IEKP-KA/2013-8 - Institut fÃ¼r Experimentelle Kernphysik - KIT

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48 6. Das neuronale Netzwerk für den Übergangsstrahlungsdetektor Abbildung 6.1.: Schematische Skizze zur Vorgehensweise zum Trainieren eines neuronalen Netzwerkes mit Flugdaten [42]. se auszuwählen, muss dabei zunächst eine generelle Vorauswahl 1 getroffen werden, bevor man bestimmte, für die Proton-Positron Trennung geeignete, Ereignisse auswählt 2 und diese dann mit Hilfe des Kalorimeters zu Proton oder Elektron bestimmt 3 . Ziel ist es ein möglichst reines Datensample zu erhalten. 6.1.1. Preselection und Selection In der Vorselektion werden Trigger nach ihrer generellen Tauglichkeit bewertet und für eine Analyse ungeeignete, wie zum Beispiel falsch rekonstruierte Ereignisse, entfernt. Dabei muss eine Variable gefunden werden, mit der der Schnitt auf ungeeignete Ereignisse durchgeführt werden kann ohne dabei ebenfalls gute Ereignisse zu verwerfen und damit die Menge an Daten zu sehr zu beschneiden. Die für die Selektion des Trainingssamples angewandten Schnitte sollten denen einer späteren Analyse entsprechen, um nicht unbewusst Korrelationen zwischen den Variablen einzubringen oder zu verwerfen. Eine Übersicht der angewandten Bedingungen und deren Effizienz ist in Abbildung 6.2 gegeben. Auf die einzelnen Schnitte wird im Folgenden näher eingegangen. Die angegebene Effizienz gibt dabei den Anteil der in diesem Schritt beibehaltenen Ereignisse an. Um die Stärke eines Schnittes abzuschätzen muss diese mit 1−Effizienz umgerechnet werden. Der Einfluss der einzelnen Schnitte auf die gesamte Triggermenge ist in Abbildung 6.3 dargestellt. In den beiden Abbildungen 6.2 und 6.3 kennzeichnet Global eine generelle Selektion nach der Vollständigkeit von Ereignissen. In Badrun und Science werden Runs mit speziellen Markierungen verworfen. Diese werden gesetzt um Runs zu kennzeichnen, bei denen besonders viele Hardwarefehler vorkamen, oder Detektoroperationen wie ein gas refill durchgeführt wurden. Einzelne Ereignisse mit Hardwarefehlern werden mit dem mit HW gekennzeichneten Schnitt entfernt. LiveTime kennzeichnet einen Schnitt auf den Anteil der Zeit, in der der Trigger inaktiv war, von größer 0, 65 um Regionen großen Teilchenflusses wie die Südatlantische Anomalie und teilweise die Polregionen auszuschließen. Dort können Ereignisse aufgrund des hohen Teilchenflusses und der daraus resultierenden hohen Signaldichte nur schlecht rekonstruiert werden. Ereignisse außerhalb der rekonstruierten relativistischen Geschwindigkeit 0, 6 < β < 1, 4 werden ebenfalls entfernt, wobei physikalisch unsinnige relativistische Geschwindigkeiten von größer 1 den hohen Bewegungsenergien der Teilchen geschuldet sind, aber als Trigger durchaus ihre Berechtigung haben. Bei dieser mit Beta gekennzeichneten Bedingung werden auch Teilchen, die sich von unten nach oben durch den Detektor bewegen entfernt, was Teilchen, die aus der unter dem Detektor liegenden Atmosphäre reflektiert oder dort erzeugt werden, ausschließt. Des Weiteren wird eine Spurrekonstruktion (TrTrack) vorausgesetzt und ein rekonstruierter Schauer im elektromagnetischen Kalorimeter (EcalShr), um eine Teilchenidentifizierung vornehmen zu können. 1 engl.: Preselection 2 engl.: Selection 3 engl.: Tagging 48
6.1. Selektion des Trainingssamples 49 Abbildung 6.2.: Effizienz der angewandten Bedingungen bezüglich des vorangegangen Schnittes. Die Beschreibungen der einzelnen Schnitte sind im Text zu finden. Diese Forderung ist aufgrund der geringen Akzeptanz des elektromagnetischen Kalorimeters besonders stark und entfernt mit etwa 82, 6% die meisten Ereignisse. Außerdem wird verlangt, dass sich keines der Solarpanele, die die ISS mit Strom versorgen, im Sichtfeld des Detektors befindet (Shadow), um Sekundärteilchen auszuschließen. Mit SubD Acceptance wird geprüft ob die Spurrekonstruktion eine gewisse Minimalgüte erfüllt und sich der Schauer im Kalorimeter in einem gewissen Akzeptanzvolumen innerhalb des Kalorimeters befindet, um Energieverluste des Schauers am Rand auszuschließen. Für ein gutes Ereignis im Übergangsstrahlungsdetektor (GoodTrd) wird verlangt, dass die rekonstruierte Spur den Subdetektor vollständig passiert und eine gesamte Pfadlänge in den Proportionaldrahtkammerröhrchen von mehr als 7 cm gemessen wurde. Zum Schluß wird in Match überprüft, ob die Richtungsrekonstruktionen der einzelnen Subdetektoren zusammenpassen. Nach der Vorauswahl, die mit Preselection gekennzeichnet ist, sind nur noch etwa 3, 9% der Triggerereignisse übrig. Die verwendete Vorauswahl geht auf einen Analysevorschlag zum Positronenanteil zurück. Nun folgt eine analysebezogene Auswahl von Ereignissen. Dabei werden Ereignisse verworfen, die für eine spezielle Aufgabe nicht geeignet sind, da sie zum Beispiel nicht im geforderten Energieintervall liegen, das hier den Rigiditätsbereich von 2 − 300 GV umfasst und mit RigRange gekennzeichnet ist. Außerdem wird auf Ereignisse geschnitten, deren Rekonstruktionsqualität nicht für eine Analyse des Ereignisses ausreicht, was mit einem Schnitt auf die Größe Chi zum Quadrant für die rekonstruierte Teilchenspur von kleiner 10 und auf dessen Projektion in die für die Ladungsrekonstruktion entscheidende Y-Z-Ebene von kleiner 8 (TrChi2 ), sowie einem Schnitt auf mindestens 12 Treffer im Übergangsstrahlungsdetektor (TrdPart) selektiert wird. Zusätzlich wird das Sample auf Ereignisse mit rekonstruierter Ladung von Z = 1 oder Z = 2 reduziert (Charge). So bleiben etwa 381 Millionen Ereignisse zur Analyse übrig. 49
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