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Improving the measurement of the CMS tracker sensor resolution and data quality monitoring
Mazurets, Tetiana
Mazurets, Tetiana
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Abstract
Stable and precise tracking performance is a demand of the CMS experiment for preparation for the larger data rates and luminosity of the HL-LHC. Efforts focused on data quality monitoring and detector characterization, both critical for the upgrade, are presented. The first analysis is the effect of charge depositions on planar pixel sensor spatial resolution with Testbeam data. By binning charge deposits according to the Landau-like distribution, the contribution of delta-ray production to cluster size and resolution was examined. High-charge hits, typically corresponding to secondary interactions, were found to worsen spatial resolution of the telescope in the sense of enlarging cluster size. The charge sharing and crosstalk effects were also studied with asymmetry distributions, with special attention to the significance of charge binning for the effect description. Automation of Data Quality Monitoring (DQM) using unsupervised anomaly detection through Non-negative Matrix Factorization (NMF) is the second study. The technique uses a set of detection parameters to mark lumisections (LSs) not typical of the training sample. It was then tested with some test data sets that were synthetically shifted, containing a few anomalies. The trained model on CMS data validated charge distributions. Results indicate the technique's resilience to support shifters and reducing human inspection dependence in HL-LHC operation. Together, these investigations additively contribute towards improved knowledge of pixel detector performance and large-scale tool development for automatic monitoring in CMS.
El rastreo estable y preciso es requisito fundamental del experimento CMS en preparación para las mayores tasas de datos y luminosidad del HL-LHC. Se presentan esfuerzos en el monitoreo de la calidad de los datos y la caracterización del detector, ambos críticos para la mejora del detector. El primer análisis estudia el efecto de los depósitos de carga en la resolución espacial de sensores de píxeles planos con datos de Testbeam. Al agrupar los depósitos según la distribución de carga tipo Landau, se examinó la contribución de rayos delta al tamaño de clúster y la resolución. Los impactos de alta carga, típicamente de interacciones secundarias, empeoran la resolución al agrandar los clústeres. También se analizaron los efectos de compartición de carga y diafonía mediante distribuciones de asimetría, destacando la importancia de agrupar los clústeres por carga para describir el efecto. La automatización del Monitoreo de la Calidad de los Datos mediante detección de anomalías no supervisada con Factorización de Matriz No Negativa constituye el segundo estudio. La técnica usa parámetros de detección para marcar lumisecciones atípicas frente a la muestra de entrenamiento. Se probó con datos de prueba modificados sintéticamente con algunas anomalías, y el modelo entrenado con datos de CMS validó las distribuciones de carga. Los resultados indican su solidez para apoyar a los shifters y reducir la dependencia de la inspección humana en la operación del HL-LHC. En conjunto, estas investigaciones contribuyen a la comprensión del rendimiento del detector de píxeles y al desarrollo de herramientas a gran escala para el monitoreo automático en CMS.
El rastreo estable y preciso es requisito fundamental del experimento CMS en preparación para las mayores tasas de datos y luminosidad del HL-LHC. Se presentan esfuerzos en el monitoreo de la calidad de los datos y la caracterización del detector, ambos críticos para la mejora del detector. El primer análisis estudia el efecto de los depósitos de carga en la resolución espacial de sensores de píxeles planos con datos de Testbeam. Al agrupar los depósitos según la distribución de carga tipo Landau, se examinó la contribución de rayos delta al tamaño de clúster y la resolución. Los impactos de alta carga, típicamente de interacciones secundarias, empeoran la resolución al agrandar los clústeres. También se analizaron los efectos de compartición de carga y diafonía mediante distribuciones de asimetría, destacando la importancia de agrupar los clústeres por carga para describir el efecto. La automatización del Monitoreo de la Calidad de los Datos mediante detección de anomalías no supervisada con Factorización de Matriz No Negativa constituye el segundo estudio. La técnica usa parámetros de detección para marcar lumisecciones atípicas frente a la muestra de entrenamiento. Se probó con datos de prueba modificados sintéticamente con algunas anomalías, y el modelo entrenado con datos de CMS validó las distribuciones de carga. Los resultados indican su solidez para apoyar a los shifters y reducir la dependencia de la inspección humana en la operación del HL-LHC. En conjunto, estas investigaciones contribuyen a la comprensión del rendimiento del detector de píxeles y al desarrollo de herramientas a gran escala para el monitoreo automático en CMS.
Description
Date
2025-05-16
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Keywords
CMS, Tracker, Pixel, NMF, DQM