Misura di dN ch /d h in collisioni p-p con l’SPD

Misura di dNMisura di dNchch/d/d in in collisioni p-p con collisioni p-p con

l’SPDl’SPD

IV Convegno Nazionale sulla Fisica di ALICEIV Convegno Nazionale sulla Fisica di ALICEPalau – 29-30 settembre 2008Palau – 29-30 settembre 2008

Maria Nicassio, Domenico Elia Maria Nicassio, Domenico Elia (INFN Bari)(INFN Bari)

Maria Nicassio IV Convegno Nazionale sulla Fisica di ALICE - Palau 29 settembre 2008

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ContenutiContenuti

Introduzione: il rivelatore a pixel di silicio (SPD) misura di molteplicità e dN/d algoritmo di ricostruzione di molteplicità e pseudorapidità

Analisi

sviluppo della catena di analisi e campioni utilizzati

correzioni accettanza geometrica ed inefficienza del rivelatore background da secondari inefficienza di ricostruzione del vertice accettanza del trigger di minimum bias

Conclusioni e prospettive future


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Ruolo dell’SPD in ALICE: rivelatore di vertice ricostruzione della molteplicità di particelle

cariche prodotte nella regione centrale di

pseudorapidità (||<1.5) utilizzando i cluster

prodotti sui due strati del rivelatore (‘tracklets’) selezione di eventi con il segnale di Fast-OR

Caratteristiche di accettanza e segmentazione: copertura in pseudorapidità composizione

• 120 moduli base

• 1200 chip di lettura• circa 10M pixel (425x50 m2 cell size)

Introduzione: il rivelatore a pixelIntroduzione: il rivelatore a pixel

2° strato r = 7.6 cm-1.5 < < 1.5

Modulo base

1° strato r = 3.9 cm

-2.0 < < 2.0


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Molteplicità e dN/d di particelle cariche prodotte nelle

collisioni: prima misura in collisioni p-p per ALICE (First Physics Paper) osservabile globale che caratterizza l’evento dati a 900 GeV (?)

confronto con dati esistenti verifica/riduzione dei sistematici

dati a 10 TeV, 14 TeV: evoluzione in energia

Misura con i pixel: disponibile in breve tempo vantaggi rispetto alla misura con tracce ricostruite (ITS+TPC)

più ampia copertura in accettanza non necessario allineamento se non dei due strati di pixel

Introduzione: prime misureIntroduzione: prime misure

)( pp


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Associazione di un cluster sullo strato interno ed uno sullo strato esterno allineati con il vertice primario entro definite tolleranze

necessari allineamento e posizione del vertice buona reiezione del fondo opzione per evitare doppia

ricostruzione negli overlap in

Ricostruzione della pseudorapidità: utilizzato l’angolo del cluster sullo strato interno

Fiducial window

Introduzione: Introduzione: algoritmo di ricostruzionealgoritmo di ricostruzione


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Distribuzione dNDistribuzione dNchch/d/d ricostruita ricostruita

Campione di 50keventi - PYTHIAp-p @ 14 TeV

B = 0.5 T

Correzioni:

principali contributi: accettanza ed inefficienza dell’SPD presenza di particelle secondarie inefficienza ricostruzione vertice inefficienza del trigger

produzioni ufficiali First Physics dedicate campo magnetico: ON, OFF energie: 900 GeV, 10TeV generatori: PHYTIA ⇒ dati, PHOJET ⇒ correzioni

catena di analisi sviluppato codice per analisi dati su CAF a breve disponibile in AliRoot (codice in /PWG0)

Distribuzione MC

Distribuzione ricostruita con

tracklet


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Data Correction MC Data

AliAnalysisTaskSPDdNdEtaData

AliAnalysisTaskSPDdNdEtaCorr

SPDdNdEtaData.root SPDdNdEtaCorr.root

CorrectSPDdNdEta.C

SPDdNdEta.root

AccEff corr Pb-Pb MC Data

SPDacceffCorr.C

SPDacceffCorr.root

Stato della catena di analisi Stato della catena di analisi


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Campioni MC utilizzati: Collisioni Pb-Pb (HijingParam) @ 5.5 TeV:

20,000 tracks/evt, in [-4,4]

distribuzione vertex-Z piatta in [-20,20] cm

SPD 100% efficiente 2,500 evts

includendo mappa dead chip 2,500 evts

Matrice di correzione:

binning e range: in [-3,3] nEtabins = 120 d = 0.05

vtx-Z in [-20,20] cm nVtxzbinx = 40 dVtx-Z = 1 cm

Correzioni: accettanza/efficienzaCorrezioni: accettanza/efficienza


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Metodo di calcolo: detectable_tracks (fDenAcc):

particelle primarie cariche che raggiungono

lo strato sensibile

detected_tracks (fNumAcc): detectable track che abbiano un cluster associato

sullo strato sensibile

calcolata accettanza ed errore in ogni bin (fAcc,fErrAcc)

statistica per bin: detectable tracks: 104

errore risultante sull’accettanza: 10-3


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Produzione stage 3: (8 half-stave dead)

