PHENIX muon tracker no tracking algorithm no rikai kentaro watanabe.

Presentation on theme: "PHENIX muon tracker no tracking algorithm no rikai kentaro watanabe."— Presentation transcript:

1 PHENIX muon tracker no tracking algorithm no rikai kentaro watanabe

2 Muon Tracking System

3 phnx_z South: 〜 St1 （ 1.800m ） 〜 St2 （ 3.000m ） 〜 St1 （ 4.600m ） North: 〜 St1 （ 1.800m ） 〜 St2 （ 3.470m ） 〜 St1 （ 6.125m ）

4 At North Arm, the position of octant and half octant ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧

5 Muon Magnet によってできる磁場の向きは動径 (radial) 方向を向いている ため ( 図 ) 、粒子は 円周 (azimuthal) 方向に曲げられる。よって、この方向に 良い位置分解能を持つように設計されている。

6 図に示すように、 1 つのギャップを構成する cathode 面は、 1 つは動径方向に張られて いる (non-stereo plane と呼ぶ ) が、もう 1 つは動径方向から少し角度をつけて張ってあ る (stereo plane と呼ぶ ) 。これに よって 2 次元座標が得られるようになっている。更に、 stereo plane の角度は各ギャップによって変化をつけてあり ( 傾きの具体的な値について は表参照 ) 、多重度の高いイベントにおける不定性を減らしている。 100μm の位置分解 能は non-stereo plane に対する要求であり、 stereo plane のストリップの角度は各 ギャップによって異なるため、位置分解能は 300 μm である。

7 cluster の Mathieson Fit カソードストリップに誘起される電荷は 1 ヒットに対して通常 2~3 ストリップ に広がっている。これを Mathieson Fit([12] 参照 ) することで正確な粒子の通過位 置情報を得ることが出来、この方法で 100 μm の位置分解能が得られることはテ ストベンチにおいて確認されている 3 。このとき重要になるのが、電荷が 誘起 された strip の中で最も多く電荷が誘起された strip ( ピークストリップ ) に対する ノイズレベルである。 これが 1 % 以下でなければ 100 μm の位置分解能を得る ことが出来ない [11] 。誘起される電荷の典型的な 値は 100 fC であるため、ノイ ズは 1 fC 以下である必要があるらしい

8 hit cluster coord stub Track Track Fit TMutHit TMutClus TMutCoord TMutStub TMutGapCoord TMuTrk TMuTrkRes TMutTrkPar

9 radial azimuthal radial

10 Sagitta analysis on the Zero field run motivation

11

12

13 θ sagitta_x sagitta_y sagitta_w sagitta_r track point extarnal point

14 external point error track_z[0] track_z[1] track_z[2] track_x[0] track_x[1] external_x track_x[2]

15 Sagitta analysis on the Zero field run tracking parameter study

16 parameter study Entries

17 Run9 March Zero field run track entries par half octant @South arm March half octant = 1 half octant = 2 South Octant 7-h1 is little extremely!!

18 track distribution phnx X:Y satation 1

19 track distribution phnx X:Y satation 2

20 track distribution phnx X:Y satation 3 South Octant 7-h1 is little extremely!! that reason is here. And octant 3’s out side acceptance is dead. It is important information.

21 Run9 March Zero field run track entries par half octant @North arm March North Octant 2-h1,2 is little extremely!! half octant = 1 half octant = 2

22 track distribution phnx X:Y satation 1

23 track distribution phnx X:Y satation 2

24 track distribution phnx X:Y satation 3

25 Nouth Oct 0 half 1 track_half_octant==0 track_half_octant==1 track_half_octant==0 track_half_octant==1 Run9 march Run9 may

26 parameter study Muon ID hit

27 衝突点で発生した粒子はまず NeosCone( 銅 ) と Central Magnet( 鉄 ) を通る。これらの 吸収材による反応 長は ̃5 程度でこの時点でハドロンの数は 1/100 になる。また、 5 層の MuID には 1 層ごとに鉄が挟まっ ており、 μ 粒子が MuID の 5 層目まで到達す るには 2.5GeV/C の運動量が必要となる。 (← ハドロン吸収材を Run11 から導入した から変わった？ ) 2.5GeV/c ← first layer 0 origin

