élec-trons sur les AOD
Il a été nécessaire d’élaborer un outil capable de refaire des objets électrons et éventuel-lement photons, en calculant à nouveau leurs caractéristiques, à partir des informations disponibles sur l’AOD, format utilisé pour les analyses de physique. Ceci était nécessaire pour permettre à n’importe quel utilisateur de récupérer simplement les électrons man-quants. A l’origine cet outil était destiné à une utilisation générale, mais il a évolué par la suite en un outil d’étude. La principale difficulté fut de concilier les routines egamma,
conçues pour fonctionner avec la quantité exhaustive d’information des ESD, pour les faire fonctionner sur les AOD, contenant une quantité restreinte d’informations. Nous allons voir ici le principe de fonctionnement de cet outil et ses performances.
4.4.1 Fonctionnement
L’outil EMPhotonToElectron a pour but de convertir un objet egamma en electron si une trace est trouvée pointant sur le dépôt électromagnétique associé à l’objet, avec des versions modifier des outils de reconstruction. Si une trace extrapolée au calorimètre est trouvée dans une fenêtre ∆η × ∆ϕ =0.1×0.2 autour du barycentre du dépôt, celui-ci est reconstruit avec la taille appropriée, 3×7 dans le tonneau et 3×5 dans les bouchons, puis il est recalibré en tant qu’électron. Ensuite, les routines standard sont appliquées à nouveau : EMShowerBuilder, EMBremsstrahlungBuilder, EMFourMomentumBuilder et EMPIDBuilder. L’outil est utilisable via une fonction execute() qui prend en argument un pointeur vers l’objet photon, un objet electron référencé par adresse, qui sera en fait le nouvel électron, mis à jour pendant l’exécution, et le pointeur vers le conteneur de dépôts élecromagnétique CaloClusterContainer. Le schéma 4.16 illustre ce fonctionne-ment.
Figure4.16 – Schéma illustrant le fonctionnement de l’outil EMPhotonToElectron
J’ai aussi élaboré un algorithme AODToDPDReDoElectron pour reconstruire directe-ment des fichiers AOD, copies des originaux avec un conteneur supplédirecte-mentaire d’élec-trons reconstruits grâce à l’outil EMPhotonToElectron. Il a été choisi de conserver les conteneurs originaux pour pouvoir comparer la nouvelle reconstruction à l’ancienne, et conserver les candidats photons reconstruits comme conversions dans le conteneur de pho-tons. A la différence de l’outil, il fonctionne directement sur le CaloClusterContainer et relance la reconstruction pour tous les dépôts qui y sont contenus. Un DPD est produit en sortie. Le schéma 4.17 illustre le fonctionnement de cet algorithme.
4.4.2 Performances
4.4.2.1 Importance de la recalibration les dépôts EM.
La figure 4.18 montre le rapport entre l’énergie reconstruite et l’énergie de l’électron généré dans trois cas. Dans le cas de l’électron reconstruit sans ambiguité, le rapport vaut 0.9949±0.0001. Pour les électrons reconstruits comme photons, il est de 0.9664±0.0019, ce qui montre que les candidats trouvés correspondent bien à des vrais électrons, leur
Figure4.17 – Schéma illustrant le fonctionnement de l’algorithme AODToDPDReDoElectron
énergie étant proche du généré. Cependant, elle est inférieure à cause du rayonnement bremsstrahlung ce qui cause un décalage du pic et l’apparition de queues. Appliquer à ces photons la calibration des électrons permet de rapprocher le pic de 1 (0.976±0.001).
Figure4.18 – Rapport entre l’énergie reconstruite et l’énergie générée pour des objets électrons (gauche), pour des électrons reconstruits comme photons avant (milieu) et après (droite) recali-bration comme électrons.
4.4.2.2 Tests de consistance
Pour tester la consistance de l’outil, on utilise l’algorithme AODToDPDReDoElectron sans modifier le code egamma, et uniquement sur les électrons reconstruits, et on crée un nouveau conteneur d’électrons newElectronAODContainer. On s’attend à ce que les deux conteneurs d’électrons soient identiques. En réalité ce n’est pas tout à fait le cas, car comme nous l’avons vu :
– les AOD ne contiennent pas toutes les informations nécessaires
– les informations conservées sur les AOD sont tronquées, et stockées avec une préci-sion inférieure à celle disponible sur les ESD
Tout d’abord, l’énergie des cellules est tronquée dans les AOD pour minimiser l’espace disque, ce qui cause des petites différences dans l’énergie des dépôts électromagnétiques, et déforme la gerbe. La figure 4.19 montre une variation de 4 MeV (σ), et l’apparition de quelques queues. On observe que l’effet est uniforme en η.
