Válogato( fejezetek a kísérle3 részecskefizikából
Trigger rendszerek az LHC-‐n Gabriella.Pá
[email protected]
Emlékeztető •
Bombázó részecskenyaláb Céltárgy részecskéje
Hatáskeresztmetszet: [σ] = m2 = 1028 barn
A kölcsönhatási valószínűség mértéke Tipikus hatáskeresztmetszet részecskefizikában: 1 pb = 10-‐40 m2 = 10-‐36 cm2
• Luminozitás: [L] = m−2 s−1 A részecskenyaláb sűrűségének mértéke Tipikus LHC luminositás: 1034 cm−2 s−1 = 0.01 pb−1s−1 • Kölcsönhatások száma: N = σ ·∙ ∫Ldt
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
2
Az LHC
Proton/csomag: 1.15·∙1011 1.7·∙1011 @ 2012 Csomag/nyaláb: 2808 1380 @ 2012 Pillanatnyi luminozitás: 1034 cm-‐2s-‐1 0.33·∙1034 @ 2011 0.77·∙1034 @ 2012 Integrált luminozitás: 0.04 g-‐1 @ 2010 (“beindítás”) 6.1 g-‐1 @ 2011 (“megismerés”) 23.3 g-‐1 @ 2012 (“termelés”)
Tömegközéppon6 energia: 14 TeV 7 TeV @ 2011 8 TeV @ 2012 13 TeV @ 2015 Csomag találkozás: 40 MHz 20 MHz @ 2011-‐12 Adatrögzítés (ATLAS, CMS): ∼400 Hz @ 2011-‐12 ∼1000 Hz @ 2015 → ∼1/40 000 nyalábtalálkozás
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
3
A kihívás
A folyamat bekövetkezésének gyakorisága proton - (anti)proton cross sections 9
9
10
10
8
8
σtot
10
7
10
10
Tevatron
LHC
7
10
5
10
5
10
σb
4
10
4
10
3
3
10
2
10
jet
σjet(ET
10
> √s/20) σW σZ
10
> 100 GeV)
10
1
10
0
10
jet
σjet(ET
2
10
1
0
-1
10
-1
-2
10
10
-2
10
σWW
-3
10
{
-4
10
-5
10
-3
10
σ σZZt σggH
MH=125 GeV
-4
10
σWH
-5
10
σVBF
-6
10
-2 -1
6
33
10
events / sec for L = 10 cm s
6
10
σ (nb)
HE LHC
• Csak ~3 Higgs-‐bozon keletkezik 1010 pp ütközésből! • Csak ~2 menthető el 105 csomagtalálkozásból (à trigger rendszer) • A há(éresemények kísérte3esen hasonlíthatnak a kerese( Higgs (vagy más érdekes) jelre • 2012: csomag találkozásonként átlagosan ~20 (max ~40) p-‐p kölcsönhatás
-6
10
WJS2012 -7
10
-7
0.1
1
√s (TeV)
10
10
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
4
Higgs keresés az LHC-‐n
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
5
Trigger (Oxford Dic3onary) Noun 1 A small device that releases a spring or catch and so sets off a mechanism, especially in order to fire a gun 1.1 An event that is the cause of a par3cular ac3on, process, or situa3on Verb [with object] 1 Cause (a device) to func3on 1.1 (also trigger something off) Cause (an event or situa3on) to happen or exist Origin Early 17th century: from dialect tricker, from Dutch trekker, from trekken 'to pull’.
