Software di analisi dati dello spettrometro magnetico di PAMELA
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Software di analisi dati dello spettrometro magnetico di PAMELA. Massimo Bongi Esame di passaggio al terzo anno del Dottorato in Fisica, XVIII ciclo Sesto Fiorentino, 16/12/2004. Sciami atmosferici. Palloni e satelliti. Raggi cosmici.

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Presentation Transcript


Software di analisi dati dello spettrometro magnetico di pamela

Software di analisi dati dello spettrometro magnetico di PAMELA

Massimo Bongi

Esame di passaggio al terzo anno del

Dottorato in Fisica, XVIII ciclo

Sesto Fiorentino, 16/12/2004

Software di analisi dati dello spettrometro magnetico di PAMELA - Massimo Bongi - 16/12/2004


Raggi cosmici

Sciami

atmosferici

Palloni

e satelliti

Raggi cosmici

  • Spettro che si estende su più di 13 ordini di grandezza

  • Massimo tra 100 MeV/n and 1 GeV/n

  • Sopra il massimo, legge di potenza:

    F E –2.7 fino al “ginocchio”(~ 1015 eV/n)

    F E –3.0 fino alla “caviglia” (~ 1019 eV/n)

  • Composizione: 98% nuclei, 2% elettroni, tracce di altre componenti

  • Specie nucleari: 87% H, 12% He, 1% Z > 2

  • Modulazione solare sotto circa 1 GeV/n

1 particella

/ (m2×secondo)

Ginocchio

1 particella

/ (m2×anno)

Caviglia

1 particella / (km2×anno)

1 particella

/ (m2×secolo)

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Antimateria nei raggi cosmici

Flusso di antiprotoni

Frazione di positroni

  • ANTINUCLEI

  • ANTIPROTONI e POSITRONI

  • possibile indicazione dell’esistenza diantimateria su larga scalanell’Universo

    (antigalassie)

  • origine secondaria

  • possibile indicazione dell’esistenza di sorgenti esotiche :

     annichilazione di particelle supersimmetriche

     evaporazione di buchi neri primordiali

Antimateria nei raggi cosmici

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Obiettivi dell esperimento pamela

Obiettivi dell’esperimento PAMELA

  • STUDIO DELL’ANTIMATERIA NEI RAGGI COSMICI

  • Misura dello spettro di protoni e antiprotoni

  • Misura dello spettro di elettroni epositroni

  • Misura dello spettro dei nuclei con Z<7 e ricerca di antinuclei

    OBIETTIVI SECONDARI

  • Studio della modulazione dei GCR nell’Eliosfera

  • Studio delle Particelle Solari Energetiche (SEP)

  • Studio della magnetosfera terrestre

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La missione spaziale pamela

Orbita ellittica (altitudine minima 350 km, massima 600 km)

quasi polare (inclinazione 70,4°)

con periodo di circa 93 minuti.

misura della parte di bassa energia dello spettro (taglio geomagnetico)

La missione spaziale PAMELA

posizione durante la presa dati

posizione durante il lancio e le manovre orbitali

Massa totale per l’esperimento:

440 kg

Potenza disponibile:

350 W

PAMELA verrà installato a bordo del satellite russo ResursDK1 che sarà portato in orbita con un razzo Soyuzlanciato dal cosmodromo di Baikonur.

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La missione spaziale pamela1

ROMA 2004

CERN 2003

CERN 2003

CERN 2000

CERN 2002

ROMA 2003

La missione spaziale PAMELA

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La struttura del rivelatore

La struttura del rivelatore

RIVELATORE DI RADIAZIONE DI TRANSIZIONE

SISTEMA DI MISURA DEL TEMPO DI VOLO

SPETTROMETRO MAGNETICO

SISTEMA DI ANTICOINCIDENZA

CALORIMETRO ELETTROMAGNETICO

SCINTILLATORE INFERIORE

RIVELATORE DI NEUTRONI

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Principio di funzionamento del rivelatore

