eve chareyre

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eve chareyre

  1. 1. Identification des électrons dans la partie avantdu calorimètre électromagnétique dATLAS au LHC  et analyse des premières données  Eve Chareyre
  2. 2. PLAN1ère partie : Introduction 2ème partie : Identification des objets électromagnétiques à lavant➢ Le LHC et lexpérience ATLAS ➢ Les données➢ Motivations dexploiter les électrons  ➢ Reconstruction des électrons à lavant➢ Études à partir du générateur Pythia  ➢ Les méthodes discriminantes ➢ Les tests en faisceaux ➢ Les résultats 3ème partie : Application aux premières données ➢ Les données réelles ➢ Les données simulées à biais minimum 2 ➢ Comparaison données/données simulées
  3. 3. INTRODUCTION13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 3
  4. 4. Le Large Hadron Collider Circonférence :  27 km CMS Profondeur :  50 à 175 m LHCb ALICE13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 4 ATLAS
  5. 5. Le programme de physique au LHCUn large domaine détude :  Découverte du boson de Higgs dans le cadre du Modèle Standard entre 114 GeV et 1 TeV  sil existe   Recherche du boson de Higgs dans des modèles plus exotiques (supersymétrie...)  Mise en évidence dune nouvelle physique (boson W, Z, supersymétrie)  Affinement des mesures pour les propriétés des particules du Modèle Standard :   Propriétés du quark top  Propriétés des bosons W et Z  Etude des processus QCD13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 5
  6. 6. La chaîne daccélération  Avantage de collisions proton­proton ✗ limitation du rayonnement   synchrotron ✗ énergies très élevées ✗ pas danti­proton à produire   Luminosité  :  actuelle 103 1  cm­ 2 s­ 1                                         (collisions à 7 TeV)                                   prévue 103 4  cm­ 2 s­ 1 6     
  7. 7. Chronologie du LHC 21 novembre 2009 10 septembre 2008 19 septembre 20082 novembre 2000 Tests en faisceaux combinés Été 2004 Arrêt RedémarrageFin Construction du LHCduLEP Prises de données  de 900 GeV à 7 TeV  1er démarrage 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 7
  8. 8. A Toroïdal LHC ApparatuS Détecteur interne  : ● Pixels Longueur ~ 46 m, diamètre ~ 22 m, 7000 tonnes, 108 capteurs ● SCT ● TRT ➔Reconstruction desSystème de  traces et des vertexdéclenchement :  primaires3 niveaux  ➔Séparation e/➔ Réduction desdonnées de 40 MHz à 100 Hz Calorimètre électromagnétique Échantillonnage Pb­LAr ➔ Reconstruction e,   ➔ Mesure d énergie et position Calorimètre hadronique : Spectromètre à muons : Champ magnétique toroïdal Fe/scintillateur (partie centrale) + aimants supraconducteurs Cu/LAr (partie avant) ➔ Chambres à fils  : déclenchement + mesures trajectoires ➔ Reconstruction des jets  8 ➔ Mesure E  manquante T
  9. 9. Prise de données dATLASLuminosité :  1.0 × 1031 cm−2 s−1 Efficacité de prise de données : 95 % 1e  r  candidat Z 1e  r  candidat W 1e  r  candidat top 9
  10. 10. Perspectives du LHC à court/moyen terme A lhorizon 2011 :   Mesures de précision sur les sections efficaces des bosons Z et W ainsi que du quark top  Limites sur le boson de Higgs standard  Niveau de détectabilité dun processus donné Luminosité intégrée actuelle :  3.6 pb­1 Fin 2010 Fin 2011 : 1 fb­1 10 7 TeV
  11. 11. Découverte du HiggsLa découverte du boson de Higgs nécessite un système calorimétrique performant :   Une acceptance la plus large possible   Une résolution en énergie de                  avec un  10 %/  Eterme constant très petit (<0.7%)  Une bonne granularité (0.025*0.025 en  et  dans  le compartiment 2) pour lidentification des e+, e­ et jets  Mesure des positions avec une résolution de  50 mrad /  E Missing Et 100 %/  E Résolution des jets  électrons 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 11 Jets Photons
