Diego Matos Figueiredo

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1 Universidade do Estado do Rio de Janeiro Centro de Tecnologia e Ciências Instituto de Física Armando Dias Tavares Diego Matos Figueiredo Análise da produção de dijatos de difração simples no experimento CMS/LHC Rio de Janeiro

2 Diego Matos Figueiredo Análise da produção de dijatos de difração simples no experimento CMS/LHC Dissertação apresentada, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre, ao Programa de Pós- Graduação em Física, da Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Orientador: Prof. Dr. Alberto Franco de Sá Santoro Coorientador: Prof. Dr. Carley Martins Rio de Janeiro

3 CATALOGAÇÃO NA FONTE UERJ/REDE SIRIUS/BIBLIOTECA CTC-D F 47 Figueiredo, Diego Matos Análise da produção de dijatos de difração simples no experimento CMS/LHC / Diego Matos Figueiredo. -. f.: il. color. Orientador: Alberto Franco de Sá Santoro. Coorientador: Carley Pedro de Oliveira Martins. Dissertação - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Instituto de Física Armando Dias Tavares.. Partículas(Física Nuclear) - Teses.. Pomeron - Teses.. Aceleradores de Partículas - Teses. I. Santoro, Alberto, 94 - II. Martins, Carley Pedro de Oliveira. III. Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Instituto de Física Armando Dias Tavares. IV. Título. CDU 9. Autorizo, apenas para ns acadêmicos e cientícos, a reprodução total ou parcial desta dissertação, desde que citada a fonte. Assinatura Data

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5 AGRADECIMENTOS À essência de todo o amor. O pensador dos mecanismos do mundo e fora dele. Grande parte desse trabalho é fruto do espírito coletivo, através dos comentários construtivos dos colegas prossionais, das palavras de conforto dos amigos, pelos pequenos atos dos desconhecidos ou pelo amor dos meus parentes e do próprio "amor" personicado da minha vida. Renata Dias, a Rezinha e pretinha. Aos meus pais Ronaldo e Ana Figueiredo por me tornarem o que sou hoje. Meus irmãos Júlia, Patrícia e Rômulo Figueiredo. Meus avós que tanto amo: o Murrinha Aquilino, o vô Agostinho, Felismina, Dalva e Wilma, que me ensinou a ver alegria em tudo. Aos meus sobrinhos e sobrinhas que tanto animam a minha vida: Giggio, Mamá, Biel e Macaca Clarinha. Em ordem cronológica. O amor é igual para todos! Agradeço ao meu Orientador Alberto Franco de Sá Santoro por todo zelo na minha educação cientíca, pelas inúmeras lições sobre difração, interação forte e por tantos debates construtivos. Compartilharei o que pude aprender, dentro dos meus limites, aos outros e mais outros que virão. Agradeço também ao meu coorientador Carley Martins, pelos ensinamentos, pelo espírito experimental e pelo apoio incondicional desde os tempos de iniciação cientíca. Ao professor Wagner Carvalho pelas inúmeras lições e comentários. Paciência extrema ao me ajudar! Ao professor Luiz Mundim pela solução de algumas (diria muitas) diculdades técnicas. À professora Wanda Prado e ao professor Vítor Oguri pelas soluções das dúvidas em estatística e pelo empréstimo sem prazo de devolução dos livros. Ao professor Hélio Nogima pelas conversas sobre instrumentação. Aos professores Francisco Caruso e José Mahon por compartilharem curiosidades históricas da Física em conversas informais e pela visão matemática! Muito obrigado! Aos pesquisadores Michele Arneodo e Alexander Proskuryakov pelos inúmeros comentários e sugestões da análise dessa dissertação. Nesse parágrafo, não menos importante (não mesmo!), agradeço a amizade. São a esses amigos que eu divido, com todo o carinho, qualquer mérito que eu tenha um dia. Sem a ajuda deles não teria completado esse ciclo.

6 Agradeço pela sinceridade na crítica e por toda forma de ajuda. Em qualquer momento, deixavam de fazer tarefas para me ajudar. Antônio Vilela Pereira, Eliza Melo, Dilson de Jesus Damião, Sandro Fonseca e Sheila Amaral. Também quero agradecer alguns amigos que sempre foram muito prestativos: Luana Soares, Walter Aldá, Jordan Martins, Ana Thereza, Marília Carneiro e Felipe Silva. Especial agradecimento ao Laboratório de Computação T HEPGrid-Brazil onde as amostras de dados foram analisadas. Agradeço ao empenho e ao trabalho de Eduardo Revoredo, José Afonso Sanches e aos técnicos do suporte. Aos membros da banca de dissertação professores Alberto Santoro, Carley Martins, Ronald Cintra Shellard, Hélio da Motta Filho, Wagner Carvalho, Wanda Prado pelos comentários e sugestões de correção. Aprendi com os comentários tanto quanto escrevi a dissertação. Ao Instituto de Física Armando Dias Tavares, ao Programa de Pós-Graduação em Física (PPGF) e ao Departamento de Física Nuclear e Altas Energias (DFNAE) pela infraestrutura e suporte oferecidos. Aos secretários Márcio Farias (DFNAE), Felipe (DFNAE), Mônica Noronha (DFNAE) e Rogério (PPGF). Aos idealizadores do projeto HELEN pela oportunidade em exercer atividades no experimento CMS/LHC. À CAPES pelo apoio nanceiro. Por m, agradeço a todos que de alguma forma tiveram participação nesse trabalho e também gostaria de lembrar que qualquer equívoco ou incoerência é de responsabilidade do autor.

7 Há pessoas que desejam saber só por saber, e isso é curiosidade; outras, para alcançarem fama, e isso é vaidade; outras, para enriquecerem com a sua ciência, e isso é um negócio torpe; outras, para serem edicadas, e isso é prudência; outras, para edicarem os outros, e isso é caridade. Santo Agostinho A batalha mais difícil a ser travada ocorre no teu mundo íntimo. Joanna de Ângelis People are always asking for the latest developments in the unication of this theory with that theory, and they don't give us a chance to tell them anything about what we know pretty well. They always want to know the things we don't know. Richard Feynman

8 RESUMO FIGUEIREDO, Diego Matos. Análise da produção de dijatos de difração simples no experimento CMS/LHC.. f. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Física Armando Dias Tavares, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro,. O escopo desse trabalho é a observação de dijatos de difração simples em colisões pp com s = 7 TeV, durante os primeiros períodos de aquisição de dados do experimento CMS/LHC. A técnica utilizada foi a medida da multiplicidade no calorímetro HF. Os dados foram analisados para diferentes períodos de aquisição de dados do ano de, com Ldt, pb. Comparamos os dados observados com o Monte Carlo simulado com efeito de empilhamento e sem esse efeito. Palavras-chave: Difração simples dura. Física de partículas. Física nuclear. Pomeron. Dijatos.

9 ABSTRACT This work concerns the observation of diractive dijets in pp collisions with s = 7 TeV, during the rst period of data taking at the CMS/LHC experiment. The technique used was to measure the multiplicity of forward calorimeters at HF. The data was analyzed for dierent periods of data acquisition in the year, with Ldt, pb. We compared the observed data with Monte Carlo simulations with and without pile-up. Keywords: Single hard diraction. Particle physics. Nuclear physics. Pomeron. Dijets.

10 LISTA DE ARTIGOS RELACIONADOS FIGUEIREDO D.; et. al. Production of quartz plates for CMS-CASTOR Experiment. Relatório CMS-NOTE-8-, 8. CMS COLLABORATION. Observation of a diractive contribution to dijet production in proton-proton collisions at s = 7 TeV. Relatório CMS-FWD- -4,. Disponível em: <http://arxiv.org/abs/arxiv:9.8>.

11 LISTA DE FIGURAS Figura - Modelo padrão das partículas elementares organizadas em três gerações de partículas Figura - Trajetória de Regge Mesônica... Figura - Seção de Choque diferencial em função de -t para o espalhamento elástico pp e para várias energias [] Figura 4 - Seção de Choque total para o espalhamento elástico pp. Nota-se que há medidas no Tevatron e nas experiências E7/E7 em,8 TeV que podem determinar a extensão da curva [9].... Figura - Comparação entre os dados do Experimento UA8 e o modelo de Ingelman e Schlein para a Difração Dura. O modelo não se ajusta perfeitamente aos dados o que nos indica a falta de alguma outra função de estrutura Figura - Esquema do espalhamento elástico Figura 7 - Esquema da Difração Simples... 4 Figura 8 - Esquema da Difração Dupla Figura 9 - Esquema da Dupla Troca de pomeron Figura - Comparação entre as funções de estrutura no DDIS e no DIS. Na esquerda, as funções de estrutura difrativa do próton estão em função de β. Na gura da direita, a função de estrutura do próton está em função de x B Figura - Distribuições partônicas do singleto (esquerda) e gluônica (direita) para eventos difrativos determinadas no experimento H Figura - Funções de estrutura para dijatos em difração simples no experimento CDF, comparadas com as funções encontradas no HERA Figura - Esquema com as seções de choque esperadas para o LHC Figura 4 - Foto dentro do túnel do LHC Figura - Esquema de um dos setores do LHC Figura - Fonte de prótons do LHC... Figura 7 - Esquema do complexo de aceleradores do CERN.... Figura 8 - Esquema e localização do PLT.... 4

12 Figura 9 - Experimentos do LHC.... Figura - Instrumentação Frontal instalada no CMS.... Figura - Resolução do momentum do múon em função do momentum, utilizandose somente o sistema de múons, apenas o sistema de trajetograa e ambos sistemas.... Figura - O detector CMS Figura - Sistema de Referência do detector CMS.... Figura 4 - Esquema do sistema de trajetograa do CMS.... Figura - Eciência e resolução de traços do sistema de trajetograa.... Figura - Esquema do Calorímetro Eletromagnético do CMS Figura 7 - Aceptância do Calorímetro Eletromagnético.... Figura 8 - Resolução em energia do ECAL em função da energia medida do elétron durante o teste com feixe.... Figura 9 - O detector CMS em comprimentos de interação para diferentes camadas (ECAL, HCAL e sistema de múons) Figura - Esquema em corte longitudinal do calorímetro hadrônico do CMS... 8 Figura - Resolução da energia transversa dos jatos reconstruídos nas diferentes regiões dos calorímetros EB, EE e HF. Os jatos foram reconstruídos com o algoritmo de cone interativo e raio do cone de, Figura - Esquema do calorímetro CASTOR Figura - Esquema das câmaras de múons no barril do CMS... 7 Figura 4 - Tampas das câmaras de múons no CMS... 7 Figura - Estimativa da quantidade de dados armazenados em ta para o LHC Figura - Topologia da difração simples dura com produção de dijatos Figura 7 - Luminosidade Instantânea no PI do CMS em diferentes épocas durante as colisões pp em 7 TeV Figura 8 - Distribuição normalizada do p T gerado para amostras de Monte Carlo.. 84 Figura 9 - Distribuição do efeito de empilhamento no CMS estimado para o ano de, forma de uma distribuição de probabilidades de poisson Figura 4 - Esquema da reconstrução de jatos no CMS.... 8

13 Figura 4 - Distribuição normalizada de η do primeiro jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados Figura 4 - Distribuição normalizada de φ do primeiro jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados Figura 4 - Distribuição normalizada de p T do primeiro jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados Figura 44 - Distribuição normalizada de η do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados Figura 4 - Distribuição normalizada de φ do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados Figura 4 - Distribuição normalizada de p T do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados... 9 Figura 47 - Lado Negativo: soma da energia por evento do calorímetro HF Figura 48 - Lado Positivo: soma da energia por evento do calorímetro HF Figura 49 - Lado Negativo: soma da multiplicidade por evento do calorímetro HF.. 9 Figura - Lado Positivo: soma da multiplicidade por evento do calorímetro HF... 9 Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição.... 9

14 Figura 4 - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição Figura 7 - Distribuição de Assimetria na Energia dos Calorímetros Figura 8 - ξ medido e reconstruído utilizando-se o Monte Carlo Figura 9 - Multiplicidade de N tracks.... Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição com seleção difrativa... Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição com seleção difrativa... Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição com seleção difrativa... Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição com seleção difrativa... Figura 4 - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição com seleção difrativa... 4 Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição com seleção difrativa... 4 Figura - Distribuição de Assimetria na Energia dos Calorímetros com seleção difrativa....

15 Figura 7 - Lado Negativo: ξ dos eventos selecionados.... Figura 8 - Lado Positivo: ξ dos eventos selecionados.... Figura 9 - Run 8, no bloco de luminosidade Figura 7 - Eciência para Seleção de Dois Jatos Figura 7 - Seleção de Dois Jatos em um dos lados do CMS... 9 Figura 7 - Seleção de Dois Jatos em um dos lados do CMS quando o lado oposto é o menos energético Figura 7 - Eciência do Número de Traços em Relação à Variação do p T dos Jatos. Figura 74 - Eciência para p T dos Jatos xo e Variação do Número de Traços.... Figura 7 - Comportamento do sinal para corte em N Tracks.... Figura 7 - Comportamento do sinal para corte em p T.... Figura 77 - Foto dos módulos FED.... Figura 78 - Conexões MPO e cabos do sistema de trajetograa.... Figura 79 - Conexões MU e MFS do sistema de trajetograa... 7 Figura 8 - Foto de um dos setores contendo 4 cassetes Figura 8 - Dispositivos para limpeza das bras ópticas Figura 8 - Instrumento de medida OTDR Figura 8 - Esquema com as divisões nos cabos de testes do OTDR Figura 84 - Pastas contendo as resultados manuscritos dos testes.... Figura 8 - Cabos conectados nos bastidores.... Figura 8 - Tela do programa que gera o arquivo com os comprimentos dos cabos MR.... Figura 87 - Tela do programa que gera o arquivo de dados.... Figura 88 - Tela do programa que gera os arquivos para análise... Figura 89 - Histograma com os valores dos comprimentos dos fanouts medidos pelo OTDR.... Figura 9 - Histograma com os valores dos comprimentos dos Pigtails medidos pelo OTDR Figura 9 - Histograma com regiões de comprimentos não esperadas quando comparadas com os valores nominais.... Figura 9 - Histograma com os valores dos comprimentos dos cabos MR medidos pelo OTDR...

16 Figura 9 - Histograma com os valores dos comprimentos dos Fanouts, Pigtails e Fantasmas somados... 7 Figura 94 - Esquema do teste com feixe. A WCA, a primeira a ser sensibilizada pelo feixe e a mais afastada, não estava funcionando Figura 9 - Nas guras a,b,c e d os grácos da esquerda são as reconstruções do feixe e os da direita os pers frontais Figura 9 - Superposição de pers nas câmaras WCB, WCC e WCD e regiões sem atividade na câmara WCD... 4 Figura 97 - Em ambos grácos as câmaras B e C apresentam valores correlacionados. A câmara D ao longo do tempo aumentou a porcentagem de repetição e a câmara E um comportamento aleatório... 4 Figura 98 - Distribuição normalizada de η do jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento aos dados para diferentes períodos de aquisição Figura 99 - Distribuição normalizada de φ do jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento aos dados para diferentes períodos de aquisição Figura - Distribuição normalizada de p T do jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento aos dados para diferentes períodos de aquisição.... Figura - Distribuição normalizada de η do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento aos dados para diferentes períodos de aquisição... Figura - Distribuição normalizada de φ do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento aos dados para diferentes períodos de aquisição... Figura - Distribuição normalizada de p T do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento aos dados para diferentes períodos de aquisição... Figura 4 - Soma da Energia por evento do calorímetro HF para cada um dos lados em separado... 7

17 Figura - Soma da Multiplicidade por evento do calorímetro HF para cada um dos lados em separado... 8 Figura - Nos diagramas, P e G representam respectivamente a troca de um singleto de cor e a troca de um octeto de cor... Figura 7 - Funções exponenciais ajustadas para a estimativa de f gap... 4

18 LISTA DE TABELAS Tabela - Propriedades dos estágios de aceleração do CERN.... Tabela - Parâmetros do LHC.... Tabela - Limiares das diferentes partes dos calorímetros... 9 Tabela 4 - Diferentes períodos de aquisição de dados no ano de, as ineciências do gatilho e a luminosidade integrada L após o uso do gatilho Tabela - Ineciências do gatilho para as amostras do Monte Carlo Tabela - Seção de choque fornecida pelo Monte Carlo Tabela 7 - Amostras de Monte Carlo, sem empilhamento, normalizadas para cada um dos períodos de aquisição de dados Tabela 8 - Amostras de Monte Carlo, com efeito de empilhamento, normalizadas para cada um dos períodos de aquisição de dados Tabela 9 - Divisão do HF em duas partes: Low η e High η Tabela - Estimativas dos comprimentos dos cabos do tipo Fanout.... Tabela - Estimativas dos comprimentos dos cabos do tipo Pigtail... 4 Tabela - Estimativas dos comprimentos dos cabos do tipo Multirribon.... Tabela - Amostras de dados Tabela 4 - Amostras de monte carlo sem efeito de empilhamento Tabela - Amostras de monte carlo com efeito de empilhamento Tabela - Organização dos novos tunes para o Monte Carlo PYTHIA baseado no ordenamento do chuveiro partônico e no novo modelo de MPI.... Tabela 7 - Número de Eventos do pico no bin(,) nas distribuições de multiplicidade das torres do HF para dois jatos principais com p T > GeV em qualquer região do CMS Tabela 8 - Número de Eventos do pico no bin(,) nas distribuições de multiplicidade das torres do HF para dois jatos principais com p T > GeV em qualquer região do CMS, normalizado para Monte Carlo... 9 Tabela 9 - Número de Eventos do pico no bin(,) nas distribuições de multiplicidade das torres do HF após seleção difrativa....

19 Tabela - Número de Eventos do pico no bin(,) nas distribuições de multiplicidade das torres do HF após seleção difrativa, normalizado para Monte Carlo... Tabela - Valores de f gap medidos nos experimentos do Tevatron... Tabela - Pureza encontrada para cada uma das amostras de dados.... Tabela - Seções de Choque de dijatos inclusivos (σ inclusivos ) e de dijatos de difração simples dura (σ SD ) para 7 TeV. O valor de P foi aplicado somente à seção de choque difrativa.... Tabela 4 - Resultados de f gap e S estimados para 7 TeV... Tabela - Resultados de f gap estimados para 4 TeV...

20 LISTA DE SIGLAS (Si)APD ALEPH ALICE ATLAS CASTOR CBPF CMS CSC IF-UERJ CERN DAQ DELPHI DT EB ECAL ECR EE FEC FED HB HCAL HE HERA HF HLT HLX HO Silicon Avalanche Photodiodes. Apparatus for LEP PHysics at CERN. A Large Ion Collider Experiment at CERN. A Toroidal LHC Apparatus. Centauro And Strange Object Research. Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas. Compact Muon Solenoid. Cathod Strip Chambers. Instituto de Física, Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire. Data Acquisition. DEtector with Lepton, Photon and Hadron Identication. Drift Tubes. Eletromagnetic Barrel. Eletromagnetic Calorimeter. Electron Cyclotron Resonance. Eletromagnetic End Cap. Front-End Controller. Front-End Driver. Hadron Barrel. Hadronic Calorimeter. Hadron End Cap. Hadron Elektron Ring Anlage. Hadronic Forward. High Level Trigger. HF Luminosity Transmitter. Hadron Outer.

21 L LEIR LEP LHC LHCb LHCf LINAC LO ME MPI MPO MR NLO OTDR P PI PLT pp PS PSB PU RFQ RPC SPS TEC TIB TID TOB VPT ZDC Level Trigger. Low Energy Ion Ring. Large Electron-Positron. Large Hadron Collider. The Large Hadron Collider beauty experiment. Large Hadron Collider forward. LINear ACcelerator. Low Order. Muon End Cap. Multiple Parton Interactions. Multi-Fiber Push-On. Multiribbons. Next-to-leading-order. Optical to Time Domain Reectometer. Large Hadron Collider forward. Ponto de interação. Pixel Luminosity Telescope. próton-próton. Proton Synchroton. Proton Synchroton Booster. Pile-up. Radio Frequency Quadrupole. Resistive Plate Chambers. Super Proton Synchroton. Tracker End Cap. Tracker Inner Barrel. Tracker Inner Disk. Tracker Outer Barrel. Vacuum Phototriodes. Zero Degree Calorimeter.

