cerca de Ginebra Lago Leman Montes del Jura LHC Aeropuerto CERN

  3. LHC: Large Hadron Collider • El complejo de aceleradores del CERN se usa para alcanzar la energía de colisión • El campo magnético lo producen 1232 imanes dipolares superconductores • Además hay cientos de imanes focalizadores y correctores a lolargo del anillo. • Habrá 4 detectores operando enel LHC: • 2 de propósito general: ATLAS y CMS • 1 especializado en física de iones pesados: ALICE • 1 especializado en física del quark b: LHCb

  4. LHC: Large Hadron Collider • Colisionador hadrónico protón-protón e ion-ion • Comienzo: 2009? Parámetros nominales: • √s = 14 TeV • Luminosidad instantánea= 1034cm-2s-1 • Luminosidad integrada = 100 fb-1/year

  5. CMS es un detector de propósito general Muy compacto y relativamente pequeño Énfasis en la detección de muones Un solenoide de alto campo magnético (4T) Componentes principales: Un sistema central de tracking de alta calidad: Píxeles y tiras (strips) de silicio Un calorímetro electromagnético de alta resolución: cristales de PbWO4 Un calorímetro hadrónico hermético: Cu + centelladores Un solenoide superconductor de 4 Tesla (+ retorno del imán) Un espectrómetro de muones de alta eficiencia CMS: Compact Muon Solenoid

  6. Detección de nuevas física: bosón de Higgs, supersimetría, … Medidas de parámetros del Modelo Estándar: Masa y acoplamientos del quark top, … Objetivos de CMS

  7. CMS: Compact Muon Solenoid Colaboradores: 2350 Institutos: 180 Países: 38

  8. Cámaras de muones (Barrel) Coil + inner vacuum tank Cámaras de muones (Endcap) Calorímetro Hadrónico(Barrel HCAL) Detector de trazas de silicio(Silicon Tracker) Cristales del calorímetroElectromagnético (ECAL)

  9. Detector de trazas: Detecta la huella de las particulas Ayuda a determinar el momento y trayectoria de las partículas cargadas Imán: Ayuda a determinar la relación carga/masa de las partículas. Detector de Muones: Calorímetro Electromagnético: Mide la energía electromagnética de partículas cargadas (electrones, piones, protones,…) Calorímetro hadrónico: Mide la energía hadrónica de los hadrones CMS

  10. Producción de datos en el LHC • Las colisiones de LHC se producirán con una tasa de 40 MHz • Sin embargo el sistema offline puede grabar datos en disco sólo a 150-300 Hz  Trigger • Un detector tipo CMS o ATLAS producirá: • 10 Terabytes/día • 1.5 Petabyte/año (directos) • 5-10 PB/año (derivados) • En un análisis de búsqueda típico se produce un suceso interesante con una frecuencia de 10-4 Hz 1 TB = 1012 bytes 1 PB = 1015 bytes

  11. El software de una experimento se suele dividir en dos grandes áreas: Offline y online Online: El que es ejecutado durante la toma de datos Offline: El que es ejecutado sobre los datos recogidos y almacenados durante la toma de datos Tareas que debe realizar el software online: Operación y monitorización del detector Trigger: Selecciona en un tiempo muy corto los sucesos que son interesantes para su almacenamiento (HLT) Almacenamiento de los datos y puesta a disposición de los sistemas on-line El software de un experimento AAEE • Tareas que debe realizar el software offline: • Simulación de MC, con su correspondientes mecanismos de validación • Reconstrucción de los datos en bruto del detector para producir objetos de más alto nivel: trazas, jets, identificación • Entorno de análisis de datos, incluyendo los mecanismo de acceso a los mismos

  12. Ejemplo de software: CMSSW • CMSSW es el nombre bajo el que se aglutina todo el conjunto de utilidades de software de CMS • Escrito en C++ • Varios millones de líneas de código • Incluye herramientas para la gestión de paquetes de código, recompilaciones parciales, empaquetado dinámico, validación de código, etc… • Permite entre otras cosas: • Simulación de MC • Reconstrucción de sucesos • Simulación del trigger • Análisis de datos en varios formatos y con varias técnicas • … • En constante evolución y mejora • Se añaden funcionalidades y algoritmos constantemente

  13. Simulación: ¿Para qué? • Para entender mejor la respuesta de nuestro detector • Importante para preveer comportamientos dada su complejidad • Preparar el análisis en ausencia de datos • Refinar nuestros algoritmos de selección de sucesos • En análisis de búsquedas, compararlos con los datos reales • De manera muy simple se trata de comparar la señal y el fondo con los datos reales • Si los datos se “parecen” al fondo  No tendríamos nada nuevo • Si los datos no se “parecen” al fondo Podríamos tener nueva física … o nuestra simulación podría estar mal (más frecuentemente) • Si los datos se parecen a la suma de los señal y el fondo Podríamos estar ante indicios de las nuevas partículas o los nuevos procesos de nuestra señal

  14. Simulación de Monte-Carlo: ¿Qué es? • Con las simulaciones se pretende reproducir lo más fielmente posible y computacionalmente: • Los procesos físicos que se van pretenden estudiar: • Física conocida (fondo) y predicciones (señal) • Producción y desintegración de partículas • El paso de las partículas por el detector • Interacción entre las partículas y la materia de que está constituido nuestro detector • La función respuesta del detector • Señal digital producida por la electrónica de los detectores a partir de los depósitos de energía que las partículas dejan en los mimos • Se divide en tres fases: Generacion, Simulación y Digitalización

  15. Simulación: Estructura I • Generación (GEN): • Mediante métodos de MC se simulan los procesos físicos oportunos (señal/es, fondo/s) • El resultado es un conjunto de partículas elementales con unas determinadas propiedades de energía-momento • Existen numerosos generadores más o menos especializados u optimizados para determinados procesos • Los generadores especializados están en general integrados en otros más genéricos (ej. PYTHIA) • Algunos generadores usados: Pythia, Tauola, Susygen, Alpgen…

  16. Simulación: Estructura II • Simulación (SIM): • Principal software de simulación: Geant4 • Simulación de los procesos físicos que acompañan el paso de partículas a través de la jerarquía de volúmenes y materiales que componen el detector • Se tienen en cuenta todas las interacciones y desintegraciones con sus correspondientes secciones eficaces • Simulación de las respuestas de los subdetectores (simulated hits) • El grado de precisión es configurable y viene determinado por nuestras necesidades • Digitalización (DIGI): • Simulación de la respuesta electrónica a los hits en el detector

  17. Estructura jerárquica de los datos ~2MB/suceso • RAW Data: Los datos según proviene del Detector • RECO: Contiene todos los objetos creados por el proceso de reconstrucción: Hits, segmentos de traza, trazas, … • Full Event (FEVT): contiene RAW + RECO • AOD: subconjunto de RECO,suficiente para la gran mayoría de los análisis físicos estándar • Incluye la identificación de partículas • Existen subconjuntos aún más pequeños y específicos (PAT tuples, MiniTrees,…) • Los datos provenientes de la simulación tienen el mismo formato que el RAW Data RAW ~1.5 MB/suceso FEVT RECO ~ 500 kB/suceso AOD ~ 100 kB/suceso GEN+SIM+DIGI = RAW en sucesos simulados con MC

  18. Evolución de los datos

  19. Resultado