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
6
Trigger rendszerek Terminológia • “Online” adatgyűjtés a detektorrendszerrel • “Offline” adatelemzés (objektum és esemény kiválogatás op3malizálása, há(ér becslés / modellezés, sta3sz3kai módszerek, hatáskeresztmetszet mérés, korlátok új fizikai modellekre, …)
A kísérletek (pl. az LHC részecskeütközései) rengeteg adatot szolgáltatnak, amelyet még online ki kell válogatni, hiszen mindet nem tudjuk eltárolni offline elemzésre Trigger = gyors online adatszűrő, amely kiválasztja az érdekes eseményeket
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
7
Adatmennyiség különböző kísérletekben L1 rate (Hz)
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
8
Miért nem tartunk meg minden eseményt? • Esemény méret: ∼1 MB • Esemény rekonstrukcióhoz szükséges idő: ∼1 s • 1 kHz trigger kimenet (2015-‐ben) → 1 GB/s • 100 nap adatgyűjtés, 60% időkihasználással: 24·∙60·∙60·∙0.6 s ≈ 50 000s → 50 PB/év • Ha minden eseményt eltárolnánk: 1 kHz → 40 MHz 50 PB/év → 200 000 PB/év • 1 s ala( gyűjtö( események rekonstrukciójához szükséges idő: ∼ 1.3 CPU év lenne, azaz összesen > 60 000 CPU év • Túl sok adat!!! Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
9
ATLAS eseményméret
Stabil adatgyűjtés Esemény méret függ a pillanatnyi luminozitástól (a pile-‐up kölcsönhatásokból származó részecskék mia()
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
10
Pile-‐up avagy esemény halmozódás • Z→μ+μ− esemény jelölt (ATLAS 2012) • 25 rekonstruált ütközési csomópont (vertex) • Töltö( részecske nyomok az ábrán • pT > 0.4 GeV • Min. 3 Pixel és 6 SCT detektor beütés • LHC részecskecsomag mérete: • σx ∼ σy ∼ 15 μm • σz ∼ 45 – 50 mm • ∼1011 p/csomag
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
11
Pile-‐up avagy esemény halmozódás CMS
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából 78 reconstructed ver3ces in event from LHC high-‐pileup run 198609
12
Pile-‐up avagy esemény halmozódás CMS
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából 78 reconstructed ver3ces in event from LHC high-‐pileup run 198609
13
Z → μμ jelölt 11 rekonstruált vertex
Pile-‐up Recent Hogyan Z->μμ lehet event in ATLAS. megtalálni With 11 reconstructed az érdekes fizikai vertices. folyamatokat egy Tracks with transverse analízisben ilyen sok momentum above részecske közö^? 500MeV are shown (PT>0.5GeV).
Töltö^ részecskék pT>0.5 GeV impulzussal
How can we do physics analysis with such a mess of tracks in the detector?
20 Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
14
Z → μμ jelölt 11 rekonstruált vertex
Pile-‐up Recent Hogyan Z->μμ lehet event in ATLAS. megtalálni With 11 reconstructed az érdekes fizikai vertices. folyamatokat egy Tracks with transverse analízisben ilyen sok momentum above részecske közö^? 2.0GeV are shown (PT>2.0GeV).
Töltö^ részecskék pT>2.0 GeV impulzussal
How can we do physics analysis with such a mess of tracks in the detector?
21 Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
15
Z → μμ jelölt 11 rekonstruált vertex
Pile-‐up Recent Hogyan Z->μμ lehet event in ATLAS. megtalálni With 11 reconstructed az érdekes fizikai vertices. folyamatokat egy Tracks with transverse analízisben ilyen sok momentum above részecske közö^? 10GeV are shown (P T>10GeV). Csupán a nagy(obb)
Töltö^ részecskék pT>10.0 GeV impulzussal
impulzusú részecskéket tekintve az ütközési esemény sokkal 3sztábbá, átláthatóbbá How can we do válik, és a fizikai analízis physics analysis with leegyszerűsödik such a mess of tracks in detector? → the Keressünk nagy energiájú By applying a acut objektumokat on detektorunkban már the object momentum online! the event becomes
much cleaner and easier to analyze 22 Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
16
Az ideális trigger • Gyors • Erősen csökken3 az eseményszámot • Nagy hatásfokú az érdekes eseményekre – Amelyik esemény elbukik a trigger szelekción az örökre elveszik! • Rugalmas • Redundáns (egy érdekes esemény több feltételt is teljesít) • Megfizethető
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
17
Trigger objektumok • Nagy tranzverzális impulzusú leptonok (elektron, müon, tau lepton) és fotonok • Nagy tranzverzális impulzusú hadronzáporok • Nagy tranzverzális (vagy hiányzó) energia
High-‐pT photon
High-‐pT electron
High-‐pT jet
High-‐pT muon
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
18
ATLAS and CMS trigger rendszer Az adatmennyiség csökkentése több lépésben
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
19
ATLAS és CMS trigger rendszer • Level 1: Dedikált, célra terveze( hardware és firmware → nagyon gyors
– Nem teljes információ (muon detektorok + kaloriméterek, kisebb felbontás) – 40 MHz → 100 kHz
• High-‐level (magas-‐szintű) trigger (HLT): Számítógép farm, so…ware, 1 vagy 2 lépcsőben
– Level 2: a Level-‐1 objektum körüli régió rekonstrukciója egyszerűsíte( algoritmussal, rela†van gyors, tovább csökken3 az esemény számot a teljes rekonstrukció elő( • Minden detektor adatai elérhetők egy ado( detektorrészre (“region of interest”, RoI) • Pontosabb rekonstrukció • 100 kHz → néhány kHz
– Level 3: offline-‐szerű teljes esemény rekonstrukció
• Minden detektor adatai elérhetők a teljes detektorra teljes felbontással • Magas minőségű rekonstrukció • néhány kHz → néhány 100 Hz
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
20
Higgs kereste3k!