  12. 12. Calorimètre électromagnétique  =0  =1.475 = 3.2HEC : Hadronic End CapEMEC : Electromagnetic End Cap Coordonnées pseudo­projectives en  , :   = ­ ln(tan( /2))13/09/2010 12
  13. 13. Structure du calorimètre électromagnétique    A :00.8     B : 0.81.475 A B    D : 1.3752.5  D    C : 2.53.2  (granularité plus grossière                                        dans la partie centrale) C                             pas de suivi des traces chargées!         Structure en accordéon dans le barrel et endcap  couverture hermétique  géométrie parfaitement projective en  et  Structure Argon  liquide + plomb :  bonne tolérance aux radiations
  14. 14. Motivations pour aller chercher les électrons à lavant  Les bosons W et Z constituent une  Densité de bruit de fond plus importante source importante de production  à lavant :  délectrons :  + ­   Interactions entre faisceaux et gaz Z → e e W → e   Particules du halo des faisceaux  Une des désintégrations possibles du quark top est :  t → Wb Augmentation sensible de la   Plusieurs signatures du Higgs peuvent ­ statistique en e contenir un électron : H →  ZZ → 4l H → WW → ll13/09/2010   Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 14
  15. 15. Les sources de production des électrons Via le boson ZProduction par annihilation de paires q qbar dominante Section efficaces qui augmentent avec lénergie dans le centre de masse. 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 15
  16. 16. Désintégration en paire de leptons e+,e­ partie  centrale 1 avant 1 centrale e+ e­ partie avant Electrons à haute impulsion transverse13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 16
  17. 17. Les sources de production des électrons Via le boson W W  − e   W − − e −  Collisions p­p @ 14 TeV Collisions p­pbar @ 14 TeV Proton : 2 quarks u  et un quark d  Asymétries de charge Distributions en y fortement différentes (comportement non symétrique en q et qbar)  W ≠ W + ­  W = W + ­13/09/2010 2 fois + de quarks u que d 17
  18. 18. Désintégration en                      et W −− e −    W − e   Collisions p­p @ 14 TeV Collisions p­pbar @ 14 TeV Asymétries de charge    plus larges que pour le W → couplage du W aux fermions13/09/2010 Absence danti­quarks de valence dans les collisions p­p + 18 Couplage du W aux fermions dans les interactions électrofaibles
  19. 19. ­ ­ + + W e   W e 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 19
  20. 20. Les sources de production des électrons Via le J/ª Désintégration en mode leptonique 7 TeV 7 TeV e+ e­ partie centrale 7 TeV e+ e­ partie avant 1 partie avant 1 partie centrale 20Les électrons sont détectés majoritairement dans la partie centrale
  21. 21. Identification des objets  électromagnétiques à lavant13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 21
  22. 22. Les tests en faisceauxLigne H6 BPC : chambre à fils     V, M1, M2 : parois scintillantes     S, B : compteurs à scintillations  Données de pions et délectrons : Configuration aussi proche  6 GeV < E < 200 GeVque possible de celle dATLAS Position du point dimpact :  = 2.8 22 (+ grande variété de types de faisceaux utilisés)
  23. 23. Les données Les données de tests en faisceaux Les données simulées Simulation complète, 2 périodes de prises de données géométrie ATLAS Faisceau étroit Faisceau plus large  : ~ 1cm      ~ quelques cm Pions et électrons : 10 GeV < E < 150 GeV4000 prises de données : 80 millions dévènements Quantité de matière devant  le calorimètre différente !  Pions, électrons, muons : 6 GeV < E < 200 GeV 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 23
  24. 24. Reconstruction des électrons EMEC compartiments 2 et 3 : 9 cellules  cellule la + chaude cluster HEC compartiments 0, 1 et 2 :   cellules0.25 en   2 2          + corrections  Taille des cellules dans : Energie du « cluster » en fonction de la  couverture angulaire en η  le HEC : 0.2 × 0.2  lEMEC : 0.1 × 0.113/09/2010 24  Uniformité meilleure que le % !
