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Estimação de energia para calorímetros finamente segmentados operando em condições severas de empilhamento de sinais

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Resumo:Problemas de estimação de sinais são comuns em várias áreas das engenharias. Em tais problemas, usualmente, trabalha-se com equações ou modelos a partir dos quais parâmetros específicos precisam ser calculados para que propriedades e características dos sinais possam ser estudadas. Em calorimetria de altas energias, por exemplo, a energia da partícula é absorvida e amostrada pela eletrônica de leitura que fornece um pulso característico, onde sua amplitude é proporcional à energia depositada. Entretanto, em condições de alta taxa de eventos e alta luminosidade, como as observadas no acelerador de partículas LHC, operado no CERN, o sinal amostrado pode conter informações de colisões adjacentes, resultando no efeito de empilhamento de sinais e dificultando a esti- mação da amplitude do sinal de interesse. Neste contexto, um modelo determinístico para o sinal, tipicamente adotado para estimação da amplitude, torna-se inviável para níveis severos de empilhamento. Desta forma, este trabalho propõe um método de estimação da amplitude (energia) baseado na teoria do Filtro de Wiener-Hopf, em que um modelo para a representação dos sinais não é necessário. Para avaliar a eficiência da abordagem pro- posta, uma ferramenta de simulação de sinais foi desenvolvida e conjuntos de dados foram gerados considerando o calorímetro de telhas do ATLAS no LHC operando em diferentes condições de empilhamento de sinais. Além disso, dados adquiridos durante operação nominal do LHC também foram utilizados. Os resultados mostram que a eficiência da abordagem proposta supera a de métodos atualmente utilizados para condições severas de empilhamento de sinais, proporcionando ganhos em termos de dispersão do erro de estimação em torno de 30% para dados reais e dados simulados. Também foi observado que para faixas de baixa e média ocupação, a eficiência do método proposto é superada por métodos alternativos.
Autores principais:Gonçalves, Guilherme Inácio
Assunto:Calorimetria Estimativa de parâmetros Modelos matemáticos Processamento de sinais Métodos de simulação Partículas (Física nuclear) Detectores Estimação de sinais Filtros de Wiener-Hopf Filtragem ótima Calorimetria de altas energias Signal estimation Wiener-Hopf filters Optimal filtering High energy calorimetry CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
Ano:2021
País:Brasil
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:IBICT
Idioma:português
Origem:Oasisbr
Descrição
Resumo:Problemas de estimação de sinais são comuns em várias áreas das engenharias. Em tais problemas, usualmente, trabalha-se com equações ou modelos a partir dos quais parâmetros específicos precisam ser calculados para que propriedades e características dos sinais possam ser estudadas. Em calorimetria de altas energias, por exemplo, a energia da partícula é absorvida e amostrada pela eletrônica de leitura que fornece um pulso característico, onde sua amplitude é proporcional à energia depositada. Entretanto, em condições de alta taxa de eventos e alta luminosidade, como as observadas no acelerador de partículas LHC, operado no CERN, o sinal amostrado pode conter informações de colisões adjacentes, resultando no efeito de empilhamento de sinais e dificultando a esti- mação da amplitude do sinal de interesse. Neste contexto, um modelo determinístico para o sinal, tipicamente adotado para estimação da amplitude, torna-se inviável para níveis severos de empilhamento. Desta forma, este trabalho propõe um método de estimação da amplitude (energia) baseado na teoria do Filtro de Wiener-Hopf, em que um modelo para a representação dos sinais não é necessário. Para avaliar a eficiência da abordagem pro- posta, uma ferramenta de simulação de sinais foi desenvolvida e conjuntos de dados foram gerados considerando o calorímetro de telhas do ATLAS no LHC operando em diferentes condições de empilhamento de sinais. Além disso, dados adquiridos durante operação nominal do LHC também foram utilizados. Os resultados mostram que a eficiência da abordagem proposta supera a de métodos atualmente utilizados para condições severas de empilhamento de sinais, proporcionando ganhos em termos de dispersão do erro de estimação em torno de 30% para dados reais e dados simulados. Também foi observado que para faixas de baixa e média ocupação, a eficiência do método proposto é superada por métodos alternativos.

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