22 SUMÁRIO INTRODUÇÃO... REVISÃO TEÓRICA.... O Modelo Padrão das Partículas.... Introdução à Difração..... Processos Macios..... Variáveis para a Descrição dos Processos Difrativos..... Processos Duros Topologias Difrativas Funções de Estrutura A Fatorização e a Quebra de Fatorização Conclusões... 4 O EXPERIMENTO O Acelerador LHC Complexo de Aceleradores..... Medidas e Monitores de Luminosidade..... Experimentos do LHC O Detector CMS..... Descrição Geral..... Referencial do Experimento..... Sistema de Seleção Eletrônica de Eventos e de Aquisição de Dados Sistema de Trajetograa..... Sistema de Calorimetria Magneto Solenoidal Sistema de Identicação de Múons Sistema Computacional de Análise Atividades no Detector... 7 ANÁLISE DE DIJATOS Introdução... 78

23 . Gatilho Amostras de dados Amostras de Monte Carlo Normalização Correções Básicas nos Eventos Um pouco sobre Jatos Dijatos Difrativos Estudos das Distribuições de Controle Seleção Básica de Eventos Eventos Difrativos Selecionados no Bin(,) Observação do Evento Real Difrativo Estudo Sistemático Eciências dos Cortes Relação Sinal e Ruído... CONCLUSÃO... REFERÊNCIAS... 4 APÊNDICE A - Trabalho no Sistema de Trajetograa... 4 APÊNDICE B - Trabalho no CASTOR... 8 APÊNDICE C - Amostras Utilizadas... 4 APÊNDICE D - Monte Carlo... 4 APÊNDICE E - Algoritmo de Jatos... APÊNDICE F - Grácos Suplementares... APÊNDICE G - Algumas Estimativas... 8

24 INTRODUÇÃO Medir. Deduzir. Prever. Certamente a busca humana acerca da compreensão do Universo bem como daquilo que nos compõem, em essência, tem sido um empreendimento de mentes curiosas. A maior diferença entre os lósofos gregos e os cientistas dos últimos três séculos da nossa era, apesar da semelhante visão de algo elementar capaz de diferir a matéria, é sem dúvida, o poder de previsão do comportamento no mundo elementar. Decerto, o conhecimento da mecânica quântica é diretamente correlacionado à tecnologia da qual as sociedades dispõem para o bem-estar. O que outrora era apenas uma curiosidade, teve consequências imprevisíveis na evolução do mundo em que hoje vivemos. Ainda nesse sentido, o modelo padrão das partículas elementares é uma ferramenta bastante testada experimentalmente e que reúne o conhecimento de muitas idéias acerca das interações fundamentais e das estruturas mais elementares da matéria: os quarks e léptons. Neste modelo conta-se com quatro interações fundamentais da natureza, a gravitacional, a eletromagnética, a fraca e a forte. A gravitacional é a mais paradoxal, já que é aquela sentida na rotina pelo homem em sua simples manifestação, no entanto, é a que pouco conhecemos em nível quântico. A eletromagnética é a que dominamos no sentido matemático e experimental. É aquela que norteia os sistemas elétricos. A fraca, responsável pelos mecanismos de decaimentos nucleares e a forte, aquela responsável por manter coesos os constituintes dos núcleos atômicos. Por assim dizer, a compreensão mais aprofundada da interação forte pode ser fundamental para o homem dominar as diversas manifestações da matéria conhecida. A cromodinâmica quântica (QCD) descreve as interações fortes em regimes perturbativos, no entanto nas descrições das escalas de mais baixa energia ou regime não-perturbativo, não tem solução analítica. Esse trabalho é motivado pela pesquisa acerca das interações fortes. Em particular, pelo estudo da produção de jatos que possibilitam explorar outros tópicos da QCD. Os experimentos do acelerador de partículas Grande Colisor de Hádrons (LHC) no Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire (CERN) foram idealizados para medirem as propriedades das partículas, das interações fundamentais e para checarem a física além do Modelo Padrão em uma escala de energia até então não explorada, de modo controlado.

25 Espera-se que este experimento ajude-nos a compreender melhor o Universo. A difração em partículas agrega fenomenologia que com grande sucesso descrevem as interações hadrônicas. Tais modelos foram adaptados com sucesso para a física de altas energias (processos partônicos), que são precisamente explicados pelas técnicas perturbativas da QCD. Ressalta-se que os modelos da difração propõem explicar os dois regimes: baixas e altas energias. Os processos experimentais difrativos são caracterizados pela presença do que se chama de lacuna de (pseudo)rapidez. Ou seja, são eventos em que se observa ausência de atividade hadrônica, ou de cor, em parte do detector. Esses processos, que correspondem à aproximadamente % da colisão próton-próton (pp) no ambiente do LHC, são explicados pela presença do objeto virtual pomeron, que em uma analogia com a QCD, tem sido considerado por uma série de autores como uma amálgama de glúons. Uma descrição do pomeron será apresentada ao longo do texto. Com base nessas idéias, a proposta desse trabalho é estudar processos difrativos duros que são processos em que há presença das lacunas de pseudorapidez e produção de jatos, denidos como regiões em forma de cone que contém alta multiplicidade de partículas no detector. Os jatos são bem descritos pela QCD. Deduz-se do estudo desses eventos que há uma conexão entre a QCD e a Difração Dura. O que em outras palavras, ao medirmos as funções de distribuição dos glúons talvez possamos entender qual é a relação destes com o pomeron. Como propósito deste trabalho, apresentaremos um estudo detalhado sobre a produção de dijatos de difração simples no ambiente do experimento Compact Muon Solenoid (CMS). Mesmo com a ausência de detectores de prótons que são espalhados na linha do feixe ou região frontal foi possível observar dijatos difrativos já no primeiro período de tomada de dados do ano de. Além disso mostramos variáveis que podem ser sensíveis para a determinação do efeito de empilhamento nos dados. No primeiro capítulo desse trabalho, faremos um breve resumo da teoria da física difrativa incluindo a QCD. No segundo capítulo será descrito o experimento CMS do qual analisamos dados contendo eventos difrativos duros. No terceiro capítulo, será apresen- Modelos físicos baseados na observação e em princípios gerais da física como a unitariedade e a analiticidade. Usando como exemplo a interação eletromagnética, Maxwell sintetizou as observações experimentais e as relações de proporcionalidade em uma linguagem matemática avançada. Seguindo o caminho experimental-teórico. O empilhamento, de modo simples, pode ser caracterizado por colisões entre prótons secundários. Ao decorrer desse trabalho faremos uma melhor descrição desse efeito. 4

26 tada a técnica utilizada para a medida de dijatos de difração simples, os resultados obtidos para diferentes condições experimentais e a visualização de um dos eventos encontrados. Finalmente, no quarto capítulo, as conclusões desse trabalho. Nos anexos serão mostradas as informações acerca dos trabalhos realizados na colaboração do experimento CMS, sobre a análise em questão e algumas estimativas preliminares encontradas sobre a fração de eventos contendo a lacuna de pseudorapidez.

27 REVISÃO TEÓRICA. O Modelo Padrão das Partículas Mensurar os constituintes elementares da matéria bem como os mecanismos das interações fundamentais da natureza é, em grande parte, dependente da instrumentação capaz de mapear escalas as "femtoscópicas". Outrora, prótons, nêutrons e elétrons eram considerados a essência da matéria. Entretanto, a Natureza revelou-se surpreendente: experimentos em aceleradores de partículas, cada vez mais energéticos, e com raios cósmicos descobriram um número crescente de partículas. No século XX grande número de estados excitados e de estados ligados foi descoberto. Modelos teóricos e de fenomenologia, concomitantemente às descobertas, foram propostos. Ainda assim, questionamos o que é elementar. Diante da capacidade tecnológica da nossa era os resultados cientícos concluem que os quarks, aqueles que possuem carga de cor, e os léptons, são as partículas elementares. Essas partículas, possuem spin e são chamadas de férmions. O Modelo Padrão das Partículas Elementares foi elaborado na década de 7 do século passado por muitos físicos e, o modelo a quarks, independentemente por George Zweig [] [] e Murray Gell-Man []. Todo o conhecimento cientíco das partículas constitui-se no que chamamos de Modelo Padrão. Nesse modelo os quarks são partículas elementares, assim como os léptons, no entanto contém carga elétrica fracionária. Os hádrons constituídos por um par quark-antiquark são chamados de mésons enquanto os que são constituídos por três quarks ou três antiquarks são chamados de bárions ou antibárions respectivamente. As interações ocorrem devido a trocas de números quânticos entre as partículas, através de objetos virtuais chamados de mediadores ou partículas virtuais. Os mediadores da interação eletromagnética, fraca e forte são chamados de bósons de gauge e possuem spin=. No caso gravitacional, os grávitons seriam os mediadores, com spin =, mas atualmente não foram observadas evidências de sua existência. O modelo padrão incorpora as seguintes partículas: quarks cujos sabores são chamados up (u), down (d), charm (c), strange (s), top (t) e bottom (b), os léptons (e, µ, τ, ν e, ν µ e ν τ ) e os bósons de gauge (partículas mediadoras). O modelo padrão também descreve três interações: a eletromagnética cujo mediador é o fóton (γ), a fraca cujos mediadores são os bósons W +, W e Z e a forte, cujos mediadores são os 8 glúons (g) com pares de

28 7 cor e anticor. A organização das partículas em famílias ou gerações, pode ser vista na Figura. Grupos brasileiros do CBPF e do IF-UERJ participaram da descoberta do quark top [4], no experimento D do Tevatron que raticou o modelo a quarks para os hádrons. Figura - Modelo padrão das partículas elementares organizadas em três gerações de partículas. O modelo padrão é uma teoria quântica de gauge []. Para cada uma das interações, a lagrangiana dos campos deve ser invariante sob transformações de gauge de diversos grupos de simetria: SU() SU() U(). Além disso, a conservação de números quânticos é imposição física e experimental do modelo. A Eletrodinâmica Quântica (QED) foi a primeira teoria quântica de campos e descreve como o fóton interage com cargas. Essa teoria foi unicada à Teoria Fraca, que descreve alguns decaimentos radioativos, originando a Teoria Eletrofraca, uma teoria de Gauge SU() U() que inclui a dinâmica de interação dos neutrinos (ν).

29 As partículas que interagem fortemente são descritas pela Cromodinâmica Quântica (QCD), uma teoria de gauge do grupo não-abeliano (o que denota auto-interação entre os glúons) SU(). A QCD é uma teoria de campos e síntese das teorias das interações fortes. A QCD descreve as interações entre quarks (q) e glúons (g), dos prótons, nêutrons, píons, káons e outras partículas subatômicas conhecidas como hádrons. Os hádrons são estados ligados de q, q e g. Sobretudo, são neutros de cor e muito mais pesados do que os quarks que os compõem. Os quarks são portadores de carga de cor que produz um campo, do mesmo modo que as cargas elétricas produzem um campo elétrico na QED. Os quarks interagem através do campo de cor []. Os quanta do campo de cor são chamados de glúons. Em termos matemáticos, a QED é uma teoria de Gauge invariante local (depende da posição e do tempo) para o grupo U() e a QCD é um grupo local de Gauge SU(). Como o grupo de Gauge SU() da QCD não é abeliano, os glúons podem auto-interagir, ao contrário dos fótons. Enquanto fótons (ou campo eletromagnético) não conduzem carga elétrica, os glúons têm uma cor intrínseca (ou seja, uma carga de cor de transição). Por exemplo, um quark vermelho pode transformar-se em um verde emitindo um glúon com certa carga de cor, enquanto a carga elétrica de uma partícula não é alterada pela emissão de um fóton. Além disso, os processos duros da QCD têm sido bem calculados através de simulações computacionais (Teorias de Gauge na Rede) [7], assim como parâmetros de transição da fase macia para a dura, com o uso de modelos de sacolas para os hádrons no contexto do possível plasma de quarks e glúons, em ambiente de altas energias e altas densidades bariônicas. A idéia de connamento de quarks, ainda é um postulado na QCD 4, embora o campo de cor tenha sido introduzido para explicar a falha do modelo de quarks na descrição da ressonância ++. A aceitação dos glúons para o modelo de quarks tornou compatíveis as medidas do momento angular para a ressonância ++, com as obtidas pelos cálculos teóricos [8]. A auto-interação entre os glúons resulta em uma constante de acoplamento (α s ) para a QCD que mostra um comportamento dual da interação em baixas energias (onde os quarks estão connados nos hádrons, regime não-perturbativo) e altas energias (em Fenomenologia conhecida como a Era da Pré-QCD. 4 Até a data presente, não foram observados quarks livres, nem a conrmação do plasma de quarks e glúons. 8

30 9 que os quarks estão livres, regime perturbativo) [9]. Em energias extremamente altas é possível sondar os pártons constituintes (quarks e glúons) dentro dos hádrons, com o uso de funções de estrutura. As funções de estrutura parametrizam o conteúdo partônico de uma partícula por meio das PDF's [] [] [] e da fatorização (modelar a fração do momentum que vários pártons transportam no interior do hádron). Por outro lado, em baixos valores do quadri-momentum transferido, quanto mais os quarks tentam se afastar, maior será o valor de α s. Além disso, quanto maior a energia cinética de afastamento do quark, maior capacidade o campo de cor dos glúons conectados entre os vizinhos terá para produzir novos pares de quark-antiquark. Esse mecanismo é chamado de hadronização, a partir do qual observa-se a formação de jatos (regiões cônicas no detector contendo alta multiplicidade de partículas). Uma consequência importante do campo de cor é que existem objetos livres somente quando a composição da carga de cor é neutra. Já objetos com apenas um tipo de carga de cor, sejam quarks ou glúons, não são observados livres. No entanto, para energias muito altas (ou em curtas distâncias) a QCD perturbativa apresenta resultados que podem ser vericados experimentalmente, pois nesse regime, a constante de acoplamento é baixa e consequentemente os quarks são considerados livres, os chamados pártons. Parton Distributions Functions.

31 . Introdução à Difração Classicamente, a teoria que descreve o fenômeno do espalhamento de um feixe de luz que passa por uma fenda de pequenas dimensões é conhecida como difração. A primeira observação sobre a difração foi feita por Leonardo da Vinci segundo as referências [] [4], mas a interpretação desse fenômeno não foi correta. O mesmo equívoco ocorreu com as interpretações de Francesco Maria Grimaldi. A partir da metade do século XX, foi incorporada à Física de Partículas a idéia da difração por Landau, Pomeranchuk, Feinberg et al. [] para traduzir, de modo análogo à Óptica, o espalhamento de um hádron por outro hádron ou por um alvo. Na década de do século XX, usando a mecânica quântica não-relativística, Good e Walker [] deniram pela primeira vez o que é a difração em partículas. Good e Walker demonstraram que a conservação de números quânticos, entre as partículas incidentes e espalhadas na interação, é a característica mais evidente desse processo. Para as interações fortes um dos modelos que precede a QCD e de muito sucesso experimental é conhecido como Teoria de Regge [] [7]. Esse modelo descreve as interações em nível hadrônico, os processos chamados de macios. Em nível hadrônico, os quarks estão connados nos hádrons e a QCD perturbativa não pode ser utilizada. Entretanto, em escalas de energia mais elevadas, as interações entre cada um dos constituintes dos hádrons são consideradas. Nessa escala de energia, os processos estão em nível partônico e portanto, são denominados duros. Também não exclui-se a possibilidade de ocorrência de processos macios nessas escalas. Nos processos duros, o quadri-momentum transferido (canal-t) é da ordem de GeV. Os processos em que há produção de jatos em regiões bem denidas, associados com regiões no detector sem praticamente atividade (chamadas de lacunas de pseudorapidez ou gaps) são denominados difrativos duros [9]. Os gaps são uma importante característica dos modelos de fenomenologia que consideram a presença de um objeto virtual chamado pomeron (P).

32 A denição da difração em termos teóricos é amplamente discutida e aparentemente incompleta em relação ao pomeron. Mas vamos citar A. Martin [] [], que em uma Escola sobre Difração em, a deniu como: "A diractive process is characterized by a large rapidity gap, which is caused by t-channel pomeron exchange (or, to be more precise, by the exchange corresponding to the rightmost singularity in the complex angular momentum plane with vacuum quantum numbers)". Os processos difrativos, como parte dos processos das interações fortes também contém duas categorias: processos macios e duros. Alguns trabalhos resumidos acerca da difração podem ser vistos em [] [] [4] []... Processos Macios Os processos macios ocorrem, basicamente, em regimes onde o momentum transferido é da ordem de, GeV e, em dimensões hadrônicas, fm. São caracterizados por baixos valores de quadri-momentum transferidos ( t ). Sendo assim, na maioria são processos elásticos, dissociação difrativa ou multiprodução de partículas. A descrição da fenomenologia dos processos macios é abordada pela Teoria de Regge com bastante sucesso.... Teoria de Regge A Teoria de Regge descreve as reações hadrônicas como a troca de objetos, ou trajetórias de Regge, chamados de Reggeons. Essa teoria baseia-se na mecânica quântica não-relativística. Originalmente ela foi formulada a partir da idéia dos pólos de Regge, desenvolvida por Túlio Regge [] [7]. Ao estudar estados ligados para potenciais esféricos atrativos, ele percebeu que para um dado momento angular l, esses estados apareciam como pólos na amplitude de ondas parciais, α l (t) quando o momento angular era parametrizado no plano complexo.

33 Para potenciais bem conhecidos, os pólos de Regge têm localização determinada e são parametrizadas como: l = α(t) () Onde α(t) é função do quadri-momentum transferido ao quadrado t, e representa um conjunto de números quânticos trocados nas interações entre hádrons. As trajetórias de Regge podem ser escritas em termos de uma equação linear do tipo: α(t) = α() + α t () Onde α() é o coeciente linear e α é o coeciente ângular. Um exemplo da trajetória de Regge é mostrado na Figura onde é descrita a trajetória mesônica com os parâmetros α() =, e α =,8 GeV. Figura - Trajetória de Regge Mesônica.

34 Os processos difrativos e hadrônicos observados em baixas energias (pequenos valores de t) têm uma seção de choque diferencial cujo comportamento é similar à expressão da intensidade da luz difratada em baixos ângulos [8]. No caso da Óptica, a intensidade da luz difratada tem um pico e decresce rapidamente (eventualmente seguida por um pico secundário). Logo, a forma da seção de choque é: dσ dt = dσ dt e b t dσ (t=) dt ( b t ) () (t=) Onde b GeV ou mais no caso do espalhamento hadrônico. Nota-se, que em uma analogia com a difração de um feixe de luz em um anteparo de dimensões pequenas, a constante b está relacionada com as dimensões do alvo. No caso da difração em partículas, b é o parâmetro de impacto. Além disso, para valores maiores de t, encontra-se um mínimo seguido de um máximo secundário, como já havia sido medido pela Óptica Difrativa. No entanto, no caso do espalhamento pp, esse pico secundário não aparece muito pronunciado nos dados. A expressão da seção de choque diferencial decresce assintoticamente com a energia. Ou seja, explica muito bem os dados no regime macio (baixas energias). Entretanto, os resultados experimentais em processos duros (altas energias) demonstraram que a seção de choque total aumenta. Sendo assim, foi necessário introduzir uma nova trajetória para salvar o modelo de Regge. Essa nova trajetória parametrizada chamada de pomeron (P), contendo os números quânticos do vácuo, torna o comportamento da forma da função da seção de choque compatível ao que se observa nos dados para os dois regimes: macio e duro. Existem indicações teóricas de picos mais bem pronunciados para as energias do LHC segundo alguns modelos [].

35 Na Figura podemos observar os dados experimentais em diferentes faixas de energia, onde existe uma concentração de eventos para baixos valores de t. A este pico denominamos pico difrativo. A dependência em s na expressão da seção de choque é denotada em uma parametrização da constante b. Deste modo, observamos que através dos dados experimentais é o parâmetro b que representa a inclinação da curva de dσ dt. 4 Figura - Seção de Choque diferencial em função de -t para o espalhamento elástico pp e para várias energias []. Assim, uma parametrização usada para b na literatura [7] é a seguinte: b(s) = b + α P ln s (4)

36 Podemos concluir, observando-se a Figura 4, que a seção de choque total cresce com a energia de forma compatível com a potência de ln s, que é um termo da parametrização em b, reescrito em função da trajetória de Regge. A partir das medidas da seção de choque total em função de s podemos obter o valor de, GeV para o parâmetro α P. Figura 4 - Seção de Choque total para o espalhamento elástico pp. Nota-se que há medidas no Tevatron e nas experiências E7/E7 em,8 TeV que podem determinar a extensão da curva [9]. Experimentalmente observa-se, que a seção de choque total cresce assintoticamente com a energia. Os dados atuais ainda não são conclusivos para se determinar a forma exata do crescimento da seção de choque para pp em altas energias. No entanto, os modelos teóricos tentam ajustar o parâmetro b com uma potência de ln γ s. As medidas das seções de choque para valores de s maiores que 4 GeV foram medidas por experimentos de ráios cósmicos e possuem imprecisão de pelo menos %, maiores que em experimentos em colisores de partículas. Uma das razões é por possuírem baixa estatística. Salienta-se que assintoticamente, a unitaridade, na forma do limite de Froissart- Martin, dene que a seção de choque total não pode crescer mais rápido do que ln s [8]. Caso os dados sejam ajustados para parâmetros (γ) acima de, a reinterpretação do problema ou alguma correção deve ser feita. Um forte indício experimental em ajuste com as Trajetórias de Regge é que em altas energias, a seção de choque total cresce assintoticamente com ln s. A essa trajetória de Regge ajustada, dá-se o nome de pomeron.