  25. 25. Les corrections ➢ Corrections de haute tension : 10 % ➢ Corrections au niveau du cluster  Correction résiduelle en   : 2% cellule la + chaudeNon uniformité globale due aux variations du champ électrique Particule au centre Particule décentrée  E corr =E cell 1 .cell −0   Correction en  : < 1% Centre du secteur Non uniformité du champ électrique 0.55 Coefficient de normalisation suivant  (structure périodique des à lénergie du faisceau ~ 1 absorbeurs) 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 25
  26. 26. Définition des lots de données : Etude des contaminations (partie I) Contaminations dans les données de pions Les électrons déposent leur énergie principalement dans lEMEC mais peuvent aussi déposer une faible  fraction dénergie dans le HEC Pour une énergie et une position électrons pions électrons Normaliser le nombre  dévènements détectés sur le  NElectrons contaminant les pions (vérifié dans la simulation) même intervalle mais pour un faisceau délectrons : 1                             N 2 Comptage du taux dévènements détectés  N1 entre 5 GeV et la position du pic – 3  :   N2  200 GeV N 1 N 1 Constantes en  et    Contamination= × petites ­> ne dépendent   120 GeV N 2 N 2 pas de la géométrie du     détecteur   60 GeV La présence d électrons dans les données de pions détériore lestimation des facteurs de rejet
  27. 27. Définition des lots de données : Etude des contaminations (partie II) Contaminations en pions dans les données délectronsLes faux électrons ont été définis comme des évènements déposant plus de 2.5 GeV dans le HEC0 (vérifié  dans la simulation) Données simulées ATLAS pour une  géométrie complète du détecteur Données de pions Données délectrons à 60 GeV  à 60 GeV Comptage du taux dévènements détectés  Normalisation du nombre total dévènements au delà de 2.5 GeV sélectionnés sur le même intervalle mais pour des électrons  200 GeV Ces contaminations dépendent clairement de lénergie    120 GeV du faisceau      60 GeV La présence de pions dans les données délectrons  27 détériore lestimation des efficacités
  28. 28. Liste des coupures qui définissent les lots de pions  et délectrons Liste des coupures Lots délectrons : EMEC 2 > 1GeV EMEC + HEC > 5 GeV muons EMEC + HEC > Position du pic­3 HEC 0 > 2.5 GeV Contaminations résiduelles ~ 0.1 %  Lot de pions :  EMEC 2 > 1 GeV EMEC + HEC > 5 GeV muons EMEC + HEC > position du pic ­ 3 Contaminations résiduelles ~ 0.5 %A 10 GeV uniquement coupure sur les muons !
  29. 29. Lanalyse discriminante : Description des différentes étapes● Première étape : lanalyse séquentielle   ➔ Appliquer des coupures pour maximiser lefficacité ➔ Sélectionner les variables les plus discriminantes ➔ Calculer lefficacité et le facteur de rejet pour chaque énergie● Deuxième étape : la méthode du Fisher  ➔ Fixer lefficacité à celle utilisée pour lanalyse séquentielle et estimer le facteur de rejet ➔ Fixer lefficacité à 50 % et estimer le facteur de rejet ● Troisième étape : la méthode des Boosted Decision Trees ➔ Fixer lefficacité à celle utilisée pour lanalyse séquentielle et estimer le facteur de rejet ➔ Fixer lefficacité à 50 % et estimer le facteur de rejet 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 29
  30. 30.  Variables choisies pour lanalyse  Variables dans le HEC  Variables dans lEMEC Ehec/Etot Ehec0/Etot Eemec2/Etot Moment r2Ecellhec0/Etot            Efficacité =  Nombre électrons sélectionnés Nombre total d électrons   Facteur de rejet =  Nombre total de pions Nombre de pions identifiés comme électrons 30
  31. 31. Justification de lutilisation de méthodes danalyses multivariées Lanalyse séquentielle nexploite pas les corrélations entre les variables Utilisation de méthodes qui tiennent compte des corrélations13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 31
  32. 32. Principe général des méthodes danalyses discriminantes✔ Un évènement est décrit par k variables (variables les plus discriminantes)✔ Les évènements peuvent être classés en  n classes :                           H1 … Hn✔ De manière générale, un classificateur peut avoir  jusquà n classes✔ Dans le cadre de lanalyse présentée, il y a seulement 2 classes : Le signal et le bruit✔ The Toolkit for Multivariate Analysis (TMVA) : maximiser la séparation entre signal et bruit 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 32
