32 resultados para CMS LHC


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Al Large Hadron Collider (LHC) ogni anno di acquisizione dati vengono raccolti più di 30 petabyte di dati dalle collisioni. Per processare questi dati è necessario produrre un grande volume di eventi simulati attraverso tecniche Monte Carlo. Inoltre l'analisi fisica richiede accesso giornaliero a formati di dati derivati per centinaia di utenti. La Worldwide LHC Computing GRID (WLCG) è una collaborazione interazionale di scienziati e centri di calcolo che ha affrontato le sfide tecnologiche di LHC, rendendone possibile il programma scientifico. Con il prosieguo dell'acquisizione dati e la recente approvazione di progetti ambiziosi come l'High-Luminosity LHC, si raggiungerà presto il limite delle attuali capacità di calcolo. Una delle chiavi per superare queste sfide nel prossimo decennio, anche alla luce delle ristrettezze economiche dalle varie funding agency nazionali, consiste nell'ottimizzare efficientemente l'uso delle risorse di calcolo a disposizione. Il lavoro mira a sviluppare e valutare strumenti per migliorare la comprensione di come vengono monitorati i dati sia di produzione che di analisi in CMS. Per questa ragione il lavoro è comprensivo di due parti. La prima, per quanto riguarda l'analisi distribuita, consiste nello sviluppo di uno strumento che consenta di analizzare velocemente i log file derivanti dalle sottomissioni di job terminati per consentire all'utente, alla sottomissione successiva, di sfruttare meglio le risorse di calcolo. La seconda parte, che riguarda il monitoring di jobs sia di produzione che di analisi, sfrutta tecnologie nel campo dei Big Data per un servizio di monitoring più efficiente e flessibile. Un aspetto degno di nota di tali miglioramenti è la possibilità di evitare un'elevato livello di aggregazione dei dati già in uno stadio iniziale, nonché di raccogliere dati di monitoring con una granularità elevata che tuttavia consenta riprocessamento successivo e aggregazione “on-demand”.

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This thesis presents a study of the Grid data access patterns in distributed analysis in the CMS experiment at the LHC accelerator. This study ranges from the deep analysis of the historical patterns of access to the most relevant data types in CMS, to the exploitation of a supervised Machine Learning classification system to set-up a machinery able to eventually predict future data access patterns - i.e. the so-called dataset “popularity” of the CMS datasets on the Grid - with focus on specific data types. All the CMS workflows run on the Worldwide LHC Computing Grid (WCG) computing centers (Tiers), and in particular the distributed analysis systems sustains hundreds of users and applications submitted every day. These applications (or “jobs”) access different data types hosted on disk storage systems at a large set of WLCG Tiers. The detailed study of how this data is accessed, in terms of data types, hosting Tiers, and different time periods, allows to gain precious insight on storage occupancy over time and different access patterns, and ultimately to extract suggested actions based on this information (e.g. targetted disk clean-up and/or data replication). In this sense, the application of Machine Learning techniques allows to learn from past data and to gain predictability potential for the future CMS data access patterns. Chapter 1 provides an introduction to High Energy Physics at the LHC. Chapter 2 describes the CMS Computing Model, with special focus on the data management sector, also discussing the concept of dataset popularity. Chapter 3 describes the study of CMS data access patterns with different depth levels. Chapter 4 offers a brief introduction to basic machine learning concepts and gives an introduction to its application in CMS and discuss the results obtained by using this approach in the context of this thesis.

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̀ qui presentato lo studio della produzione della risonanza K∗0 in collisioni p-Pb con l’esperimento ALICE presso LHC. L’elaborato si compone di una introduzione sulla natura del fenomeno studiato: la formazione del Quark Gluon Plasma (QGP), uno stato della materia fortemente interagente ad alte temperatura e densità d’energia. Vengono descritte le segnature studiate ai fini di identificare il suddetto fenomeno, riportando come esempio concreto i risultati sperimentali. Successivamente l’acceleratore di particelle, LHC, e l’esperimento, ALICE, vengono brevemente introdotti. Più in dettaglio ven- gono descritti i rivelatori di ALICE effettivamente usati per l’analisi, a cui sono dedicate sezioni approfondite. Viene infine introdotta l’analisi e le sue motivazioni. Il metodo utilizzato e lo studio degli errori da associare alla misura sono illustrati in ogni loro passo e supportati dai risultati ottenuti. La discussione finale dei risultati include il confronto con i risultati preceden- temente ottenuti da ALICE in collisioni pp e Pb-Pb e da altri esperimenti.

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Il documento contiene un'analisi sull'accordo fra le misure delle sezioni d’urto differenziali del sistema top-antitop registrate nel 2011 dall’esperimento ATLAS a un'energia del centro di massa di 7 TeV e le predizioni teoriche.