37 Somente com o formalismo dos Reggeons não se daria conta das seções de choque. Sendo assim, foi necessário criar uma nova trajetória ajustada com os dados experimentais (α P = ) saturando o limite de Froissart-Martin [] [] para que o Modelo de Regge pudesse descrever as seções de choque. Surgiram então novos problemas como a dupla contagem de uma mesma amplitude de espalhamento. Foi o modelo de G. Cohen-Tannoudji, A. Santoro e M. Souza [] que calculou seções de choque evitando a dupla contagem e respeitando a regra de soma nita da energia que faz uma conexão entre as amplitudes de espalhamento dos processos em baixas e altas energias, ou seja, entre ressonâncias e trajetórias de Regge. Esse modelo, chamado de Three Components Deck Model (TCDM), descreve com grande sucesso processos de dissociação difrativa e aspectos da difração macia. Ressalta-se ainda que não houve qualquer estudo para a extensão desse modelo em processos duros... Variáveis para a Descrição dos Processos Difrativos Iremos denir algumas variáveis úteis na medida de processos difrativos como, por exemplo, a fração de momentum carregado pelo pomeron (P) chamada de ξ e a massa do sistema difrativo M X. O ξ é a fração do momentum da partícula incidente que o P carrega, no caso em particular do próton: ξ = x p () Onde x p é a fração do momentum longitudinal do próton espalhado. Diz-se que a massa invariante do vértice difrativo é a massa difrativa M X no evento. A massa difrativa é denida de acordo com a topologia do processo difrativo. No limite de altas energias para a troca de apenas um P: M X = ξs ()

38 7 No caso de dois P's: M X = ξ ξ s (7) Onde ξ e ξ são as frações do momentum dos dois P's... Processos Duros A primeira evidência da observação de jatos em topologias difrativas, isto é, que possuem lacunas de pseudorapidez, foi feita pela colaboração UA8 [], com feixes de energia s = GeV no centro de massa, no colisor SPS no CERN. A distribuição de um excesso de depósito de energia nas células dos calorímetros foi caracterizada como produção de jatos, assim como as que se obtinham para eventos de QCD em geral, de acordo com a previsão do modelo descrito por Ingelman e Schlein [4]. O modelo de Ingelman e Schlein foi o primeiro a propor a idéia da difração dura e a produção de eventos de dijatos. O modelo proposto considera a fatorização do processo duro na emissão do pomeron do vértice quase-elástico, que ocorre essencialmente em uma escala macia e é universal para processos difrativos, e a interação dura entre pártons do (anti) próton e do pomeron, que deve ser descrito com a adição de uma função de estrutura. Assim, a expressão proposta para eventos de dijatos (produção dominante) difrativos (caracterizados pela lacuna de pseudorapidez) é dada por: d σ jj dtdξ = d σ SD σ pp jj (8) dtdξ σ pp X Onde ξ é denido como a fração de momentum carregado pelo pomeron, com ξ = x p = M X s e x p é a fração do momentum carregada pelo próton difratado e M X é a massa invariante do sistema X. d σ SD dtdξ simples. O termo σ pp X subprocesso duro. d σ SD dtdξ é a seção de choque diferencial para a difração, denominado fator de uxo do pomeron, independe do A seção de choque σ pp jj é calculada diretamente a partir do modelo a pártons na QCD. Considerando para o pomeron, uma estrutura exclusivamente gluônica: σ pp jj = dx dx d t i f i (x, Q )G(x ) d σ i d t (9)

39 8 Onde G(x ) é a função de estrutura do pomeron e f i (x, Q ) as densidades partônicas do (anti)próton em uma escala de energia de Q. Em comparação ao experimento, foram consideradas duas funções de estrutura para o pomeron, do tipo xg(x) = ( x) e xg(x) = x( x). Tomando-se como hipótese o modelo de Ingelman e Schlein, pôdese calcular, via Monte Carlo (considerando as simulações do algoritmo de identicação dos jatos na aceptância do detector) a razão entre eventos difrativos (difração simples) gerando jatos e o número total de eventos difrativos, Figura []. Figura - Comparação entre os dados do Experimento UA8 e o modelo de Ingelman e Schlein para a Difração Dura. O modelo não se ajusta perfeitamente aos dados o que nos indica a falta de alguma outra função de estrutura. Assim a difração dura caracteriza-se pela produção de jatos em eventos com a presença de lacunas de pseudorapidez. Ou seja, ocorre em colisões de altas energias. O interessante é que no caso de processos duros, além de jatos, podemos produzir componentes da difração macia, inclusivas. A descrição dos processos duros pode ser abordada, em parte, pelos cálculos da QCD perturbativa (teoria BFKL ) [], sobre a qual não entraremos em detalhe. Sugere-se a leitura da referência []. Quando mantemos Q xo e aumentamos a energia (evolução do pequeno x de Bjorken), observamos um crescimento rápido da distribuição de pártons. Essa evolução é descrita pelas equações lineares de Balitsky-Kuraev-Fadin-Lipatov.

40 9... O Pomeron (P) Considerando a seção de choque total no limite assintótico, Chew & Frautschi [7] e Gribov introduziram uma nova trajetória de Regge com um coeciente linear igual a, chamado pomeron, salvando assim a primeira diculdade do Modelo de Regge que era conseguir um melhor ajuste da teoria com os dados experimentais. O nome pomeron foi dado em homenagem ao físico Isaak Pomeranchuk que demonstrou que a seção de choque total entre pp e p p é a mesma em altas energias com a introdução de uma trajetória de Regge parametrizada. Desde a formulação da QCD, vários estudos foram realizados tentando compatibilizála com a Teoria de Regge. Atualmente, interpreta-se o P como um objeto que tem um alto conteúdo gluônico, formando uma bola de glúons, ou seja, a troca de um P pode ser explicada como resultado de uma troca complexa de glúons. Alguns autores acreditam que o P, caso tenha alguma estrutura, seja composto por glúons e quarks, já que experimentalmente detecta-se W's e Z 's difrativos. No entanto, estes bósons não interagem diretamente com os glúons, mas com os quarks [8]. Segundo Abatzis et al. [9] existe um candidato para o pomeron que seria uma bola de glúons, e segundo Donnachie e Landsho [4] a trajetória de Regge correspondente seria: α P (t) =, 8 +, t () Onde t tem unidade [GeV ]. Esse resultado foi obtido ao fazer um ajuste nos dados da seção de choque diferencial de espalhamentos elásticos. O pomeron então é uma trajetória dominante em processos elásticos e difrativos, os quais ocorrem a partir da troca dos números quânticos do vácuo no canal-t. Os números quânticos do pomeron são: a paridade P = +, a carga C = +, a G-paridade G = + e isospin I =. Os números quânticos do vácuo explicam a presença de lacunas de pseudorapidez nos eventos difrativos. Uma vantagem ao introduzir este objeto é o fato de que nas interações macias, ele é uma trajetória de Regge com números quânticos bem determinados, enquanto na QCD pode ser uma amálgama de quarks e glúons.

41 4..4 Topologias Difrativas Experimentalmente eventos difrativos podem ser caracterizados por lacunas de rapidez, ou seja, ausência de produção de partículas [9] em uma região do espaço de fase (do detector). Assim, podemos denir quatro tipos distintos de processos difrativos [4]: Espalhamento elástico: o módulo do momentum das partículas incidentes e espalhadas é o mesmo; Figura - Esquema do espalhamento elástico. Difração Simples(SD): ocorre quando uma das partículas incidentes está presente no estado nal, enquanto a outra interage com o pomeron dissociando-se, dando origem a novas partículas. Nesse trabalho, detectamos dois jatos (dijatos) no estado nal em difração simples, mas também chamada de difração simples dura pela presença dos jatos; Figura 7 - Esquema da Difração Simples.

42 Difração dupla(dd): ocorre quando duas partículas incidentes interagem através do pomeron e se dissociam, dando origem a novas partículas; 4 Figura 8 - Esquema da Difração Dupla. Dupla troca de pomeron(dpe): as duas partículas incidentes interagem através de dois pomerons, originando a criação de partículas na região central. No entanto, as partículas incidentes sobrevivem e estão no estado nal. Nesse canal, em uma topologia de produção de dijatos, espera-se detectar Higgs. A razão sinal-ruído é a mais alta dentre todos os possíveis canais de busca do Higgs, tornando-o competitivo [4]. Figura 9 - Esquema da Dupla Troca de pomeron... Funções de Estrutura Os experimentos ZEUS e H no HERA e D e CDF no Tevatron consolidaram do ponto de vista experimental, a difração dura. Nos experimentos do HERA, elétrons com aproximadamente 7 GeV colidiam com prótons de aproximadamente 9 GeV. Os fenômenos difrativos são essencialmente de natureza hadrônica. No entanto, com as energias do HERA, os elétrons irradiavam fótons virtuais que interagiam com os prótons. Nesses processos de interação, os fótons virtuais produziam pares de quark-antiquark que interagiam com os pártons dos prótons. Uma outra interpretação, é que para casos em que o próton incidente é muito rápido, temos o

43 chamado espalhamento profundamente inelásico (DIS) do fóton virtual no próton. Entretanto, no caso especíco onde o estado nal é caracterizado por um próton com o módulo do momentum muito próximo do módulo do momentum do próton incidente e cujo sistema hadrônico produzido possui os mesmos números quânticos do fóton, teremos o Diractive Deep Inelastic Scattering (DDIS). O estudo da estrutura do próton nessa classe de eventos nos informa sobre eventos difrativos em geral [4], assumindo, a hipótese de fatorização na QCD... A Fatorização e a Quebra de Fatorização A seção de choque do espalhamento ep ex (DIS) pode ser parametrizada em uma combinação de funções de estrutura F e F L. De modo análogo, a seção de choque para o caso do (DDIS), pode ser fatorizada em função das variáveis difrativas [44]. No entanto, com a adição de um termo concernente à fração de momentum do párton emitido Q pelo pomeron β = onde (P P )q Q é o momento transferido para o elétron, P e P o momento do próton incidente e espalhado respectivamente e q do fóton virtual. No caso de DDIS são introduzidas funções de estrutura difrativas F D(4) e F D(4) L, onde se deixa explícita a dependência nas variáveis cinemáticas relevantes β, Q, ξ e t [4]: 4 dσ ep exp dβdq dξdt = 4πα em βq 4 ) [( y + y F D(4) ( β, Q, ξ, t ) y F D(4) ( L β, Q, ξ, t )] () onde y P.q/P.k é a fração de energia perdida pelo elétron no referencial de repouso do próton. As funções de estrutura difrativas descrevem a estrutura do próton nessa classe de eventos caracterizados pela presença do próton intacto no estado nal. De outro modo, podem descrever a estrutura do sistema efetivo trocado pelo próton, carregando os números quânticos do vácuo e emitindo um párton com fração de momentum β. A função F D(4) L é em geral muito pequena já que é relativa à polarização longitudinal do fóton virtual. Sendo assim, é desconsiderada.

44 A Figura [4] é obtida mostrando-se a função F D() integrada em t, reescrita como sendo (F D(4) ) e em função de Q para diferentes intervalos de β, com ξ xo. Concomitante, mostramos para o caso do ajuste das funções para o DIS. Denimos a variável de Bjorken x B = Q onde P é o quadrimomento do próton incidente e q o quadrimomento P q do fóton virtual. A relação entre x B e β é dada por βξ = x B [4]. 4 Figura - Comparação entre as funções de estrutura no DDIS e no DIS. Na esquerda, as funções de estrutura difrativa do próton estão em função de β. Na gura da direita, a função de estrutura do próton está em função de x B. Podemos notar na Figura que F D() é aproximadamente constante para uma grande faixa de valores de β e valores xos de Q. No entanto, no caso das funções de estrutura não difrativas em função de x B isso não acontece, já que diminuem fortemente para valores x B,. A função de estrutura F D() mantém a forma logarítmica quando xamos valores de x B em função de Q, o que permite a aplicação do modelo a pártons para a difração. Isso pode ser vericado em [4]. Além disso, ainda nesse caso F D() é crescente o que signica, em geral, uma maior evidência que os pártons dos processos difrativos são predominantemente glúons.

45 Estendendo-se a fatorização em QCD para o caso difrativo, a função de estrutura F D(4) em termos de distribuições partônicas será [47]: 44 F D(4) ( β, Q, ξ, t ) = i β dz z C i ( ) β fi D z ( z, ξ, t; Q ) Onde fi D (z, ξ, t; Q ) são as chamadas funções de distribuição partônicas difrativas. As funções C i descrevem o espalhamento no nível partônico. A dependência de f D i (z, ξ, t; Q ) em Q obedece às equações de evolução na QCD e podem ser interpretadas como a probabilidade condicional de se achar um párton i com fração de momentum zξ no próton, dado que o estado nal é caracterizado como um processo difrativo, ou seja, com um próton com momentum muito próximo ao incidente. A Figura [4] mostra cada um dos ajustes para as distribuições partônicas do singleto e gluônicas em eventos difrativos. Comparando-se cada uma das distribuições do singleto com as gluônicas para cada virtualidade Q, podemos concluir que a contribuição gluônica é mais importante por um fator entre e. Figura - Distribuições partônicas do singleto (esquerda) e gluônica (direita) para eventos difrativos determinadas no experimento H.

46 4 Assim, ressalta-se que feita a hipótese de fatorização, as funções de distribuição partônicas (difrativas) são independentes do processo e isso foi comprovado no HERA. Em princípio a medida dessas funções de estrutura difrativas no LHC é muito desejada, mas surgem complicações adicionais não presentes no espalhamento ep. No caso do Tevatron, os experimentos D e CDF testaram a validade da hipótese de fatorização para a difração dura. Nesses estudos, os processos difrativos em interações pp poderiam ser descritos pela convolução das densidades partônicas de medidas de DDIS no HERA. No entanto, foi observado que as taxas de produção de eventos difrativos (produção difrativa de W, Z, dijatos dentre outros) no Tevatron eram suprimidas por um fator em relação às medidas do HERA, utilizando-se o teorema de fatorização da QCD. Portanto, isso implica essencialmente em uma quebra de universalização das funções de estrutura, chamada também de quebra da fatorização em eventos difrativos, Figura [4]. Figura - Funções de estrutura para dijatos em difração simples no experimento CDF, comparadas com as funções encontradas no HERA. A taxa de difração dura corresponde à % da seção de choque total no Tevatron. Valor suprimido vezes, já que no HERA essa taxa medida corresponde à %. A explicação para esse fenômeno é que em se tratando do espalhamento hádron-hádron, podem acontecer em paralelo ao subprocesso duro, interações entre pártons espectadores de ambos hádrons, destruindo não somente o hádron, mas ocupando a lacuna de pseudorapidez. Esse efeito é chamado de empilhamento. Em geral, tenta-se quanticar o efeito desse tipo de interação multiplicando-se a seção de choque obtida com as funções de distribuição

47 4 difrativas por um fator S, que pode-se considerar independente do tipo de subprocesso e da escala dura do evento. A esse fator dá-se o nome de probabilidade de sobrevivência da lacuna de pseudorapidez. No Tevatron, este fator é da ordem de,. No LHC, espera-se algo em torno de, até,...7 Conclusões A maior componente na Difração é a macia, da qual o espalhamento elástico é o processo dominante. Tais processos têm sido muito bem explicados pela Teoria de Regge. Concomitantemente, o espalhamento profundamente inelástico (DIS) e a produção de jatos são exemplos de processos duros. As técnicas perturbativas da QCD podem ser aplicadas para a descrição de processos duros, porém parte desses processos ainda possui uma origem não-perturbativa, portanto macia. As propriedades não-perturbativas do próton podem ser determinadas por análises globais dos dados do DIS e através do espalhamento duro. Nesse contexto as PDF's universais do próton são obtidas por teoremas de fatorização. No entanto para DIS com lacunas de pseudorapidez não podemos obter PDF's difrativas. A universalidade é quebrada experimentalmente pela supressão dos valores de função de estrutura. Sendo assim é necessário medir um parâmetro de ajuste, chamado probabilidade de sobrevivência da lacuna de pseudorapidez (Gap Survival Probability) em colisões de pp. Resultados experimentais do Tevatron [48] mostraram que os processos difrativos correspondem à aproximadamente 4% da seção de choque total em colisões prótonantipróton (p p). Nos experimentos H [49], UA8 [] e ZEUS [] foram detectados eventos que poderiam ser enquadrados como processos duros e macios. Decerto, podemos compreender a importância do estudo da difração em partículas para a completude de uma teoria que descreva as interações fortes. No ambiente dos experimentos do Grande Colisor de Hádrons (LHC) é esperada uma seção de choque total pp para s = 4 TeV em torno de mb, onde aproximadamente % é concernente a processos difrativos [].

48 47 Deste modo, a compreensão experimental da difração poderá esclarecer a física de transição dos processos macios para os processos duros. Decerto, podemos compreender a importância do estudo da difração em partículas para a completude de uma teoria que descreva as interações fortes. Sugere-se o uso das referências [] e [] para estudo aprofundado acerca da difração. Figura - Esquema com as seções de choque esperadas para o LHC.

49 48 O EXPERIMENTO. O Acelerador LHC Nos experimentos de colisores de física de partículas coexistem o uso da máquina aceleradora de partículas, responsável pela produção e aceleração dos pacotes do feixe de partículas, e o uso de detectores, máquinas compostas por diversos materiais sensíveis à interação das partículas. O acelerador de partículas Large Hadron Collider (LHC) é circular, ou seja, signi ca que é um acelerador do tipo colisor. O LHC é um acelerador projetado para colidir próton-próton (pp) com uma energia no centro de massa de espalhamento s = 4 TeV. Localizado na fronteira entre a França e a Suíça, com um perímetro circular de.9 m e aproximadamente m abaixo da superfície terrestre, ocupa o mesmo túnel do antigo acelerador Large Electron Positron (LEP). Na Figura 4 mostramos o interior do túnel do LHC. Figura 4 - Foto dentro do túnel do LHC. Contudo, um dos grandes desa os tecnológicos para a construção do LHC foi o uso da tecnologia de supercondutores em grande escala, que em linhas gerais, é diretamente responsável pela energia e pela luminosidade instantânea7 no ponto de interação PI dos detectores. Os supercondutores são responsáveis pela produção de um intenso campo magnético nos quadrupólos e octopólos, que mantém o feixe focalizado, e nos dipolos, que mantém a trajetória do feixe circular. Na Figura, mostramos um dos 9 setores com quadrupólos e octopólos do LHC, com m de comprimento. 7É uma medida concernente ao uxo de partículas no feixe. Será detalhada adiante.

50 49 Figura - Esquema de um dos setores do LHC. O anel circular do LHC possui. setores com dipolos e cavidades de radiofrequência, que aceleram os prótons com uma taxa de, MeV/volta e possuem entre e 7 m de comprimento. Na Natureza, até o momento, não conhecemos materiais com características supercondutoras em temperatura ambiente. Sendo assim, um grande avanço tecnológico do LHC é um sistema de criogenia em hélio líquido capaz de resfriar os setores contendo os magnetos a uma temperatura de até,9 K para a fase supercondutora. Nos tópicos seguintes, iremos descrever o complexo de aceleradores do CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire) 8 e falaremos um pouco sobre os experimentos do LHC. 8 Em português é conhecido como Organização Européia para Investigação Nuclear.

51 .. Complexo de Aceleradores O complexo de aceleradores do qual o LHC faz parte é composto no primeiro estágio pela fonte de prótons do LHC. Essa fonte é chamada Duoplasmatron (Figura ), que é basicamente um dispositivo blindado contendo lentes magnéticas, e no qual um intenso campo elétrico também é produzido para separar elétrons do gás Hidrogênio. O connamento magnético forma um estado plasmático que é ejetado do Duoplasmatron por um anodo com uma energia ciné- Figura - Fonte de prótons do LHC. tica de aproximadamente 9 KeV. Curiosamente, esse processo consome mais corrente elétrica do que o LHC para operar [4] [] []. Em seguida esse plasma de prótons é acelerado por uma cavidade de radiofrequência composta com um quadrupólo chamada de RFQ. Nesse dispositivo os prótons são ejetados com uma energia em torno de 7 KeV para o LINAC (LINear ACcelerator). Os prótons então, adquirem uma energia de MeV em m no LINAC. Em seguida, os pacotes de prótons são injetados no PSB (Proton Synchroton Booster) que possui quatro linhas de feixe de prótons de 7 m cada acelerando-os em cada linha até,4 GeV. Estima-se uma quantidade de prótons por anel. Finalmente essas quatro linhas são recombinadas em uma única, e os prótons são injetados no PS (Proton Synchroton), onde são acelerados até aproximadamente GeV em pacotes separados por ns. Em seguida esses pacotes de prótons são injetados no SPS (Super Proton Synchroton). O SPS acelera-os a uma energia de até 4 GeV.

52 Finalmente, após acelerados no SPS, os pacotes são injetados em sentidos opostos no LHC, e precisam circular em torno de horas para adquirirem a energia de 7 TeV em cada um dos feixes circulares. Tais estágios podem ser vistos na Figura 7. Figura 7 - Esquema do complexo de aceleradores do CERN. Com a luminosidade instantânea 9 de L = 4 cm s o feixe do LHC é constituído por pacotes contendo aproximadamente bilhões de prótons em um espaço transversal de µm viajando a velocidades muito próximas às da luz. Na Tabela organizamos algumas características técnicas sobre os estágios de aceleração do LHC. Tabela - Propriedades dos estágios de aceleração do CERN. Estágio de Aceleração Energia Tamanho Corrente de Operação (ma) Duoplasmatron 9 kev 4 cm - ma RFQ 7 kev m Linac MeV m 8-9 ma PSB,4 GeV 7 m PS 8 GeV 8 m SPS 4 GeV 7 km LHC 7 TeV 7 km 8-9 ma 9 Luminosidade instantânea a qual o LHC é capaz de operar. No ano de, o LHC operou em luminosidade e energia mais baixos.

53 Na Tabela mostramos alguns parâmetros do LHC para colisões pp. Tabela - Parâmetros do LHC. Parâmetro Símbolo Valor Unidade Energia Máxima por Feixe E 7 TeV Campo do Dipolo (7 TeV) B 8, T Luminosidade Instantânea L 4 cm s Separação dos Pacotes ns Número de Pacotes k b 88 Número de Partículas/pacote N p, Número de Colisões/volta n c O LHC também acelera íons pesados. Salienta-se que nesse caso, as linhas de feixe até a injeção ao PS são completamente diferentes. Vamos apenas citá-las em ordem de aceleração: a fonte de íons é o ECR (Electron Cyclotron Resonance) em seguida o plasma de íons é acelerado em outro RFQ e ejetado para o LINAC. Após serem acelerados no LINAC, os íons são injetados no LEIR (Low Energy Ion Ring) e seguem para o PS. Do PS as linhas de feixe até o LHC são as mesmas []... Medidas e Monitores de Luminosidade A luminosidade instantânea (L), concernente ao uxo de partículas do feixe, é denida como: L = γfκ bn p 4πξ n β F () Onde γ é o fator de Lorentz, f é a frequência de revolução, κ b é o número de pacotes, N p é o número de prótons por pacote, ξ n é a emitância transversa (valor nominal de,7 µm), β é o valor β no ponto de interação (relativo ao formato transversal do feixe) e F é o fator de redução devido ao ângulo entre os feixes no cruzamento dos pacotes de pp.

54 Neste trabalho a luminosidade integrada (L) é relacionada ao total de L em um intervalo de tempo t: L = Ldt = N σ () Onde N é o número de eventos observados para uma determinada seção de choque efetiva σ. A medida de L é realizada por um monitor do LHC em tempo real ou pode ser estimada com técnicas de análise, como por exemplo a Contagem Zero. Tal medida é importante para que as amostras de Monte Carlo sejam normalizadas e comparadas aos dados. O objetivo dos monitores de luminosidade em tempo real é estimar a medida com menos de % de erro estatístico em, s. Para a L esperada do LHC, superior a ordem de 8 cm s, esse erro sistemático não irá impossibilitar as medidas de seções de choque de processos raros. Além de medirem a luminosidade para as análises de Física, os monitores de luminosidade ajudam no diagnóstico da qualidade do feixe. Alguns monitores de luminosidade em tempo real são utilizados no CMS: placas chamadas de HLX (HF Luminosity Transmitter) dedicadas à estimativa da luminosidade que contam o número de células ativas no HF, acima de limiares de sinal, em um ciclo temporal dos pacotes do LHC; ou a utilização do depósito de energia transversa no HF, onde o número de interações por colisão é um valor extraído da distribuição de Poisson do depósito de energia. Essa técnica é conhecida como Contagem Zero. Outro monitor em tempo real é o Telescópio Pixel de Luminosidade (Pixel Luminosity Telescope - PLT) [7]. O PLT [8] possui 8 sensores em φ (ângulo azimutal), sendo que camadas em η (pseudorapidez). Cada um dos sensores é composto por cristais de diamante e unidades de pixel, contendo área ativa de 4 4 mm. Foi instalado em ambos lados do CMS, a aproximadamente,8 m do PI e aproximadamente cm do duto de vácuo pelo qual passa o feixe. Mesmo devido à elevada dosagem de radiação, aproximadamente 8 Mrad, simulações demonstraram a possibilidade de sobrevivência desses sensores.

55 4 Esse telescópio também colabora para a determinação da posição do PI. Tais sistemas de monitoramento de luminosidade estão conectados diretamente ao sistema de aquisição de dados. Ou seja, somente irão funcionar caso o sistema de aquisição de dados também esteja. (a) Esquema do Telescópio de Luminosidade. (b) Posição de instalação do PLT. Figura 8 - Esquema e localização do PLT... Experimentos do LHC Dentre as oito cavernas do LHC, em apenas quatro existem experimentos: ALICE (A Large Ion Collider Experiment at CERN): detector projetado com ênfase na medida de colisões de íons pesados. Localizado no Ponto ; ATLAS (A Toroidal LHC Apparatus): o maior dos experimentos do LHC, de propósito geral. Localizado no Ponto ; CMS (Compact Muon Solenoid ): conhecido como um detector de propósito geral. É o meio de pesquisa desse trabalho. O CMS é um detector simétrico, e com poucas regiões não-ativas de detecção, já que é compacto. Instalado na caverna Ponto ; LHCb (The Large Hadron Collider beauty experiment): especíco para as medidas do quark b e de violação de carga e paridade. Localizado no Ponto 8.

56 Além desses experimentos principais, no CMS estão instalados os detectores TO- TEM (Total Cross Section, Elastic Scattering and Diraction Dissociation) e em fase de projeto o detector FP4 [9]. Há um especial interesse em medidas do uxo de energia das partículas na região frontal, bem como na medida da razão entre o espectro eletromagnético e hadrônico: ambas medidas são importantes para a procura de possíveis eventos de centauro []. Há também interesse em utilizar os calorímetros frontais para a identi- cação de processos difrativos. No ATLAS o experimento LHCf (Large Hadron Collider forward) é destinado para medidas de física difrativa. Figura 9 - Experimentos do LHC. Figura - Instrumentação Frontal instalada no CMS.

57 . O Detector CMS.. Descrição Geral O detector Compact Muon Solenoid - CMS, localiza-se no CERN a aproximadamente 8, km do sítio de Meyrin, em Genebra, Suíça. Instalado m abaixo da superfície, com massa de aproximadamente. t, possui em torno de m de comprimento e m de altura e encontra-se na caverna conhecida como Ponto (P). Nesse experimento, prótons acelerados pela máquina LHC irão colidir com uma energia de 4 TeV no centro de massa. O detector CMS é conhecido como um detector de caráter geral, já que foi projetado para detecção de partículas espalhadas em colisões entre prótonpróton (pp) e também de íons pesados. É também um detector de grande segmentação e pode ser classicado como um espectrômetro. Uma das grandes vantagens do CMS é a medida da direção de fótons, da rejeição de π s e a medida do isolamento de léptons e fótons em ambiente de alta luminosidade. Para a resolução da massa de dimúons, difótons e di-elétrons o CMS possui em média o mesmo valor: GeV/c para um espectro de até GeV/c. (a) Região em η <, 8. (b) Região em, < η <, 4. Figura - Resolução do momentum do múon em função do momentum, utilizando-se somente o sistema de múons, apenas o sistema de trajetograa e ambos sistemas.

58 O CMS possui um sistema de múons reduntante na parte mais externa do detector: caso uma das câmaras tenha alguma falha, podemos utilizar os dados da câmara seguinte. O sistema redundante aumenta a eciência na identicação de processos raros competitivos à topologia de produção de pares de léptons. Adicionalmente, o sistema de calorimetria eletromagnético e hadrônico é compacto e com poucas áreas não ativas, o que permite pouca dependência de algoritmos de redes neurais para o cálculo estipulado do depósito de energia por partícula. A incerteza na medida da energia das partículas é minimizada já que o sistema de calorimetria cobre hermeticamente o detector. O calorímetro eletromagnético (ECAL) tem boa resolução em energia e massa para difótons e di-elétrons devido à grande cobertura e granularidade em η <,. Além disso, o calorímetro hadrônico (HCAL) garante boa resolução na energia transversa perdida e massa de dijatos, devido a vasta cobertura η < e grande segmentação ( η φ <,,). O sistema de múons integrado ao sistema de trajetograa tem boa capacidade na identicação de múons com ótima resolução de momento e com grande cobertura em η <,. O calorímetro eletromagnético, que circunda o sistema de trajetograa, é formado de modo homogêneo por cristais de PbWO 4. O detector CMS também possui um sistema de trajetograa que permite a reconstrução da trajetória das partículas e de medida de vértices. No caso de colisões em altas energias em pp em um ambiente de alta luminosidade, colisões secundárias e terciárias entre os prótons têm alta probabilidade de acontecerem, o que decerto, poluiriam as medidas das topologias desejadas. Esse efeito é conhecido como empilhamento. Sendo assim, o sistema de trajetograa foi projetado de modo mais fatiado possível, objetivando maior qualidade para a reconstrução de traços e determinação de vértices primários. Finalmente, em caso de colisões de íons pesados, o sistema de trajetograa também é determinante para a medida precisa de correlações, do uxo de partículas e do possível estado de Plasma de quarks e glúons. Tal sistema garante boa resolução em momento e eciência para a reconstrução da trajetória de partículas carregadas, boa identicação de τs e jatos provenientes de quarks-b, já que possuem dispositivos do tipo pixel. O campo magnético do detector CMS é gerado por um solenóide e possui magnitude de aproximadamente 4 T. É uma bobina cilíndrica supercondutora, com di- No caso do CMS os algoritmos em redes neurais são utilizados basicamente para rejeição e identicação de processos físicos, não para a medida de energia diretamente. Em inglês, é usual a expressão técnica Pile-Up. 7

59 8 âmetro interno de, m e comprimento de,9 m e massa por volta de t. Produz campo magnético com alcance intenso de aproximadamente m. Na natureza, ainda não foram encontrados materiais que tenham atividade supercondutora em temperatura ambiente, por essa razão o solenóide do CMS é resfriado com hélio líquido por um sistema de criogenia avançado. O campo magnético do solenóide associado com informações do sistema de trajetograa possibilita o cálculo do momento das partículas carregadas que sofreram deexão. Finalmente o CMS, mesmo sendo um experimento para medidas em alto p T, é instrumentado com detectores frontais que são responsáveis pela detecção de processos que totalizam aproximadamente % da seção de choque total de pp, espalhados a baixos ângulos e que caracterizam-se por regiões de pouca ou quase nenhuma atividade. Sendo assim, para o estudo das interações fortes é necessário o estudo da componente chamada de difrativa. Na história da Física, os efeitos difrativos delinearam limites entre domínios de validade das teorias físicas, tal como ocorreu com a questão da dualidade onda-partícula da luz. Físicos deduziram que através da difração das partículas, poderemos medir a função de estrutura do próton. Ademais, processos difrativos foram pouco medidos ao longo dos últimos anos pela indisponibilidade de materiais ativos que pudessem sobreviver à radiação intensa do feixe. Em suma, o CMS é um detector de caráter geral, o que denota vasto domínio em Física de Partículas para ser testado e que pode validar ou não resultados de experimentos anteriores. Além disso, o CMS é uma ferramenta dos físicos para mapear uma escala de energia ainda não estudada em colisores. No âmbito da Física Nova, a escala de energia do LHC permitirá testar a validade das teorias supersimétricas e raticar ou não a existência do Bóson de Higgs. Nos tópicos seguintes, faremos uma descrição mais detalhada dos subsistemas do CMS.

60 Figura - O detector CMS. 9

61 .. Referencial do Experimento O sistema de coordenadas do CMS possui origem no PI. O eixo-z e o eixo-x, constituem o plano do horizonte, coplanar à crosta terrestre. O eixo-z aponta no sentido oeste, tangenciando o feixe. Esse eixo é paralelo ao campo magnético resultante no PI. Em contrapartida, o eixo-x aponta para o centro do LHC (Sul). O eixo-y é o eixo vertical, ou seja é o eixo da normal. As coordenadas angulares, azimutal (φ) e polar (θ) são denidas de modo que φ= corresponde ao eixo-x e φ = π ao eixo-y. Figura - Sistema de Referência do detector CMS. O ângulo polar (θ) é reescrito na variável pseudorapidez (η), que é uma aproximação da rapidez Y para a condição de altas energias, e possui a forma: [ ( )] θ η = ln tan (4).. Sistema de Seleção Eletrônica de Eventos e de Aquisição de Dados O sistema de seleção eletrônica de eventos, chamado gatilho 4 é necessário para fazer uma pré-seleção dos eventos de interesse físico, objetivando economizar espaço de armazenamento e tempo de processamento dos dados nos sistemas computacionais. O LHC irá gerar aproximadamente 4 milhões de colisões de prótons por segundo (4 MHz) no CMS. O sistema de seleção eletrônico é composto por dispositivos de eletrônica rápida dedicados ao processamento de sinais provenientes das células ativas do CMS. Uma dada conguração geométrica de células ativas, pode rejeitar ou aceitar um 4 A expressão usual, em Inglês, é Trigger.

62 determinado evento. Salienta-se que o gatilho não é denido apenas deste modo: poderá ser um gatilho de pré-escala de eventos (armazenamento de uma amostragem de eventos), temporal (para evitar sobrecarregamento da memória transitória dos sistemas de aquisição ), de qualidade de sinais (seleciona sinais com amplitude do sinal ou tensão acima de um determinado limiar, para eliminar ruídos) ou que possua todas as características em conjunto. No CMS, apenas Hz de eventos será armazenado e o sistema de seleção é dividido em: L (nível ) e alto nível de seleção HLT. O L em nível eletrônico seleciona eventos excluindo radiação cósmica (radiação de fundo) combinando-se o sistema de múons e os calorímetros. O período de decisão do L é de aproximadamente, µs. A informação eletrônica é armazenada em uma memória temporária para análise rápida dos limites de energia. Quando aceito pelo L, os dados são transferidos para o sistema de aquisição de dados chamado DAQ 7. Cada evento produzido possui aproximadamente, MB. Finalmente, os gatilhos de alto nível (HLTs) implementados em programas de computador e que são espécies de ltros de eventos, selecionam em tempo real, utilizando-se das informações de subdetectores especícos, eventos que são armazenados em amostras de dados. No caso especíco desse trabalho, usamos o gatilho HLT_JetU, que ltra eventos com pelo menos um jato de p T > GeV não corrigido (vericações da qualidade do jato dada as imperfeições das medidas dos calorímetros), reconstruído combinado-se informações do sistema de trajetograa e de calorimetria do CMS, desde que os eventos sejam associados a dois pacotes de prótons que colidiram no PI. A estratégia do uso de programas de computador para os gatilhos tem se demonstrado ecaz e com maior velocidade para o ltro de eventos. Em seguida, a amostra é enviada para o sistema de computação do CMS que armazena, calibra e reconstrói novamente os dados. Conhecido como Overow. Abreviação Inglesa de High Level Trigger. 7 Do Inglês Data Acquisition.

63 ..4 Sistema de Trajetograa Com a nalidade de reconstruir traços de partículas carregadas, o sistema de trajetograa é o subdetector mais interno do CMS, e certamente, o que recebe maior uxo de radiação já que está a menos de cm do feixe. A reconstrução dos traços das partículas espalhadas permite, em associação com o campo magnético do solenóide, determinar com precisão o momenta das partículas. Além disso, a intersecção dos traços reconstruídos possibilita a reconstrução de vértices. Esse sosticado sistema foi desenvolvido para a medida de múons com alto p T, hádrons e elétrons isolados com ótima resolução do momentum ( ) p T p T, p T,% e com eciência maior do que 98 % na região de η <,. Esse sistema é dividido em quatro subsistemas: o detector de pixel (localizado na parte mais interna do sistema de trajetograa), no barril, o Inner Barrel (TIB) e o Outer Barrel (TOB); nas tampas, o End Cap (TEC) e entre as tampas e o barril, o Inner Disks (TID). O sistema de trajetograa opera com temperaturas em torno de o C. Figura 4 - Esquema do sistema de trajetograa do CMS. O formato desse sistema é cilíndrico, com diâmetro de cm e comprimento de 4 cm. Radialmente, em uma distância menor do que cm, no Pixel, são instaladas células com dimensão de µm, ao total são camadas com raios de 4,4 cm, 7, cm e, cm respectivamente. Na coroa cilíndrica externa, o TIB, ( cm < r < cm), o uxo de partículas é ordens de grandeza menor do que na primeira parte. Sendo assim, foram

64 usados detectores do tipo microtiras de silício com dimensão de cm 8 µm totalizando 4 camadas. Cada uma das células de microtiras de silício possuem aproximadamente µm de espessura e são xadas em estruturas de bra de carbono. Cada uma dessas estruturas forma o que chamamos de camadas. No TOB, a parte mais externa (r > cm), as células ativas de microtiras de silício possuem dimensão de cm 8 µm e totalizam camadas. No TOB, os módulos dos detectores de silício possuem µm de espessura. As tampas (TEC) possuem camadas de detectores pixel e 9 camadas de detectores de microtiras de silício. A estrutura do sistema de trajetograa é feita em bra de carbono e possui uma aceptância de η <,4, sendo composta por milhões de células pixels e 9, milhões de células de microtiras de silício. (a) Eciência de reconstrução de traços para múons. (b) Resolução de traços de múons com diferentes valores de momento transverso. Figura - Eciência e resolução de traços do sistema de trajetograa.

65 4.. Sistema de Calorimetria O CMS possui calorímetros eletromagnético (ECAL), hadrônico (HCAL) e especialmente instalados nas regiões frontais: HF (parte do HCAL), CASTOR e ZDC. O HCAL e o ECAL foram projetados para operarem com resistência à radiação (aproximadamente Mrad) e de modo cuja operação não sofresse com a inuência do campo magnético externo elevado de 4 T.... ECAL Composto por. cristais de tungstato de chumbo (PbWO 4 ) na região do barril (EB) circundando o sistema de trajetograa e 7.4 cristais em cada uma das tampas (EE), chamadas de End Caps. O curto comprimento de radiação dos cristais (χ =, 89 cm) do ECAL possibilitam a maior probabilidade de absorção dos chuveiros eletromagnéticos, com pequena quantidade de material. O ECAL possui também alta granularidade e formato cilíndrico. O tempo de resposta à radiação dos cristais do ECAL é bastante rápido (aproximadamente ns) embora sejam produzidos poucos fótons por partícula. O processo de cintilação desses cristais produz aproximadamente γs/ MeV, portanto, pouca luz. Por isso, há necessidade do uso de fotodetectores que tenham ganho intrínseco alto e que operem com campo magnético externo elevado. No barril, foram utilizados fotodiodos de avalanche, conhecidos como (Si)APDs (Silicon Avalanche Photo- Diodes) e nas tampas os fototriodos à vácuo, VPTs(Vacuum Phototriodes). Figura - Esquema do Calorímetro Eletromagnético do CMS.

66 Barril (EB): ao total, possui cristais com seção transversal de aproximadamente mm e comprimento de mm, o que equivale à,8 χ. A seção do barril possui um raio interno de 9 cm e é subdividida em conjuntos de cristais chamados de supermódulos, cobrindo uma região de ( η <,479). Os cristais são ligeiramente desviados do eixo em relação ao vértice nominal em um ângulo de o. End-Cap (EE): aceptância de,479 < η <,. As tampas são afastadas do PI de, por aproximadamente 4 cm. Em cada uma delas foram instalados dois semidiscos contendo estruturas de cristais organizados em forma de uma matriz. Essa matriz é denominada de supercristais. Os cristais nas tampas são um pouco desviados em relação ao vértice nominal. Cada um, possui uma seção de 8, 8, mm e comprimento de mm, que corresponde à 4,7χ. Pré-chuveiro (Preshower): foram instalados na frente da seção da tampa do ECAL, atrás de discos de dois atenuadores de chumbo de χ e χ respectivamente, dois planos contendo detectores de tiras de silício (Silicon Strip Detectors). A nalidade do preshower é identicar γs de π s (decaem rapidamente em dois γs). Entretanto, o preshower tem outra nalidade extremamente importante: diferir γs nais provenientes de topologias físicas daqueles que são intrínsecos dos processos de conversão dos materiais ativos dos calorímetros. É sensível para a identicação da energia depositada de apenas um ou dois fótons muito próximos. Figura 7 - Aceptância do Calorímetro Eletromagnético.

67 A resolução em energia do ECAL foi medida a partir de um ajuste gaussiano para as distribuições de energia observadas durante testes com feixe. É parametrizada da forma: ( σ E ) = ( S E ) + ( ) N + C () E Onde S é o erro estocástico, N é o ruído e C um termo constante. Figura 8 - Resolução em energia do ECAL em função da energia medida do elétron durante o teste com feixe.... HCAL O calorímetro hadrônico (HCAL) funciona de modo similar ao ECAL, absorvendo energia das partículas de modo a produzir chuveiros hadrônicos. Os hádrons atravessam o ECAL e depositam quase que totalmente a energia no HCAL. A energia absorvida no HCAL é detectada através de cintiladores plásticos e bras de quartzo, que produzem luz Cherenkov transformada em sinal elétrico por dispositivos conhecidos como HPDs 8 (fotodiodos híbridos). O HCAL possui um comprimento de radiação entre [7,] λ I. Podemos subdividir o HCAL em quatro partes: o barril HB (Hadron Barrel), as tampas 8 comprimentos de interação.

68 laterais HE (Hadron End Cap), as frontais HF (Hadron Forward) e o barril externo HO (Hadron Outer). 7 Figura 9 - O detector CMS em comprimentos de interação para diferentes camadas (ECAL, HCAL e sistema de múons). O HCAL localiza-se majoritariamente na parte interna do solenóide (HB e HE) circundando o ECAL e tem por nalidade medir o depósito de energia hadrônica das partículas produzidas no PI, medir a energia transversa perdida e detectar jatos na região frontal. HB: composta por aproximadamente.4 torres com segmentação η φ =,87,87, totalizando placas de bronze com cm de espessura e duas placas de aço externas. Entre o ECAL e o HCAL foi instalada uma placa cintiladora de 9 mm de espessura. Essa placa é usada para o gatilho do HCAL. Com relação às outras placas cintiladoras, cada uma delas possui,7 mm de espessura e são intercaladas com as de bronze. O HB possui as dimensões de 9 m de comprimento, m de espessura e m de diâmetro externo. HE: as tampas são compostas de 4 torres em η, cobrindo uma região, < η <,. Nas primeiras torres, a segmentação em η é de,87, com o em φ. Para as seguintes, a segmentação em φ é de o enquanto η varia entre,9 e, para valores maiores de η. Ao total, são.4 torres. HF: na região frontal, a uma distância de, m do PI, em aceptância, < η <,, foi instalado um calorímetro construído com, m de ferro e com bras de

69 8 quartzo que produzem luz Cherenkov. Tais bras com diâmetro de, mm, são alocadas paralelamente ao feixe. Em η, são torres com segmentação de η, na primeira, η, na última e η,7 nas demais. A segmentação em φ é de o exceto para a última torre, que é de η = o. O HF totaliza 9 torres. HO: é a seção externa ao solenóide. Aumenta a espessura em comprimentos de interação efetiva do HCAL para λ I. Localiza-se em uma região de aceptância de η <,. Contém cintiladores de mm de espessura e segmentação em setores de o em φ. Figura - Esquema em corte longitudinal do calorímetro hadrônico do CMS.

70 Finalmente, mostramos a resolução em energia para jatos reconstruídos combinandose informações de todos os calorímetros do CMS. 9 Figura - Resolução da energia transversa dos jatos reconstruídos nas diferentes regiões dos calorímetros EB, EE e HF. Os jatos foram reconstruídos com o algoritmo de cone interativo e raio do cone de,.... Limiares dos Calorímetros Em geral, medimos eventos que possuam valor acima de determinada energia dos calorímetros. Tais valores, chamados de limiares, objetivam reduzir ruídos intrínsecos do sistema. Na Tabela organizamos os valores dos limiares dos calorímetros utilizados pela colaboração do CMS [] no ano de. Tabela - Limiares das diferentes partes dos calorímetros. Parte do Calorímetro Aceptância limiar [GeV] EB η <,479 >, EE,479 < η <, >,4 HB η <, >, HE, < η <, >,9 HF + η > > 4, HF η > > 4,

71 7...4 CASTOR O calorímetro CASTOR (Figura ) Centauro And Strange Object Research é um subsistema do experimento CMS posicionado aproximadamente a 4 m do PI e com aceptância de, < η <,. Portanto, o CASTOR cobre grande parte da região frontal onde é depositada uma parcela signi cativa da energia dos processos difrativos. O CASTOR é dividido longitudinalmente em partes, uma eletromagnética com seções e outra hadrônica com seções em φ, ambas compostas por placas de tungstênio e de quartzo montadas em uma estrutura de aço inoxidável. Dispostas alternadamente, estas placas são orientadas num ângulo de 4o em relação à direção do feixe para aumentar a e ciência na coleta da luz Cherenkov produzida no quartzo. (a) Calorímetro CASTOR instalado no CMS. (b) Geometria e componentes do CASTOR. Figura - Esquema do calorímetro CASTOR.... ZDC O ZDC (Zero Degree Calorimeter) possui uma aceptância de η 8, e contribui para a medida de nêutrons frontais de altas energias bem como fótons de baixas energias (' GeV) espalhados nessa direção. Assim como o CASTOR, o ZDC possui dois calorímetros: um eletromagnético e outro hadrônico, utilizando camadas de tungstênio e bras de quartzo para a medida da energia das partículas... Magneto Solenoidal Com o objetivo de rápida resposta instrumental requerida para a identi cação de múons, bem como boa resolução na medida dos momenta das partículas na região central, foi construído no CMS um solenóide supercondutor que produz um campo magnético de

72 7 magnitude de 4 T. O solenóide adquire características supercondutoras quando é resfriado pelo sistema de criogenia do CMS até a temperatura aproximada de 4 K usando hélio no estado líquido. O solenóide possui um comprimento de,9 m e um raio de, m. Opera com uma corrente aproximada de 9, ka. Um dos grande avanços tecnológicos para a construção do solenóide foi o uso de um alumínio com alto grau de pureza e estabilidade. A técnica de construção usada foi similar à dos solenóides dos experimentos ALEPH e DELPHI no LEP e H no HERA. Porém, dado o alto valor do campo magnético produzido, grande parte do projeto tecnológico foi modicado...7 Sistema de Identicação de Múons O sistema de identicação de múons é o maior subdetector do experimento CMS. Foi projetado de modo a cobrir o sistema de trajetograa em η <,4 e envolve os calorímetros do detector. A medição do momentum é essencialmente determinada pela curvatura da trajetória, sendo assim, os múons são identicados. No entanto, para múons de altas energias, da ordem de TeV, é necessário combinar o sistema de trajetograa com o sistema de múons em um ajuste global da trajetória para aumentar a eciência da resolução do momento. Basicamente, é dividido em duas regiões: a do barril e as tampas. O sistema de múons possui três diferentes subdetectores: os tubos de arrasto (Drift Tubes - DT), as câmaras de tiras catódicas (Cathod Strip Chambers - CSC) e as câmaras de placas resistivas (Resistive Plate Chambers - RPC). No barril, as câmaras de múons são instaladas em discos, intercaladas com camadas de ferro que compõem praticamente toda estrutura do CMS. Quando dispostas ao redor do barril, formam um cilindro concêntrico cujo eixo é colinear em relação ao eixo-z do sistema de coordenadas do CMS. Cada disco nessa região, é dividido em setores que cobrem um ângulo azimutal de o contendo DTs e RPCs. Já nas tampas, existem 4 discos, cada um com anéis, com exceção do primeiro, com anéis; cada anel possui câmaras, exceto o mais interno (M), onde há apenas 8 câmaras. Nas estações (ME), existem câmaras em cada um dos anéis. DT: cobrem uma região de η <, totalizando câmaras na região do barril, organizadas em 4 camadas chamadas MB, MB, MB e MB4 nas distâncias respectivas de 4, m, 4,9 m,,9 m e 7, m do feixe. A resolução de cada ponto

73 7 medido é da ordem de µm, com precisão em φ melhor que µm em posição e miliradiano no ângulo. CSC: medem coordenadas espaciais com resolução de µm, sendo em φ de miliradianos. Cobrem a região das tampas (end cap) (ME), em,9 < η <,4. O CMS possui ao total 48 CSCs. Em cada uma das câmaras em forma trapezoidal, existem subcâmaras, com tiras de catodo radiais e os de anodo perpediculares às tiras, contendo gás. Quando este é ionizado por um múon, um efeito avalanche produz carga nos os de anodo e no grupo de tiras de catodo correspondente, determinando a posição do múon. RPC: cobrem uma região de η <, e consistem de 4 camadas de detectores intercaladas por placas de ferro. Geralmente, são vizinhas de DT e CSC. Possuem resolução espacial pior, mas têm como vantagem o pequeno tempo de resposta e não dependem da reposição do uxo de gás. Essas câmaras completam as medições das DTs e das CSCs. Figura - Esquema das câmaras de múons no barril do CMS.

74 7 Enquanto os subdetectores DT e CSC provém uma medida precisa da posição ou do momentum dos múons, a RPC é responsável por raticar informações sobre a passagem de múons pelo detector. As RPCs são sistemas secundários, no entanto, essenciais para a rápida resposta do L, já que servem para identicar em nível de gatilho, o cruzamento correto. Figura 4 - Tampas das câmaras de múons no CMS. A reconstrução dos múons no CMS produz objetos de categorias: standalone muons (usando informações combinadas de DTs, CSCs e RPCs), os global muons (ajustados com os traços do sistema de trajetograa) e tracker muons (uso do sistema de trajetograa e de informações combinadas pelos calorímetros e sistema de múons, porém, todo traço reconstruído é considerado um múon em potencial). Um múon, pode cruzar até RPCs e 4 camadas de câmaras DT, produzindo 44 pontos no sistema de múons...8 Sistema Computacional de Análise Estima-se que a quantidade de dados gerados pelos experimentos do LHC irá superar a ordem de Petabytes 9 []. A computação tem um aspecto fundamental nesses experimentos: processar, armazenar e distribuir, em nível global, dados para rápido processamento e transferência entre os centros computacionais. Nessa cadeia tecnológica, foi elaborado um novo conceito computacional denominado GRID, integrante ao sistema de aquisição de dados do experimento. Em outras palavras, experimentos em Física de Partículas cuja quantidade de dados armazenadas é sem precedentes, dependem essencialmente dos sistemas de computação e do processamento global dos dados. 9 Gigabytes.

75 74 Figura - Estimativa da quantidade de dados armazenados em ta para o LHC. A GRID atualmente é parte de um experimento em Física de Partículas. Esse conceito de tecnologia da informação, integra geogracamente os centros de pesquisa em Física de Altas Energias em vários países. Nesse sistema integrado, os dados em pouco tempo poderão ser reprocessados em qualquer parte do globo terrestre. Não existe nenhum tipo de privilégio para acesso aos dados, desde que determinado grupo faça parte de algum experimento. Deste modo, as descobertas em potencial físico podem ser realizadas em qualquer centro de pesquisa concebido em GRID no mundo. No caso do CMS, a GRID possui uma organização hierárquica de processamento. Cada um dos centros de computação global é denominado Tier. Segue abaixo como são subdivididos de acordo com a funcionalidade de cada centro: Tier-: é único, localizado no CERN. É diretamente conectado ao sistema de aquisição de dados do experimento. O acesso ao controle desse centro de computação é local. No Tier- é feito o processamento inicial e o armazenamento de dados em ta. Esse centro tem a função de replicar os dados para os centros Tier-; Tier-: armazenam a réplica dos dados em ta, reconstroem cópias dos dados com as constantes de calibração do experimento. Em seguida, transferem dados para outros centros quando solicitados por usuários ou de acordo com a responsabilidade de estudo por um determinado grupo de pesquisadores; Tier-: possuem processamento substancial dos dados, amostras de monte carlo,

76 de estudos para calibração e análise dos dados. Esses centros computacionais, são utilizados pelos físicos para análise dos processos físicos de interesse; Tier-: também utilizados para análise dos dados, mas com poder de processamento e armazenamento de dados inferior. A diferença básica entre uma Tier- e uma Tier- é o número de serviços que precisam ser administrados. Outro detalhe, é que geogracamente, um Tier- operacionalmente precisa estar próximo de um centro Tier-. É um sistema de análise para colaboração entre grupos de pesquisa locais. O empenho e a persistência do grupo brasileiro de física de altas energias da experiência CMS foi fundamental para a instalação de centros do tipo Tier- e Tier- no Brasil. Os dados utilizados nesse trabalho foram processados nos sistemas de computação em GRID da Universidade do Estado do Rio de Janeiro...8. Fluxo dos Dados Após a colisão entre prótons ou íons pesados, os sinais dos subdetectores do CMS são escritos na memória transitória dos sistemas de eletrônica rápida (buer) para a posterior seleção eletrônica do HLT. Praticamente todo o sistema de processamento de sinais do CMS é baseado em tecnologia de optotransmissão e optorecepção de sinais utilizandose bras ópticas. O uso desta tecnologia, além de processamento mais rápido, evita ruído no cabeamento de sinais embora as conexões sejam mais sensíveis à danos mecânicos. Em seguida, os eventos coletados pelo (DAQ), em formato bruto (RAW), são enviados para armazenamento na Tier-. Essa transferência ocorre em tempo real, a uma taxa média de MB/s. Após o armazenamento dos dados no Tier-, a reconstrução do evento é feita imediatamente, produzindo os eventos em formato RECO. Esse processamento reduz em até o tamanho de armazenamento dos dados. Raticamos, que os dados brutos 4 (RAW) são armazenados em ta para eventual reprocessamento. Em seguida, os centros Tier- recebem eventos RECO e os reprocessam em um formato menor chamado AOD (Analysis Object Data), cujo tamanho é do formato RAW. Para análise nal, pode-se escolher usar a formatação RECO ou AOD que possuem os objetos físico-computacionais, como por exemplo, jatos, traços de partículas carregadas, coleções de múons, energia dos calorímetros dentre outros. Contém informações em nível eletrônico dos subdetectores. 7

77 7..9 Atividades no Detector Neste tópico, iremos descrever atividades que foram exercidas no trabalho em colaboração para o experimento CMS, em especial no P...9. Monitoramento dos Sistemas de Computação Durante o período de vigência do mestrado, e como uma responsabilidade de estudante que faz parte da colaboração do CMS, foi realizado o monitoramento do sistema de computação do CMS em turnos. Além disso, algumas aulas de treinamento para novos integrantes do sistema foram lecionadas para membros do Fermilab à pedido de um dos supervisores do sistema de computação do CMS, Oliver Gutsche. O monitoramento é remoto. A função do responsável em monitorá-lo é criar alertas sobre possíveis problemas de transferência de dados, armazenamento de amostras de dados e de toda a infraestrutura em GRID. Para a realização do monitoramento, é necessário apenas o conhecimento prévio do funcionamento do sistema de computação do CMS e habilidades para análise e interpretação dos dados...9. Atividade no Sistema de Trajetograa No primeiro período de meses foram realizadas atividades em conjunto com o grupo do sistema de trajetograa. No início do trabalho, aprendemos a medir a qualidade do cabeamento de bras ópticas que conectam os detectores de pixel e de microtiras de silício à sala de controle da eletrônica do CMS, onde localizam-se os bastidores de eletrônica rápida contendo os optoreceptores. Para a realização dessa tarefa, foi utilizado um instrumento de medida chamado OTDR (Optical to Time Domain Reectometer), que emite laser no cabeamento e analisa a reexão na outra extremidade. Com esse instrumento, afere-se a medida do comprimento de cada um dos cabos de bras ópticas, essencial para a sincronização do sistema de trajetograa e identica-se cabeamento partido e a qualidade das conexões. Foram analisados em torno de. canais de bras ópticas, desenvolvidos programas de computador para análise da qualidade dos cabos e também para gerar um arquivo contendo a informação dos códigos dos cabos associados ao comprimento medido. Esse arquivo de dados foi utilizado para sincronização da aquisição de dados do sistema

78 77 de trajetograa do CMS. O trabalho manual no sistema de trajetograa consistiu na instalação de alguns cabos, checagem de conexões e colocação das tampas de alumínio que o protegem no CMS. No Apêndice A existe uma descrição mais detalhada desse trabalho...9. Calorímetro CASTOR No laboratório de testes do grupo do CASTOR, zemos alguns testes de rotina nos dispositivos fotomultiplicadores, corte e colagem de material reetor para as guias de luz, ajudamos na montagem da primeira metade do CASTOR que foi instalado no P (montagem de fotomultiplicadoras, sensores de campo magnético, sistema de refrigeração, cabeamento das fotomultiplicadoras, realização de testes de aterramento, montagem da caixa de conetores dentre outros) bem como no processo de aluminização das placas de tungstênio, que após um curto período de aquisição de dados, sofreram uma alteração na rigidez devido às condições do CMS: campo magnético intenso, altas dosagens de radiação e aquecimento. No P, realizamos a instalação do cabeamento de todos os canais das fotomultiplicadoras do CASTOR, a colocação de conectores e identicação, testes do cabeamento, instalação de tubulação de refrigeração na base do HF, montagem dos bastidores onde encontram-se módulos que medem a carga das fotomultiplicadoras do CASTOR. Na sala de eletrônica no P, conguramos os bastidores de alta tensão das fotomultiplicadoras. Por último, iniciamos estudos para o teste com feixe do CASTOR que havia sido realizado em 7 e 8. No Apêndice B existem detalhes desses estudos. Processo de adição de uma película de alumínio na superfície de algum metal. Conhecido em Inglês como Test Beam.

79 78 ANÁLISE DE DIJATOS. Introdução Apresentaremos a seguir o estudo sobre a observação de eventos de difração simples dura, com produção de dijatos em colisões de pp nas energias de s = 7 TeV no centro de massa, utilizando o detector CMS. Os dados foram comparados com simulação em Monte Carlo, modelada para processos não difrativos. Comparamos o excesso de dados com os eventos de fundo ou background, que são processos competitivos à reação de interesse, já que possuem as mesmas partículas no estado nal. Estudaremos uma reação de difração simples dura (SD), do tipo pp Xp, o qual X inclui um sistema de dijatos conforme Figura. Decerto, esta análise com dados é inuenciada substancialmente por estudos prévios, apenas em nível de simulação em Monte Carlo, realizados por F. Silva e M. Obertino [] [4] para o subgrupo de Dijatos Difrativos do CMS. Os critérios de seleção adotados nesses estudos indicaram um sinal difrativo detectável nas distribuições de multiplicidade do calorímetro HF com luminosidade integrada de pb. É sugerida a leitura da referência []. p p IP Gap Jato p Jato Figura - Topologia da difração simples dura com produção de dijatos. A topologia de difração simples dura é sensível à função de estrutura difrativa do próton e possui uma notável componente gluônica. Além disso, é um canal físico importante para a medida da probabilidade de sobrevivência do gap S, que foi estudada no Tevatron. A razão medida pelos experimentos CDF e D entre dijatos de difração simples e dijatos inclusivos produzidos foi % [] [7] [8] [9]. O valor de S, ainda não medido pelos experimentos do LHC, tem sido discutido no âmbito de fenomenologia e o que se pode estipular, é que esteja entre, e, [7] [7] [7] nas condições do LHC. Pela ausência dessa medida, nossa análise não apresenta comparação entre dados e

80 Monte Carlo difrativo, cujas seções de choque precisam de correção do valor medido de S para normalização. 79. Gatilho O gatilho ou trigger escolhido ltra eventos com pelo menos um jato, não corrigido pelos algoritmos de vericação de qualidade para a reconstrução de jatos, contendo p T > GeV. O nome adotado para esse trigger é HLT_JetU. Uma discussão mais detalhada sobre os o gatilho pode ser encontrada no tópico.. (página ).. Amostras de dados Os dados foram coletados no período entre de março de até de agosto do mesmo ano. Ou seja, foi usado o intervalo de aquisição de dados entre os runs e 444, cuja luminosidade instantânea (L) máxima nesse período foi µb s, conforme Figura 7. No Apêndice C organizamos uma tabela contendo o nome das amostras de dados. Figura 7 - Luminosidade Instantânea no PI do CMS em diferentes épocas durante as colisões pp em 7 TeV.

81 As amostras utilizadas foram validadas pela colaboração do CMS e possuem uma luminosidade integrada (L) que totaliza, pb e com erro sistemático nessa medida superestimado entre e % [7]. Na Tabela 4 organizamos os valores aproximados das ineciências do gatilho (porcentagem de eventos que foram rejeitados) em função de L para os diferentes períodos de aquisição de dados. Tabela 4 - Diferentes períodos de aquisição de dados no ano de, as ineciências do gatilho e a luminosidade integrada L após o uso do gatilho. Período de Aquisição de dados Intervalo de Aquisição Ineciência do Gatilho (%) L [nb ] / 9/ 8 98,7,4 / 9/ ,9,7 9/7 / ,4 9,7 8 Em cada um dos períodos de aquisição de dados o valor da luminosidade instantânea (L) aumentou de modo gradativo. Observando-se as ineciências do gatilho, podemos concluir que a porcentagem de produção de eventos duros (produção de eventos com pelo menos um jato com p T > GeV) também aumentou..4 Amostras de Monte Carlo Para a modelagem dos eventos de fundo foram utilizadas amostras ociais do CMS de dijatos inclusivos produzidos em topologias não difrativas. Foram usadas diferentes amostras de QCD, cujos processos duros (qg qg) foram gerados com intervalos de p T de até 47 GeV, pelo Monte Carlo PYTHIA, com tune Z. O Apêndice C reune informações acerca do nome das amostras de Monte Carlo utilizadas. A descrição dos ajustes do Monte Carlo (ou tune) para o PYTHIA pode ser encontrada no Apêndice D. Além disso, todas essas amostras foram geradas considerando-se as imperfeições do CMS no âmbito da digitalização de sinais, das falhas em subdetectores, do desalinhamento dos materiais ativos, da reconstrução de eventos e utilizando-se o mesmo gatilho HLT_JetU. A esse processo de geração dá-se o nome de simulação completa da amostra (Full Simulation). Lê-se quark (q) e glúon (g).

82 Monte Carlo. Na Tabela mostramos a ineciência do gatilho para as diferentes amostras de Tabela - Ineciências do gatilho para as amostras do Monte Carlo. Amostra QCD - p T [,] 8,4 8,8 QCD - p T [,] 9,4 7,7 QCD - p T [,8],9,7 QCD - p T [8,],, QCD - p T [,7],8, QCD - p T [7,],, QCD - p T [,47] Ineciência do Trigger (%) sem PU Ineciência do Trigger (%) com PU 8 As amostras de ruído foram simuladas com o efeito do empilhamento [], conhecido como Pile-Up, e sem esse efeito, para serem comparadas aos dados. Ressalta-se que as amostras geradas com o empilhamento estão superestimadas com uma probabilidade de empilhamento para a luminosidade integrada do ano de. Não poderíamos deixar de destacar que independente do intervalo de p T da amostra, a distribuição do efeito de empilhamento foi simulada com a mesma estimativa. As distribuições de empilhamento são do tipo poisson. Na Tabela organizamos o valor da seção de choque fornecida pelo Monte Carlo (σ MC ) para diferentes intervalos de p T. Tabela - Seção de choque fornecida pelo Monte Carlo. Amostra σ MC [µb] QCD - p T [,] 8,9 QCD - p T [,], QCD - p T [,8],9 QCD - p T [8,],784 QCD - p T [,7], QCD - p T [7,],4 QCD - p T [,47],8

83 8.4. Normalização A título de comparação dos modelos teóricos implementados nos códigos de Monte Carlo com os dados, é necessário que as amostras de Monte Carlo sejam ajustadas em relação aos dados. A seção de choque (σ) é uma variável que indica a probabilidade de ocorrência de um determinado processo físico. É medida a partir das contagens de eventos selecionados no detector que respeitam algum tipo de critério cinemático: presença de lacunas de pseudorapidez, ângulos entre partículas no estado nal, valores de p T dentre outros possíveis. Portanto, os códigos em Monte Carlo podem gerar diferentes processos físicos incorporando essa probabilidade de ocorrência. Conclui-se assim, que amostras geradas, quando comparadas entre si ou com dados, precisam ser normalizadas ou ajustadas. Do contrário, as probabilidades de ocorrência dos processos físicos envolvidos, a uma dada quantidade de eventos totais gerados, estarão sem as proporções adequadas. Após normalizadas, as amostras com diferentes intervalos de p T geradas pelo Monte Carlo foram unicadas para análise. Para a normalização de amostras de Monte Carlo aplicamos um fator de escala, conhecido como peso (P) que será multiplicado a cada um dos valores das distribuições. Como iremos comparar diferentes períodos de dados, para cada um desses períodos com luminosidade (L), as amostras de Monte Carlo terão pesos diferentes. O peso é calculado como: P = L L MC () Onde L MC em função do número de eventos gerados N pelo Monte Carlo será: L MC = N σ MC (7)

84 Para as amostras sem a simulação do empilhamento os pesos calculados estão organizados na Tabela 7 para cada período de aquisição de dados. 8 Tabela 7 - Amostras de Monte Carlo, sem empilhamento, normalizadas para cada um dos períodos de aquisição de dados. Amostra Peso - L =,4 [nb ] Peso - L = 9,7 [nb ] Peso - L =,7 [nb ] QCD - p T [,], 7,97 8,8 QCD - p T [,],8,,74 QCD - p T [,8],4,8,847 QCD - p T [8,],,7,847 QCD - p T [,7],7,, QCD - p T [7,],,, QCD - p T [,47],,,7 No caso de amostras contendo o empilhamento, os pesos calculados estão organizados na Tabela 8. Tabela 8 - Amostras de Monte Carlo, com efeito de empilhamento, normalizadas para cada um dos períodos de aquisição de dados. Amostra Peso - L =,4 [nb ] Peso - L = 9,7 [nb ] Peso - L =,7 [nb ] QCD - p T [,], 7,9 8,8 QCD - p T [,],4,8,7 QCD - p T [,8],4,,8 QCD - p T [8,],,78,8 QCD - p T [,7],7,, QCD - p T [7,],,, QCD - p T [,47],78,,

85 84 Podemos vericar a distribuição de p T de processos duros (qg qg) entre e 47 GeV para as amostras de Monte Carlo. Na Figura 8(a) sem efeito de empilhamento, e na Figura 8(b), com esse efeito. Em ambos casos, os pesos aplicados estão corretos já que a forma da distribuição do p T decresce suavemente como o esperado. Monte Carlo: p Generated T Monte Carlo: p Generated T p [GeV c ] T (a) Sem efeito de empilhamento p [GeV c ] T (b) Com efeito de empilhamento. Figura 8 - Distribuição normalizada do p T gerado para amostras de Monte Carlo. Na Figura 9 mostramos a distribuição do número de interações por cruzamento dos feixes estimado para as amostras de Monte Carlo. Pile Up Effect Number of Pile Up Figura 9 - Distribuição do efeito de empilhamento no CMS estimado para o ano de, forma de uma distribuição de probabilidades de poisson.

86 8 Essa distribuição é do tipo Poisson e simula a probabilidade do efeito de empilhamento estimada para todo o período de aquisição do ano de. Possui o valor médio em torno de interações (pp) por cruzamento de pacotes de prótons no PI.. Correções Básicas nos Eventos É recomendado pela colaboração do CMS um processo de correção básica nos eventos do detector, já que as condições experimentais de alguns subsistemas ainda estão em fase de testes nesse primeiro ano de aquisição de dados em colisões pp. Espera-se que com mais altas taxas nominais de L os gatilhos básicos já incorporem algumas dessas correções. O primeiro desses critérios, é a remoção de % dos traços em um evento. O segundo critério, é um ltro que seleciona vértices com alta qualidade [74] no evento. Além disso, as correções do ruído dos calorímetros já estão intrinsecamente aplicadas no programa da análise do CMS. Aplicamos tais critérios nessa análise.. Um pouco sobre Jatos Pártons são produzidos ou espalhados em colisões de prótons e não podem ser detectados devido ao connamento de cor. Além disso, radiam-se em ramicações de glúons que interagem com o mar de quarks do vácuo da QCD. Nesse sentido, o párton espalhado pode ramicar-se em um grande número de partículas estáveis no estado nal. Esse uxo de partículas colimado, que também pode conter contribuições de outros processos físicos, é chamado de jato. Cada detector possui uma denição própria para a geometria dos jatos. Essa denição é diretamente relacionada à segmentação do sistema de calorimetria.

87 8 No CMS existem coleções de padrões de jatos medidos e reconstruídos (Figura 4) em algum tipo de algoritmo. Utilizamos nessa análise jatos reconstruídos pelo algoritmo de processamento rápido denominado Anti-kT, com raio de cone R =, a partir de informações das torres dos calorímetros ECAL e HCAL contendo partículas com p T >, GeV. Uma explicação mais detalhada sobre os algoritmos de jatos pode ser encontrada no Apêndice E. Figura 4 - Esquema da reconstrução de jatos no CMS..7 Dijatos Difrativos Os dados, usados nessa dissertação do CMS, foram coletados em três diferentes períodos cujos valores de L do feixe variaram de modo crescente. Sendo assim, para maior controle na análise das distribuições bem como para o estudo do efeito do empilhamento, cada um dos cortes na seleção dos eventos foi aplicado de modo gradativo. As distribuições serão analisadas à medida em que os cortes ou critérios de seleção de dijatos de difração simples dura forem aplicados. Esperamos desse modo, controlar as variáveis de seleção da análise..7. Estudos das Distribuições de Controle Nesta primeira parte da análise, selecionamos eventos com pelo menos dois jatos com p T > GeV em qualquer região de aceptância do CMS. As distribuições em η, φ e p T a seguir são concernentes ao primeiro e ao segundo jato mais energético, chamados de jatos principais. Nas distribuições dessa dissertação mostramos em azul o Monte Carlo

88 87 não difrativo contendo o efeito de empilhamento e em vermelho, sem esse efeito. Os pontos pretos são concernentes aos dados. As distribuições mostram uma comparação para diferentes períodos de aquisição, cujos valores L do feixe variaram de modo crescente. Podemos assim comparar o comportamento dos dados em função das diferentes épocas de aquisição de dados. Primeiro Jato Mais Energético Na Figura 4 mostramos as distribuições de η para o primeiro jato mais energético. Portanto a medida em que L aumenta, de modo gradativo em cada período de aquisição, as distribuições do Monte Carlo desajustam-se às distribuições dos dados e cam gradativamente abaixo dos dados. De modo preliminar, podemos pensar em dois aspectos: o tune usado para esses códigos em Monte Carlo e/ou a simulação do efeito de empilhamento podem não ser os indicados para a modelagem do background. Leading Jet : η distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : η distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : η distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU η -4-4 η -4-4 η (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Segundo Período de Aquisição. (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 4 - Distribuição normalizada de η do primeiro jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados. No entanto, observando-se os grácos suplementares do Apêndice F, que mostram as distribuições dos jatos principais sem nenhuma seleção de p T, podemos concluir que à medida em que L aumenta, o Monte Carlo simulado com efeito de empilhamento vai se ajustando aos dados. Sendo assim o desacordo entre os dados e o Monte Carlo, quando selecionamos dois jatos com p T > GeV em qualquer região do CMS, pode ser explicado pelo uso do tune. O tune do Monte Carlo é concernente à função de estrutura partônica utilizada pelo Monte Carlo e que foi ajustado com os dados de outras experiências. Em suma, o Monte Carlo com tune Z talvez esteja produzindo menos jatos com p T > GeV

89 88 que o esperado para o LHC. A seguir, na Figura 4, mostramos as distribuições em φ do primeiro jato mais energético. Ademais, podemos observar o mesmo efeito das distribuições em η do jato mais energético. Leading Jet : φ distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : φ distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : φ distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU φ φ φ (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Segundo Período de Aquisição. (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 4 - Distribuição normalizada de φ do primeiro jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados. As distribuições da Figura 4 mostram as maiores disparidades entre os ajustes dos dados com as distribuições do Monte Carlo de p T no terceiro período de aquisição de dados. Leading Jet : p T distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : p T distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : p T distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU p [GeV c ] T (a) Primeiro Período de Aquisição p [GeV c ] T (b) Segundo Período de Aquisição p [GeV c ] T (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 4 - Distribuição normalizada de p T do primeiro jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados. Esse é mais um indício de que, o Monte Carlo está produzindo menos jatos energéticos que o esperado no terceiro período de dados. Podemos talvez deduzir, que com o aumento de L no feixe, ocorrem mais processos duros que o esperado pelo Monte Carlo.

90 89 O que nos leva a crer mais uma vez que o tune adotado nessa análise não modela corretamente o Monte Carlo. Ratica-se que quando comparamos apenas as distribuições do jatos principais, sem corte em p T, o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento ajusta-se melhor aos dados, dependendo do período de aquisição. Pode-se concluir também, que à medida em que a luminosidade aumenta, o efeito do empilhamento nos dados também aumenta. No primeiro período de aquisição de dados, a forma das distribuições dos dados dos jatos mais energéticos é compatível com as do Monte Carlo sem empilhamento. Conforme a L aumenta, as distribuições dos dados e do Monte Carlo com empilhamento vão se alinhando quando não selecionamos jatos com p T > GeV em qualquer região do CMS, conforme Apêndice F. Entretanto, observandose as distribuições em que há seleção de dois jatos com p T > GeV em qualquer região do CMS, o tune do Monte Carlo produz menos jatos que o observado nos dados. Em suma, observamos efeito de empilhamento nos dados e uma possível modelagem equivocada quando do uso do tune Z, no Monte Carlo. Segundo Jato Mais Energético Para o segundo jato mais energético podemos observar os mesmos efeitos do primeiro jato mais energético nas distribuições de η (Figura 44), φ (Figura 4) e p T (Figura 4) em relação ao efeito de empilhamento e ao tune do Monte Carlo. Leading Jet : η distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : η distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : η distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU η -4-4 η -4-4 η (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Segundo Período de Aquisição. (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 44 - Distribuição normalizada de η do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados.

91 9 Leading Jet : φ distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : φ distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : φ distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU φ φ φ (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Segundo Período de Aquisição. (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 4 - Distribuição normalizada de φ do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados. Leading Jet : p T distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : p T distribution Data Pythia Tune Z - PU Leading Jet : p T distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU p [GeV c ] T (a) Primeiro Período de Aquisição. 4 - p [GeV c ] T (b) Segundo Período de Aquisição p [GeV c ] T (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 4 - Distribuição normalizada de p T do segundo jato mais energético. Comparamos o Monte Carlo com e sem o efeito de empilhamento para diferentes períodos de aquisição aos dados. Distribuições das Medidas da Energia no Calorímetro HF Nesta parte da análise iremos vericar o efeito do empilhamento nas distribuições de soma de energia do calorímetro na aceptância do HF por evento, bem como o excesso dos dados em relação ao Monte Carlo. Para ambos lados do HF, aplicamos um limiar de 4 GeV sugerido por análises da colaboração do CMS para a redução de ruídos []. Ou seja, medimos atividade nesse detector para eventos cuja energia seja acima desse valor e contendo dois jatos com p T > GeV em qualquer região do CMS, do seguinte modo:

92 9 E total = HF E torre (8) Onde E total é a energia total depositada nas torres do HF por evento. Na Figura 47 organizamos as distribuições de energia para o lado negativo para os três diferentes períodos de aquisição de dados, enquanto na Figura 48, para o lado positivo. HF- Energy Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF- Energy Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF- Energy Distribution Data Pythia Tune Z - PU 8 Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU 4 4 Pythia Tune Z - No PU Energy [GeV] (a) Primeiro Período de Aquisição. Soma da energia do lado negativo Energy [GeV] (b) Segundo Período de Aquisição. Soma da energia do lado negativo Energy [GeV] (c) Terceiro Período de Aquisição. Soma da energia do lado negativo. Figura 47 - Lado Negativo: soma da energia por evento do calorímetro HF. HF+ Energy Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF+ Energy Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF+ Energy Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Energy [GeV] (a) Primeiro Período de Aquisição. Soma da energia do lado positivo Energy [GeV] (b) Segundo Período de Aquisição. Soma da energia do lado positivo Energy [GeV] (c) Terceiro Período de Aquisição. Soma da energia do lado positivo. Figura 48 - Lado Positivo: soma da energia por evento do calorímetro HF. Observa-se nas distribuições de energia que os dados possuem um excesso na região de mais baixa energia em relação ao Monte Carlo para o terceiro período de aquisição de dados. Entretanto, ainda não podemos armar que esse excesso é concernente à eventos difrativos. Raticamos que quando não selecionamos dois jatos mais energéticos com p T > GeV em qualquer região do CMS, os dados se ajustam melhor ao Monte Carlo sem empilhamento e com empilhamento dependendo do período de aquisição. Apenas

93 podemos concluir que o efeito de empilhamento altera substancialmente a forma da variável E total. Além disso, não podemos deixar de citar que a simulação do HF para baixa energia pode não reproduzir apropriadamente os dados, já que na geometria do HF da simulação não estão descritas as regiões mortas (sem células ativas) do detector. Distribuições de Multiplicidade dos Calorímetros Iremos vericar o comportamento das distribuições de multiplicidade de torres ativas no HF por evento. Basicamente, contamos o número de torres ativas por evento, cujo limiar por torre é acima de 4 GeV. As distribuições de multiplicidade estão em escala logarítmica e mostradas para cada um dos lados: negativo, Figura 49 e positivo, Figura. HF- Multiplicity Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF- Multiplicity Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF- Multiplicity Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU HF- Multiplicity (a) Primeiro Período de Aquisição. Multiplicidade do lado negativo. HF- Multiplicity (b) Segundo Período de Aquisição. Multiplicidade do lado negativo. HF- Multiplicity (c) Terceiro Período de Aquisição. Multiplicidade do lado negativo. Figura 49 - Lado Negativo: soma da multiplicidade por evento do calorímetro HF. HF+ Multiplicity Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF+ Multiplicity Distribution Data Pythia Tune Z - PU HF+ Multiplicity Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU HF+ Multiplicity (a) Primeiro Período de Aquisição. Multiplicidade do lado positivo. HF+ Multiplicity (b) Segundo Período de Aquisição. Multiplicidade do lado positivo. HF+ Multiplicity (c) Terceiro Período de Aquisição. Multiplicidade do lado positivo. Figura - Lado Positivo: soma da multiplicidade por evento do calorímetro HF.

94 É notável, que em relação às distribuições de multiplicidade não percebemos qualquer excesso dos dados em relação ao Monte Carlo sem o efeito de empilhamento nos intervalos de menor multiplicidade das torres do HF. Embora para o Monte Carlo contendo efeito de empilhamento isso não ocorra. Entretanto para maiores multiplicidades, o Monte Carlo contendo efeito de empilhamento melhor se ajusta aos dados no terceiro período de aquisição de dados. Esperamos selecionar eventos onde a multiplicidade nas torres do HF é a mais baixa possível. Dada a topologia do processo de dijatos difrativos simples, procuramos eventos em que há lacunas de pseudorapidez. Observando-se apenas as distribuições de multiplicidade do HF não podemos diferir excesso nos dados em relação ao Monte Carlo não difrativo. Portanto, apenas selecionando dois jatos com p T > GeV em qualquer região do CMS nos dados não encontramos excessos, quando comparados ao Monte Carlo sem efeito de empilhamento, que ratiquem a seleção de eventos difrativos. A seguir, mostraremos as distribuições de multiplicidade do HF, dividido em duas partes conforme a Tabela 9, após selecionarmos os dois jatos principais com p T > GeV em qualquer região do CMS. As distribuições de multiplicidade serão mostradas para o lado positivo e negativo. Tabela 9 - Divisão do HF em duas partes: Low η e High η. Parte HF + HF Low η,9 até 4,9 até 4 High η 4 até, 4 até, 9

95 94 Para o primeiro período de aquisição de dados, comparando-se com o Monte Carlo não difrativo, incluindo efeito de empilhamento (azul) e sem esse efeito (vermelho), temos as distribuições na Figura e na Figura. Gapside at η > : All Jets Gapside at η > : All Jets Gapside at η > : All Jets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição. Essencialmente, quando comparamos o sinal (Figura (a)) no intervalo de menor multiplicidade possível, ou seja, o intervalo em que HF Low η e HF High η é menor que, no bin(,), é perceptível em comparação ao Monte Carlo com efeito de empilhamento (Figura (b)) um excesso nos dados que poderia ser atribuído à processos difrativos não modelados pelo Monte Carlo. No entanto, quando comparamos os dados (Figura (a)) em relação ao Monte Carlo sem efeito de empilhamento (Figura (c)), o bin(,) que representa a mais baixa multiplicidade possui praticamente o mesmo número de eventos. Deste modo, não existe garantia de que o sinal observado nos dados é apenas difrativo. Em relação à Figura, concernente ao lado negativo, acontece o mesmo efeito descrito para o lado positivo. Gapside at η < : All Jets Gapside at η < : All Jets Gapside at η < : All Jets n All "forward slice" n All "low η slice" n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição.

