Calorim

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Calorimétrie Détecteur et identification des
objets

• Ursula Bassler (Paris) et Jan Stark (Grenoble)

Session Détecteur et Identification des Objets D0
France, 4 Avril 2005
2
Introduction
Quest-ce qui limite les performances de D0 pour
la physique ? Le programme de physique de D0 est
riche et varié. Il ne faut donc pas sattendre à
une seule réponse simple. Figurent parmi les
réponses quon peut entendre dans le couloirs de
Fermilab - La luminosité intégrée (mais le
nouvelles à ce sujet ne sont pas si mal). -
Lefficacité de reconstruction pour les traces a
grand ?. - Lencadrement des étudiants qui
sont sensés faire le boulot. (la majorité
des exemples concrets qui sont cités concernent
des universités américaines) - . Mais une
très grande partie des réponses pointent vers un
sujet les performances du calorimètre et la
compréhension de celles-ci.
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Masse du W et tout ça
Groupe W mass, All D0 meeting, Oct 29, 2004
mass
width
The idea is not hard look at the shape of the
transverse mass distribution. The position of
the peak gives the mass, the fraction of the
events in the tail give the width.
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Masse du W et tout ça
Groupe W mass, All D0 meeting, Oct 29, 2004
La mesure de la largeur du W est déjà limitée
par les systématiques. Le coupable principal
la compréhension du calorimètre. Ya du boulot
pour faire la physique de précision
For the W mass measurement, we cannot hide behind
the stat error. Run I stat error 70 MeV for 82
pb-1. For 500 pb-1 -gt 33 MeV
Remarque annexe cette mesure suppose terme
déchantillonage 15 /- 3 , mais le MC RunII
prédit 21 .
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Section efficace t tbar
Bof, peut-être prendre la masse du W comme
exemple revient à mettre la barre un peu trop
haute. Regardons donc un truc plus simple la
section efficace t tbar, mesurée avec une méthode
topologique.
En revue interne pour soumission à PRL.
Cette mesure commence à être limitée par les
systématiques.
? jets, systématiques dans le fit
? jets, systématiques dans la présélection
On tient le coupable à nouveau le calo.
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JES
Nous avons vu que le JES est aussi un problème.
Strictement parlant, le JES nest pas un sujet
traité dans Calop/Calgo. Mais le JES souffre
clairement de problèmes de base qui sont résolus
dans Calop/Calgo. Exemples
Figures du groupe JES Réponse dans JES v6.0
Lincertitude sur le JES pour les jets centraux
est dominée par lincertitude dans la mesure de
la réponse en énergie à laide devts  ?
jet . Problèmes dans cette mesure -
compréhension de léchantillon ? jet, -
identification des photons, - échelle en
énergie pour les photons (dépend du Monte
Carlo !) -
non-approuvé
partiellement approuvé
Effets bizarres dans les réponses mesurées (c.f.
figure à droite). Résolutions minables et
non-comprises (deux fois moins bonnes quau Run
I, significativement moins bonnes que prédit par
le MC Run II).
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Energie transverse manquante
Résumé des fonds dans la mesure de la section
efficace de production t tbar ? e e jets (en
révue interne pour soumission à PRL). Ce qui se
cache derrière la notation MET fakes Nous
avons du mal à faire la distinction entre Z
? e e jets (très peu de MET) et
t tbar ? e e jets (beaucoup de MET).
La MET est aussi une observable importante
dans des recherches de Nouvelle Physique (il y a
des particules nouvelles qui se
barrent). Exemple à droite recherche de
trileptons SUSY (e e l) de Ulla Blumenschein
plot après présélection. A très grand MET les
fonds SM avec de la vraie MET commencent à
dominer, mais les fonds SM avec fake MET
contribuent même à des valeurs de MET assez
importantes. Laccord data/MC semble être
satisfaisant, mais noublions pas que ceci est dû
à des smearings ad hoc qui ont été mis au point
pour obtenir cet accord (y compris un smearing
gaussien de 15 GeV 2 des evts non-motivé).
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Travail dans CALGO

