1. Tilecal 1. Receptor de Múons (L1) 2. Reconstrução de Energia 3. Qualidade de Dados 4. Manutenção Preditiva 5. Upgrade 2. Trigger 1.

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1 1. Tilecal 1. Receptor de Múons (L1) 2. Reconstrução de Energia 3. Qualidade de Dados 4. Manutenção Preditiva 5. Upgrade 2. Trigger 1. High Level Trigger Neural Ringer Leptonjets 2. Offline 3. Upgrade 3. ZDC 4. Coordenação Técnica J.M. Seixas, COPPE/Poli - UFRJ RENAFAE, Junho 2010

2 Tilecal ATL AS/ Bra sil

3 Deteção de Múons -Motivação Auxiliar as câmaras de múons da região do barril (RPC) na deteção de múons no primeiro nível de filtragem do ATLAS Diminuir a taxa de falsos múons devidos ao cavern background Recuperar regiões não cobertas pelo RPC Infraestrutura disponível RPC é capaz de receber a informação de trigger do TileCal (integração) Sinais de múon do TileCal disponíveis no L1Patch-panel

4 L1Múon Tilecal:~10k células de energia (dupla leitura) Sinais de múon provenientes da última camada (células D) Proposta: Somar os sinais de uma mesma célula D Aumentar a relação sinal-ruído Com soma

5 Monte Carlo Eficiência: fração de eventos triggados com múons atravessando o detetor Tile pode auxiliar na deteção de múon em áreas não cobertas pelo RPC (complexidade AND+) RPC: 81% Tile : 97%

6 TileMuon Receiver Módulo de recepção Processamento de 44 sinais Detecção e aquisição de sinais Interface VME com o ROS Transmissão do trigger ao L1Muon Módulo de entrada Mascaramento de canais ruidosos Soma analógica e digitalização Implementação dos discriminadores

7 Discriminadores Detetor por patamar Sinal classificado como múon sempre que ultrapassar um determinado valor Filtragem ótima Projeto simplificado: online Ruído gaussiano Processo estocástico que fornece o sinal de múon representado pela sua média Branqueamento: descorrelacionar as amostras do ruído Filtro casado: correlacionar o sinal de entrada com o sinal médio de múons

8 Discriminadores (Eficiência) Deteção: eficiência para múons e falso alarme (ruído classificado como múon) Filtro casado: superior, em todas direções

9 Tempo de Latência Desenvolvimento de um filtro simples para a compensação do efeito dos cabos Estreitamento da largura dos sinais de entrada do circuto de soma do receptor

10 Receptor de Múons - Produção Previsão de instalação dos circuitos para o final do ano (upgrade imediato) Produção pela indústria brasileira (layout UFJF, projeto UFRJ +UFJF )

11 Compromissos Testes experimentais, produção, certificação dos circuitos Estudos com jatos oriundos de decaimentos hadrônicos pesados Simulação do cavern background Filtragem ótima estocástica: melhorar discriminação Discriminadores não lineares: viabilidade Compensação de cabo: adquirir dados, avaliar complexidade Implementação: diferentes cenários de composição (além do AND!) Sector Logic x ROI Migrar para o upgrade combinado do Tilecal e do L1

12 Tilecal: Reconstrução de Energia Pulso típico interpolado Sinal de baixa energia adquirido no detector. Qual a melhor forma para estimar a energia??

13 Tilecal: Reconstrução de Energia Aplicação de técnicas de detecção e estimação para a reconstrução da energia no Tilecal Estimação da energia, filtragem ótima: amplitude + formato do pulso Seleção das células com sinal (implementação on-line): evita células com apenas ruído Identificação de hot cells e dead channels Testes foram realizados com sucesso para raios cósmicos e estão sendo adaptados para colisões Estimadores neurais também estão sendo desenvolvidos para estimar a energia que se perde devido aos materiais mortos do calorímetro Extensão para incluir o Lar, em andamento (estimação neural e clássica) ATL AS/ Bra sil

14 Tilecal: Reconstrução de Energia

15 Qualidade de Dados e Manunteção Preditiva Sistemas Web para Monitoração, Controle, Qualidade de Dados e Análise de Dados. Qualidade de Dados: utilizando técnicas de processamento de sinais e inteligência computacional Manutenção preditiva: ICA e redes neurais para identificar fontes de alimentação (HV/LV) que virão a apresentar falhas

16 1. DCS Web System: monitoramento de voltagens, correntes e temperaturas de fontes de alimentação (HV e LV) através do sistema de controle do TileCal.

