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La reconstruction des électrons dans CMS
C. Charlot, LLR
C. Charlot / LLR
C. Charlot, HDR, 12 janvier 2006 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
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Motivations physiques
Recherche du Higgs SM: HZZ(*) 4e, HWW(*) 2e2 MSSM: A/H0
2024e+ET
miss
Supersymétrie Production de squarks et gluinos, chaîne de
désintégrations impliquant des jauginos, pic jacobien 0
2 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
Canaux leptoniques => « propres » Excellente calorimétrie EM dans CMS pour
les électronsA/H0
2024e+ET
miss J. Phys. G : Nucl. Part. Phys. 34
HZZ(*) 4e+XJ. Phys. G : Nucl. Part. Phys. 34 No 2
HWW(*) 2e2+XJ. Phys. G : Nucl. Part. Phys.
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La reconstruction des électrons
pT(1) pT(2)
pT(3) pT(4)
mH=130
mH=180
mH=250
mH=450
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
e- le plus « mou » : pT~10 GeV/c pour mH=130 GeV/c2
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Le détecteur CMS
MUON BARREL
Silicon MicrostripsPixels
ECAL Scintillating PbWO4 crystals
Cathode Strip Chambers Resistive Plate Chambers
Drift Tube Chambers
Resistive Plate Chambers
SUPERCONDUCTINGCOIL
IRON YOKE
TRACKER
MUONENDCAPS
Total weight : 12,500 tOverall diameter : 15 mOverall length : 21.6 mMagnetic field : 4 Tesla
HCAL
Plastic scintillator/brasssandwich
CALORIMETERS
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Le trajectomètre interne
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
100x150mOcc. ~ 10-4
PX
TOB
TIB
TID TEC
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Performances du trajectomètre
tk~98%, ||<2IPL~20-100 m, pT>10
IPT~10-25 m, pT>10
pT/pT~0.5-2%, pT>10
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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)
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Performances du ECAL
120 GeV
€
(E)
E=
2.8 %
E⊕
124 MeV
E⊕ 0.26 %
Résolution
0.6% at 50 GeV
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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
= 0 = 1.5
TP (1994) 0.15 0.6
TDRs (1998) 0.25 0.75
PTDR (2005) 0.3 1.4 =1=2
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Le déclenchement sur les électrons
Niveau 1 Objets EM isolés/non isolésL1em
L2em
L2.5e
L3e
matériel
logiciel
*Seuils revus récemment :baissé pour le stream « double » de 14.5 à 12 GeV et suppression du stream double « relâché »
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
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La reconstruction des agrégats
Plusieurs types d’algorithmes: Fenêtre glissante
Electrons du faisceau test Photons non convertis Exploitation de la géométrie simple
Algorithmes topologiques Séparation des gerbes proches Géométrie plus complexe (bouchons)
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
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
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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
max = atan(-/(1- 2)) = RECAL/2qr, r=ET/0.3B• si hélice parfaite• si brem seulement (pas de conversions)
ET agrégat graine >1GeV
e-, pT = 30 GeV/c
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Mesure de l’énergie
Après une première estimation de l’énergie: Esa=Ecristal i, 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()
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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) 2rdr de 0 à r(Ncry)
pour =2.5, 3, 3.5 cm Profil gerbe f(r) supposé exponentiel
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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)
2ème couche) z ème couche)
10 mrad 0.07 cm
1ère couche) z ère couche)
e-: [-125;+75] mrad
e+: [-75;+125] mrad
15 cmReconstruction 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
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Reconstruction des trajectoires
eHLT (ETthr=1)FKF tracks
eGSF (reg. seeding)
Modélisation Bethe-Heitler de la perte d’énergie par bremsstrahlung
Pas de coupure en 2 pour considérer un nouveau « hit »
2 nouvelles trajectoires au max par couche
Traces KF
e-, pT=10 GeV/c
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Reconstruction des trajectoires
eHLT (ETthr=1)KF tracks
eGSF (reg. seeding)
e-, pT=10 GeV/c Modélisation Bethe-Heitler de la perte d’énergie par bremsstralung
Pas de coupure en 2 pour considérer un nouveau « hit »
2 nouvelles trajectoires au max par couche
Traces GSF
eHLT (ETthr=1)FKF tracks
eGSF (reg. seeding)
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Ajustement GSF
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
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
= 0.4 10-3 à 10 GeV/c
= 0.6 mrad à 10 GeV/c
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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 »
Eseed/pout
pin-pout (GeV/c)
Fraction bremsstrahlung: (pin-pout)/pin
Energie rayonnée (GeV)
pout
pin
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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
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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
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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
Paramétrisation en fonction de Suivant les classes
d’électrons
E=5-100 GeVtonneau
avant
après
f()
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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 classesélectrons p=5-100 GeV/ctoutes classes, tonneau
ECALECALTrackerCombined
Gain par facteur ~1.4 en combinant avec le trajectomètre
Électrons « golden » Distributions gaussiennes /E = (2.50.3)%/√E
(0.1970.007)/E (0.520.01)%
Semblable au testbeam!
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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 HZZ(*)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
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pTe
Isolation et sélection des e- primaires
Cas physique: HZZ4e-, mH=150 GeV/c2
Paramètre d’impact transverse Isolation trace
pTtraces/pT
e
Complétée par une isolation hadroniquepT
traces > 1.5 GeV/c|z| < 1 mm
tt
IP/IP
L=2x1033 cm-2s-1
empilement inclus
Rej.=20-30=90-80%(Rcône=0.25)
pTtraces
Cône symétrique en (,)
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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
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Identification des électrons
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
électrons jets
« golden » 24% 4%
« showering » 53% 85%
électrons jets
« golden » 17% 2%
« showering » 69% 96%
tonneau
bouchons
*évts QCD dijet présélectionnés, 25<pT<50 GeV/c
rejet sur jets@90%
« golden » 9.0
« showering » 7.3
rejet sur jets@90%
« golden » 5.9
« showering » 4.2
Fraction des candidats par classe Rejet sur les jets*
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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. Zee
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)
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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 Zee Forme de la correction f() bien reproduite
Normalisation nécessaire, vraissemblablement due à l’énergie des électrons du Z
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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
(<X>/X0) = 2%
par bin de 0.1 en
Méthode: <X>/X0 ~ -ln (1 -fbrem)
fbrem = (pin-pout)/pin mesurée
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Conclusions (1)
Stratégie entièrement revue de reconstruction des électrons Basée/optimisée sur HZZ(*)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 par électron 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
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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
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Backup
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evt12pt10
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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
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evt12pt10
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L’épaisseur de matériel
= 0 = 1.5
TP (1994) 0.15 0.6
TDRs (1998) 0.25 0.75
PTDR (2005) 0.3 1.4
Outer Silicon = TOB+TEC
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Pixel Match vs other seeding
eGSF track Regional seeding Cluster driven pixel match
seeding Ctf seeding
évt QCD
electrons deHZZ*, mH=150