LHAASO-WCDA事例重建工作进展 LHAASO 合作组会 王晓洁 2017/09/22
目录 LHAASO-WCDA 重建相关工作及其进展 总结与展望
LHAASO-WCDA WCDA： LHAASO-WCDA 3个水池； 3120个探测单元； 每个单元用隔光帘分 开； 4米的有效水深； 总面积78,000平方米； 350,000吨的净化水。
LHAASO-WCDA重建相关工作难点 WCDA物理目标之一为对百GeV伽马射线进行 较好的观测 重建工作主要难点 需要保留大量低能事例 降低触发阈值、减少偶然符合噪声率 重建工作主要难点 噪声率高、信噪比低 2000ns内平均信噪比70/218 前锋面非简单锥面 测量能流，信号分布与能量相关 趋向于二次曲面 低能簇射重建困难 2019/5/7
拟采用方法路线及相关问题进展 触发机制的研究 在线噪声过滤方法的研究 芯位重建 高精度方向重建 γ/p鉴别 能量重建 程序实现与速度优化 簇射事例中高计数率噪声 过滤 过滤噪声，压缩数据 芯位重建 初步完成算法优化 高精度方向重建 工作进行中 γ/p鉴别 初步完成 能量重建 研究中 2019/5/7
触发机制 阵列分为72个互相重叠 的触发区域 每个触发区域包含 664 =144 个单元 选题背景和意义 2019/5/7 触发机制 阵列分为72个互相重叠 的触发区域 每个触发区域包含 664 =144 个单元 任意一个触发区域在 250ns内触发有超过11 个 PMTs着火，则整个 阵列被触发 噪声触发率可以被压低 到<2 kHz的水平 灵活可调 HAWC – 10~20kHz 纯宇宙线触发率 1/4PE 5PE 两个触发阈值 对于全阵列 100ns 内28个PMT着火； Milagro 200ns 60个AS层着火 哈哈哈
触发效率 触发效率𝜉= 触发事例数 模拟事例总数 𝑁 hitreal =0时，为纯噪声事例，重建效率为0.1% 选题背景和意义 2019/5/7 触发效率 这个结果是否与上一页结果矛盾？Nhitrealx=30时候，只有80%的事例触发了。还是说，由于没有限制芯位？但是上一条r<250m时候，只有7%的事例丢失率。 触发效率𝜉= 触发事例数 模拟事例总数 𝑁 hitreal =0时，为纯噪声事例，重建效率为0.1% 重建效率为50%时，“无硬件”触发模式 𝑁 hitreal ≈22；简单 多重度方法则需要 𝑁 hitreal =35 2019/5/7 哈哈哈
触发率和数据量 触发率计算 数据量计算 对1/4阵列模拟得17kHz->推算出78000㎡触发率为60kHz 原始DAQ数据量：128bit/hit*35kHz·hit*3120=14.0Gbps 触发后数据量：128bit/hit*(218+70)·hit*63kHz=2.3Gbps 2019/5/7
背景介绍：高噪声率带来的问题 重建 数据量 加入真实噪声（包含许多大 信号）后重建效率快速下降 需要进行高噪声下的信号过 滤 128bit/hit*（218+70） hit*63kHz=2.3 Gbps 数据量10 PB!---数据存储、 传输瓶颈 需要压缩数据量、过滤噪声 真实噪声对重建效率的影响 2019/5/7
方法介绍：在线快速重建方法的研究 WCDA自己发展的 快速遍举法 天区分区（分bin） 逐个扫描，排除噪声 1TeV事例示意图 WCDA自己发展的 快速遍举法 天区分区（分bin） 逐个扫描，排除噪声 hits时间信息转换到 特定方向前锋面排序 2019/5/7 2019/5/7 10
快速噪声过滤算法效率及速度 内芯事例效率图 积分速度图
簇射芯位重建 芯位重建一般方法 左图： 重心法； 树形分析法：MTree法、Tree法、Dtree法； 最大似然法； 选题背景和意义 2019/5/7 簇射芯位重建 芯位重建一般方法 重心法； 树形分析法：MTree法、Tree法、Dtree法； 最大似然法； 2D-Gaussion 拟合； 左图： 芯位重建误差与对应的方向重建角度差关系图 哈哈哈
芯位重建结果 算法优化后，噪声对芯位重建影响几乎完全被去除 E [TeV] Log（nhitreal） 50 kHz Rezone COG [m] 0 kHz noise[m] 0 kHz noise rezone[m] 0.22 1.5 19 20 17 0.65 2.0 10 15 9.5 2.5 6 9 5.5 8.5 3.0 4 算法优化后，噪声对芯位重建影响几乎完全被去除 最优结果好于200ns时间窗口内不加噪声重建结果（深绿色>红色曲 线），且与不加分区后50ns时间窗口内不加噪声结果十分接近 2019/5/7
高精度重建 芯位重建 精确方向重建 基于NKG函数的最大似然法拟合 利用时间空间信息相结合方法 二次函数曲面修正 𝜒 2 = 𝑖 𝑁 (𝑡 𝑖 − 𝑙𝑥 𝑖 + 𝑚𝑦 𝑖 + 𝑛𝑧 𝑖 + 𝑐𝑡 0 𝑐 −𝑓( 𝑅 𝑖 )) 2 其中l= sin 𝜃 cos 𝜑 ，m= sin 𝜃 sin 𝜑 为方向矢量， c=29.98cm/ns,( 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 , 𝑧 𝑖 )为第i个探测器的位置坐标， 𝑡 𝑖 相应的TDC测量值，𝑓( 𝑅 𝑖 ) 为曲面修正函数。 2019/5/7