AC

Bottom

scintillator

Neutron detector

Principio di funzionamento del rivelatore

  • misura del tempo di volo e

  • trigger

  • misura di 

  • misura dell’impulso e

  • del segno della carica

  • identificazione della particella e

  • misura dell’energia per leptoni

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Spettrometro magnetico

Spettrometro magnetico

Sistema tracciante di rivelatori al silicio nel campo magnetico prodotto da un magnete permanente

  • 5 moduli magnetici di lega sinterizzata Nd-Fe-B alloggiati in una struttura di alluminio

  • cavità (132 x 162 x 445) mm3

  • fattore geometrico 20.5 cm2sr

  • campo medio B = 0.4 T

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Spettrometro magnetico1

Spettrometro magnetico

  • 6 piani di rivelatori al silicio di 300 m di spessore

  • 6 sensori a microstrisce di silicio per ogni piano

  • ogni sensore ha doppia faccia e doppia metallizzazione

  • passo di lettura: 51 m sulla vista X (direzione di curvatura) e 67 msulla vista Y

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Principio di funzionamento dello spettrometro

B

Principio di funzionamento dello spettrometro

  • il sistema magnetico

    • produce una regione di intenso campo magnetico in cui le particelle cariche seguono traiettore curve

  • il sistema tracciante

    • misura le coordinate di sei punti nella cavità magnetica, permettendo di ricostruire la traiettoria, e da lì l’impulso e il segno della carica

  • impulso p = qBr (r = raggio di curvatora) nel caso di B  p e B uniforme

  • rigidità R = p/q = Br

  • deflessione h = 1/R = q/p

  • ∆p/p = ∆R/R = ∆h/h = R∆h

    (∆h = constante  risoluzione spaziale)

  • massima rigidità misurabile:

e+

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Schema dell analisi

Schema dell’analisi

RAW DATA

CALIBRATION

PARAMETERS

PEDESTALS, SIGMAS AND

BAD STRIPS MAPS

RUNINFO

READRAW

LEVEL 0:

RAW DATA

CORRECTION

HISTOGRAMS

PREANALYSIS

calibration

data subset:

and charge

REDUCTION

CHARGE CORRELATION

HISTOGRAMS

LEVEL 1:

CLUSTERS

ALIGNMENT

calibration

data subset:

alignment

ANALYSIS

ALIGNMENT PARAMETERS

LEVEL 2:

TRACKS

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Readraw estrazione dei dati

READRAW: estrazione dei dati

  • verifica della qualità della trasmissione

  • estrazione del flusso dati dal protocollo di trasmissione

  • conversione del flusso dati in file:

RAW DATA

  • estrazione del pacchetto dati dello spettrometro

  • verifica della qualità dei dati

  • interpretazione dell’header (parametri di acquisizione, parametri di compressione, numero dell’evento, etc...)

    • se dati: immagazzinamento in Ntupla HBOOK

    • se calibrazione: immagazzinamento valori dei piedistalli, del rumore e delle strisce bad

...

YODA

READRAW

PEDESTALS, SIGMAS AND

BAD STRIPS MAPS

LEVEL 0:

RAW DATA

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Segnale piedistallo rumore

Segnale, piedistallo, rumore

  • Il valore di un canale ADC è:

  • il valore di base di quel canale (piedistallo, PED) che fluttua con un rumore intrinseco , a cui si somma

  • una fluttuazione variabile da evento a evento ma uguale per tutti i canali di una certa sezione del rivelatore (rumore di modo comune, CN), e

  • l’eventuale segnale S dovuto alla ionizzazione di una particella.

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Compressione dei dati

Compressione dei dati

  • La trasmissione dei dati da satellite impone una compressione dei dati dello spettrometro

  • Zero Order Predictor (ZOP):

  • ∆ = ADC- PED - CN

  • Il primo valore è sempre trasmesso; i seguenti se si discostano più di 4 volte il loro rumore s dall’ultimo trasmesso.

  • Insieme al valore si trasmette anche l’indirizzo di una striscia, a meno che la precedente non sia stata trasmessa.

  • Lo ZOP è corredato di un algoritmo cerca picchi che, nel caso un valore superi 7 s, impone la trasmissione di 2 strisce prima e dopo il massimo.