  33. 33. Lanalyse discriminante de Fisher● Deux classes C1 et C2,  x2 Discriminant de Fisher C2● Décrites par un nombre de variables : x , x , … x 1 2 p C1 x●    Son objectif étant didentifier la droite F telle que les projections des deux classes soient aussi bien  F séparées que possibles x1  Discriminant de Fisher : direction de lespace qui rend le critère de Fisher maximal. N Le terme de décalage F0 centre la moyenne  y i=F ∑ a x Fi 0 k k de léchantillon  yF  i  sur tous les évènements  1 (N  + N ) à zéro = taux maximal de mauvaise  S B identification « Poids » de la variable variable 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 33
  34. 34. Lanalyse discriminante des Boosted Decision Trees Un arbre de décision est une série de coupuresqui partagent léchantillon en plus petits arbres : les feuilles sont affectées du statut S ou B Croissance :  Chaque échantillon essaie de maximiser le gain en séparation :  S,B S1,B1 S2,B2 Boosting :   Supprimer les noeuds insignifiants    Création de deux lots dévènements : entraînement et test   Augmenter le poids des évènements mal­identifiés → création dun nouvel arbre de décision 34   Classificateur final : « forêt » darbres de décision linéairement combinés
  35. 35. Résultats de lanalyse de discriminante (I) Distributions de Fisher pour chaque énergie Distributions des Boosted Decision Trees pour chaque énergieCréation dun Fisher/BDT combinant toutes les énergies :   Récupération des coefficients obtenus à partir du Fisher/BDT moyen  Reconstruction dun Fisher/BDT énergie par énergie mais avec les coefficients du Fisher/BDT moyen  Calculs des facteurs de rejet, énergie par énergie, pour une  efficacité donnée13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 35
  36. 36. Résultats de lanalyse discriminante (II) Facteurs de rejet obtenus avec une efficacité fixée à celle de lanalyse séquentielle Facteurs de rejet obtenus avec une efficacité fixée à 50 %Facteurs de rejet A haute énergie, peu de pions passent les coupures de   limités par les conta­ sélection et sont identifiés à tort comme électrons.minations résiduelles 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 36
  37. 37. Efficacité = analyse séquentielle Efficacité = 50%Efficacités différentes pour chaque énergie! Lanalyse multivariables est clairement plus discriminante! Pour une efficacité de 50%, on peut obtenir un facteur de rejet de plus de 100 avec la  méthode de Fisher et de plus de 200 avec la méthode des BDTs. 37
  38. 38. Comparaison avec les résultats précédents CERN­THESIS­2007­027  Valeurs des efficacités en fixant le facteur de rejet à 10 Valeurs des efficacités en fixant le facteur de rejet à 100 Résultats comparables mais type de données utilisées différent (données TB/simu)13/09/2010          → Contaminations qui influencent la valeur de lefficacité 38
  39. 39. Les premières données  Données simulées à biais Format de données (D3PDs  minimum spécifiques) contenant les  informations sur les cellules  655 836 évènements  dont le dépôt est supérieur à 3  fois le bruit Energie de collisions : 7TeV Période : mars à mai 2010 Même software de reconstruction que pour les données Luminosité totale ~ 200 b­113/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 39
  40. 40. Spectre en impulsion transverse pour les données simulées Partie centrale (| |<2.5) Partie avant (| |>2.5) Proportion  délectrons faible Rapport entre taux de production délectrons et dautres particules Taux de rejet  nécessaire pour avoir  autant de pions  que délectronsA bas Pt (< qques GeV) : rapport ~ 10 A bas Pt : rapport ~ 1 40A haut Pt (> 10 GeV) : rapport ~ 100 A haut Pt : rapport ~ 100
  41. 41. Nature des particules mères Provenance des particules « mères » Utilisation de la vérité Monte CarlopT<2 GeV Partie avant  Partie centralepT>5 GeV 0 88.20 / 76.50  83.22 / 75.40  12.29 / 17.11 8.74 / 12.01  2.57 / 2.13 1.71 / 3.41  0.59 / 1.07 0.82 / 0.26 0  Grande majorité des particules « mères » sont des  ou des résonances légères  se désintégrant électromagnétiquement13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 41
  42. 42. Comparaison données et données simulées Préselection sur les Spectre en impulsion transverse clusters pour les données simulées et réelles Énergie totale du  cluster > 40 GeV avec  un cluster contenant  plus dune cellule Spectre des données comparable à celui des  données simuléesLes données réelles ont passéles conditions de déclenchement  Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 42calorimétrique 
  43. 43. Les variables discriminantes  Bon accord entre  simulation et données13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 43
