[논문 리뷰] The upgraded Pixel detector and the commissioning of the Inner Detector tracking of the ATLAS experiment for Run-2 at the Large Hadron Collider

K. Potamianos|arXiv (Cornell University)|2016. 08. 28.

Particle Detector Development and Performance참고 문헌 4인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 대형 하드론 충돌기(Large Hadron Collider)의 런-2 기간 동안 삽입형 B-레이어(Insertable B-Layer, IBL)의 설치 및 시운전을 제시한다. IBL은 3D 실리콘 센서와 CMOS 130 nm 전자회로를 사용하여, 고방사선 환경과 높은 데이터율을 견디며, 트랙 및 버텍스 해상도를 크게 향상시켰다. 이로 인해 이벤트당 처리 시간이 4배로 단축되었고, 13 TeV 충돌 에너지에서 고광도 및 고밀도 제트 환경에서도 성능이 향상되었다.

ABSTRACT

Run-2 of the Large Hadron Collider (LHC) will provide new challenges to track and vertex reconstruction with higher energies, denser jets and higher rates. Therefore the ATLAS experiment has constructed the first 4-layer Pixel Detector in HEP, installing a new pixel layer, also called Insertable B-Layer (IBL). The IBL is a fourth layer of pixel detectors, and has been installed in May 2014 at a radius of 3.3 cm between the existing Pixel Detector and a new smaller radius beam-pipe. The new detector, built to cope with the high radiation and expected occupancy, is the first large scale application of 3D sensors and CMOS 130~nm readout electronics. In addition, the Pixel Detector was improved with a new service quarter panel to recover about 3\% of defective modules lost during Run-1 and a new optical readout system to readout the data at higher speed while reducing the occupancy when running with increased luminosity. Complementing detector improvements, many improvements to Inner Detector track and vertex reconstruction were developed during the two-year shutdown of the LHC. These include novel techniques developed to improve the performance in the dense cores of jets, optimisation for the expected conditions, and a software campaign which lead to a factor of three decrease in the CPU time needed to process each recorded event.

연구 동기 및 목표

• 대형 하드론 충돌기 런-2 기간 동안 더 높은 루미노시티와 증가한 입자 밀도에 대응하기 위해 ATLAS 내부 검출기의 업그레이드를 수행한다.
• 고밀도 제트 환경과 고속도 조건에서 트랙 및 버텍스 재구성 성능을 향상시킨다.
• 특히 고피루프 조건에서의 처리 시간을 줄이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 업그레이드를 통해 이벤트 처리 효율을 향상시킨다.
• 신규 서비스 시스템과 방사선에 강한 구성 요소를 도입하여 고방사선 조건에서 검출기 수명과 신뢰성을 향상시킨다.
• 초기 런-2 데이터와 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 신규 IBL 및 업그레이드된 트랙 알고리즘의 성능을 검증한다.

제안 방법

• 33.2 mm 반경에 삽입형 B-레이어(IBL)를 설치하여, 방사선에 강하고 고속 데이터 처리에 적합한 3D 실리콘 센서와 CMOS 130 nm 읽기 전자회로를 사용한다.
• 접근성과 데이터 전송 속도를 향상시키기 위해 신규 서비스 쿼터 패널(nSQP)과 외부 옵토전자닉 읽기 시스템을 도입하여 대역폭을 80에서 160 Mbps로 증가시켰다.
• 알고리즘 최적화와 향상된 트랙 재구성 기법을 통해 이벤트당 CPU 처리 시간을 3배로 단축한 새로운 소프트웨어 파이프라인을 개발하고 구현하였다.
• 기계적 왜곡을 보정하기 위해 고급 정렬 절차와 잔차 분석을 적용하여, IBL 스테이프의 트랙-히트 잔차 분포를 향상시켰다.
• 저피루프 조건에서의 버텍스 재구성 효율성과 해상도를 평가하기 위해 스플릿-버텍스 방법과 영향 매개변수 해상도 분석을 적용하였다.
• 핵심 관측량인 d0 영향 매개변수, K_S 진동 질량, 제트 내 공유 히트 비율의 시뮬레이션 및 실측 데이터 분포를 비교하여 재구성 성능을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IBL을 네 번째 픽셀 레이어로 추가함으로써 고루미노시티 LHC 조건에서 트랙 및 버텍스 해상도는 어떻게 향상되는가?
• RQ2 3D 센서와 nSQP를 포함한 하드웨어 업그레이드가 고방사선 및 고데이터율 조건에서 검출기 성능과 신뢰성에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 런-2에서 소프트웨어 및 알고리즘 최적화를 통해 처리 효율성과 재구성 정확도는 얼마나 향상되는가?
• RQ4 IBL 스테이프의 기계적 왜곡은 트랙 재구성에 어떤 영향을 미치며, 이를 보완하기 위해 효과적인 보정 방법은 무엇인가?
• RQ5 초기 런-2 데이터에서 영향 매개변수 및 제트 버텍싱과 같은 핵심 관측량에 대해 시뮬레이션 모델이 실측 데이터 분포를 얼마나 잘 재현하는가?

주요 결과

• IBL 업그레이드를 통해 33.2 mm 반경에 네 번째 픽셀 레이어를 성공적으로 추가하여 고다양성 환경에서 트랙 및 버텍스 해상도를 크게 향상시켰다.
• 신규 3D 센서와 CMOS 130 nm 전자회로가 고방사선 및 고속도 환경에서 작동 가능하게 하여, 점유율과 신호 무결성이 향상되었다.
• 하드웨어와 소프트웨어 업그레이드의 조합으로 이벤트당 처리 시간이 4배로 단축되어 고루미노시티 런-2 데이터의 효율적 분석이 가능해졌다.
• 영향 매개변수 해상도가 크게 향상되었으며, 처리 시간은 4배로 감소했고, 고밀도 제트 코어에서의 성능도 향상되었다.
• 초기 런-2 데이터를 활용한 검증에서 d0 분포, K_S 진동 질량, 제트 내 공유 히트 비율에 대해 시뮬레이션과 실측 데이터 간 양호한 일치가 확인되었다.
• 정렬 보정으로 인해 트랙-히트 잔차가 감소하였으며, IBL의 평균 잔차 분포는 보정 후 시뮬레이션과 더 일치하는 일관성을 보였다.