L’algoritmo è irreversibile, ma assicura un fattore di compressione circa del 94% senza perdita di risoluzione e di efficienza.

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Schema dell analisi1

Schema dell’analisi

RAW DATA

CALIBRATION

PARAMETERS

PEDESTALS, SIGMAS AND

BAD STRIPS MAPS

RUNINFO

READRAW

LEVEL 0:

RAW DATA

CORRECTION

HISTOGRAMS

PREANALYSIS

calibration

data subset:

and charge

REDUCTION

CHARGE CORRELATION

HISTOGRAMS

LEVEL 1:

CLUSTERS

ALIGNMENT

calibration

data subset:

alignment

ANALYSIS

ALIGNMENT PARAMETERS

LEVEL 2:

TRACKS

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Reduction ricerca dei cluster

PEDESTALS, SIGMAS AND

BAD STRIPS MAPS

LEVEL 0:

RAW DATA

REDUCTION: ricerca dei cluster

  • decompressione dei dati:

  • calcolo del segnale di ogni striscia:

  • identificazione dei cluster di particella:

  • con Ccl=7

  • con Cincl=4

  • calcolo del segnale totale del cluster:

REDUCTION

LEVEL 1:

CLUSTERS

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Schema dell analisi2

Schema dell’analisi

RAW DATA

CALIBRATION

PARAMETERS

PEDESTALS, SIGMAS AND

BAD STRIPS MAPS

RUNINFO

READRAW

LEVEL 0:

RAW DATA

CORRECTION

HISTOGRAMS

PREANALYSIS

calibration

data subset:

and charge

REDUCTION

CHARGE CORRELATION

HISTOGRAMS

LEVEL 1:

CLUSTERS

ALIGNMENT

calibration

data subset:

alignment

ANALYSIS

ALIGNMENT PARAMETERS

LEVEL 2:

TRACKS

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Preanalysis calibrazione

PREANALYSIS: calibrazione 

calibration

data subset:

and charge

CORRECTION

HISTOGRAMS

LEVEL 1:

CLUSTERS

PREANALYSIS

A ogni cluster di carica deve essere associato un punto di impatto della particella. Il metodo scelto è l’algoritmo .

  • Selezione di un sottoinsieme di dati per la calibrazione:

    • un solo cluster per vista

    • striscia del massimo del cluster e prime vicine non bad

    • molteplicità minore di 5

  • Calcolo della distribuzione della variabile  ai diversi angoli:

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Preanalysis calibrazione correlazione di carica

PREANALYSIS: calibrazione correlazione di carica

calibration

data subset:

and charge

CHARGE CORRELATION

HISTOGRAMS

LEVEL 1:

CLUSTERS

PREANALYSIS

  • Se per un certo evento su un piano sono presenti più clusters, l’associazione x-y non è univoca.

  • Analizzando la correlazione fra la carica totale dei cluster sulle viste x e y di uno stesso sensore si ricava un criterio che aiuta ad associare i cluster a formare una coppia di coordinate.

  • Due cluster proveninenti dalla stessa particella avranno carica simile (lacune+elettroni):

    • selezione di un campione di tracce “pulite”

    • calcolo della distribuzione delle distanze dalla retta Sy = k Sx

    • scelta del taglio: 4

y

  • un solo cluster per vista

  • striscia del massimo del cluster e prime vicine non bad

  • molteplicità minore di 5

X

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Schema dell analisi3

Schema dell’analisi

RAW DATA

CALIBRATION

PARAMETERS

PEDESTALS, SIGMAS AND

BAD STRIPS MAPS

RUNINFO

READRAW

LEVEL 0:

RAW DATA

CORRECTION

HISTOGRAMS

PREANALYSIS

calibration

data subset:

and charge

REDUCTION

CHARGE CORRELATION

HISTOGRAMS

LEVEL 1:

CLUSTERS

ALIGNMENT

calibration

data subset:

alignment

ANALYSIS

ALIGNMENT PARAMETERS

LEVEL 2:

TRACKS

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Allineamento del sistema tracciante

Allineamento del sistema tracciante

  • L’analisi svolta fino a questo momento riguarda un singolo sensore:

  • carica rilasciata → cluster → coordinate del punto di impatto sul sensore

  • Per mettere in relazione le coordinate sui diversi sensori è necessario conoscere le loro posizioni reciproche.