Figure4.19 – Différence entre l’énergie des électrons dans ElectronAODContainer et newElec-tronAODContainer, sans modification de egamma
Le tableau 4.7 donne la variation du nombre d’électrons reconstruits à différents ni-veaux d’identification. On observe que les différences augmentent à mesure qu’on ajoute des coupures. 0.6% des électrons diffèrent après application de toutes les coupures calo-rimètriques.
Nombre d’électrons ElectronAOD newElectronAOD différences
Container Container
Générés 3720 3720 0
Container 3596 3595 -1 (+5-4)
Loose 3401 3419 +18 (9 cont. ± 12 had leak
± 7 Rη
Strips (dans medium) 3339 3359 +20 (18 loose +2 strips)
Tableau4.7 – Différences entre le conteneur original et celui reconstruit avec l’algorithme.
La figure 4.20 montre différentes variables d’identification des électrons pour les deux conteneurs et pour un échantillon de bruit de fond JF17. On observe des différences pour le leakage hadronique et le ∆ϕ du track-match, mais pas pour ∆η. Les figures 4.21 donnent les distributions de E/P pour des hadrons d’échantillons JF17 et des électrons
de H → ZZ∗ → 4e. Pour les évènements de signal l’accord est très bon, tandis que pout
le bruit de fond, les distributions diffèrent toutes deux.
La figure 4.22 donne les distributions en η des candidats électrons après application de différentes coupures pour des évènements JF17. Au niveau des conteneurs l’accord est assez bon. Quand on applique la coupure sur le leakage hadronique, on s’apperçoit que pour η compris entre 0.8 et 1.37, beaucoup moins d’évènements sont filtrés pour le nouveau container. Dans cette région, le leakage hadronique est calculé différemment, et l’énergie contenue dans tous les compartiments du calorimètre hadronique est utilisée, alors que dans les autres régions, on utilise seulement le premier compartiment. Toute
Figure4.20 – Comparaison des variables de leakage hadronique, de track-match ∆η et ∆ϕ pour les deux conteneurs
Figure 4.21 – Comparaison des distributions E/P entre deux électrons d’un même évènement pour un échantillon H → 4e (gauche), et JF17 (droite).
l’information du calorimètre hadronique n’étant pas contenue dans les AOD, le leakage hadronique, important pour les électrons de bruits de fond (hadrons essentiellement) est sous estimé quand on relance la reconstruction. On retrouve l’impact de cet effet en appliquant les coupures suivantes. On remarque cependant une diminution de l’effet en
coupant à pT =17 GeV.
D’autres légères différences apparaissent aussi en appliquant les autres coupures, elles sont dûes au fait que les informations contenues sur les AOD ont une précision réduite.
Les informations manquantes pour un bon fonctionnment de l’outil ont été rajoutées par la suite dans les AOD, et ces problèmes ont été résolus.
4.4.2.3 Récupération des ambiguités photons-électrons
On applique maintenant l’outil EMPhotonToElectron en cherchant à récupérer des photons en accord avec une trace proche.
Le tableau 4.8 donne l’efficacité de reconstruction des électrons avant et après applica-tion de l’outil. Au niveau du conteneur électrons le gain est de 8% en relatif, de 4.4% au
Figure 4.22 – Distribution de η au conteneur, et après les coupures sur le leakage hadronique, loose et sur la forme de la gerbe dans le compartiment avant pour un échantillon JF17.
Efficacité(%) electrons electrons+photons rec
Container 86.5 93.4
Loose 84.6 91.2
Medium 75.1 78.4
Tight 64.8 66.4
Tableau 4.8 – Efficacités de reconstruction et d’identification des électrons avant et après l’ap-plication de l’outil de récupération des conversions, sur une simulation de Higgs en 4 leptons de 130 GeV de validation 1 2008, sans coupure en pT
niveau medium, et de 2.5% au niveau tight, ce qui laisse supposer que les traces choisies ne sont pas forcément les meilleures candidates. Des améliorations supplémentaires sont à envisager au niveau du track-match.