γ/p 鉴别 选题背景和意义 2019/5/7 Gamma Proton 最亮“次芯”: 簇射芯位外（比如45m）最亮的PMT的PE数; “Compactness” ：有效排除宇宙线本底. 对于给定的npmt值，compactness越大， 越趋向于γ-like簇射。 Q-factor: 7 @ 1 TeV; 22 @ 5 TeV. 为提高阵列对γ射线的灵敏度，应尽量排除强子（质子）背景。 我们定义 compactness = nPMT / cxPE 其中cxPE是指重建芯位45m以外，单个PMT上探测到的最多的PE数，nPMT指簇射触发的 总PMT数目。 对于给定的nPMT值，compactness越大，越趋向于gamma-like簇射。缺点：适用于低能段，高能的γ簇射在45m外也会沉积大量能量 哈哈哈
地面粒子阵列能量重建 利用所观测到粒子数和能量之间的关系 考虑特定探测器平面上簇射横分布与簇射能量的关系 log 10 𝐸 𝐺eV =𝐴∙ log 10 𝑛𝑝𝑚𝑡 +𝐵 考虑特定探测器平面簇射横分布和簇射能量的关系 考虑特定探测器平面上簇射横分布与簇射能量的关系
WCDA能量分辨率 簇射能量分辨率 簇射涨落是主要原因 良好的标定和刻度基础上，同时精确的模拟可以更好的拟合此曲线（假定符合幂律 函数）。 选题背景和意义 2019/5/7 WCDA能量分辨率 1、delta E 是重建E – 蒙卡E? 重建能量怎么计算出来的？ 答：利用npe和能量的对应关系 2、γ和p的能量阈值分别为多少？ 簇射能量分辨率 簇射涨落是主要原因 良好的标定和刻度基础上，同时精确的模拟可以更好的拟合此曲线（假定符合幂律 函数）。 哈哈哈
谢谢！ 总结与展望 触发机制的研究 在线噪声过滤方法的研究 γ/p鉴别 芯位重建算法研究 高精度方向重建算法的研 究 能量重建 程序实现与速度优化 完成 在线噪声过滤方法的研究 簇射事例中高计数率噪声 过滤 压缩数据 γ/p鉴别 芯位重建算法研究 初步完成算法优化 高精度方向重建算法的研 究 下一步工作重点 能量重建 研究中 谢谢！ 2019/5/7
背景介绍：簇射前锋面及时间修正 簇射前锋面的厚度及 其涨落 粒子的击中位置 入射角度 粒子数的多少 采样修正： 选题背景和意义 背景介绍：簇射前锋面及时间修正 2019/5/7 采样修正： 簇射前锋面的厚度及 其涨落 粒子的击中位置 入射角度 粒子数的多少 𝜒 2 = 𝑖 𝑁 (𝑡 𝑖 − 𝑙𝑥 𝑖 + 𝑚𝑦 𝑖 + 𝑛𝑧 𝑖 + 𝑐𝑡 0 𝑐 ) 2 探测器坐标系这样设置：x为正东，y为正北（地理北极），z竖直向上。坐标系(x,y)的原点取整个LHAASO阵列大圆的中心，z=0取基建的基准面高度。每个单元探测器的坐标都采用工程测量技术（如全站仪）得到，精度<0.5 cm。而坐标轴指向，则通过太阳影子法在水池盖顶之前引入水池，精度<0.001度。 平面拟合 其中l= sin 𝜃 cos 𝜑 ，m= sin 𝜃 sin 𝜑 方向矢量，c=29.98cm/ns, ( 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 , 𝑧 𝑖 ) 为第i个探测器的位置坐标， 𝑡 𝑖 相应的TDC测量值 2019/5/7 哈哈哈
真实噪声情况下的簇射芯位重建 加不同大小真实噪声 在线噪声过滤后，选择前 锋面前后约200ns以内的 hits信息进行重建 噪声影响巨大 50kHz真实噪声 低能区芯位重建与不加 噪声时差了2~3倍 数据保留窗口200ns， 噪声个数360->36 2019/5/7
事例分布与数据保留窗口 选择不同窗口大小，计算得到最优真实信号保留比 减小窗口，再次压缩噪声 选题背景和意义 2019/5/7 事例分布与数据保留窗口 选择不同窗口大小，计算得到最优真实信号保留比 减小窗口，再次压缩噪声 时间：Δt=_t - tc - _k； 将探测器分区，找出hits最多的分区，利用简单重心法求出重心 初始重心周围选择1/4阵列面积内、同时在50ns时间窗口内hits再次利用简单重心法求得簇芯 2019/5/7 哈哈哈
快速遍举法优化 平台区事例判选标准参数优化 触发事例排序窗口优化 数据保留窗口大小优化 天区分区数目优化 算法优化 窗口大小、起始点 速度相关 数据保留窗口大小优化 效率相关 天区分区数目优化 算法优化 优先选择特定天顶角区域进行重建 加密分区后再次重建 2019/5/7
触发噪声事例占总触发事例比例图 目的：确定触发事例中噪声事例的比例 考虑到2kHz左右偶然符合噪声率与约70kHz的 簇射触发率 在模拟数据中加入同等比例的噪声事例 2019/5/7
触发噪声事例占总触发事例比例图 ratio=触发噪声事例数/触发事例总数 随着信号数目增多，噪声事例所占比例迅速下降 数据保留窗口内的hit个数 𝑁 hitrange ≥70时，噪声事例 比例<1% 2019/5/7
真实hit保留比 效率图中定义 𝑛ℎ𝑖𝑡𝑟𝑒𝑎𝑙𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑛ℎ𝑖𝑡𝑟𝑒𝑎𝑙𝑥 >0.8 为过滤成功事例 2019/5/7
重建效率与簇射真实信号数关系图 真实hit数目>30时，重建成功效率>95% 2019/5/7