28 parameter study vertex position

29 # TMutTrkPar *trk_par_vtx = mut_trk → get_trk_par_vtx( ); float vtx_x; → TMutTrkPar*trk_par_vtx.get_x(); arm 0 (South) arm 1 (North)

30 float vtx_y; → TMutTrkPar*trk_par_vtx.get_y(); arm 0 (South) arm 1 (Nouth)

31 float vtx_z; → TMutTrkPar*trk_par_vtx.get_z(); arm 0 (South) arm 1 (North)

32 parameter study clstr size

33 ハイ！！犯人は south arm station3 gap1 octant 2,3,5 っす！！ Conclusion !! cluster size 16 strange peak from South Arm Station2, octant5,gap0. South Arm Station3, octant2, 3, 5,gap1. parameter study 2 cluster size

34 parameter study sagitta_s3_w

35 sagitta distribution south

36 sagitta distribution North

37 Sagitta analysis on the Zero field run sagitta error study

38 多重散乱 ( multiple scattering ) 多重散乱による平均散乱角 物質中で粒子は原子核のクーロン場によって多数回の散乱を受ける。 散乱微分断面積 ( ラザフォード公式 ) ・放射長 荷電粒子が制動放射などをして減速する際、エネルギー が 1/e （ e は自然対数の底）に減少するまでに通過する平 均距離。

39 collision external point stub point st3 sagitta stub point st2 stub point st1 stub point st3 external point つまり、この間での多重散乱 の効果を考慮すればよい。 この間での多重散乱の効果は sagitta に影響しない。 station3 での sagitta を考慮する際の multiple scattering の効 果

40 Station2 での放射長は元々のデザイン状は 0.1% であるが、その後ノイズ対策のためチェンバー表面にアルミホイルを 貼っ ている。この追加により現在ではトータルの放射長は 0.2% となっている。従って多重散乱によるト ラック分布の広がりは station3 での sagitta を考慮する際の multiple scattering の効 果 station2 内での散乱 と求まる。 North と South arm では station2-3 間の距離が違うので、この角度の広がりを元にそれぞれ Station-3 へ投影し た場合の分布の広がりをそれぞれ計算しその結果を以下のテーブルに示す 更に今回は station2-3 間での多重散乱を考慮する。 next

41 空気の放射長は 37g cm−2 である。従って √x/X0 を各 station 毎に計算すると North South

42

43 Sagitta analysis on the Zero field run fitting study

44 従来は sagitta に対して２ gausiam で fit を行っていたが、どうも fit が上手く決まら ないという問題があった。そこで今回は 2gaus の他に gaus+pol2 と 2gaus+pol2 の二つ を新たに試した。 以下にその結果を示す。

45 2gausiam

46 gausiam + pol2

47 2gausiam + pol2

48 総じて

49 south octant8 half2 south octant3 half2 south octant1 half2 sample of high improvement south octant8 half2 south octant3 half2 south octant1 half2

50 what is the composition gaus + gaus + pol2 sample: south octant8 half2

51

52

53 1 2 3 4 5 6 7 8 Run9 South March mean position direction ?

54 1 2 3 4 5 6 7 8 Run9 North March mean position direction ?

55 Sagitta analysis on the Zero field run compere OASys parameter

56 IKEDA san の Run9 Zero field Run analysis に対して segment の不足分を補った事による各 half octant の number of track の増加量 (March) ※ octant ID number octant 1.0 = octant1 half oct 1 octant 1.5 = octant1 half oct 2 South Run9 March 平均して各 half octant 当たり 2.9 倍、統計量 にして 30,000 event 増 えた。 IDΔincreaceincreace 1.0418132.865236205 1.5328462.886725257 2.0288612.858283433 2.5352562.918380673 3.0365042.901349029 3.5303182.884627339 4.0271992.862179926 4.5172672.821029319 5.0152232.866707541 5.5311762.910411177 6.0336152.891032853 6.5322982.936911544 7.075412.89139704 7.5356282.922616157 8.0288112.893716314 8.5406952.935276774 IDΔincreaceincreace 1335222.854195475 1.5498172.873735284 2217442.805530184 2.572562.560765756 3411192.869130415 3.5481022.884357739 4453672.869416516 4.5381102.853328794 5368522.844352135 5.5463182.8768944 6429252.857501406 6.5325562.877725228 7228362.797261136 7.5438452.859414758 8204672.760450714 8.5272822.86085533 North Run9 March 平均して各 half octant 当たり 2.8 倍、統計量 にして 35,000 event 増 えた。