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Uno dei cardini nel programma di ricerca attuale del Large Hadron Collider (LHC) al CERN è l’approfondimento della conoscenza relativa al bosone di Higgs e agli accoppiamenti di questa particella, di recente scoperta, con le altre del Modello Standard. Il prossimo Run di LHC sarà caratterizzato da collisioni di fasci di protoni con un'energia di 6.5 TeV ciascuno e renderà possibile l’acquisizione di grandi campioni di dati nei quali si prevede un aumento della statistica per tipologie di eventi che fino a questo momento è stato problematico studiare. Tra questi la produzione per Higgs-strahlung del bosone di Higgs associato al bosone vettore Z, che, essendo caratterizzata da una bassa sezione d’urto, è sempre stata considerata un processo molto difficile da investigare. Questa tesi fornisce uno studio preliminare della fattibilità di recuperare in modo efficiente questo canale, con l’obiettivo di individuare alcuni tagli che permettano di ripulire il grande fondo adronico prodotto nelle collisioni protone-protone a LHC. La presente analisi è stata effettuata su campioni di dati ottenuti tramite una generazione Monte Carlo e una simulazione parametrica del rivelatore ATLAS. Sebbene la statistica dei campioni MC sia ancora limitata e la simulazione della risposta del detector non sia dettagliata, le tecniche e i tagli utilizzati in questo lavoro di tesi potranno dare utili indicazioni per futuri studi più dettagliati e per l'investigazione di questo processo una volta che i dati del prossimo Run di LHC a √s=13 TeV saranno disponibili.

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Dall'inizio del 2013 il Large Hadron Collider (LHC) non produce dati (fase di shut down) per effettuare operazioni di consolidamento e manutenzione. Nella primavera del 2015 ritornerà in funzione con energia e luminosità maggiori. La fase di shut down è sfruttata anche per migliorare le prestazioni dei vari rivelatori che operano in LHC, così che possano acquisire dati in modo efficiente alla riaccensione. Per quanto riguarda il monitor di luminosità LUCID, che fa parte dell'esperimento ATLAS, sono stati sostituiti i rivelatori principali (i fotomoltiplicatori) e l'elettronica. Numerosi considerazioni rispetto alla durata dei nuovi sensori nell'ambiente di LHC tra il 2015 e il 2018, nonché sulla misura della luminosità durante il run II, hanno portato alla conclusione che i nuovi PMT dovranno operare ad un guadagno di math 10^5. E' stato dunque necessario, una volta identificati ed acquistati i nuovi sensori, qualificarne il funzionamento individuale e determinare la tensione di lavoro corrispondente al guadagno desiderato. La prima parte di tali misure, effettuate interamente a Bologna, riguarda la misura della corrente di buio e l'andamento della dipendenza del guadagno dei PMT dalla tensione applicata. La seconda parte riguarda invece lo studio di diversi metodi per le misure del guadagno assoluto, e la loro applicabilità durante la fase di funzionamento di LHC. Durante la presa dati, infatti, sarà essenziale essere in grado di monitorare continuamente il guadagno di ciascun sensore al fine di mantenerlo costante. Le misure di guadagno assoluto presentate in questa tesi sono state effettuate in parte a Bologna, sfruttando il metodo del singolo fotoelettrone, e in parte presso il CERN, utilizzando una sorgente radioattiva, il Bismuto 207.

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Nei prossimi anni sia il Large Hadron Collider al CERN che i relativi esperimenti saranno oggetto di programmi di upgrade. Per i rivelatori una delle motivazioni dell’upgrade è l’invecchiamento che inevitabilmente ne peggiorerebbe le prestazioni in mancanza di interventi. Si sono studiati gli effetti dell’invecchiamentO del rivelatore di muoni a grande angolo di CMS sulla ricostruzione di eventi H→ 4μ: un canale centrale nel programma futuro di fisica delle alte energie e la cui identificazione è affidata essenzialmente al rivelatore di muoni. Benchè la ridondanza, insita nel progetto del rivelatore, riduca l’impatto dell’inefficienza locale sui risultati finali, si è osservato dalla simulazione che, mentre il 30% di hit persi si traduce nella perdita dell’8% di eventi H→4μ, il 30% di camere non funzionanti causa un perdita di eventi che può arrivare al 27%. Poichè la disattivazione di un’intera camera può essere l’effetto del danneggiamento dell’elettronica di lettura, la quale è attualmente situata nella caverna sperimentale ed esposta quindi alle radiazioni, questi risultati potrebbero indicare la necessità di prevedere nel programma di upgrade la sostituzione dell’elettronica con nuovi dispositivi da collocarsi fuori della caverna, al riparo dalle radiazioni.

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In CMS è stato lanciato un progetto di Data Analytics e, all’interno di esso, un’attività specifica pilota che mira a sfruttare tecniche di Machine Learning per predire la popolarità dei dataset di CMS. Si tratta di un’osservabile molto delicata, la cui eventuale predizione premetterebbe a CMS di costruire modelli di data placement più intelligenti, ampie ottimizzazioni nell’uso dello storage a tutti i livelli Tiers, e formerebbe la base per l’introduzione di un solito sistema di data management dinamico e adattivo. Questa tesi descrive il lavoro fatto sfruttando un nuovo prototipo pilota chiamato DCAFPilot, interamente scritto in python, per affrontare questa sfida.

