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イベント構成のチェック

イベント構成のチェック. 大阪大学 M １ 梶原　俊. 前回の問題点. 前回、 subevent2 の p1n0 event が p0n1event と比較して多い原因として →横軸時間で見たときのシグナルのピークが、 nside と pside でずれている可能性. イベント構成 ( 全 ). 全 10000event. 今回やったこと. Sub0 において p0n1event が非常に多い原因の調査 Subevent が大きくなるにつれ、 p1n0event が増加する原因の調査 まとめ 〜 P1n0event が p0n1event に比べ、多い原因の考察.

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イベント構成のチェック

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Presentation Transcript

  1. イベント構成のチェック 大阪大学M１ 梶原　俊

  2. 前回の問題点 • 前回、subevent2のp1n0 eventが p0n1eventと比較して多い原因として →横軸時間で見たときのシグナルのピークが、nsideとpsideでずれている可能性

  3. イベント構成(全) 全10000event

  4. 今回やったこと • Sub0においてp0n1eventが非常に多い原因の調査 • Subeventが大きくなるにつれ、p1n0eventが増加する原因の調査 • まとめ〜 P1n0eventがp0n1eventに比べ、多い原因の考察

  5. p0n1(sub0)チェック P side Sub0においてp0n1が多いの原因は、Psideではadcのピークが しきい値付近だが、Nsideのピークはしきい値より大きい。 →Nsideの方がPsideより、立ち　上がり時点がの早いクラス　ターが多い？ N side

  6. P1n0増加原因check ADC & cluster width P1n0とp1n1を比較(P side) PsideのADC平均 p1n1:ピンク, p1n0:青 Psideのcluster width平均 p1n1:ピンク, p1n0:青 ADCの分布からsub2付近にピークを持つシグナルが多い ことが確認できる。

  7. P1n0増加原因check(2) Sub2がp1n1の時 Sub2がp1n0の時 Sub2がp1n0ならば、それ以後 のsubeventも同様にp1n0である P1n0eventはsub→大につれ、 累積的に増えていく。 両者のp1n0の和は各subのp1n0全体数の93％以上

  8. P1n0増加原因 条件: sub2 p1n1 & sub3 p1n0 sub大→p1n0大 という傾向を持つのは、ある Subeventがp1n0ならば、それ 以後のsubeventは同様にp1n0 Eventであるため、subeventが 大きくなるにつれ、累積的に 増えていくのだと考えられる。 P side N side

  9. まとめ • 前回問題となった、p1n0eventが多い 　理由として、 psideに比べ、nsideは立ち上がり時点が相対的に早いクラスターが多い 　からであると考えられる。その他、今回、始めにあげたテーマもこのことから生じた結果であると考えられる。

  10. Back up

  11. P1n0 -pside

  12. P1n1 -pside

  13. P0N1 -nside ADC 時間/ns

  14. P1n1 -nside

  15. Position cutについて • そもそもイベント構成を調べる当初の 　目的の一部に、 　片面しかクラスターがないイベントを 　通して残留bad stripの影響を見る 　→その分布からposition cutの適正を確認 　があったので、イベント構成の部分にはposition cutは掛けていない →つまり、position cutが原因ではない

  16. P=1,N=0eventの検証(1) P sideが51μm pitchの領域のデータのみ使用 横軸：ch　縦軸：event数 横軸：adc-count 縦軸：event数 p1n0 p1n1

  17. P=1,N=0eventの検証(2) •p1n0とp1n1の入射位置の 分布の範囲は一致 •クラスターのadc分布は p1n0の方が低い範囲まで 広がっている •クラスター幅はp1n0の方が小さい →これらだけではp1n0eventが, •n-sideの検出効率が悪い •p-sideだけのノイズ •両方混在 どれかは判断できないが、いずれかの原因が存在していると思われる。 p1n0 p1n1

  18. ２D PLOT 黒：p51 n51 赤：p51 n102 緑：p102 n51 青：p102 n102 ビームの入射位置の 中心がだいたい４つ のエリアの交点あた りだと確認 できる

  19. 2D PLOT

  20. 4つのエリアの交点 2D PLOTの各軸への射影 黒：０度　赤：30度緑：60度

  21. setting

  22. RMS P side N side

  23. Pedestalの決定 •ペデスタルイベントから各chのペデスタルを決定 Pedestal=(各chのraw adc) - (pecorr) - (cmn) pecorr:データの読み出しの順番に依存する値 cmn :Tipが持つノイズ •ペデスタルのRMSの分布からbad stripを決定

  24. Position cut •ビームが当たっている範囲のみ使用 (p side) apv1_55ch~apv2_127ch (non floating) apv3_00ch~apv3_45ch (floating) (n side) apv5_55ch~apv6_127ch (non floating) apv7_00ch~apv7_45ch (floating) →bad stripの影響除去 •P-sideとN-sideのクラスターの数が 同数であることを要求(1 or 2個) →noise除去 P side N side 黒：subevent 0 赤：subevent 1緑：subevent 2 青：subevent 3黄：subevent 4桃：subevent 5 入射角０度のdataから作成

  25. P1N0eventチェック 30000event中、sub2において、ある特定のstripが p1n0eventのクラスターの一部なのは 22event Sub0は全てp0n0 Sub1~Sub5のうちp1n0が ５つ→13event ４つ→8event(その他 p1n1 , p2n0 , p0n0) ３つ→1event(その他 p1n1 & p2n0) すなわち、sub2でp1n0eventだったものは時間によらず P1n0eventである。

  26. P1N0増加原因まとめ • Sub2がp1n1のときの、他のsubのp1n0の event数から、 sub大→p1n0event数大 　の傾向を確認 • シグナルのピーク付近のsub2でp1n0の場合、その他のsubeventでもほぼp1n0イベントである。 →この二点から,sub大→p1n0大の傾向を理解 p1n0eventはp1n1eventのnside不検出 p1n0event自体が存在 　の２成分から成る。

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