Dune cdr the Single-Phase Protodune



Yüklə 4,82 Kb.
Pdf görüntüsü
səhifə49/55
tarix24.12.2017
ölçüsü4,82 Kb.
#17820
1   ...   45   46   47   48   49   50   51   52   ...   55

Chapter 5: Software and Computing
5–136
a figure of merit, for charged pion events with two values of test beam momentum, 1 GeV/c and
4 GeV/c.
Figure 5.2: CNN-based selection of the electromagnetic component of events: deconvoluted ADC
waveforms used as the input to the algorithm (left); selected electromagnetic (blue) and track-like (red)
activity (right). Positive pion in the ProtoDUNE test beam at 2.5 GeV/c is shown (the particle track
incoming from the left). All parts are correctly recognized in this event.
Figure 5.3: Summed hit ADC areas for hits selected by the CNN as originating from electromagnetic
activity versus the summed hit ADC areas for hits selected with MC truth information as originating
from electron tracks. This comparison is shown for simulated ProtoDUNE-SP events with a π
+
with a
momentum of 1 GeV/(left) and 4 GeV/(right).
EMShower
The EMShower package [43] takes the output of the Blurred Clustering Algorithm and produces
energies, angles, and start positions for 3D showers, as well as the dE/dx in the initial part
of the shower. Identifying events with two showers consistent with π
0
→ γγ
decays allows for
an in situ calibration of the electromagnetic energy scale as well as the performance of shower
identification and reconstruction for photons that are produced inside the detector. A distribution
of reconstructed π
0
masses in Monte Carlo is shown in Figure 5.4.
ProtoDUNE Single-Phase Technical Design Report


Chapter 5: Software and Computing
5–137
)
2
 (GeV/c
0
π
Reconstructed m
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
Events
0
100
200
300
400
500
600
700
Figure 5.4: The reconstructed invariant masses of π
0
candidates in Monte Carlo using the BlurredCluster
and EMShower algorithms.
PANDORA
The reconstruction framework PANDORA [44] also works by building up a 3D picture from 2D re-
constructed objects. PANDORA is a flexible framework developed for International Linear Collider
(ILC) detector simulation, and provides a convenient way to develop algorithms for reconstructing
particles. In all, more than 80 algorithms, each targeting a specific topology, have been incor-
porated into PANDORA to date. PANDORA allows multiple reconstruction passes through the
data. Different criteria for clustering hits into tracks and showers may be applied when seeking
to remove cosmic rays than when identifying signal events. PANDORA follows a process that
clusters hits in 2D, reconstructs vertices in 3D, reconstructs tracks in 3D, reconstructs showers in
3D, performs a mop-up step in 2D and 3D, and finally performs full event-building in 3D.
Plots of the efficiency, the completeness, and the difference between the true and reconstructed
track lengths for single muons with momentum between 300 MeV and 5 GeV in the ProtoDUNE-SP
geometry are shown in Figure 5.5. The PANDORA algorithm performs very well, although a small
inefficiency occurs in the current algorithm’s ability to match track segments from one APA’s drift
volume to another.
PMA
Another approach to 3D reconstruction in LArTPC detectors is referred to as the Projection Match-
ing Algorithm (PMA)
[45]. PMA was primarily developed as a technique for 3D reconstruction
of individual particle trajectories (trajectory fits). Instead of building up a 3D hypothesis from
ProtoDUNE Single-Phase Technical Design Report


Chapter 5: Software and Computing
5–138
 Muon Momentum (GeV)
0
1
2
3
4
5
 Tracking Efficiency
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
 Track Completeness
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
h_Ecomplet_lepton
Entries 
 9314
Mean  
 0.8614
RMS   
  0.217
Ecomplet Lepton
 True length - Reco length (cm)
100

80

60

40

20

0
20
40
60
80
100
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
h_trackRes_lepton
Entries 
 9314
Mean  
  19.92
RMS   
  32.68
Muon Residual
Figure 5.5: Performance of the PANDORA reconstruction algorithm for single muons with momentum
between 300 MeV/c and 5 GeV/c. The top left-hand figure shows the tracking efficiency as a function
of muon momentum, the top right-hand figure shows the distribution of tracking completeness, and
the bottom figure shows the distribution of the difference between the reconstructed muon track length
and the true track length.
ProtoDUNE Single-Phase Technical Design Report


Chapter 5: Software and Computing
5–139
2D clusters, it starts with the 3D hypothesis and compares the 2D projection of the predicted
trajectory of a particle with the observed data. Association of hits between the 2D planes is not
needed in this approach, improving its performance in problematic cases, such as isochronous and
short tracks.
PMA can take as input the output from different pattern recognition algorithms, from LineClus-
ter [41] to WireCell (described below). Because these 2D algorithms are run on each 2D projection
independently, and because of detector defects, clusters from particles may be broken into several
smaller pieces, fractions of 2D clusters may be missing, and clusters obtained from complementary
projections are not guaranteed to cover corresponding sections of trajectories. Such behavior is
expected since ambiguous trajectories can be resolved only if the information from multiple 2D
projections is used. PMA performs higher-level pattern recognition using as input clustering infor-
mation from all projections in order to search for the best matching combinations of clusters. The
algorithm also attempts to correct hit-to-cluster assignments using properties of 3D reconstructed
objects.
Plots of the efficiency, the completeness, and the difference between the true and reconstructed
track lengths for single muons with momentum between 300 MeV and 5 GeV in the ProtoDUNE-SP
geometry are shown in Figure 5.6.
 Muon Momentum (GeV)
0
1
2
3
4
5
 Tracking Efficiency
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
 Track Completeness
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
h_Ecomplet_lepton
Entries 
 9600
Mean  
 0.9566
RMS   
 0.06367
Ecomplet Lepton
 True length - Reco length (cm)
100

80

60

40

20

0
20
40
60
80
100
0
1000
2000
3000
4000
5000
h_trackRes_lepton
Entries 
 9600
Mean  
  2.189
RMS   
  10.87
Muon Residual
Figure 5.6: Performance of the PMA reconstruction algorithm for single muons with momentum between
300 MeV/c and 5 GeV/c. The left-hand figure shows the tracking efficiency as a function of muon
momentum, the middle figure shows the distribution of tracking completeness, and the right-hand figure
shows the distribution of the difference between the reconstructed muon track length and the true track
length.
PMA has been used successfully in ProtoDUNE-SP to reconstruct simulated beam particles and
cosmic muons [46]. In order to illustrate the performance of the entire reconstruction chain,
ProtoDUNE Single-Phase Technical Design Report


Yüklə 4,82 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   45   46   47   48   49   50   51   52   ...   55




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə