Forward track reconstruction and quality assessment for the ALICE experiment of the Large Hadron Collider

Abstract

The ALICE experiment is one of the 4 largest experiments at CERN’s LHC and has the main goal of characterizing the physical properties of the Quark-Gluon Plasma, the state of the universe before the creation of baryonic matter, created under extreme conditions of temperature and energy density. This state can be observed by ALICE when produced by ultra-relativistic heavy ion collisions. In order to be prepared for LHC’s third round of data taking (RUN 3), ALICE has undergone several upgrades, which included the installation of the Muon Forward Tracker detector (MFT). MFT installation aims at improve vertexing resolution, in order to clarify the origin of muons seen by ALICE’s muon spectrometer. In modern particle detectors, the physics analysis from detector observations can only be executed after the computational track reconstruction of the particles trajectory. This work presents a study of particle-track reconstruction and its application to the Muon Forward Detector. Several track models (namely the helix model and its first and second order approximations) and fitting methods (Kalman Filter and χ 2 -minimization) were used in track reconstruction. The reconstruction performance of each case was evaluated through the vertex and momentum resolutions and track-parameters errors. In addition to that, experiment parameters of sensor resolution and material budget are also addressed in the reconstruction assessment. Results presented here justify the track-reconstruction strategy adopted by MFT for RUN 3. The developed algorithms used in this work were uploaded in ALICE online-offline computing system and are already in use during RUN 3 of the LHC.

O experimento ALICE é um dos quatro grandes experimentos no Grande Colisor de Hadrons (LHC) do CERN (Centro Europeu de Pesquisas Nucleares) e tem como principal objetivo caracterizar as propriedades do Plasma de Quark e Gluons, estado em que o universo se encontrava antes da criação da matéria bariônica, criado sob condições extremas de temperatura e densidade de energia. Esse estado da matéria pode ser observado por ALICE a partir de colisões ultrarrelativísticas de íons pesados. Para se preparar para a terceira tomada de dados do LHC (RUN 3), ALICE passou por uma série de upgrades, dentre os quais estava a instalação do novo detector frontal de muons (MFT, do inglês Muon Forward Tracker). O MFT tem como objetivo melhorar a resolução de vértice, com o intuito de tornar mais precisa a definição das origens dos muons observados pelo espectrômetro de muons de ALICE. Nos detectores modernos, a análise física proveniente das observações de um detector apenas pode ser feita depois da reconstrução computacional das trajetórias das partículas. Este trabalho apresenta um estudo sobre a reconstrução de trajetórias de partículas com aplicação para o MFT. Diferentes modelos de trilhas (a saber, modelo de hélice e suas aproximações em primeira e segunda ordem) e métodos de ajuste (Filtro de Kalman e minimização de χ 2 ) foram usados na reconstrução de trilhas e o desempenho de cada caso foi avaliado analisando as resoluções de vértice e momentum , e os erros dos parâmetros referentes à trilha reconstruída. Ainda, os impactos de parâmetros experimentais referentes à resolução do sensor e quantidade de material do mesmo na reconstrução também foram avaliados. Os resultados aqui apresentados justificam a escolha da estratégia de reconstrução do MFT adotada no RUN 3. Os algoritmos desenvolvimentos foram integrados no sistema computacional de ALICE e já estão em uso no RUN 3 do LHC.