57 IDΔincreaceincreace 173394.305855856 1.562074.261692065 255244.015283843 2.564804.282674772 358144.134231806 3.548384.236120401 452044.192638037 4.538574.296581197 537014.269434629 5.556894.223229462 662804.367292225 6.563764.026103465 715274.194560669 7.560064.213483146 854544.305454545 8.571944.315207373 South Run9 May 平均して各 half octant 当たり 4.2 倍、統計量 にして 5,500 event 増 えた。 South Run9 May 平均して各 half octant 当たり 4.2 倍、統計量 にして 8,000 event 増 えた。 IDΔincreaceincreace 177564.156695157 1.5109004.214391035 298914.310240964 2.575184.193712829 364474.111486486 3.592924.285714286 495224.174 4.573894.20703125 549444.066997519 5.588704.302308265 675994.27967199 6.561224.228902954 776594.350393701 7.588954.19045911 878724.235511714 8.568084.147480351

58 統計量が増えた事で、どのような変化が生じたか？ sample is Run9 March South octant 0 half oct 0 entries 22417 Rchis 2.05 1 st gaus ------ mean -0.149[cm] mean_er ±0.0021[cm] sigma 0.19[cm] entries 64230 Rchis 1.41 1 st gaus ------ mean -0.123[cm] mean_er ±0.00148[cm] sigma 0.14[cm]

59 improvement parameters 当然ながら統計が増えた事で中心値決定精度は向上した、特に North arm に関し ては ±50μm のオーダーに大分が入ったので、これは嬉しい情報である。

60 increase event from ex-analysis South Run9 March to MayNorth Run9 March to May

61 armΔnew(μm)Δold(μm)Δnew_er(μm)Δold_er(μm) south -47.34 8.42 40.18085614 28.22 122.44 -0.76 48.42882716 43.11 -62.82 85.63 36.33621472 30.55 -42.59 -1.31 31.49607118 25.05 35.95 -21.86 36.31547329 27.72 -86.97 25.04 44.61858133 38.28 -10.79 1.86 35.32491755 29.73 -18.82 84.45 47.91744254 41.18 -146.81 53.67 47.46771218 40.13 37.55 -27.76 36.59766659 28.83 -101.76 60.08 35.45223547 27.08 -120.35 70.13 34.04317847 28.02 -40700.06 52.74 2093.592498 180.05 -46.21 -9.78 36.28802144 30.28 79.15 80.17 54.50591161 48.92 19.45 -24.12 32.24631762 26.73

62 armΔnew(μm)Δold(μm)Δnew_er(μm)Δold_er(μm) north -613.9 -405.970001 126.6860864 83.880806 -224.09 -122.790001 67.73524932 38.240917 -373.82 -449.810059 67.19584065 47.701385 -914.84 -833.070007 126.7264684 128.672318 -60.56 47.320068 64.72522383 46.013233 852.73 786.059937 50.33643809 38.276806 611.14 677.039978 87.80036959 56.988846 -33.09 -22.790009 83.60694349 53.00568 49.53 -57.690002 107.6485471 55.626732 -110.98 -145.179993 62.03531333 42.933235 -181.12 -142.149902 57.62031326 38.616051 -82.87 9.410034 72.31188077 49.383503 -333.6 -816.820068 301.1151491 50.597313 -656.72 -565.630005 63.78415242 44.862495 -746.67 -739.699951 70.1902479 55.14566 -294.09 -311.859985 72.09760953 50.915405

63 ここまで segment を全て使う事で統計量が増えてい る事はすでに知っていた。その増加した イベントは特定の octant に偏らない事を確 認した。 これよりは全ての segment を用いたデータ を解析に用いる。

64