PHENIX muon tracker notracking algorithm no rikai

kentaro watanabe

Muon Tracking System

phnx_zSouth: 〜 St1 （ 1.800m ） 〜 St2 （ 3.000m ） 〜St1 （ 4.600m ）North: 〜 St1 （ 1.800m ） 〜 St2 （ 3.470m ） 〜St1 （ 6.125m ）

At North Arm, the position of octant and half octant

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

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。

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。

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

hit

cluster

coord

stub

Track

Track Fit

TMutHitTMutClusTMutCoordTMutStubTMutGapCoordTMuTrkTMuTrkResTMutTrkPar

radia

l azimuthal azimuth

al ra

dial

Sagitta analysis on the Zero field run

motivation

θ

sagitta_x

sagitta_y

sagitta_w

sagitta_r

track point

extarnal point

external point error

track_z[0] track_z[1] track_z[2]

track_x[0]

track_x[1]

external_x

track_x[2]

Sagitta analysis on the Zero field run

tracking parameter study

parameter study

Entries

Run9 March Zero field run track entries par half octant @South arm March

half octant = 1half octant = 2

South Octant 7-h1 is little extremely!!

track distribution phnx X:Y satation 1

track distribution phnx X:Y satation 2

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.

Run9 March Zero field run track entries par half octant @North arm March

North Octant 2-h1,2 is little extremely!!

half octant = 1half octant = 2

track distribution phnx X:Y satation 1

track distribution phnx X:Y satation 2

track distribution phnx X:Y satation 3

Nouth Oct 0 half 1

track_half_octant==0track_half_octant==1

track_half_octant==0track_half_octant==1

Run9 march Run9 may

parameter study

Muon ID hit

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

parameter study

vertex position

# 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)

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

arm 1 (Nouth)

float vtx_z; → TMutTrkPar*trk_par_vtx.get_z();

arm 0 (South)

arm 1 (North)

parameter study

clstr size

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 study2 cluster size

parameter study

sagitta_s3_w

sagitta distribution

south

sagitta distribution

North

Sagitta analysis on the Zero field run

sagitta error study

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。

collision

external point

stub point st3

sagittastub 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

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

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

Sagitta analysis on the Zero field run

fitting study

fitting study

　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。

2gausiam

gausiam + pol2

2gausiam + pol2

総じて

south octant8 half2

south octant3 half2

south octant1 half2

sample of high improvement

south octant8 half2

south octant3 half2

south octant1 half2

what is the compositiongaus + gaus + pol2

sample: south octant8 half2

1

2

3

4

5

6

7

8

Run9 South March mean position direction ?

1

2

3

4

5

6

7

8

Run9 North March mean position direction ?

Sagitta analysis on the Zero field run

compere OASys parameter

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 numberoctant 1.0 = octant1 half oct 1octant 1.5 = octant1 half oct 2South 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。

ID Δincreace increace

1.0 418132.86523620

5

1.5 328462.88672525

7

2.0 288612.85828343

3

2.5 352562.91838067

3

3.0 365042.90134902

9

3.5 303182.88462733

9

4.0 271992.86217992

6

4.5 172672.82102931

9

5.0 152232.86670754

1

5.5 311762.91041117

7

6.0 336152.89103285

3

6.5 322982.93691154

4

7.0 7541 2.89139704

7.5 356282.92261615

7

8.0 288112.89371631

4

8.5 406952.93527677

4

ID Δincreace increace

1 335222.85419547

5

1.5 498172.87373528

4

2 217442.80553018

4

2.5 72562.56076575

6

3 411192.86913041

5

3.5 481022.88435773

9

4 453672.86941651

6

4.5 381102.85332879

4

5 368522.84435213

5

5.5 46318 2.8768944

6 429252.85750140

6

6.5 325562.87772522

8

7 228362.79726113

6

7.5 438452.85941475

8

8 204672.76045071

4

8.5 27282 2.86085533

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。

ID Δincreace increace

1 73394.3058558

56

1.5 62074.2616920

65

2 55244.0152838

43

2.5 64804.2826747

72

3 58144.1342318

06

3.5 48384.2361204

01

4 52044.1926380

37

4.5 38574.2965811

97

5 37014.2694346

29

5.5 56894.2232294

62

6 62804.3672922

25

6.5 63764.0261034

65

7 15274.1945606

69

7.5 60064.2134831

46

8 54544.3054545

45

8.5 71944.3152073

73

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。

ID Δincreace increace

1 77564.15669515

7

1.5 109004.21439103

5

2 98914.31024096

4

2.5 75184.19371282

9

3 64474.11148648

6

3.5 92924.28571428

6

4 9522 4.174

4.5 7389 4.20703125

5 49444.06699751

9

5.5 88704.30230826

5

6 7599 4.27967199

6.5 61224.22890295

4

7 76594.35039370

1

7.5 8895 4.19045911

8 78724.23551171

4

8.5 68084.14748035

1

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 22417Rchis 2.051st gaus ------mean -0.149[cm]mean_er 　 ±0.0021[cm]sigma 0.19[cm]

entries 64230Rchis 1.411st gaus ------mean -0.123[cm]mean_er 　 ±0.00148[cm]sigma 0.14[cm]

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。

increase event from ex-analysis

South Run9 March to May North Run9 March to May

arm Δnew(μm) Δold(μm)Δnew_er(μ

m) Δold_er(μm)

south

-47.348.42 40.1808561

428.22

122.44-0.76 48.4288271

643.11

-62.8285.63 36.3362147

230.55

-42.59-1.31 31.4960711

825.05

35.95-21.86 36.3154732

927.72

-86.9725.04 44.6185813

338.28

-10.791.86 35.3249175

529.73

-18.8284.45 47.9174425

441.18

-146.8153.67 47.4677121

840.13

37.55-27.76 36.5976665

928.83

-101.7660.08 35.4522354

727.08

-120.3570.13 34.0431784

728.02

-40700.0652.74 2093.59249

8180.05

-46.21-9.78 36.2880214

430.28

79.1580.17 54.5059116

148.92

19.45-24.12 32.2463176

226.73

arm Δnew(μm) Δold(μm)Δnew_er(μ

m) Δold_er(μm)

north

-613.9-

405.970001126.686086

483.880806

-224.09-

122.79000167.7352493

238.240917

-373.82-

449.81005967.1958406

547.701385

-914.84-

833.070007126.726468

4128.672318

-60.5647.320068 64.7252238

346.013233

852.73786.059937 50.3364380

938.276806

611.14677.039978 87.8003695

956.988846

-33.09-22.790009 83.6069434

953.00568

49.53-57.690002 107.648547

155.626732

-110.98-

145.17999362.0353133

342.933235

-181.12-

142.14990257.6203132

638.616051

-82.879.410034 72.3118807

749.383503

-333.6-

816.820068301.115149

150.597313

-656.72-

565.63000563.7841524

244.862495

-746.67-

739.699951 70.190247955.14566

-294.09-

311.85998572.0976095

350.915405

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。