Estimação de energia para calorímetros finamente segmentados operando em condições severas de empilhamento de sinais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gonçalves, Guilherme Inácio
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: inacio.guilherme@gmail.com
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Texto Completo: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16819
Resumo: Signal estimation problems are common in several areas of engineering. In such problems, usually, one works with equations or models from which specific parameters need to be calculated so that properties and characteristics of signals can be studied. In high energy calorimetry, for example, the energy of the particle is absorbed and sampled by the reading electronics that provides a characteristic pulse, where its amplitude is proportional to the deposited energy. However, in conditions of high event rate and high luminosity, such as those observed in the LHC particle accelerator, operated at CERN, the sampled signal may contain information about adjacent collisions, resulting in the effect of pile-up and making it difficult to estimate the amplitude of the signal of interest. In this context, a deterministic model for the signal, typically adopted for amplitude estimation, becomes unfeasible for severe levels of pile-up. Thus, this work proposes a method for amplitude (energy) estimation based on the Wiener-Hopf filter theory, in which a model for the representation of the signals is not necessary. To evaluate the efficiency of the proposed approach, a signal simulation tool was developed and data sets were genera- ted considering the ATLAS tile calorimeter at the LHC operating under different signal pile-up conditions. In addition, data acquired during nominal operation of the LHC was used. The results show that the efficiency of the proposed approach surpasses those of methods currently used for severe signal pile-up conditions, providing gains in terms of dispersion of the estimation error around 30% for real data and simulated data. It was also observed that for low and medium occupation ranges, the efficiency of the proposed method is surpassed by alternative methods.
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In such problems, usually, one works with equations or models from which specific parameters need to be calculated so that properties and characteristics of signals can be studied. In high energy calorimetry, for example, the energy of the particle is absorbed and sampled by the reading electronics that provides a characteristic pulse, where its amplitude is proportional to the deposited energy. However, in conditions of high event rate and high luminosity, such as those observed in the LHC particle accelerator, operated at CERN, the sampled signal may contain information about adjacent collisions, resulting in the effect of pile-up and making it difficult to estimate the amplitude of the signal of interest. In this context, a deterministic model for the signal, typically adopted for amplitude estimation, becomes unfeasible for severe levels of pile-up. Thus, this work proposes a method for amplitude (energy) estimation based on the Wiener-Hopf filter theory, in which a model for the representation of the signals is not necessary. To evaluate the efficiency of the proposed approach, a signal simulation tool was developed and data sets were genera- ted considering the ATLAS tile calorimeter at the LHC operating under different signal pile-up conditions. In addition, data acquired during nominal operation of the LHC was used. The results show that the efficiency of the proposed approach surpasses those of methods currently used for severe signal pile-up conditions, providing gains in terms of dispersion of the estimation error around 30% for real data and simulated data. It was also observed that for low and medium occupation ranges, the efficiency of the proposed method is surpassed by alternative methods.Problemas de estimação de sinais são comuns em várias áreas das engenharias. Em tais problemas, usualmente, trabalha-se com equações ou modelos a partir dos quais parâmetros específicos precisam ser calculados para que propriedades e características dos sinais possam ser estudadas. Em calorimetria de altas energias, por exemplo, a energia da partícula é absorvida e amostrada pela eletrônica de leitura que fornece um pulso característico, onde sua amplitude é proporcional à energia depositada. Entretanto, em condições de alta taxa de eventos e alta luminosidade, como as observadas no acelerador de partículas LHC, operado no CERN, o sinal amostrado pode conter informações de colisões adjacentes, resultando no efeito de empilhamento de sinais e dificultando a esti- mação da amplitude do sinal de interesse. Neste contexto, um modelo determinístico para o sinal, tipicamente adotado para estimação da amplitude, torna-se inviável para níveis severos de empilhamento. Desta forma, este trabalho propõe um método de estimação da amplitude (energia) baseado na teoria do Filtro de Wiener-Hopf, em que um modelo para a representação dos sinais não é necessário. Para avaliar a eficiência da abordagem pro- posta, uma ferramenta de simulação de sinais foi desenvolvida e conjuntos de dados foram gerados considerando o calorímetro de telhas do ATLAS no LHC operando em diferentes condições de empilhamento de sinais. Além disso, dados adquiridos durante operação nominal do LHC também foram utilizados. Os resultados mostram que a eficiência da abordagem proposta supera a de métodos atualmente utilizados para condições severas de empilhamento de sinais, proporcionando ganhos em termos de dispersão do erro de estimação em torno de 30% para dados reais e dados simulados. Também foi observado que para faixas de baixa e média ocupação, a eficiência do método proposto é superada por métodos alternativos.Submitted by Pâmela CTC/E (pamela.flegr@uerj.br) on 2021-10-26T09:44:38Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Inácio Gonçalves - 2020 - Completa.pdf: 175148 bytes, checksum: 256733624a033b46fcb10b72e1d0821f (MD5)Made available in DSpace on 2021-10-26T09:44:38Z (GMT). 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