• Quantifier les performances du calo
  (résolutions, réponses, ).
• Les comprendre
• (ce qui ne veut pas dire faire un toy MC à
  la PMCS ou appliquer des smearings de 200 qui
  ne veulent rien dire).
• Les améliorer (p.ex. calibrer les cellules
  elles-mêmes). Attaquer à la base (et pas smearer
  )
• Les documenter NIM en 2005/début 2006 ?
• Un milestone majeur p17
• Objets (EM, taus, jets, MET, ) certifiés et
  standardisés pour toutes les analyses basées sur
  p17.
• et pas cinq sélections différentes pour
  quatre papiers qui traitent W ? e ?.
• Travail majeur dans les sous-groupes ID
  reconstruction et sélection améliorés des objets
  de physique.
• Il nous manquent des personnes avec
  expérience pour rédiger de la bonne
  documentation.
• Vraissemblances pour les électrons et les
  photons.
• NN pour les taus.
• Jet et MET sont des sujets  tricky .

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Travail dans CALGO
CALGO - calorimeter algorithms objects Ursula
Bassler/Jan Stark
CALOP calorimeter hardware operations Pierre
Pétroff ? Norm Buchanan
cal-simulation Christian Zeitnitz w/ help from
ID groups
em-id Jon Hays/Christian Schwanenberger
calibration Jan Stark/Marco Verzocchi
?-id Yurii Maravin/tbc
data quality NN/Patrice Verdier
cal/icd-software Ursula Bassler/Jan Stark
tau-id Dhiman Chakraborty / Serban Protopopescu
Forte participation de D0 France, pas seulement
les coordinateurs actuels, aussi les
anciens (merci Slava et Sophie), et tous les gens
qui font le boulot (merci !). Noublions pas un
autre sujet lié avec forte participation de D0
France le JES (Nikola va en parler).
cps-software Alan Magerkurth
jet-id Bernard Andrieu/Amnon Harel
fps-software Abid Patwa/Jose Lazaflores
met Patrice Verdier/NN
l3cal-software NN/Clermont
eflow Anna Goussiou/Ariel Schwartzman
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Calibration for p17 overview
Status EM ? finalised HAD just beginning,
tight deadline July 1st
Factorise into two parts - calibration of
the calorimeter electronics, - calibration
of the device itself. Electronics calibrated
using pulsers. Calibration of the device
itself Determine energy scale (i.e.
multiplicative correction factor), ideally per
cell. Use phi intercalibration to beat down
the number of degrees of freedom as much as
possible (both EM and HAD).
EM Use Z ? e e- to get access to the
remaining degrees of freedom, as well
as the absolute scale.
HAD Try to use jets for eta
intercalibration and relative layer
weights.
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Electronics calibration
Jean-Roch Vlimant Ursula Bassler
Aim correct for channel-by-channel differences
in electronics response. Principle inject
known signal into preamplifier and see what the
electronics measures. Do this separately for
gains x8 and x1, possibly also separately for
the two L1 SCAs per channel.
E/p
This kind of feature will disappear in p17 E/p
profile vs. ieta for real electrons from W ? e ?
.
Nikola Makovec, CALOP, 15 juillet 2004
ieta
Major improvements to electronics calibration in
d0reco p17 - use database for up-to-date
calibration constants (pedestals, gains,
non-linearities) - smarter pulser patterns,
improved parameterisation of measured response
- improved timing corrections - improved
corrections for pulser/physics response
differences
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Bases de données
Ursula Bassler

• Utilisation des bases de données dans la
  reconstruction pour
• CAL/CPS/FPS sur les fermes à FNAL et à
  distance
• derniers points résolus (sans trop de dommage
  pour le processing)
• ? mapping des constants des calibration de gains
  du FPS
• ? DB corruption pour les piédestaux du
  calorimètre depuis janvier
• ? scripts pour populer les bases de données
  CPS/FPS à partir des calibrations en-ligne
  similaire à ceux utilisé pour le calo - mais
  mieux! ?mise à jour du CALO
• à faire
• implémenter un cron-job pour une vérification
  régulière de la
• consistance des bases de données
• script pour lancer automatiquement la
  construction de larborescence
• au niveau des calibrations D0, quand une
  nouvelle entrée est faite pour
• CAL/CPS/FPS (fait actuellement par Taka à la
  main)
• adapter la simulation pour p17 (pile-up)
• expertise a été demande pour aider à implémenter
  la base de données
• des muons (effort débuté par Antoine Kouchner)
• la doc!