96 9 Podemos concluir que há necessidade de outros critérios de seleção para que a relação sinal e ruído, nesse intervalo de baixa multiplicidade, seja máxima e garanta que o excesso nos dados seja proveniente de processos difrativos. Para o segundo período de aquisição de dados mostramos as distribuições de multiplicidade. A Figura para o lado positivo e a Figura 4, para o negativo. Nesse caso, a razão entre o pico nos dados e nas simulações em Monte Carlo aumenta no bin(,). Gapside at η > : All Jets Gapside at η > : All Jets Gapside at η > : All Jets n All "forward slice" n All "low η slice" n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Segundo Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição. Gapside at η < : All Jets Gapside at η < : All Jets Gapside at η < : All Jets n All "forward slice" n All "low η slice" n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Segundo Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura 4 - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição.

97 9 Finalmente, para o terceiro período de aquisição de dados, mostramos as distribuições de multiplicidade. A Figura para o lado positivo e a Figura, para o lado negativo. Nesse período, a razão entre o pico nos dados e na simulação do Monte Carlo no bin(,), aumenta em relação ao segundo período de aquisição de dados. Deduzimos que talvez isso seja efeito do aumento de L, já que não há correlação entre esse aumento e a variação de L, que nesse período é menor do que a do segundo período de aquisição, conforme Tabela 4. Portanto, como a razão entre o pico no bin(,) entre os dados e o Monte Carlo no primeiro período de aquisição de dados é praticamente a unidade, precisamos implementar seleções de processos difrativos. Quanto maior o pico no bin(,), menor é a atividade no calorímetro HF. É através do pico no bin(,) que iremos selecionar eventos com gap no lado positivo ou negativo. Gapside at η > : All Jets Gapside at η > : All Jets Gapside at η > : All Jets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Terceiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição. Gapside at η < : All Jets Gapside at η < : All Jets Gapside at η < : All Jets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Terceiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição.

98 97 Quando comparamos as multiplicidades das regiões do HF para diferentes períodos de aquisição de dados, notamos que a razão entre o sinal (dados) e o ruído (Monte Carlo), no intervalo de menor multiplicidade, aumenta. Em outras palavras, mesmo com o aumento do efeito de empilhamento nos dados, conforme mostrado no Apêndice F, existe menor atividade no HF, o que resulta em um aumento do pico no intervalo de menor multiplicidade do HF Low η e HF High η, bin(,). Até o momento, mostramos a dinâmica das distribuições da análise e o comportamento diante de seleções eventos com sistemas de dijatos. Distribuições de Assimetria da Energia Frontal Depositada A variável Assimetria da Energia Frontal Depositada (E A ) é denida como: E A = E + HF E HF E + HF + E HF (9) Onde E + HF é a soma da energia das torres do HF para o lado positivo e E HF para o lado negativo. A variável E A indica em quais regiões há maior depósito de energia distribuída entre os lados do HF. HF Energy: Forward Backward Asymmetry Distribution Data HF Energy: Forward Backward Asymmetry Distribution Data HF Energy: Forward Backward Asymmetry Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU 4 Pythia Tune Z - No PU 4 Pythia Tune Z - No PU ( HF - HF )x( HF + HF ) (a) Primeiro Período de Aquisição ( HF - HF )x( HF + HF ) (b) Segundo Período de Aquisição ( HF - HF )x( HF + HF ) (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 7 - Distribuição de Assimetria na Energia dos Calorímetros. Na Figura 7 observamos que após a seleção de eventos com dois jatos principais de p T > GeV, há maior concentração de eventos com energia depositada em ambos lados do HF. Esperamos que após a seleção de eventos difrativos, essa variável de controle esteja concentrada nos valores de -, quando a lacuna de pseudorapidez for do lado positivo e, quando a lacuna de pseudorapidez for no lado negativo.

99 98 Observando o comportamento dessa variável em comparação aos três períodos de aquisição de dados, podemos conrmar que à medida em que L aumentou, o efeito de empilhamento nos dados também. Como o excesso esperado para eventos difrativos deve estar nos valores - (jatos produzidos no lado negativo) ou (jatos produzidos no lado positivo); a maior concentração de eventos que depositam energia em ambos lados do HF aumenta conforme o valor de L também. Esse aumento é correlacionado com o aumento do efeito do empilhamento, Figura 7(c). Distribuições de ξ A variável difrativa ξ medida para os dados e reconstruída pelo Monte Carlo, com o uso de todas as partículas por evento, é denida como: Todas as partículas com η > no evento: ξ = (Epart p Z ) s () Todas as partículas com η < no evento: ξ = (Epart + p Z ) s () Onde E part é a energia da partícula, p Z é o momento no eixo-z e s = 7 TeV. O valor de ξ é calculado usando-se todas as partículas por evento. Nas distribuições da Figura 8 foram selecionados dois jatos principais com p T > GeV em qualquer região de aceptância do CMS. Espera-se que os eventos difrativos tenham valores, em escala logarítmica, mais baixos possíveis. Comparamos o valor de ξ para os três períodos de aquisição de dados. Lembramos que os valores de ξ também serão concernentes à processos inclusivos que acompanham o sistema de dijatos. Notamos que a componente macia simulada pelo PYTHIA é compatível com os dados no primeiro período de aquisição. Entretanto, com o aumento do número de jatos energéticos no terceiro período de aquisição, há um excesso para valores muito baixos de ξ que não são descritos pela componente macia do Monte Carlo.

100 99 ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU log (ξ) (a) Primeiro Período de Aquisição log (ξ) (b) Segundo Período de Aquisição log (ξ) (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura 8 - ξ medido e reconstruído utilizando-se o Monte Carlo. Distribuições de Traços Não Associados aos Jatos Apresentaremos a seguir as distribuições de multiplicidade de traços não associados aos jatos (N tracks ). Os estudos de F. Silva e M. Oberthino [] [4], bem como de análises do Tevatron [] [9] e do HERA [7] [7] indicam que essa variável é sensível para separar eventos difrativos. O N tracks pode ser denido como uma contagem de traços que estão fora da região do cone dos dois jatos. Sendo assim, calculamos R, que é a distância entre cada um dos traços e dos jatos principais do evento. Essa distância R deve ser maior que o raio do jato (R jato =,). R = ( η) + ( φ) () A seguir, as distribuições da multiplicidade de N tracks para diferentes períodos de aquisição de dados, cujos eventos foram selecionados com o trigger HLT_JetU e apenas um vértice.

101 Tracks Non-Associated with Cone Jets Data Pythia Tune Z - PU Tracks Non-Associated with Cone Jets Data Pythia Tune Z - PU Tracks Non-Associated with Cone Jets Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Tracks (a) Primeiro Período de Aquisição. Tracks (b) Segundo Período de Aquisição. Figura 9 - Multiplicidade de N tracks. Tracks (c) Terceiro Período de Aquisição. A variável N tracks mostra-se essencial para garantirmos a seleção do excesso dos dados (Figura 9) quando selecionamos N tracks <. Outros estudos, comparando Monte Carlo difrativo e não difrativo, sugerem um corte menor. N tracks para compararmos nossos resultados aos estudos de F. Silva e M. Obertino [] [4]. Assim, aplicamos o corte.7. Seleção Básica de Eventos Diante do interesse na observação da topologia de produção de dijatos de difração simples, a técnica adotada nessa análise, em suma, é a seguinte: observar eventos com dois jatos em um dos lados do detector com p T > GeV, sendo que necessariamente o lado oposto aos jatos, deverá ser o lado da lacuna de pseudorapidez (gap). Para a determinação do gap foi medido o depósito de energia no HF com limiar de 4 GeV, ou seja, podemos escolher o lado com mínimo ou praticamente nenhum depósito de energia para procurarmos o gap. Com o uso do sistema de traços foi contado o número de traços com p T > MeV não associados aos jatos 4, deste modo, espera-se separar eventos difrativos de eventos não difrativos. Em termos de estudos de fenomenologia, o gap é a ausência de atividade no detector. No entanto outros fatores contribuem para que o gap seja preenchido por eventos de fundo dicultando a análise do processo difrativo. 4 Corte padrão adotado pela colaboração, associado à seleção de traços com qualidade.

102 No âmbito experimental determinar a ausência de atividade é quase impossível já que é dependente da qualidade da medida do detector, que por sua vez é imperfeito. O que se pode fazer, é determinar um mínimo de energia possível medida, chamado de fundo, para procurarmos o gap. Nesse trabalho, determinamos o lado com menor energia para em seguida encontrarmos o gap. Os eventos que apresentarem um número mínimo de células ativas no calorímetro HF, são aqueles que possuem o gap, e portanto, difrativos. As etapas de seleção podem ser resumidas em:. Seleção de Jatos: dois jatos com p T > GeV no mesmo lado do detector em η;. Escolha do lado do Gap: lado com menor energia nas torres do HF, oposto aos dois jatos;. Traços não associados aos Jatos: efetuar um corte N tracks traços; 4. Checar as distribuições de multiplicidade do HF: divide-se o HF em duas partes, conforme Tabela 9, e conta-se a multiplicidade no lado do gap para cada uma dessas partes. Espera-se que os eventos de menor multiplicidade, sejam os eventos difrativos. Selecionamos os eventos do bin(,) que correspondem à multiplicidade nula no HF Low η e HF High η. A partir do critério de seleção de dijatos difrativos, obtivemos as distribuições de multiplicidade do HF. Nessas distribuições, observamos os dados para os dois lados do CMS. Ressalta-se que tanto no lado positivo quanto no lado negativo, mostramos o lado onde encontramos a lacuna de pseudorapidez ou gap. Esse lado, é o menos energético por evento e possui multiplicidade muito baixa nas divisões Low e High do HF. No lado oposto ao da lacuna de pseudorapidez, selecionamos dois jatos principais com p T > GeV.

103 No primeiro período de aquisição de dados, após a aplicação dos procedimentos de seleção de dijatos difrativos, percebemos que a razão entre o pico do sinal (Figura (a)) e dos ruídos, (Figura (b)) e (Figura (c)), no bin(,) das distribuições de multiplicidade do HF é muito maior, em relação às mesmas distribuições do primeiro período, mas sem a aplicação desse corte, conforme Figura. Gapside at η > : Inclusive Dijets Gapside at η > : Inclusive Dijets Gapside at η > : Inclusive Dijets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição com seleção difrativa. O mesmo conclui-se para o lado negativo, conforme Figura. Gapside at η < : Inclusive Dijets Gapside at η < : Inclusive Dijets Gapside at η < : Inclusive Dijets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Primeiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do primeiro período de aquisição com seleção difrativa.

104 Para o segundo período de aquisição de dados mostramos as distribuições de multiplicidade do HF Figura e Figura. Notamos que a razão entre os picos do sinal e do Monte Carlo no bin(,) aumenta consideravelmente quando comparada ao segundo período de aquisição de dados, sem a aplicação da seleção difrativa. Além disso, esse pico é maior que o obtido no primeiro período de aquisição de dados com seleção difrativa. Gapside at η > : Inclusive Dijets Gapside at η > : Inclusive Dijets Gapside at η > : Inclusive Dijets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Segundo Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição com seleção difrativa. Gapside at η < : Inclusive Dijets Gapside at η < : Inclusive Dijets Gapside at η < : Inclusive Dijets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Segundo Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do segundo período de aquisição com seleção difrativa.

105 4 Mostramos as distribuições de multiplicidade do HF para o terceiro período de aquisição de dados conforme a Figura 4 e a Figura. Nesse período, obtivemos a maior razão entre o pico do sinal e do Monte Carlo com e sem efeito de empilhamento, quando comparada sem os critérios de seleção de dijatos difrativos. Gapside at η > : Inclusive Dijets Gapside at η > : Inclusive Dijets Gapside at η > : Inclusive Dijets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Terceiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura 4 - Lado Positivo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição com seleção difrativa. Gapside at η < : Inclusive Dijets Gapside at η < : Inclusive Dijets Gapside at η < : Inclusive Dijets n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 n All "forward slice" n All "low η slice" 8 9 (a) Terceiro Período de Aquisição. (b) Monte Carlo com efeito de empilhamento. (c) Monte Carlo sem efeito de empilhamento. Figura - Lado Negativo: distribuição de multiplicidade do calorímetro HF dividido em duas partes. Comparando-se Monte Carlo aos dados do terceiro período de aquisição com seleção difrativa. É notável o sinal difrativo após os procedimentos de seleção. Comparando-se as distribuições normalizadas, mesmo com o efeito de empilhamento e sem esse efeito, há uma disparidade entre o pico nos dados e os picos modelados pelo Monte Carlo no bin(,). Os eventos difrativos podem ser selecionados desse pico, concernente à mais baixa multiplicidade do HF, nos dados. Após a seleção difrativa, a razão entre o excesso dos dados e o pico do Monte Carlo cresceu entre 4% e 8 %. Mostramos algumas estimativas no Apêndice G.

106 .7. Eventos Difrativos Selecionados no Bin(,) Após aplicarmos o critério de seleção para dijatos difrativos, selecionamos eventos concernentes ao pico de multiplicidade do lado de menor energia do HF, bin(,). Desses eventos, reconstruímos E A e ξ em todos os períodos de aquisição de dados. Distribuições de Assimetria da Energia Frontal Depositada Na Figura encontramos o valor de E A para eventos selecionados em ambos lados do CMS. Ou seja, quando existe maior concentração de energia no lado negativo e a energia é nula no lado positivo, temos que E A =. Sendo assim, é suposto que o lado positivo será o lado da lacuna de pseudorapidez. Podemos nos certicar ao compararmos a Figura (a) com a Figura (a) e a Figura (a). O número de eventos no bin(,) no lado positivo da lacuna de pseudorapidez por exemplo, será o mesmo que no lado negativo em E A. Bin(,) - HF Energy: Forward Backward Asymmetry Distribution Data Bin(,) - HF Energy: Forward Backward Asymmetry Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - PU 4 Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU ( HF - HF )x( HF + HF ) (a) Primeiro Período de Aquisição ( HF - HF )x( HF + HF ) (b) Segundo Período de Aquisição. Bin(,) - HF Energy: Forward Backward Asymmetry Distribution 4 Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU ( HF - HF )x( HF + HF ) (c) Terceiro Período de Aquisição. Figura - Distribuição de Assimetria na Energia dos Calorímetros com seleção difrativa.

107 - A razão entre o sinal e o ruído em cada um dos períodos de aquisição de dados pode ser vericada na Figura. Além disso, no período de maior L obtivemos mais dijatos difrativos mesmo com o aumento do efeito de empilhamento. Distribuições de ξ Em relação aos valores de ξ obtidos (Figura 7 e Figura 8) por esse critério de seleção, os eventos selecionados possuem pelo menos log (ξ) <,9 nos períodos de menor L e até 4 nos períodos de maior L. Apesar de pouca estatística, é mostrado que foram observados eventos difrativos. - Bin(,), GapSide - ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU - Bin(,), GapSide - ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU - Bin(,), GapSide - ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU (a) Primeiro Período log (ξ) (b) Segundo Período log (ξ) (c) Terceiro Período log (ξ) Figura 7 - Lado Negativo: ξ dos eventos selecionados. + Bin(,), GapSide - ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU + Bin(,), GapSide - ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU + Bin(,), GapSide - ξ Distribution Data Pythia Tune Z - PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU Pythia Tune Z - No PU (a) Primeiro Período log (ξ) (b) Segundo Período log (ξ) (c) Terceiro Período log (ξ) difrativos. Figura 8 - Lado Positivo: ξ dos eventos selecionados. Os valores de ξ encontrados são muito baixos, o que indica a seleção de eventos

108 7.7.4 Observação do Evento Real Difrativo Na Figura 9 mostramos a visualização de um dos eventos, candidato a dijato difrativo, observado com s = 7 TeV. Nota-se que o próton foi fragmentado no lado negativo do CMS e no lado oposto à fragmentação, não há praticamente nenhuma atividade nos calorímetros, Figura 9(c). Esse gráco é compatível com um evento difrativo. (a) Visão Transversal do evento. (b) Visão Lateral do evento. (c) Distribuição no plano η e φ em função da E do evento. Figura 9 - Run 8, no bloco de luminosidade 888. Os jatos nesse evento possuem p T =, GeV e p T = 4, GeV no lado negativo do detector. No lado positivo, observamos a lacuna de pseudorapidez com mínima atividade energética.

109 8.8 Estudo Sistemático Nesta seção iremos mostrar as eciências dos critérios de seleção utilizados na análise prévia. As eciências (E) foram calculadas da seguinte forma: E = N sel N total () Onde N sel é o número de eventos que passaram pelo corte e N total é o número total de eventos da amostra de dados utilizada. Concomitantemente foi realizado um estudo do número de eventos do intervalo de menor multiplicidade das torres do HF ou bin(,) em função da variação do corte em p T dos jatos, bem como do número de traços não associados aos jatos..8. Eciências dos Cortes Corte para o p T dos Jatos Esse foi o primeiro corte da análise, selecionar os dois jatos principais com p T acima de um determinado valor. Calculamos a eciência para diferentes cortes em p T. Two Jet Selection Data Efficiency p and p > [GeV] T Jet T Jet Figura 7 - Eciência para Seleção de Dois Jatos. %. A eciência para o corte de p T > GeV em ambos jatos é de aproximadamente

110 9 Na Figura 7(a) e na Figura 7(b) mostramos as eciências da seleção de dois jatos no mesmo lado do CMS para um dado corte em p T. A eciência desse corte é menor que % para os critérios de seleção adotados nessa análise. Two Jet Selection at η< Data Two Jet Selection at η> Data Efficiency. Efficiency p and p T Jet T Jet > [GeV] p and p T Jet T Jet > [GeV] (a) Lado Negativo: dois jatos. (b) Lado Positivo: dois jatos. Figura 7 - Seleção de Dois Jatos em um dos lados do CMS. Escolha do Lado do Gap Os grácos seguintes, Figura 7(a) e Figura 7(b), mostram as eciências para a seleção do lado menos energético e oposto aos dois jatos mais energéticos com p T variado. A eciência de seleção é aproximadamente menor que % para cada um dos lados, considerando os critérios de seleção adotados nessa análise. - Gapside Selection Data + Gapside Selection Data Efficiency.. Efficiency p and p T Jet T Jet > [GeV] p and p T Jet T Jet > [GeV] (a) Lado Negativo menos energético. (b) Lado Positivo menos energético. Figura 7 - Seleção de Dois Jatos em um dos lados do CMS quando o lado oposto é o menos energético.

111 Eciência do Número de Traços em Relação à Variação do p T dos Jatos A seguir, mostraremos as eciências do último corte da nossa análise: o número de traços não associados aos jatos (N tracks ) em função da variação do p T dos jatos selecionados em um mesmo lado do detector, sendo o lado oposto na aceptância do HF, o menos energético. Mostramos as distribuições da eciência em separado, para seleção de dois jatos no lado positivo e no lado negativo. O corte em N tracks é xo,. + Gapside : Number of Tracks Non Associated with Jets ( R jj >.) Data - Gapside : Number of Tracks Non Associated with Jets ( R jj >.) Data - - Efficiency.7 Efficiency (a) Lado Negativo p and p T Jet T Jet > [GeV] (b) Lado Positivo p and p T Jet T Jet > [GeV] Figura 7 - Eciência do Número de Traços em Relação à Variação do p T dos Jatos. A eciência de seleção é aproximadamente menor que, % para os critérios de seleção utilizados nessa análise. O valor, % corresponde a eciência total de seleção de dijatos difrativos, sem nenhuma correção.