17 ATLASOM Relacionar equipamentos do ATLAS por similaridade Integração da informação Self-Organizing Map (treinamento não supervisionado). Mantém as relações de distância do espaço original Ampla aplicação (Web)

18 Trigger: Online e Offline Otimização do algoritmo Método: Feature Extraction: formatação em anéis, préprocessamento (ICA, NLICA, Relevância) Hypothesis Testing: identificação neural ou Fisher Portando o NeuralRinger para o ambiente offline Integração com o Sliding Window

19 Identificação de Elétrons no L2 Baseada em Calorimetria Técnicas de compactação de sinais: extração de informação relevante Abordagens segmentada e não segmentada

20 Anéis (NeuralRinger) Descreve por anéis concêntricos o chuveiro em cada camada Reduz dimensão (ROI ~ células) Uniformiza dimensão do evento Teste de Hipóteses: NN/Linear Camada PS EM1 EM2 EM3 HD1 HD2 HD3 Total Seção EM HAD N/A # Anéis

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22 Leptonjets Matéria Escura estágio final: múltiplos léptons T2Calo não é eficiente

23 Leptonjets: eficiëncia Formatação: Soma em Anéis Pré-Processamento: ICA Teste de Hipótese: Rede Neural Mais: discriminador específico

24 Atividades no ZDC Integração do ZDC ao sistema de aquisição de dados e de trigger do ATLAS Tilecal Validação da lógica de sincronização do clock e trigger do acelerador para a eletrônica do ZDC Tilecal Desenvolvimento do código para análise e processamento dos sinais do ZDC no framework do ATLAS (Athena) Trigger Desenvolvimento e validação de todo o software do ZDC para produção e reconstrução dentro do framework do ATLAS no Tier0 (CERN) Trigger

25 Estações de Monitoramento Remoto do ATLAS Monitoração do ATLAS Shift remoto COPPE/IF-UFRJ/IF-USP

26 13 dos 20 sistemas da Coordenação Técnica do ATLAS foram desenvolvidos pela nossa equipe

27 Coordenação Técnica do ATLAS 1. Glance: recuperação, inserção e atualização dos equipamentos do detector ATLAS e dos cabos que conectam subdetectores aos sistemas off-detector. 2. Cable Database: consulta e inserção de novos cabos e bandejas de roteamento de cabos (7.991 novos cabos inseridos e cabos atualizados). 3. MTF Database: Busca e inserção de equipamentos no inventário do ATLAS (5.735 equipamentos criados e itens atualizados). 4. ATLAS Equipment Traceability: Rastreamento e medida da dose radioativa de equipamentos. *** Adaptado também para o LHCb (13. LHCb Traceability). 5. ATLAS DSS Alarms Viewer: Configuração de alarmes do sistema de segurança. 6. ATLAS Membership: Gerência dos registros dos membros, institutos e listas de autores do ATLAS (~3.000 colaboradores de 173 universidades e laboratórios de 37 países). 7. ATLAS Appointment: Armazenamento de informação sobre os cargos ocupados. 8. ATLAS Survey: Vistoria de componentes do detector, permitindo monitorar o deslocamento a partir da posição nominal em relação ao sistema de referencia. 9. ATLAS Analysis Follow-up: Acompanhamento do processo de revisão, aprovação e publicação de artigos sobre análises físicas (já existem 7.723). 10. ATLAS Speakers (SCAB): Gerenciamento das indicações a palestrantes da colaboração. 11. ATLAS Conf Notes: Apóia o processe de aprovação de artigos para conferencias. 12. ATLAS Thesis: Registro de teses publicadas pelos membros da colaboração.

