[論文レビュー] The Architecture of the ZEUS Micro Vertex Detector DAQ and Second Level Global Track Trigger

A. Polini|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2003

CCD and CMOS Imaging Sensors被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、高輝度e⁺p衝突環境下におけるZEUSマイクロバーテックスディテクタ（MVD）データ取得（DAQ）システムおよび第二段階グローバルトラックトリガー（GTT）のハードウェアおよびソフトウェアアーキテクチャを提示する。MVDの20万チャネル分のデータはVMEベースのADCとPCファームを介して処理され、リアルタイムでのバーテックスおよびトラック再構成を可能にする。システムは500Hzの最初の段階のトリガー率で10msの平均遅延を達成し、バーテックス分解能は約400–500 μm、高密度イベントにおける効率は80–100%である。

ABSTRACT

The architecture of the ZEUS Micro Vertex Detector data acquisition system and the implementation of its second level trigger, the ZEUS Global Track Trigger are described. Data from the vertex detectors HELIX read-out chips, corresponding to 200k channels, are digitized by 3 crates of ADCs which perform noise and pedestal subtraction, and data suppression and compaction. PowerPC VME board computers push cluster data for second level trigger processing and strip data for event building via Fast and Gigabit Ethernet network connections. Additional tracking information from the central tracking chamber and the forward straw tube tracker are interfaced into the 12 dual CPU PC farm of the Global Track Trigger where track and vertex finding is performed. The system is data driven at the ZEUS first level trigger rate (~500Hz) and must generate a trigger result after a mean time of 10ms.

研究の動機と目的

• ZEUSマイクロバーテックスディテクタ（MVD）が高輝度HERA運用中に発生する20万チャネル分のデータを処理できる高帯域幅・低遅延のDAQシステムを設計すること。
• MVD、中央トラッキングディテクタ（CTD）、フォワードストロングチューブトラッカーのデータを統合する第二段階グローバルトラックトリガー（GTT）を実装し、リアルタイムでのバーテックスおよびトラック再構成を可能にすること。
• コンmissioning中における高いビームガスバックグラウンド条件下でもシステムの安定性と性能を確保し、オンライントリガー判断を10ms以内に実行すること。
• MVDデータをGTTアルゴリズムに統合することで、特に短寿命粒子の同定に寄与するバーテックスおよびトラック再構成の精度を向上させること。
• 複数のトラックを含むイベントに対しても高い再構成効率（最大100%）を達成すること、特に困難なバックグラウンド条件下でも有効であること。

提案手法

• 207,360 MVDチャネルからのデータは、ノイズおよびピアドスタブブサクションを実行し、フェイルセーフトークンリングトポロジーを介して信号をシリアル化する128チャネルのHELIX 128-3.0フロントエンドチップを介して読み出される。
• アナログ信号は、3つのクレート（上部/下部バーレル、ホイール）に配置された10ビットADC VMEモジュールでデジタル化され、共通モードノイズの除去とデータ抑制が行われ、ストリップおよびクラスタデータは循環バッファに格納される。
• PowerPC VMEボードコンピュータが、12ノードのデュアルCPU PCファームにファストおよびギガビットイーサーネット経由でクラスタデータを送信し、第二段階トリガー処理を実行する。
• GTTアルゴリズムは、CTDおよびMVDデータを統合してトラックおよびバーテックス検出を実行し、13cmのzビンに分類して重み付きzバーテックスフィッティングを適用することで、分解能と耐障害性を向上させる。
• システムはデータドリブンアプローチを採用し、約500Hzのイベント処理速度で10msのターゲット遅延を達成する。GFLT、ランコントロール、クロック・アンド・コントロールシステム間のリアルタイム同期が不可欠である。
• GTTは2段階のバーテックス再構成を採用する：まず重み付きトラック交差を用いて最も確率の高いビン（MPB）を特定し、次に初期推定値の±9cm以内のトラックに対して重み付き平均を計算して精密なバーテックス位置を算出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高レート・高バックグラウンド環境下のコライダーで20万チャネル分のデータを処理できるスケーラブルで低遅延のDAQシステムをどのように設計できるか？
• RQ2 MVD、CTD、フォワードトラッカーといった複数のトラッキングディテクタのデータをリアルタイムに統合する最適なアーキテクチャは何か？ これにより高精度なバーテックス再構成が可能となる。
• RQ3 CTDのみの再構成と比較して、MVDデータの統合がトラックおよびバーテックス再構成の効率と分解能にどのように寄与するか？
• RQ4 高バックグラウンドレベルの実際のビーム条件下で達成可能な性能指標（遅延、効率、分解能）は何か？
• RQ5 高トラック多重度の複雑なイベントトポロジーにおいて、GTTアルゴリズムはどのように安定性と正確性を維持するか？

主な発見

• GTTシステムは、コンmissioning中の高いバックグラウンドレベルにもかかわらず、平均10msの処理遅延を達成し、ZEUS DAQシステムの要件を満たした。
• MVDデータを用いて再構成したイベントでは、中央領域のバーテックス分解能が約400 μmであったのに対し、CTDデータのみに依存するイベントでは約1 cmまで悪化した。
• 2Dトラック（r–ϕのみ）の再構成効率は約80%、3Dトラック（r–ϕおよびz）では約50%であったが、高多重度（25トラック）ではパターン認識の曖昧さのため約35%に著しく低下した。
• 実データのコンmissioning中に、GSLTパススループロセスを用いて真のバーテックスからの±25 cm以内の再構成で84%の効率を達成し、高い安定性と効率を示した。
• 2002年11月から2003年2月の間、システムは310万件のイベントを正常に記録し、実際の輝度条件下での堅牢性とスケーラビリティを確認した。
• GTTアルゴリズムは、高精度で複雑なイベントトポロジーを再構成でき、MVDデータの統合によりバーテックス分解能と効率が顕著に向上した。特に短寿命粒子の同定において顕著な改善が見られた。