中国科学院“核探测技术与核电子学”重点实验室

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1 中国科学院“核探测技术与核电子学”重点实验室
BESIII MDC 事例重建 毛泽普 中国科学院“核探测技术与核电子学”重点实验室 中国科学院高能物理研究所 2010年 8月17日

2 主要内容 径迹寻找 径迹拟合 时间刻度 dE/dx粒子鉴别 总结

3 一 径迹寻找

4 BESIII MDC 结构 43丝层(24S +19A) 6796 信号丝 XY = 130 m,
Pt/Pt = 0.5 GeV) dE/dx 分辨 %

5 MDC 事例重建系统 径迹属性: 空间位置 动量 电荷 粒子种类 ……. Hit wire ID TDC(时间) B(磁场) MDC
Event Rec. Tracking Kalman fit dE/dx PID Event –Test

6 事例起始时间计算 效率： Bhabha，dimu：>99.8% Hadron: 99.6% Cosmic：99.9% 误判率~1%
我们开发了五种独立的方法共同完成事例起始时间计算: 1 MDC径迹TOF匹配法 2 EMC & TOF匹配法 3 MDC径迹段直线拟合法 4 MDC径迹法 5 MDC径迹拟合方法 效率： Bhabha，dimu：>99.8% Hadron: 99.6% Cosmic：99.9% 误判率~1% 时间分辨: 0.3ns~0.4ns

7 MDC 径迹快重建 xy 100um z  4mm p  56MeV
Fast, simple tracking for Test xy100um z4mm xy 100um z  4mm p  56MeV Eff=99% p/p56MeV

8 MDC 径迹寻找 x-y 平面投影: 园 (d2X/ds2=cos2 /Rh ) 在均匀z向磁场中(BX = BY = 0, Bz=C)
X(s) = x0 + R[cos(0+hscos/R) -cos0] Y(s) = y0 + R[sin(0+hscos/R)-sin0] Z(s) = z0 + ssin x-y 平面投影: 园 (d2X/ds2=cos2 /Rh ) 在一个特定的参考系中径迹参数为: = (d , , , dz, tan )T , d : signed distance of helix from pivot in x-y plane,  : The azimuthal angle to the helix center, : 1/pt, dz: signed z distance of the helix from pinot in the z direction, tan: the slope of the track,  : dip angle 拟合方法 (Least Square Method) 2 =  (i/i)2, i=1, nhits ; i =d(xi(i) – di (i = dfi - dmi ) E ={(1/2) (∂ 2 2 / (∂T∂ ) }-1 径迹属性: Pt = 1/||, Px = (1/|| ) (-sin(0 + ), Py = (1/||) cos(0 + ), Pz =( 1/||) tan 

9 MDC 径迹寻找 我们开发了两套独立的径迹寻找程序: MdcPatRec 和 MdcTsfRec

10 MDC 径迹寻找程序基本性能 当前基本性能: (from J/ψ Run 9947 Bhabha events )
Tracking efficiency : Barrel: 98.6% CPU for MC data: about 10 ms/track Efficiency vs  angle Efficiency vs P pt/pt vs P

11 二 MDC径迹拟合(Kalman-Filter方法)
对离散数据，用当前状态矢量预测下一个状态矢量的LSM方法 径迹拟合的目的： 径迹精细修正 NUMF, Multiple scattering, Energy loss … 径迹拟合的基本过程和原理： 1.预测：用径迹当前的状态矢量预测第k时候的状态矢量 2.过滤：加权组合第k时的预测信息和测量信息,估计k状态矢量信息 3.平滑：用全部时刻n(n>k)的测量信息回推, 估计k时刻的状态

12 MDC 径迹拟合 我们开发了五个不同用处的程序块，现已经用于物理分析中 MDC 径迹拟合基本性能 by  0.3GeV cos=0.83
1.分析流程：filter单向由外往里, 输出IP点参数，用于物理分析 2.刻度流程：双向filter迭加, 输出每点径迹参数 3.平滑流程：输出每个击中层以及最外点径迹参数、每小段的飞行时间总和，用于dE/dx刻度，外推, TOF刻度等 4.宇宙线校准流程：用于校准流程，将宇宙线进行连接并进行拟合 5.次级顶点重建工具：ExtToSecondVertexTool按照用户指定的位置拟合. MDC 径迹拟合基本性能 by  0.3GeV cos=0.83

13 三 MDC 时间刻度 时间刻度的任务与方法(反复叠带，逐渐逼近) * 要达到空间分辨130μm, 动量分辨 0.5%@1GeV/c
* X-T关系刻度 * T0刻度 * 时幅关系刻度 刻度流程 * 几何位置校 数据样本：通常用Bhabha或dimu事例 刻度理论模型: 径迹残差法 Dmeas：径迹与信号丝间的测量距离 Dtrack: 拟合径迹与信号丝的距离(拟合距离） σ i： 该测量点的权重(空间分辨）

14 MDC 时间刻度 X-T关系刻度原因 X-T关系刻度方法 时间谱积分法 Δd-T迭代法 X-T 关系函数 采用5 阶多项式 ＋1阶多项式
小单元漂移室中电子漂移特性 单元内电场分布不均匀导致了电子漂移速度的非均匀 信号丝附近，电场较强，漂移速度较大 随着漂移距离的增大，电场逐渐减弱，漂移速度也逐渐减小 单元边界，漂移线严重弯曲，因而随着漂移距离的增大漂移时间迅速增大 磁场下电子漂移线等时线图 X-T关系刻度方法 时间谱积分法 Δd-T迭代法 漂移时间分布 X-T 关系函数 采用5 阶多项式 ＋1阶多项式 漂移时间与漂移距离的关系