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Qualité de la calibration de lélectronique
Jan Stark
ieta/iphi/layer 36/41/11
Method in a nutshell We exploit the fact that
the CAL has two readout paths for each channel
one that has high electronics gain, and another
one that has 8 times less electronics gain. In
normal physics running, we only read out one
path per channel (the one that is deemed most
appropriate given the charge in the cell is
automatically selected). Took a special run
where we read out both paths for all cells. The
energy measurements from both paths and a given
cell have to agree on a per-event basis, which
is a very strong constraint. Using events close
to the gain matching point, we can assess the
quality of the gain matching. By construction,
the two gain paths are on very different points
of the non-linearity curve. A comparison of the
two energy measurements, each one corrected for
non-linearities, allows us to asses the quality
of our non-linearity corrections.
corrected ADC counts in gain 8
corrected ADC counts in gain 1
Results - Gain matching better than 1 -
NLC/gain corrections good to better than 0.75
above 3.5 GeV, better than 2
at 1.5 GeV These good results are important,
because Offline calorimeter calibration
procedure assumes linearity of response and
perfect gain matchings
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Electronique point de saturation
Repeat pulser studies, check gain switching point
and saturation level
Saturation level
ADC counts in Gain 8 mode
Pulser signal
Saturation level (gain 8), all ADC channels,
average 2975 counts
Gain switching point per channel (on average
3000 ADC counts)
?
For many channels we are switching too late.
?
15
Electronique point de saturation
Some channels saturate before switching from gain
8 to gain 1. This is bad, because we lose
resolution. What makes it even worse the
necessary correction varies a lot from channel to
channel. By construction, this cannot be taken
into account by the universal correction function
that we use to correct all channels. Need more
free parameters.
Non linearity corrections as described by our
average universal function
Deviation from linearity
Data from an example channel
ADC counts
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Electronique autres améliorations en cours
Ursula Bassler

• correction de leffet up/down dans les paramètre
  NLC
• étude de luniformité des signaux de calibration
  injectés
• conclure sur les facteurs de correction
  (timing/response)
• calibration par SCA?
• ? études à finaliser pour lété (début)