Level 1
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
21
Higgs kereste3k!
Level 2
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
22
Higgs kereste3k!
Level 3
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
23
Mit látunk online és offline?
X X X hosszú éle(artamú a detektorban bomlik el
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
24
Mit látunk online és offline?
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
25
L1 hardware trigger • A bemenő adatsebességgel (40 MHz @ LHC) lépést kell tartania, különben a trigger időt (és ezzel pénzt) veszteget • Eseménytárolás (buffering) a detektoron drága • Párhuzamos feldolgozás amennyire csak lehetséges • Alkalmazás specifikus elektronika, amit kifejeze(en a gyors döntéshozatalra terveznek – ASIC (Applica3on Specific Integrated Circuit, alkalmazás specifikus integrált áramkör) – FPGA (Field Programmable Gate Array, a felhasználás helyén programozható logikai kapumátrix
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
26
L1 trigger késleltetés (latency)
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
27
L1 kaloriméter trigger • Több fizikai objektumra is érzékeny – Elektron, foton (csak EM) – Tau, hadron zápor (EM + hadron) – Teljes ET, hiányzó ET pl. neutrinó, sötét anyag keletkezésből
• Kaloriméter objektum: energia klaszter (azon szomszédos cellák csoportja, ahová az elhaladó részecske leadta az energiáját)
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
28
ATLAS L1 EM és tau trigger objektum • A kaloriméterben celláiban leado( energiát tornyokban összeadjuk • Néhány toronyból álló csoportokat hozunk létre egy ado( méretű ablakon belül • A kaloriméter teljes térfogatát átpásztázzuk, hogy nagy energiájú csoportokat találjunk (sliding window) • A helyi maximumok adják meg a kaloriméter trigger klasztereket • A trigger döntést a klaszter energia (> energia korlát) és a körülö(e lévő energia (< izolációs energia korlát) vizsgálatával hozzuk meg Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
29
ATLAS L1 calorimeter jet trigger Region-‐of-‐interest defined by the 2x2 local maximum transverse energy cluster
• Possibility to trigger on 2x2, 3x3 or 4x4 L1 jets • Op3mal window size depends on desired jet mul3plicity • Larger window contains be(er the jet energy • Smaller sizes are be(er in resolving close-‐by jets
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
30
CMS L1 muon trigger
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
31
ATLAS L1 trigger (LHC Run 1) L1 müon és kaloriméter trigger kimenetét a közpon3 trigger processzor dolgozza fel • Időben szinkronizálja az bemenő jeleket • Kombinálja a jeleket és alkalmazza a trigger logikát • Prescale és pass-‐through faktorokat figyelembe veszi • Pl. PS=5, csak minden 5. eseményre vizsgálja meg a döntést • Pl. PT=10, minden 10. eseményt az ado( trigger döntésétől függetlenül elfogad • Kezeli a hol3dőt • Kiadja a végső L1 trigger döntést Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
32
L1 nyomkövető trigger • •