15 MDC 时间刻度 T0刻度方法和原理 时幅关系刻度 * 对时间分布前沿进行拟合，得到T0的初始值 叠带，逐渐逼近
如果用二次函数描述信号上升沿： 得出时间游动： 实际情况中只能测量信号的电荷量Q，只能假设 Vt ∞Q ，使用如下函数来修正时间游动： 信号脉冲幅度引起时间游动

16 MDC 几何位置校准 单丝位置刻度: 残差分布方法 漂移室端面板校准参数

17 MDC 时间测量主要性能现状 动量分辨:11.4 MeV/c 空间分辨: 134 µm 正负电贺对称性<5MeV/c 径迹空间分布正常
径迹质量稳定性好 sP = 11.4MeV/c from J/psi Bhabha from J/psi Bhabha from J/psi Bhabha Spatial resolution vs run (Bhabha) P vs phi e+/e- momentum vs run

18 四 dE/dx 粒子鉴别 dE/dx 粒子鉴别原理和方法 dE/dx 刻度
修正dE/dx值的不一致性: 带电粒子的电离特性;信号丝气体放大的不均匀性; MDC磁场的不 均匀性;取数过程环境温度、压强等条件的变化等

19 dE/dx 刻度项目 单丝级别刻度（只用电子样本刻度） 径迹级别刻度 (用各种粒子样本做刻度): * 径迹长度修正
* 径迹长度修正 * run by run 修正外界环境影响，如气压、温度等 * 单丝增益：修正单元电场非均性、电子学增益差异 * 漂移距离和入射角联合修正 径迹级别刻度 (用各种粒子样本做刻度): * 空间电荷效应的修正 * dE/dx 能损曲线刻度 * σdE/dx 的刻度 拟合函数σdE/dx=f(βγ)*g(sinθ)*h(Nhit)*I 使用bhabha数据样本得到拟合函数: g, h 和i : 利用强子样本得到 ( 与dE/dx能损曲线相似) ：f

20 MDC dE/dx测量主要性能现状 σdE/dx~6%(for π) 3σ π/ĸ 分离~760MeV/c  K P

21 总结 在3年左右时间我们完成了MDC数据处理程序的（事例起始时间计算，径迹寻找，径迹拟合，离线刻度，dE/dx粒子鉴别）五个系统的设计、编程和调试. 经过BESIII 实验数据的调试和运行，证明了五个系统设计达到了实际指标，基本满足物理分析的要求。 更加精细的调整和参数的优化工作还将继续进行

22 谢谢各位

23 BESIII 探测器

24 MDC 时间测量数值—TDC 不是漂移时间 TTDC Tflight Tdrift Tprop Twalk Telec TES
TES: 事例起始时间 (EsTimeAlg) Tflight：粒子的飞行时间（重建中计算并修正） Tdrift：漂移时间 Tprop：信号在丝上的传播时间（重建中计算并修正） Twalk：信号幅度差异引起的时间游动 → 时幅关系刻度 Telec：信号在电子学通道上的传输时间 → T0刻度 TTDC Tflight Tdrift Tprop Twalk Telec TES

25 BESIII数据处理流程 数据获取 数据处理 物理分析 MC Data generator simulation 北京谱仪
在线事例选择 重建数据(DST) 离线刻度 calibration 重建数据(Rec) 原始数据 数据处理 数据分类 物理分析 事例重建 reconstruction mc数据产生 MC Data generator simulation

26 BESIII事例重建过程顺序

27 Event Data Flow MC 数据 HepEvt McTruth G4Event Hits Digits RawData
CnvSvc BES III Generator Event Converters Simulation Digitization Reconstruction Algorithms Calibration RecHits RecTracks Analysis Tools DstTracks Histograms Ntuples RootDstCnvSvc DstData Rec2DstAlg 实验数据 物理分析

28 Calibration Framework
Framework is based on GLAST ‘s scheme The calibration constants for each sub-detector are produced by the associated calibration algorithm The framework provides reconstruction algorithms a standard way to obtain the calibration data objects

29 MDC Tracking Module(1) R-  Tracking & S-Z finding
1) Conformal transformation 2) Segment Finding (TSF) 3) S-Z calculation in Z finding

30 MDC Tracking Module(2): R-  Tracking & S-Z finding
1）Segment finding: Search segments in each super-layer using a pattern look-up table 4 3 2 1 7 6 5 a) Create Hit pattern by MC: * 4 hit pattern * 3 hit pattern b) Fill real hit pattern table and matching Set one word for a group of 8 wire, each bit for a wire. Set “1” for a hit wire, others “0” Wires No. 0-7 c) Link segments to 2D tracks R - 平面径迹园拟合(非迭代拟合), S-Z平面直线拟合(非迭代拟合) 空间螺旋线拟合(迭代拟合) 2）Track link (S-Z finding) add stereo segments

31 dE/dx 能损曲线刻度 数据样本: 1.electron: bhabha:1.8-1.95GeV radee:0.5-1.8GeV
2.muon: dimu: GeV cosmic:0.6-10GeV 3.pion:gama4pi: GeV 4:kaon:gama4k: GeV 5.pronton: Ge