Lay1 10% dead Lay2 5% dead

Lista dead pixel ipotizzata:- 6488 pixel da CDB- 4 half-stave inner layer (0A-0, 9A-0, 6C-0, 9C-0)- 4 half-stave outer layer (3A-2, 5A-2, 9A-3, 9C-3)

6.7% SPD


Primo metodo: generare il campione MC includendo mappa inefficienze


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Tracklets

Layer 1

Layer 2

Produzione stage 3: (8 half-stave dead)


Primo metodo: generare il campione MC includendo mappa inefficienze


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Nuovo algoritmo (rapido):

Utilizza campione MC (Hijing PbPb) con SPD 100% efficiente:

- cerca cluster associati ad una certa primaria (, vtx-Z)

- pesa il cluster eventualmente trovato per la chip efficiency efficienze da a) “OCDB frazione di pixel dead”

b) “OCDB efficienze track/tracklets”

Pura accettanzageometrica



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Old vs new:

Acc/eff ottenuta utilizzando dati MC PbPb includendo la mappa dei dead (mappa stage3)

Acc/eff ottenuta utilizzando la puraAccetanza geometrica+ nuovo metodo (frazione di dead stage3)

stesso risultato entro gli errori

OLD NEW



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Lista dead pixel ipotizzata: - 6488 pixel da CDB - 1 half-chip (4096 pixel) (3C-1) - 6 half-stave inner layer (0A-0, 7A-1, 9A-0, 9A-1, 6C-0, 9C-0) - 9 half-stave outer layer (0A-4, 3A-2, 3A-4, 5A-2, 9A-3, 5C-2,

5C-3, 9C-3, 9C-5)

Efficienza nella produzione MC stage4:

12.7% SPD (10% side C / 15% side A)

In base allo stato attuale SPD SPD 100% efficiente @ simMappa dead applicata @ rec



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Calcolata con il nuovo algoritmo:

Mappa Acc-Eff ottenuta con le inefficienze assunte per la produzione MC stage4:



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dNch/d corretta per accettanza ed efficienza:


tracklet

DistribuzioneMC

Distribuzione corretta



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Studio del background:

utilizzo dell’informazione MC sulle particelle che

hanno prodotto ciascun cluster (label)

definizione di background: tracklet che non

possono

essere associati ad una particella primaria

Calcolo correzione:

Correzioni: background da secondariCorrezioni: background da secondari

iEvrecvrec

iEvMCvMC

v ztracklets

zetsprimTracklzCorrWeight

),(#

),(#),(

_

_


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Correzioni: background da secondariCorrezioni: background da secondari

dNch/d corretta per accettanza, efficienza e background:


tracklet

DistribuzioneMC

Distribuzione corretta per

accettanza edinefficienza SPD

Distribuzione corretta per accettanza, inefficienza e

background


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Correzioni: Correzioni: inefficienza vertice e triggerinefficienza vertice e trigger

Eventi utilizzati nell’analisi: eventi con vertice ricostruito selezionati dal trigger:

vertice ricostruito con l’SPD

trigger di minimum bias realizzato con rivelatore V0 e SPD

Necessaria correzione a livello di traccia ed evento

per

ottenere il numero totale di eventi

Eventi totali

No triggerNo vertex

),(&_#

),(#),(_

v

vv zmultTriggrecVtxevents

zmulteventszmultEvtCorrWeight

TriggEvtsrecVtxv

allEvtsv

v zimPart

zimPartzTrackCorrWeight

&

),(Pr#

),(Pr#),(_


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dNdNchch/d/d corretta corretta


tracklet

DistribuzioneMC

Distribuzione corretta per

accettanza edinefficienza SPD

Distribuzione corretta per accettanza, inefficienza e

background

Distribuzione finaleDistribuzione finale


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Conclusioni e prospettiveConclusioni e prospettive

Densità di pseudorapidità in p-p: prima misura ad ALICE ricostruzione con il solo rivelatore a pixel di silicio

Stato dell’analisi: strumenti di analisi

ricostruzione correzioni (a breve in AliRoot)

catena di analisi validata con produzioni MC dedicate

Prospettive: approfondire con campioni ad hoc lo studio dei sistematici applicazione della catena di analisi ai primi dati reali

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