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Guénolé BOURDAUD [email protected]

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R encontres PQG-France d\'Etretat (2007). Étude des Gamma-jets avec le Calorimètre Électromagnétique (EMCal) d’ALICE au LHC. Guénolé BOURDAUD [email protected] ALICE tracking central + EMCal : Le bon outil pour étudier les effets du jet quenching.

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Presentation Transcript
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Rencontres PQG-France d\'Etretat (2007)

Étude des Gamma-jets avec le

Calorimètre Électromagnétique (EMCal)

d’ALICE au LHC

Guénolé BOURDAUD [email protected]

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ALICE tracking central + EMCal :

Le bon outil pour étudier les effets du jet quenching

  • tracking central ALICE :
  •  = +/- 0.9 ;  = 360°
  • Particules chargées
  • Identification de particules
  • Accès aux petits pT
  • EMCAL :
  •  ⅹ  = 1.4ⅹ110°
  • E/E = 15% / √E
  • Reconstruction complète du jet (particules neutres et chargées)
  • Détection des gammas (pour les gamma-jets).
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Jet

Gamma-jets

  • Montrer la modification des jets par interaction dans le milieu (p-p vs Pb-Pb)
  • Besoin de connaître l’énergie du jet : le gamma-jet est une bonne solution.
  • L’interaction du parton (rayonnement de gluons) dans le milieu modifie

l’état hadronique final du jet (jet-quenching)

  • Les photons n’interagissent pas avec le milieu
  • Le photon prompt donne directement l’énergie du jet

Particule prépondérante

Parton initial

Photon initial (prompt).

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Les gamma-jets dans ALICE

Besoin de la grande couverture géométrique d’EMCal

Nombre de gamma-jets dans EMCal un ordre de grandeur supérieur à celui dans PHOS.

~ 10k événements pour une énergie > 30 GeV / ans

Défi : pollution des di-jets et bruit de fond des autres particules des collisions d’ions lourds.

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Hump-backed Plateau

Redistribution de l’énergie: la zone des particules de haute énergie se dépeuplepourremplir celle des particules de basse énergie

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pT prépondérante

> 10% pT prompt

pT Jet ~ pT prompt

180°

Algorithmede reconstruction d’un gamma-jet

EMCal

Axe faisceaux

TPC

s lection du gamma
sélection du gamma
  • identification de particule : PID (basée sur l’analyse de la forme de la gerbe : SSA)
  • Méthode développée pour EMCal, distingue les , 0 et les autres hadrons.
  • Efficacité ~70 % et Pollution ~25 % ( de 30 GeV)
  • E > 30 GeV pour limiter les  du Bdf (thermiques, décroissance…)
  • Coupure d’isolement : 0.1 E > Ecône autour  . Si exacte, le  est isolé et considéré comme prompt.

SSA

reconstruction du jet
Reconstruction du jet
  • Coupures & paramètres
  • Corrélation azimutale, sélection angulaire :  ( - jet) < 0,1 rad
  • particule prépondérante Elead/E > 0,1
  • algorithme de cône R=0.3 = (²+²) (étude du Bdf en cours)
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Reconstruction du hump-backed plateau.

Jets atténuéssans bruit de fond

Jets sans perte d’énergie

1/N dN/dx

Ejet=30GeV .

x=ln(1/x)

simulation PYTHIA, reconstruction GEANT complète

Atténuation : PYQUEN. I.P. Lokhtin, A.M. Snigirev, Eur. Phys. J. C 46 (2006)211-217

q ~ 30 GeV2/fm Pas de bruit de fond

^

71% des gammas reconstruits

72 % des jet reconstruits si le gamma est détecté

estimation bruit de fond de l erreur

rapport sans/avec atténuation

Sans bruit de fond

Signal seul

Estimation bruit de fond & de l’erreur

sans atténuation

atténués avec bruit de fond

atténuésmais sans Bdf.

Le bruit de fond noie totalement le signal pour x>2.5

1/N dN/d x

x=ln(1/x)

rapport sans/avec atténuation

Avec bruit de fond

Signal + bruit de fond

Hb. pLat. PB/p

x=ln(1/x)

estimation bruit de fond

signal + bruit de fond

signal atténué seul

1/N dN/d 

=ln(1/x)

S/B ~ 10-2 pour x~ 2.5 (pT< 2.46 GeV)

Estimation bruit de fond

=ln(1/x)

Le bruit de fond noie totalement le signal pour x>2.5

Nécessite de soustraire ce bruit.

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90°

Soustraire le bruit de fond

  • Reconstruire le « hump-backed plateau du bruit de fond »
  • Le soustraire à notre mesure pour obtenir le signal

en cours...

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En cours et à faire

  • Étude de la soustraction du bruit de fond.
      • Par les autres particules de la collision d’ions lourds
      • Pollution par les événements jet-jet.
  • Estimation complète des incertitudes de la mesure : résolution en énergie, position, coupures, statistique, bruit de fond…
  • Déterminer la gamme en x pour laquelle le hump-backed plateau est exploitable.
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PID, shower shape

Shower shape 0 :

Cluster in EMCal

°

higher energy

°

A tower

Gustavo Conesa, thesis : University of Nantes and University of Valencia, 2005 ALICE-INT-2005-053

°

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Apport de EMCal dans ALICE :

  • total energy measurement (neutral and charged)
  • Beter definition of fragmentation function, at low z (energy loss dynamic)
  • better jet trigger
  • with central tracking :
    • medium modification (part soft)
    • composition of the quenched jets

L’expérience idéale pour la physique des grands pT :

  • Calorimeter likeATLAS and CMS
    • Resolution (detector, measurement of the jets)
    • higher Acceptance
  • Tracking and Identification of Particles in ALICE

La réalité : des expériences complémentaires

  • interest ATLAS/CMS :
    • high yield  higher pT (> 350 GeV)
    • study of g-jet, Z-jet (low statistics)
  • interest of ALICE : see previous
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TPC acceptance = 90%

CMS

dN/dh = 3200

ALICE

dN/dh=6000

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Efficiency for  identification

> 50 % for all energy

70 % for energy > 15 GeV

<30% for energy > 15 GeV

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Efficiency for ° identification

40 % for energy > 15 GeV

60 % for energy > 15 GeV

low (<20%)

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Simulation conditions

10000 events with a single Gamma-jet,  in PHOS acceptance.

AliGenPythia

gener2->SetEnergyCMS(14000. or 5500.)

SetProcess(kPyDirectGamma)  -jets process

SetStrucFunc(kCTEQ4L)

SetQuench(0 or 2) quenching with Pyquen

Pyquen :parameters and initial conditions selected as an estimation for LHC heavy ion beam energies.

Initial conditions for Pyquen : 0 = 0.1 fm/c T0=1 GeV/c

Lokhtin, Hep-ph/0406038

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Jet reconstruction.

100 GeV simulated jets

Jet Energy (GeV)

Gamma Energy (GeV)

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g decay from p0: angle

EMCAL tower size changed : 0.014

From Marco van Leeuwen

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PID for EMCal

°

hadrons

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PID, particleidentification

, e±, ° and other hadrons.

Discriminating parameters.

Distributions ([, e±, °, hadrons] , energy).

Probability for particle nature (Bayesian method).

A

C

B

Discriminant parameter

ad