Mise en service du MFT et préparation d’analyses de données Run 3 dans l’expérience ALICE (LHC, CERN)

MFT commissioning and preparation for Run 3 data analysis with ALICE (LHC, CERN)

• Auteur / Autrice : Rita Sadek Finot
• Direction : Ginés Martinez Garcia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique Subatomique et Instrumentation Nucléaire
• Date : Soutenance le 28/10/2022
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Matière, Molécules Matériaux et Géosciences (Le Mans)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Physique Subatomique et des Technologies Associées (Nantes)
• Jury : Président / Présidente : Luciano Musa
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ginés Martinez Garcia, Andrea Dainese, Cynthia Hadjidakis, Pol-Bernard Gossiaux, Theo Klaeboe Arrestad, Guillaume Batigne, Maxime Guilbaud
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Andrea Dainese, Cynthia Hadjidakis

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Analyse des données

Grand collisionneur de hadrons

Mots clés libres

Lhc

Alice

Mft

Charmonia

Commissioning

Apprentissage automatique

Lhc

Alice

Mft

Charmonia

Detector commissioning

Machine learning

Résumé

Le détecteur ALICE est conçu pour étudier le Plasma de Quarks et de Gluons(PQG), un état dans lequel la matière hadronique se trouve déconfinée dans un milieu chaud et dense. La mesure de quarkonium, une sonde importante du PQG, est possible avec ALICE dans deux régions de rapidités : la rapidité centrale, par leurs désintégrations di-électroniques, et la rapidité en avant, par leurs désintégrations dimuons avec le spectromètre à muons. Afin d’élargir le programme de physique dans la région de rapidité vers l’avant, le Muon Forward Tracker (MFT) a été installé dans ALICE durant la période d’amélioration du LHC, précédant le Run 3 (période de prise de données actuelle). Le travail de cette thèse se concentre d’abord sur les développements d’un outil de commissioning du MFT ainsi que le système de contrôle officiel du détecteur. Dans un deuxième temps, un algorithme reposant sur des techniques de machine learning a été développé pour l’association des traces entre spectromètre à muons et le MFT. Après l’association de ces traces, et donc la possibilité d’extraction des traces globales de muons, le calcul du point de distance minimale entre ces dernières est requis afin de pouvoir séparer les contributions prompt et non-prompt de particules telles que le J/ψ. Donc, l’outil nécessaire a été également développé. Enfin, des évaluations de simulations Run 3 ont été menées afin de préparer la prise de données.

The ALICE detector is designed to study the Quark-Gluon Plasma (QGP), a state in which strongly interacting partonic matter is deconfined in a hot and dense medium. The measurement of quarkonium, an important probe of QGP, is possible with ALICE in two regions: at midrapidity, through their dielectron decays, and at forward rapidity, through their dimuon decays with the muon spectrometer. In order to expand the physics program at the forward rapidity region, the Muon Forward Tracker (MFT) was installed in ALICE during the long shutdown, a period in which upgrades take place to prepare for the nextdata taking period. The work of this thesis focuses first on software developments for MFT commissioning tool and the official detector control system. Then, algorithm development was done for the track matching between the muon spectrometer and the MFT based on machine learning. Once the matching is performed and global muon tracks are extracted, the calculation of the point of closest approach between the muon tracks was required for the separation of prompt and non-prompt J/ψ contributions. Thus, the secondary vertexing algorithm was also developed. Finally, quality assessments for Run 3 simulations were done to prepare for the upcoming data taking.