  • La posizioni dei sensori sono note dal progetto meccanico, ma...

    • precisioni meccaniche

    • tolleranze nell’assemblaggio

    • spostamenti durante la fase di lancio del satellite

    • spostamenti durante le manovre orbitali

  •  procedura per correggere il disallineamento in volo

  • La presenza del magnete permanente implica che l’algoritmo di allineamento faccia uso di tracce curve.

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Principio alla base della procedura di allineamento

Principio alla base della procedura di allineamento

nel caso di tracce dritte

Un fit rettilineo permette di ricavare le correzioni alle posizioni dei piani.

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Principio alla base della procedura di allineamento1

Principio alla base della procedura di allineamento

nel caso di tracce curve

Gli scostamenti dei sensori rispetto alle posizioni previste vengono determinati confrontando le coordinate misurate dei punti di passaggio con quelle attese in base alla conoscenza dell’impulso.

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Algoritmo di allineamento

Algoritmo di allineamento

  • selezione di un campione di tracce a impulso noto + fit rettilineo:

    • un solo cluster per vista

    • striscia del massimo del cluster e prime vicine non bad

    • molteplicità minore di 5

    • taglio sul 2 del fit per escludere tracce affette da scattering multiplo

  • calcolo dei punti di impatto usando l’algoritmo 

    a seconda dell’angolo

  • ricostruzione della traccia nel campo

    magnetico non uniforme, noto l’impulso:

  • calcolo della somma dei quadrati degli scarti fra le

    coordinate misurate corrette per il disallineamento

    e quelle ricostruite:

    con i=indice del piano, j=indice dell’evento

LEVEL 1:

CLUSTERS

calibration

data subset:

alignment

CORRECTION

HISTOGRAMS

ALIGNMENT

ALIGNMENT PARAMETERS

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Risultato dell allineamento

Risultato dell’allineamento

Usando le tracce di protoni acquisiti durante la prova su fascio del 2003 al CERN, sono stati ricavati i parametri di allineamento delle sei colonne di sensori.

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Parametri di allineamento

Parametri di allineamento

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Schema dell analisi4

Schema dell’analisi

RAW DATA

CALIBRATION

PARAMETERS

PEDESTALS, SIGMAS AND

BAD STRIPS MAPS

RUNINFO

READRAW

LEVEL 0:

RAW DATA

CORRECTION

HISTOGRAMS

PREANALYSIS

calibration

data subset:

and charge

REDUCTION

CHARGE CORRELATION

HISTOGRAMS

LEVEL 1:

CLUSTERS

ALIGNMENT

calibration

data subset:

alignment

ANALYSIS

ALIGNMENT PARAMETERS

LEVEL 2:

TRACKS

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Analysis ricostruzione della traccia

CORRECTION

HISTOGRAMS

ALIGNMENT PARAMETERS

CHARGE CORRELATION

HISTOGRAMS

ANALYSIS: ricostruzione della traccia

LEVEL 1:

CLUSTERS

ANALYSIS

LEVEL 2:

TRACKS

  • calcolo dei punti di impatto usando l’algoritmo  per i differenti angoli

  • correzione delle coordinate per il disallineamento dei piani

  • nel caso di più cluster per piano, associazione dei cluster x e y, sfruttando anche l’informazione sulla correlazione di carica...

  • ricostruzione della traccia nel campo magnetico non uniforme

  •  impulso e carica della particella

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Allineamento complessivo dello spettrometro

Allineamento complessivo dello spettrometro

  • determinare come variano i parametri di allineamento dei sensori di ogni colonna in funzione dei parametri presi come riferimento...

  • allineare tutti i sensori rispetto a una coppia...

  • uso delle misure delle posizioni reciproche dei sensori di ogni piano...

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