112 Eciência para p T dos Jatos xo e Variação do Número de Traços Conforme os grácos da Figura 74(a) e da Figura 74(b) mostraremos o caso em que o corte em p T dos jatos é xo, ou seja, os dois jatos principais possuem p T > GeV, estão no mesmo lado do CMS, sendo o lado oposto o menos energético e que N tracks é variável. A eciência varia de modo praticamente linear entre < N tracks <. + Gapside : Number of Tracks Non Associated with Jets ( R jj >.) Data - Gapside : Number of Tracks Non Associated with Jets ( R jj >.) Data > [GeV]) T Jet.. > [GeV]) T Jet.. and p T Jet.4 and p T Jet.4 Efficiency (p. Efficiency (p N Tracks N Tracks (a) Lado Negativo (b) Lado Positivo Figura 74 - Eciência para p T dos Jatos xo e Variação do Número de Traços..8. Relação Sinal e Ruído Neste tópico mostraremos a variação do número de eventos dos dados no intervalo de menor multiplicidade das torres do HF, bin(,), com todos os critérios de seleção de dijatos de difração simples dura. O número de eventos no bin(,) é mostrado em função da variação de N tracks quando xamos a seleção dos dois jatos principais com p T > GeV e, em outro caso, quando xamos N tracks e variamos o p T dos jatos principais. Variação de N Tracks Nas distribuições da Figura 7 percebemos que há uma saturação nos dados que mantém-se constante à medida que aumentamos o valor do corte de N Tracks >. Isso pode signicar que há um valor de N Tracks limite para seleção de dijatos com p T > GeV,

113 já que não há sensível variação no número de eventos do Bin(,) nessa região. η < - (p and p > [GeV]) T Jet T Jet Data η > - (p and p > [GeV]) T Jet T Jet Data Bin(,) Number of Events - Signal Bin(,) Number of Events - Signal 4 4 N Tracks N Tracks (a) Lado Negativo (b) Lado Positivo Figura 7 - Comportamento do sinal para corte em N Tracks. Variação de p T dos Dois Jatos Principais Quando xamos o corte de N Tracks e variamos o p T dos jatos principais, percebemos que o excesso dos dados é bastante reduzido à medida em que aumentamos o corte em p T. Os eventos de dijatos difrativos selecionados apresentam em geral baixo valor de p T conforme a Figura 7. Entretanto os jatos reconstruídos com p T < GeV no período de não são conáveis pois podem tratar-se de jatos reconstruídos com ruídos do detector. η < - (N ) Tracks Data η > - (N ) Tracks Data Bin(,) Number of Events - Signal Bin(,) Number of Events - Signal p and p T Jet T Jet > [GeV] p and p T Jet T Jet > [GeV] (a) Lado Negativo (b) Lado Positivo Figura 7 - Comportamento do sinal para corte em p T.

114 CONCLUSÃO O presente trabalho demonstrou que há possibilidade de observação de dijatos de difração simples dura no experimento CMS utilizando a técnica da medida de multiplicidade dos calorímetros frontais HF, no primeiro ano de aquisição de dados em colisões pp com s = 7 TeV e Ldt =, pb. Essa foi a primeira observação de eventos desse tipo na experiência CMS/LHC. O Monte Carlo que modela eventos não difrativos duros, mas contendo uma componente macia, foi comparado aos dados. Além disso, mostramos a presença do efeito de empilhamento nos dados bem como variáveis que podem ser úteis para a observação da presença desse efeito. Em relação aos dados, à medida em que L do feixe aumenta, mais jatos de baixo p T foram produzidos que o esperado pelo Monte Carlo. Além disso, o efeito de empilhamento aumentou nesse primeiro ano de aquisição de dados gradativamente e de modo esperado conforme o aumento de L. As distribuições de multiplicidade do HF dos dados são compatíveis ao Monte Carlo contendo efeito de empilhamento para altas multiplicidades nas torres. Em baixas multiplicidades, o Monte Carlo sem empilhamento ajusta-se aos dados. Observando as distribuições de assimetria na energia dos calorímetros HF, concluise que com o aumento do efeito de empilhamento, a energia é depositada em ambos lados do HF na maior parte dos eventos. Outra observação importante é que essas distribuições possibilitam observar o efeito de empilhamento com melhor clareza no experimento, mesmo com possível desajuste do tune do Monte Carlo. Destacamos que observamos dijatos difrativos duros com o aumento da razão do sinal para os dados em comparação ao Monte Carlo mesmo após as seleções da análise, nas distribuições de multiplicidade das torres do HF. Além disso, relembramos a diculdade na comparação entre os excessos dos dados com o Monte Carlo não difrativo, dada a ausência de Monte Carlo que pudesse modelar o sinal da física de interesse. A eciência total de seleção foi de aproximadamente, %. No Apêndice G mostramos algumas estimativas da fração do gap em função da energia do centro de massa o que nos leva a concluir que será difícil detectar eventos difrativos sem adicionarmos a instrumentação de detectores frontais (como o detector

115 4 FP4). Finalmente a existência de dijatos nos processos difrativos duros é um grande motivador para estudarmos outras topologias difrativas. Uma delas é a possível dupla troca de pomeron, conhecida como Central Exclusive Production (CEP), que dentre muitos estados nais, pode conter dois jatos. Esse é um dos canais de produção de Higgs e um dos únicos que permite a medida de algumas propriedades, como o spin, desse bóson. O estudo de dijatos também abre as portas para medidas da produção dura de sabores pesados com a QCD.

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125 [] PROSKURYAKOV, A. Update on diractive dijets analysis. In: CMS Internal Meeting, Março de. 4

126 APÊNDICE A - Trabalho no Sistema de Trajetograa No sistema de trajetograa do CMS colaboramos em uma equipe, sob supervisão do Físico Karl Aaron Gill, designada para conectar os cabos de bras ópticas do sistema de trajetograa do CMS até a sala de contagem do P, onde localizam-se os bastidores de eletrônica rápida, Figura 77. Para cada cabo do sistema de trajetograa do CMS, existe na sala de controle um módulo para processamento de sinais analógicos conhecido como The Front-End Driver VME Card (FED). Caso os cabos sejam de controle do sistema de trajetograa são conectados nos módulos The Front-End Controller VME Card (FEC) já que esse tipo de sinal é digital. Tais sistemas eletrônicos utilizam optotransmissores [77]. Figura 77 - Foto dos módulos FED. Os engenheiros e físicos foram responsáveis em testar os cabos de bras ópticas conectados, medir os comprimentos das bras, identicar os cabos quebrados, partidos e torcidos, desenvolver ferramentas para análise de dados, analisá-los, além de controlar e documentar todos os resultados. Esses trabalhos foram coordenados por Daniel Ricci. No âmbito dos testes, existe um caráter especial para serem efetuados com cautela e precisão visto que a única maneira de obterem-se medidas concretas dos comprimentos dos cabos de bras ópticas é através desses testes. Essas medidas são importantes para que a equipe de aquisição de dados do sistema de trajetograa possa desenvolver programas de computador para sincronizarem os detec-

127 tores de silício. A cada m de bra óptica, existe um atraso na transmissão do sinal de aproximadamente ns. Como a geometria do sistema de trajetograa é cilíndrica, os cabos possuem diferentes tamanhos até a sala de controle. Há necessidade de sincronização para que em um mesmo intervalo de tempo todos os sinais provenientes dos detectores de silício e microtiras sejam processados na sala de contagem do P. Qualidade e Controle dos Cabos de Fibras Ópticas Ao total, o sistema de trajetograa do CMS é composto por 7 cabos de transmissão de dados chamados multiribbons (MR), Figura 78(a). Cada um desses cabos possui 9 bras ópticas. Em uma das extremidades dos MRs existem 8 conjuntos de bras com conectores do tipo Multi-Fiber Push-On (MPO), Figura 78(b). (a) Cabos Multiribbon. (b) Conectores MPO. Figura 78 - Conexões MPO e cabos do sistema de trajetograa. Os cabos que saem do interior do sistema de trajetograa são conhecidos como fanouts. Tais cabos estão conectados internamente, através de conectores chamados MUs aos cabos chamados de pigtails, Figura 79(a). Externamente ao sistema de trajetogra- a os fanouts são conectados à um conjunto de gavetas chamadas cassetes em posições especícas, Figura 8.

128 7 (a) Conectores MU no interior do sistema de trajetogra a. (b) Conectores MFS. Figura 79 - Conexões MU e MFS do sistema de trajetogra a. Os conectores dentro de cada uma dessas gavetas são chamados de MFS, Figura 79(b). Para um conjunto de cassetes tem-se um setor do anel do CMS. Ao total, são 8 setores em ambos lados do detector (lado positivo e negativo), sendo que 4 dos setores são áreas reservadas para a mecânica de suporte do sistema de trajetogra a. Figura 8 - Foto de um dos setores contendo 4 cassetes. O uso de bras ópticas economiza espaço no detector, evita a interferência eletromagnética entre os cabos e a interferência do campo magnético externo do solenóide na transmissão de sinais. Entretanto, as bras ópticas são bastante frágeis. Antes de todos os testes dos cabos, foram removidas impurezas e gordura das bras com o uso de limpadores especiais [78], Figura 8.

129 8 (a) Um dos limpadores dos conectores fêmea MPO. Instrumento de Medida (b) Um dos limpadores dos conectores macho MPO. Figura 8 - Dispositivos para limpeza das bras ópticas. O instrumento utilizado para os testes nos cabos de bras ópticas é conhecido como OTDR (Optical Time Domain Reectometer). Figura 8 - Instrumento de medida OTDR. O OTDR funciona medindo a potência do laser emitido e a potência da laser recebido. A toda diferença de potência do laser, tem-se um pico. A largura do pico é a diferença temporal entre o sinal emitido e o recebido e denota uma medida de distância. As medidas aferidas explicitam a localização de eventuais problemas nos cabos. A equipe de Qualidade e Controle [8] dos cabos adaptou o uso do OTDR para que em um mesmo teste, pudessem ser testadas bras de um dos cabos com conector MPO do multi-ribbon (Figura 8), já que o OTDR é um instrumento que mede apenas uma bra por teste. Desta maneira, os testes foram realizados mais rapidamente. A unidade de medida do OTDR é db para a amplitude dos sinais laser e cm para os comprimentos Em português signica Reectrômetro Óptico no Domínio do Tempo. o db (decibel) é uma unidade logarítma de medição de ruídos e de amplitude de ondas.

130 9 medidos. Figura 8 - Esquema com as divisões nos cabos de testes do OTDR. A cada teste realizado em um multiribbon obtem-se um espectro com os picos de laser esperados. Quando esses picos estão em distâncias diferentes das que são denidas para aparecer no espectro, deduz-se que os cabos tem algum tipo de problema. Basicamente essa é a maneira mais geral para explicar o funcionamento dos testes que são intimamente relacionados à interpretação de um conjunto de parâmetros medidos e de conhecimento das associações dos tipos de cabos, com tamanhos distintos, instalados no sistema de trajetograa. Os problemas mais comuns foram os de MFS, signicando que os fanouts não estavam conectados corretamente ou sujos nos cassetes. Outro problema comum foi o de MU. Esse problema denota que os pigtails conectados aos fanouts no interior do sistema de trajetograa estão sujos ou com conexões problemáticas. Quando existia um problema de MFS, esse era rapidamente reparado. No entanto, os problemas de MU não eram reparados pois um dos lados dos fanouts e todos os pigtails estavam no interior do sistema de trajetograa, e portanto inacessíveis. Ao m de todos os testes, apenas uma bra no interior do sistema de trajetograa foi danicada. Os problemas de MU não impossibilitam a aquisição de dados. A cada bra testada, o programa de computador de controle do OTDR gerava um arquivo contendo os resultados dos testes. Esse arquivo possuía uma formatação particular com as identicações dos conectores e os valores medidos dos comprimentos das bras. Em alguns momentos quando as bras eram retestadas, arquivos mais atualizados eram gerados. Para análise mais atualizada dos resultados, foi desenvolvido um conjunto de ferramentas de programação que selecionava os arquivos mais atualizados e extraia informações pertinentes de cada um, salvando-as em único arquivo.

131 Testes e Atividades Ao total, foram testados aproximadamente. canais de bras ópticas utilizandose o OTDR. Concomitante ao trabalho, foram desenvolvidas três ferramentas de programação [8], em linguagem visual LabView 7, para o organização dos resultados gerados e um código em C++ 8 para análise dos medidas. Além disso, ao término de cada dia de trabalho, era atualizado um arquivo com todos os resultados, manuscrito e digital. Figura 84 - Pastas contendo as resultados manuscritos dos testes. Outra atividade exercida pela nossa equipe foi conectar todos os cabos testados nos bastidores, limpando ambos conectores e inserindo uma ta de silicone para proteção das bras. Figura 8 - Cabos conectados nos bastidores. 7 Labview - Linguagem de programação visual, conhecida como linguagem G, utilizada para controlar, simular e automatizar dispositivos eletrônicos. 8 C++ - Linguagem de programação orientada à objeto.

132 Desenvolvimento de Ferramentas de Programação O primeiro dos programas de computador desenvolvidos objetiva organizar todas as medidas dos comprimentos dos cabos que são importantes para a posterior sincronização dos detectores de silício e microtiras do sistema de trajetograa. O programa faz uma leitura de todos os arquivos com medidas de comprimentos de cada uma das bras dos cabos, organiza-os na codicação do grupo do sistema de aquisição de dados (as identicações dos cabos do grupo de qualidade e controle eram diferentes das do grupo de aquisição de dados) e copia todas as medidas, em uma tabela, na linha concernente à identicação do código do cabo. Figura 8 - Tela do programa que gera o arquivo com os comprimentos dos cabos MR. Outra ferramenta foi desenvolvida para copiar os arquivos de testes mais atualizados de uma pasta especíca, extraindo os resultados pertinentes de cada um desses arquivos e salvando-os em um único arquivo. Figura 87 - Tela do programa que gera o arquivo de dados. O arquivo gerado por esse programa contém as informações dos comprimentos de

133 cada uma das bras, dos fanouts, pigtails e as medidas de problemas de fantasma 9. A aplicação seguinte objetiva separar essas informações de um único arquivo, gerado pelo programa anterior, em diferentes arquivos para posterior análise. São gerados 4 arquivos com as informações dos comprimentos dos cabos, dos fanouts, dos pigtails e dos problemas de fantasma. Figura 88 - Tela do programa que gera os arquivos para análise. Análise dos Testes Com os arquivos gerados pelos programas descritos anteriormente foram criados histogramas para análise de dados [8]. Aos pigtails, fanouts e aos cabos que levam até a sala da eletrônica, o fabricante forneceu comprimentos nominais. Sendo assim, utilizandose as medidas nominais podemos comparar com as medidas aferidas. Caso exista algum desvio muito grande em algumas dessas distribuições, podemos encontrar cabos partidos que não foram reparados por algum descuido ou que são irreparáveis. Nosso objetivo foi também encontrar a porcentagem de problemas nas juntas MU. Análise dos Comprimentos dos Cabos do Tipo Fanout Nesse tópico, apresentaremos os resultados medidos nos testes com o OTDR durante mais de dois meses no P. Lembramos também que os arquivos foram gerados pelas ferramentas computacionais desenvolvidas nesse trabalho. Na Figura 89 mostramos o histograma que contém as medidas aferidas para os comprimentos dos cabos fanout. 9 Fantasmas - reexões sucessivas nos cabos de bras ópticas. Geralmente ocorrem quando existe uma grande reexão MU.

134 Utilizando-se arquivos do banco de dados do grupo do sistema de trajetograa, encontramos as medidas nominais, que podem ser vericadas no mesmo histograma. Figura 89 - Histograma com os valores dos comprimentos dos fanouts medidos pelo OTDR. Cada uma das regiões contendo estatística suciente foi ajustada com uma distribuição Gaussiana [8] e os valores organizados na tabela abaixo. Tabela - Estimativas dos comprimentos dos cabos do tipo Fanout. Comprimento Médio dos Fanouts [cm] 8, ±,8 4, ±,9 7, ± 4,8, ± 8, 48,7 ±, 48, ± 4, 47, ±,8 44,4 ± 4,7 48,9 ±,4 48, ±, As medidas de fanouts são obtidas a partir de uma seleção no arquivo de dados. Os cabos do tipo fanout estão acoplados aos cabos pigtails. Sendo assim, conclui-se que a seleção das medidas dos comprimentos dos cabos fanout é verdadeira quando existir uma medida de comprimento dos cabos do tipo pigtail no arquivo de dados. Ao total, foram reportados aproximadamente 4. canais com problemas de MU, o que corresponde a

135 4 uma porcentagem de 9% de todos os canais do sistema de trajetograa. Análise dos Comprimentos dos Cabos do Tipo Pigtails As medidas dos comprimentos dos cabos tipo pigtail estão representadas na Figura 9 e foram obtidas utilizando-se o instrumento de medida OTDR. As informações dos arquivos de dados do OTDR foram organizadas pelo conjunto de ferramentas computacionais que desenvolvemos nesse trabalho. Figura 9 - Histograma com os valores dos comprimentos dos Pigtails medidos pelo OTDR. Cada uma das regiões do histograma dos comprimentos medidos para os cabos do tipo pigtail foi ajustada com uma distribuição Gaussiana, e por consequência, os valores organizados na Tabela. Tabela - Estimativas dos comprimentos dos cabos do tipo Pigtail. Comprimento Médio dos Pigtails [cm], ±, 4, ±,, ±,7, ±, 89, ±, 7,7 ±,,7 ±,

136 Comparando as medidas aferidas para o comprimento dos cabos do tipo pigtail com as medidas nominais, encontramos reexões que não são esperadas na região de até cm do histograma na Figura 9. No histograma (Figura 9) é conrmada esta observação. Figura 9 - Histograma com regiões de comprimentos não esperadas quando comparadas com os valores nominais. Podemos concluir, que existem pelo menos canais danicados. Em nossa tabela de controle dos resultados manuais, vericamos um conector contendo canais que é irreparável, já que está danicado no interior do sistema de trajetograa.

137 Análise dos Comprimentos dos Cabos do Tipo Multirribon No histograma da Figura 9 é de se perceber cinco regiões distintas para os comprimentos dos cabos que saem do sistema de trajetograa e chegam até a sala de controle da eletrônica. Essas regiões são concernentes à geometria do sistema de trajetograa. Os cabos mais longos são os que estão em uma posição diametralmente oposta à sala de controle. Figura 9 - Histograma com os valores dos comprimentos dos cabos MR medidos pelo OTDR. As estimativas para os comprimentos dos cabos do tipo Multirribon foram organizadas na Tabela. Tabela - Estimativas dos comprimentos dos cabos do tipo Multirribon. Comprimento Médio dos cabos Multirribon [cm] ± ± ± ± 44 ±

138 7 Conclusões Em todas os histogramas obtidos, somente foram ajustadas as regiões em que havia estatística para tal, mesmo que previamente fossem conhecidas todas as regiões nominais. Tal fato é bastante destacado, pois algumas regiões nominais possuem estatística da ordem de poucos canais para um dado comprimento. Ao total, as ferramentas de computação organizaram os dados de 4 pastas que continham os arquivos medidos pelo OTDR. Considerando-se que dentro dessas pastas 8 arquivos de análise nos interessavam (arquivos concernentes a cada conector MPO), conclui-se que 4 conectores MPO foram testados (mesmo os desconectados). Deste modo, comparando-se com o número de canais conectados no sistema de trajetograa, concluímos que existem aproximadamente % de canais sobressalentes. Analisando as ferramentas computacionais desenvolvidas, aproximadamente % dos arquivos estão com algum tipo de problema, já que não forneceram nenhuma medida do comprimento dos cabos Multirribon. Para melhor destaque dos cabos que possivelmente estão danicados, em um único histograma foram somados os comprimentos dos cabos Pigtail, Fanout e eventuais reexões chamadas fantasmas. É de se esperar, uma distribuição Gaussiana pois os Pigtails somados aos Fanouts possuem comprimentos conhecidos. Os fantasmas são problemas que ocorrem quando há reexões inesperadas nos conectores de MU (destacado por um pico de amplitude maior que db), sendo portanto, próximos aos pigtails. Figura 9 - Histograma com os valores dos comprimentos dos Fanouts, Pigtails e Fantasmas somados.

139 8 Quando observamos o histograma gerado (Figura 9), uma região não esperada aparece (> 9 cm). Nesta região os comprimentos dos Fanouts e Pigtails somados são maiores do que o real comprimento no interior do sistema de trajetograa. Conclui-se que essa região é concernente à canais quebrados que não foram perceptíveis nos histogramas dos cabos Fanout.

140 9 APÊNDICE B - Trabalho no CASTOR Para veri car o funcionamento do CASTOR e estudar a resolução na medida da energia para elétrons e píons, foram realizados testes com feixes do calorímetro com feixes de partículas provenientes do Super Proton Synchrotron (SPS). Na área de teste haviam, dentre outros elementos, cinco câmaras de os denominadas WCA, WCB, WCC, WCD e WCE, as quais foram utilizadas para a determinação do posicionamento do feixe. Na Figura 94 mostramos um esquema geral da disposição das câmaras de os no teste com feixe. Neste trabalho apresentamos o método de análise que desenvolvemos para o estudo do comportamento dessas câmaras. Figura 94 - Esquema do teste com feixe. A WCA, a primeira a ser sensibilizada pelo feixe e a mais afastada, não estava funcionando. Motivações e Metodologia Esse trabalho foi motivado pelas seguintes questões:. uma das câmaras (WCD) apresentava uma pequena região sem atividade e uma aparente descorrelação com uma outra câmara de os próxima (WCE) em alguns eventos;. a câmara de os WCA não funcionava;. entender o comportamento das câmaras de os antes de uma análise detalhada da resposta do calorímetro. Diante dos problemas encontrados, a primeira ação foi desenvolver um conjunto de ferramentas computacionais para que os eventos das amostras de dados pudessem Em 98, foram descobertos os bósons da interação fraca W e Z no SPS. de aquisição chamados de run, em Inglês. Períodos

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