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Durante il Long Shutdown 1 di LHC sono stati cambiati i fotomoltiplicatori del rivelatore di luminosità LUCID di ATLAS. I due modelli candidati per la sostituzione sono stati sottoposti a test di resistenza alla radiazione di gamma e neutroni. In questa tesi si riportano i risultati delle misure di dark current, risposta spettrale, guadagno relativo e assoluto, prima e dopo l’irraggiamento con neutroni. L’unica differenza di rilievo riguarda un aumento della dark current, gli altri parametri non presentano variazioni entro la precisione delle misure. Non ci sono differenze sostanziali tra i due modelli per quanto riguarda la resistenza alle radiazioni.

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In questo lavoro di tesi è presentata la misura con il rivelatore ALICE del flusso triangolare, v3, di pioni, kaoni e protoni prodotti in collisioni PbPb a LHC. Il confronto di v3 con le previsioni di modelli idrodinamici permette di vincolare maggiormente le assunzioni sulle condizioni iniziali del sistema presenti nei diversi modelli ed estrarre una stima maggiormente precisa delle proprietà del mezzo come la viscosità. La misura è effettuata nella regione di pseudorapidità centrale sui dati raccolti da ALICE nel 2010 e 2011 e utilizza una tecnica di identificazione basata sia sulla misura della perdita di energia specifica, con la camera a proiezione temporale (TPC), sia la misura della velocità con il sistema a tempo di volo (TOF). La combinazione di entrambe le tecniche permette di separare le diverse specie in un intervallo esteso di impulsi con elevata efficienza e purezza. Per la misura del piano di reazione è stato utilizzato il rivelatore VZERO che misura la molteplicità delle particelle cariche in una regione di pseudorapidità disgiunta da quella in cui è misurato v3. La misura ottenuta è confrontata con le previsioni di modelli idrodinamici attualmente più utilizzati.

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Questo progetto di tesi è lo sviluppo di un sistema distribuito di acquisizione e visualizzazione interattiva di dati. Tale sistema è utilizzato al CERN (Organizzazione Europea per la Ricerca Nucleare) al fine di raccogliere i dati relativi al funzionamento dell'LHC (Large Hadron Collider, infrastruttura ove avvengono la maggior parte degli esperimenti condotti al CERN) e renderli disponibili al pubblico in tempo reale tramite una dashboard web user-friendly. L'infrastruttura sviluppata è basata su di un prototipo progettato ed implementato al CERN nel 2013. Questo prototipo è nato perché, dato che negli ultimi anni il CERN è diventato sempre più popolare presso il grande pubblico, si è sentita la necessità di rendere disponibili in tempo reale, ad un numero sempre maggiore di utenti esterni allo staff tecnico-scientifico, i dati relativi agli esperimenti effettuati e all'andamento dell'LHC. Le problematiche da affrontare per realizzare ciò riguardano sia i produttori dei dati, ovvero i dispositivi dell'LHC, sia i consumatori degli stessi, ovvero i client che vogliono accedere ai dati. Da un lato, i dispositivi di cui vogliamo esporre i dati sono sistemi critici che non devono essere sovraccaricati di richieste, che risiedono in una rete protetta ad accesso limitato ed utilizzano protocolli di comunicazione e formati dati eterogenei. Dall'altro lato, è necessario che l'accesso ai dati da parte degli utenti possa avvenire tramite un'interfaccia web (o dashboard web) ricca, interattiva, ma contemporaneamente semplice e leggera, fruibile anche da dispositivi mobili. Il sistema da noi sviluppato apporta miglioramenti significativi rispetto alle soluzioni precedentemente proposte per affrontare i problemi suddetti. In particolare presenta un'interfaccia utente costituita da diversi widget configurabili, riuitilizzabili che permettono di esportare i dati sia presentati graficamente sia in formato "machine readable". Un'alta novità introdotta è l'architettura dell'infrastruttura da noi sviluppata. Essa, dato che è basata su Hazelcast, è un'infrastruttura distribuita modulare e scalabile orizzontalmente. È infatti possibile inserire o rimuovere agenti per interfacciarsi con i dispositivi dell'LHC e web server per interfacciarsi con gli utenti in modo del tutto trasparente al sistema. Oltre a queste nuove funzionalità e possbilità, il nostro sistema, come si può leggere nella trattazione, fornisce molteplici spunti per interessanti sviluppi futuri.

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L’obiettivo di tutto il mio lavoro è stato quello di misurare le sezioni d’urto di produzione dei bosoni deboli W ± e Z nei loro decadimenti leptonici (e, μ) coi dati raccolti dal rivelatore ATLAS a LHC con un’energia del centro di massa di √s = 13 TeV relativi all’estate 2015. Gli eventi selezionati sono gli stessi di quelli del recente articolo della Collaborazione ATLAS sullo stesso argomento, in modo anche da poter operare un confronto tra i risultati ottenuti. Confronto peraltro necessario, poichè i risultati sono stati ottenuti con due metodologie differenti: tradizionale (classica) per l’articolo, bayesiana in questa tesi. L’approccio bayesiano permette di combinare i vari canali e di trattare gli effetti sistematici in modo del tutto naturale. I risultati ottenuti sono in ottimo accordo con le predizioni dello Standard Model e con quelli pubblicati da ATLAS.