  44. 44. Comparaison avec des données de pions et délectrons pursDistributions de Fisher ­ ­ Nbre e   Nbre e   à 50 % à 80 % 289 409 Coupure à appliquer pour avoir une efficacité de détection des électrons de 50 % sur les donnéesDistributions des BDTs 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 44
  45. 45. CONCLUSIONLétude des tests en faisceaux dans la région avant du calorimètre électromagnétique a permis : ● Lobtention dun facteur de rejet de plus de 100 pour le Fisher ● Lobtention dun facteur de rejet de plus de 200 pour les BDTsavec une efficacité didentification des électrons de 50 %. ● Lapplication de ces méthodes au premières données du LHC ➢ Vérification accord simulation/données pour les 1ères données ● Augmentation statistique pour identifier les W et Z se désintégrant en leptons avec au moins un des leptons dans la partie avantLes études au niveau du générateur ont montré un apport significatif à exploiter les électrons à lavant : ● De lordre de 50 % pour le Z  ● De lordre de 30 % pour le W 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 45
  46. 46. Back­up13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 46
  47. 47. Contaminations résiduelles Contaminations résiduelles dans électrons : 200 GeV 0.4 pour 1000 120 GeV 0.38 pour 1000 60 GeV 2.1 pour 1000 Contaminations résiduelles dans pions :  200 GeV 13 pour 1000 120 GeV 3 pour 1000 60 GeV 0.85 pour 100013/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 47
  48. 48. Particularités de ce collisionneur  1232 dipôles 8.4 T pour courber Température ~ 2K les protons12 millions de litres dazote liquide + 700 000 litres dhéliumliquide 13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 48
  49. 49. Lots délectrons Dépôt dénergie dans lEMEC 2 Coupure à 1GeVCoupure à 5 GeV pour enlever les muons (déposent quelques GeV) pour toutes les énergies Dépôt dénergie dans le HEC+EMEC  pour des données délectrons à 200 GeV Dépôt dénergie dans le HEC0 pour des données délectrons à 60 GeVContaminations essentiellement en pions pour des données à 60, 120 et 200 GeV Données délectrons purs 49 au delà du pic ­ 3 Quelques pions de contaminations
  50. 50. Lots de pionsDépôt dénergie dans lEMEC 2 Coupure à 1GeVCoupure à 5 GeV pour enlever les muons (déposent quelques GeV) pour toutes les énergies Dépôt d énergie dans le HEC+EMEC pour des données de pions à 120 GeVContaminations essentiellement en électrons Données de pions purs 50pour des données à 60, 120 et 200 GeV   au delà du pic ­ 3
  51. 51. Nombres dévènements après les coupures de sélection Données délectrons Données de pions13/09/2010 Soutenance de Thèse ­ Eve Chareyre 51
  52. 52. Exemple de mesure envisageable avec les Z➔ Mesure asymétrie avant­arrière dans les événements Z →  e+ e­  Lagrangien du modèle standard :  L = LY . M +  LM  t .  +  LH  i g g s     .   a Dans le lagrangien de matière :      énergie cinétique des quarks + interaction du courant chargé + courant neutre  J  =J 3 −sin 2 W J em NC   Précision statistique  sur la détermination  Isospin faible Courant électromagnétique angle effectif mélange : La partie « faible » viole la parité : on sattend donc à une  asymétrie dans la distribution angulaire des produits de    désintégrations !  ~1× 10−4
  53. 53. y y  R x z x
  54. 54. Erreurs sur les facteurs de rejet et efficacités Distributions des écarts à la moyenne Hypothèse : origine purement statistique Pour des pions :  Nb part Nb part −〈 〉 Nb select. Nb select.  =  Nb select. Nb part.Analyse qui nexploite pas les corrélations entre les variables !  Utilisation de méthodes qui tiennent compte des corrélations 54
  55. 55. 55
  56. 56. Désintégrations en mode leptonique : Section efficaces qui augmentent avec lénergie dans le centre de masse. 56
  57. 57. Interaction des électrons avec la matière  Energie perdue par un électron en fonction  Section efficace des processus dinteractionde son énergie lorsquil traverse du plomb  du photon avec le plombGerbe électromagnétique : Processus dominant à   Bremsstrahlung haute  création de paires e+ e­ énergie : perte dénergie  par Quand lénergie décroît : Bremsstrahlung   Ionisation pour les e dans le  (émission dun photon)milieu absorbeur (plomb)  Effet Compton et photoélectriquepour les photons 
  58. 58. Les sources de production des électrons Via le J/ª Production via une paire de quarks lourds 900 GeV 7 TeV 1.2 TeV Distribution en y sensible à laugmentation dénergie 58

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