[论文解读] The CMS HGCAL detector for HL-LHC upgrade

A. Martelli|arXiv (Cornell University)|Aug 28, 2017

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 1被引用 4

一句话总结

CMS HGCAL探测器用于HL-LHC升级，用高颗粒度的采样型 calorimeter 替代了现有的端盖calorimeter，该calorimeter采用六边形硅传感器（0.5–1 cm²）和闪烁体，配合SiPM读出，实现了3D粒子流重建，提升了对堆积效应的抑制能力和能量分辨率。束流测试结果表明，数据与模拟结果高度一致，验证了未来大规模部署的设计与重建算法。

ABSTRACT

The High Luminosity LHC (HL-LHC) will integrate 10 times more luminosity than the LHC, posing significant challenges for radiation tolerance and event pileup on detectors, especially for forward calorimetry, and hallmarks the issue for future colliders. As part of its HL-LHC upgrade program, the CMS collaboration is designing a High Granularity Calorimeter to replace the existing endcap calorimeters. It features unprecedented transverse and longitudinal segmentation for both electromagnetic (ECAL) and hadronic (HCAL) compartments. This will facilitate particle-flow calorimetry, where the fine structure of showers can be measured and used to enhance pileup rejection and particle identification, whilst still achieving good energy resolution. The ECAL and a large fraction of HCAL will be based on hexagonal silicon sensors of 0.5-1cm$^{2}$ cell size, with the remainder of the HCAL based on highly-segmented scintillators with SiPM readout. The intrinsic high-precision timing capabilities of the silicon sensors will add an extra dimension to event reconstruction, especially in terms of pileup rejection. An overview of the HGCAL project is presented, covering motivation, engineering design, readout and trigger concepts, and performance (simulated and from beam tests).

研究动机与目标

• 应对HL-LHC高亮度环境中辐射与堆积效应带来的挑战。
• 用具备前所未有的横向与纵向分段能力的探测器替代现有的端盖calorimeter。
• 通过精细颗粒度的簇簇重建实现粒子流calorimetry，以增强粒子识别能力和堆积效应抑制。
• 利用具备本征亚纳秒时间响应能力的硅传感器，实现高能量分辨率与时间精度。
• 通过EE原型模块的束流测试，验证设计与模拟。

提出的方法

• 设计一种采样型calorimeter，包含14层铜支撑的硅层（EE部分）以及FH和BH部分各12层，采用六边形硅传感器与闪烁体Tile及SiPM读出。
• 实现一种3D成像聚类算法，该算法在每一层识别2D簇，并沿簇簇轴将它们聚类为多层簇，以重建粒子簇簇。
• 采用铜/W基板、硅传感器与PCB胶合堆叠在铜支撑板上的结构，以实现机械刚性、热管理与抗辐射能力。
• 利用MIP和电子束测试在CERN与FNAL进行响应校准，对吸收材料损失进行原始能量修正。
• 将束流测试数据与基于GEANT4的详细模拟进行比较，采用一致的分析与校准方法，验证簇簇建模的准确性。
• 集成硅传感器的本征时间响应，以在高多重度环境中增强对堆积效应的抑制能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 HGCAL的高颗粒度在高堆积效应的HL-LHC环境中如何提升粒子流重建性能？
• RQ2 硅传感器的本征时间响应在密集事件环境中在多大程度上提升了对堆积效应的抑制能力？
• RQ3 模拟在多大程度上准确再现了束流测试原型中测量到的能量分辨率与簇簇剖面？
• RQ4 3D成像聚类算法在分辨5D（能量、x、y、z、时间）重叠簇簇中的性能如何？
• RQ5 EE原型的束流测试结果能否验证全尺寸HGCAL系统的设计与模拟？

主要发现

• 束流测试原型对MIP的信噪比约为7，证实了预期性能与低噪声水平。
• 在高能区，电子簇簇的能量分辨率测量值为百分之几，其性能受限于测试装置中纵向采样较粗。
• 数据与模拟在簇簇形状变量方面（包括横向剖面与第一层能量份额）表现出良好一致性，验证了簇簇建模的准确性。
• 在[20–250] GeV能量范围内，数据测得的纵向簇簇剖面与模拟结果一致，证实了对探测器几何结构与上游材料的准确描述。
• 在CERN与FNAL的束流测试活动为EE原型设计与模拟提供了关键验证，支持了技术设计报告的推进。
• 2016年束流测试的结果证实了HGCAL设计的可行性，并为2017年包含强子层的扩展原型测试活动奠定了基础。