28 Trabalhos em andamento (TileCal e TC) Painel de Controle: disponibilizar todas as informações necessárias para diferentes tipos de análises, integrando os sistemas atuais desenvolvidos pela nossa equipe (1a. Versão do Dashboard em produção desde Maio) Controle do Detector (DCS Web System): Incorporar tecnologia preditiva, identificando quando determinada fonte apresentará problemas. Integrar os sistemas de qualidade de dados (MCWS/DQM) ao DCS para correlacionar o comportamento das fontes à aquisição de dados. Acesso à base de dados de condições do ATLAS (COOL), através do sistema Glance, também desenvolvido pela nossa equipe. Integração de dados através de técnicas da Inteligência Computacional. Hierarquia dos equipamentos: permitir o gerenciamento de componentes, respectivas posições e medidas de radiação. Integração do ATLAS Equipment Traceability aos sistemas de controle e análise de dados para automatizar eventos de remoção/instalação de equipamentos. Manutenção evolutiva de todos os sistemas, que estão sendo utilizados na operação do ATLAS. TileCal TC

29 satlas: compromissos com o programa de upgrade Trigger (calo) L1: projetos baseados em FPGA HLT: desenvolvimento de algoritmo e infraestrutura de software. L2 e EF integrados Tilecal/ZDC Redução da interconexão entre subsistemas Digitalização já para o L1 12 bits de resolução Adaptação do L1MuonCalo

30 em números Instituições Universidade Federal do Rio de Janeiro (IF, Poli, COPPE) USP (IF) Universidade Federal de Juiz de Fora (Elétrica) Universidade Federal de São João Del Rei (IF) Cooperação IRD Hospital M. Filho IEN CBPF IEAv UERJ CEFET (RJ.Bahia) Alunos ensino médio (iniciação científica júnior, CAP/UFRJ e CEFET-RJ) ensino tecnológico (estágio) graduação (iniciação científica e projeto final de curso) pós-graduação (mestrado e doutorado) pós-doutorado Colaboradores: BNL, Wisconsin, Glasgow Transferência de Tecnologia Produção L1MuonTrigger, Upgrade Empresas de base tecnológicas (egressos) Apoio (Fomento) CNPq (MCT) RENAFAE (MCT) FINEP (MCT) CAPES (MEC) CERN União Européia (E-Planet) FAPERJ FAPEMIG

31 : Pessoal Nome Atividades Deputy: José Manoel de Seixas (UFRJ) Tilecal, Trigger, ZDC, Upgrades Luiz Pereira Calôba (UFRJ) L1MuonTrigger, HLT, Upgrades Carmen Maidantchik (UFRJ) Web systems, Manutenção Preditiva, ATLASOM Augusto Santiago Cerqueira (UFJF) Tilecal Luciano Manhães (UFJF) Tilecal Rafael Nóbrega (UFJF) Tilecal Doutorando Eduardo Simas (CEFET-Bahia) HLT Doutorando Danilo Lima (UFRJ) Leptonjets, Trigger offline Doutorando Marcelo Perantoni (UFRJ) Trigger offline Doutorando Thiago Castro (UFRJ) Trigger offline Doutorando Mauro Alvarez (UFRJ) Trigger offline Doutorando Jesse Costa (CEFET/UFRJ) Calorimetria ATLAS/CMS Doutorando Lourival Moreira (CEFET/UFRJ) Calorimetria ATLAS/CMS Mestrando Thiago Ciodaro (UFRJ) L1MuonTrigger Mestrando Felipe Grael.(UFRJ) Web systems, ATLASOM Mestrando Benito Fontes (UFRJ) ZDC Mestrando Fernando Ferreira (UFRJ) Manutenção Preditiva, Qualidade de Dados Mestrando Bernardo Sott-Maior (UFJF) Reconstrução de Energia Mestrando Fernando Xavier (UFJF) L1MuonTrigger Mestrando Davis Barbosa(UFJF) Qualidade de Dados