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EM phi intercalibration
EM1 in the CC calibration factor
Phi intercalibration is all new in p17. There was
no such thing in p14. Calibrate at the layer
level in the CC, and at the tower level in the EC
(up to ? ? 2.4). Typical calibration
constants are shown In the two plots on this
slide. Note the large range of values that we
explore.
1.15
ETA
.85
PHI
module 17
EC south per-tower calibration factor
1.1
ETA
.9
PHI
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Z ? e e- calibration
Aurélien Mendès Smaïn Kermiche Jan Stark
In p14, we have an absolute EM scale calibration.
One multiplicative energy correction factor is
determined per CAL ADC crate (there is a total of
12 crates). This splitting is inadequate. There
is nothing special about going from one crate to
another. As we have seen on previous slides, more
adequate splittings would have been by CCEM
module or by odd/even ieta. There is something
going on with the EM scale when you go, e.g.,
from one CCEM module to another. Furthermore,
this crude calibration was only applied to
electron and photon candidates, but not the EM
component of jets. In p17, we have one
correction factor per ieta, which is a
reasonable choice after phi intercalibration. In
p17, all CAL objects benefit from the
calibration of the EM calorimeter modules. The
plot on the right shows the EM scale corrections
per ieta, after p17 electronics calibration and
phi intercalibration.
Correction to absolute EM scale
CC
ECS
ECN
? (ieta)
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Benefits Z peak
Same sample
p14
p17
We improve the energy resolution ! The plots
above are for CC-CC events. Similar relative
improvements for CC-EC events, do not have raw
data for EC-EC events.
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Benefits a word on outliers
We like to think of our detector response as
gaussian. Examples include the plots on the
previous slide, the detector models we use in
many of our Physics analyses, and the smearing
model we use with our MC (both Geant and
PMCS). The p14 CAL (mis-)calibration is not
gaussian, there are bad outliers (both upward and
downward). If we dont do anything, then these
outliers will likely get us one day or
another. Random hypothetical example consider
measurement of cross-section for rare very
high-pT jets, sitting on a steeply falling pT
distribution. Let some outlier region in the CAL
give you 15 too much EM energy ? hint for
excess. Random question on plots from this
summer
Statistical fluctuations ? Problem due to
miscalibration ? Do we really want to ask this
question if we can just fix the detector problem
?
ET/pT MC expectation (Wjjjj)
e ?4 jets events after preselection, plot e
detector phi, one bin per CC-EM module
Module 17, expect 4.5 events, see 13.
red data blue expectation
ET/pT observed in module 17
This looks like a shifted signal peak (shifted
by low ET response). OK (efficiency takes a hit,
though).
Low ET response, but high ET/pT. This is not
really good.
electron detector phi
21
Data for ? intercalibration (HAD)
At D?, a typical store used to look like this
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Data for ? intercalibration (HAD)
Now they look like this During the second half
of stores, we use the free L1/L2 bandwidth to
collect data for the ? intercalibration of the
hadronic calorimeter. In this store we scored
over 500k events (out of the 10M we need). In
only one month we have collected 9M events (out
of the 10M we need).
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Material in front of the calorimeter
Thorsten Kuhl and Christian Zeitnitz are
currently improving the detector model in
d?gstar. A long list of inaccuracies and
oversimplifications in the current model has
already been established. Just one example the
model of the coil in the solenoid (remember, the
coil represents a huge amount of material in
front of the CAL).
Drawing taken from Ch. Zeitnitz and Th.
Kuhl, CALGO meeting during last collaboration
meeting.
Z ? e e Rouge MC standard Bleu avec
nouveau modèle du solenoide
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Material in front of the calorimeter
Another example taken from the presentation by
Christian and Thorsten.
4
And yes, such details do matter, as illustrated
in the plot on the right (from D? note 3535 by
Chan et al.) Electrons lose way more energy in
the cryostat now compared to Run I, because the
showers start well before the cryostat. And this
plot is based on the standard (inaccurate)
d?gstar
Run II
Avg E-loss (GeV) for 50 GeV electron
Run I
0
?
0
1
25
Les PS marchent dans p17
Avec le code dans p17 ( mapping et calibration
dans la base de données !) les pre-échantillonneur
s marchent pour la première fois. Le CPS a
malheureusement un problème de saturation.
Histogramme à droite énergie des strips du CPS
devant un cluster délectron (Z ? e e) en
fonction de lénergie de lélectron.
Jens Konrath Drew Alton
Exemple dutilisation du CPS Amélioration de
la résolution en énergie pour les électrons.
Ecrire lénergie comme dans la formule à droite,
optimiser les constantes sur Z ? e e.
néglige les strips saturés
avec modèle de la saturation
Les constantes ainsi obtenues sont résumées dans
le tableau à droite. Amélioration de la
résolution de masse Z ? e e 7
J/? ? e e 19
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Avec les PS, les électrons mous deviennent
intéressants
Florent Chevallier
Tableau à droite Identification des électrons à
laide de la méthode de la route (Beaudette,
Grivaz) dans le MC. Améliorations par
linclusion du CPS. Résultats sur les données
au prochain meeting Calgo !
Monte Carlo samples Absolute efficiency () Absolute efficiency ()
Monte Carlo samples without CPS With CPS
J/Psi ? ee 94.3 0.2 85.4 0.3
Z ? bb, b ? eX 76.7 0.4 33.3 0.5
Z ? cc 54.9 0.2 7.9 0.1
QCD 10 lt pT lt 20 24.0 0.1 1.14 0.03
QCD 20 lt pT lt 40 44.1 0.1 3.20 0.03
La méthode de la route commence aussi à
être utilisée pour la physique du B (ici
étiquetage de la saveur). Plots à droite p
pbar ? b (? J/? K) bbar (? e X) La comparaison
des combinaisons right sign et wrong sign
permet de quantifier les performances de
létiquetage. Tagging power 0.46 /- 0.26
même sans PS, ça promet !
Nayeem Naimuddin, Tania Moulik, et al.
right sign
wrong sign
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MET
Samuel Calvet Patrice Verdier
Première étude systématique des différentes
contributions à lénergie transverse manquante.
Energie transverse manquante (avec corrections
pour les objets reconstruits) dans Z ? ??
(pT des muons)
(pT du Z)
(points données histogramme MC)
Contribution due à l unclustered energy.
Résultats préliminaires - bonne modélisation
de l unclustered energy - impact important
de la modélisation de la distribution en pT(Z)
sur MET - impact important de la modélisation
de la résolution des objets - qui est
particulièrement mauvaise pour les électrons
(même après smearing des électrons) Futur
la première vraie certification pour MET.