Jelenleg a L1 triggerek müon detektorokat és kalorimétereket használnak – Sok ezer csatorna, gyors alakfelismerés Belső nyomkövető detektorok – Sok (†z)millió csatorna – Komplex alakfelismerés – Nem lehetséges az adaŒorgalom 40 MHz-‐en! ATLAS / CMS detektor upgrade után: L1Track trigger
• ATLAS Fast Track Trigger: 2015 telepítés, üzembehelyezés, beüzemelés • L1 kaloriméter trigger kimenő sebességével működik, 100 kHz • A pixel és strip szilícium félvezető detektorok jelét használja, erősen párhuzamos architertúrával • Asszocia†v memóriák segítségével végzi a nyomfelismerés (pa(ern recogni3on, track finding) • FPGA-‐k rekonstruálják a töltö( részecske nyomokat (track fit) • A teljes offline nyom rekonstrukció felbontását megközelítő információt szolgáltat a HLT bemenetére (hélix paraméterek és beütések minden pT>1 GeV nyomra a teljes detektorban vagy csupán egy részében, a ROI-‐ben) • Felhasználás: részecske izoláció töltö( nyomok segítségével, b-‐jet felismerés (másodlagos vertex), online pile-‐up mérés Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
33
2012
ATLAS Trigger in 2012 TDAQ in 2012 Trigger
DAQ <2.5 s
Level 1
40 MHz
40 MHz 20 MHz
Detector Read-Out L1 Accept
75 (100) kHz 70 kHz
Regions Of Interest
~40 ms
Level 2
~10% ROI Requests
~4 sec
~ 300 Hz 1 kHz
High Level Trigger
FE
FE
ROD
ROD
ROD
ATLAS Event 1.5 MB/25 ns 1.6 – 1.2 MB/50 ns
112 (150) GB/s 100 GB/s
ROI data (~2%)
Data Collection Network
Event Builder
L2 Accept
~6 GB/s 10 GB/s
SubFarmInput
1s
Event Filter
FE
ReadOut System
75 ms
~ 4 kHz 6.5 kHz
Calo/Muon Detectors Other Detectors
ATLAS Data Trigger Info
EF Accept
Back-End Network SubFarmOutput
DataFlow
~ 450 MB/s 1.6 GB/s 1
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
34
Run2 HLT egamma sequence HLT algoritmusok igen nagyban hasonlítanak az offline rekonstrukciós és azonosítási módszerekre Különbségek főként a sok időt igénylő eljárásoknál vannak (pl. az ATLAS-‐ban online nem használjuk a legpontosabb elektron nyom fi(elési módszert), illetve a detektorok kalibrációjának és adatminőségének nem tökéletes ismeretéből adódnak
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
35
Trigger hatásfok és 3sztaság • Példaként ATLAS elektron trigger, ET > 24 GeV • Hatásfok az offline rekonstrukcióhoz képest • Tisztaság becslés a Monte Carlo szimuláció alapján várt W à ev és Z à ee bomlásokból származó elektronokhoz képest
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
36
Trigger menü A különböző trigger komponensek által átlagosan kiválaszto( esemény szám egységnyi idő ala(
Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
37
Higgs keresési / mérési csatornák
125
H➝γγ: Jó felbontás két-‐foton trigger H➝ZZ➝llll: “Golden channel”, ritka egy-‐, két-‐ és három-‐lepton trigger (e/μ) H➝WW➝lνlν: Gyakori, kis felbontású egy-‐ és két-‐lepton trigger (e/μ) H➝ττ: Legérzékenyebb fermionos csatorna e+𝜏, μ+𝜏, 𝜏𝜏 triggerek (+hadronzápor, VBF) H➝bb: Csak ZH, WH, Hqq keletkezésben észlelhető egy-‐ és két-‐lepton trigger, VBF trigger, … H➝WW➝lνqq: Nagy tömegre egy-‐lepton trigger H➝ZZ➝llνν, llqq: Nagy tömegre
egy-‐ és két-‐lepton trigger Pásztor: Válogato( fejezetek a részecskefizikából
38