Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
CRIS Current Research Information System
The Compact Muon Solenoid (CMS) experiment prepares its Phase-2 upgrade for the high-luminosity era of the LHC operation (HL-LHC). Due to the increase of occupancy, trigger latency and rates, the full electronics of the CMS Drift Tube (DT) chambers will need to be replaced. In the new design, the time bin for the digitization of the chamber signals will be of around 1 ns, and the totality of the signals will be forwarded asynchronously to the service cavern at full resolution. The new backend system will be in charge of building the trigger primitives of each chamber. These trigger primitives contain the information at chamber level about the muon candidates position, direction, and collision time, and are used as input in the L1 CMS trigger. The added functionalities will improve the robustness of the system against ageing. An algorithm based on analytical solutions for reconstructing the DT trigger primitives, called Analytical Method, has been implemented both as a software C++ emulator and in firmware. Its performance has been estimated using the software emulator with simulated and real data samples, and through hardware implementation tests. Measured efficiencies are 96 to 98% for all qualities and time and spatial resolutions are close to the ultimate performance of the DT chambers. A prototype chain of the HL-LHC electronics using the Analytical Method for trigger primitive generation has been installed during Long Shutdown 2 of the LHC and operated in CMS cosmic data taking campaigns in 2020 and 2021. Results from this validation step, the so-called Slice Test, are presented.
The Analytical Method algorithm for trigger primitives generation at the LHC Drift Tubes detector
Abbiendi, G.;Alcaraz Maestre, J.;Álvarez Fernández, A.;Álvarez González, B.;Amapane, N.;Bachiller, I.;Barcellan, L.;Baldanza, C.;Battilana, C.;Bellato, M.;Bencze, G.;Benettoni, M.;Beni, N.;Benvenuti, A.;Bergnoli, A.;Blanco Ramos, L. C.;Borgonovi, L.;Bragagnolo, A.;Cafaro, V.;Calderon, A.;Calvo, E.;Carlin, R.;Carrillo Montoya, C. A.;Cavallo, F. R.;Cela Ruiz, J. M.;Cepeda, M.;Cerrada, M.;Checchia, P.;Ciano, L.;Colino, N.;Corti, D.;Cotto, G.;Crupano, A.;Cuadrado Calzada, S.;Cuevas, J.;Cuffiani, M.;Dallavalle, G. M.;Dattola, D.;De La Cruz, B.;de Lara Rodríguez, C. I.;De Remigis, P.;Erice Cid, C.;Eliseev, D.;Fabbri, F.;Fanfani, A.;Fasanella, D.;Bedoya, C. F.;de Trocóniz, J. F.;Fernández del Val, D.;Fernández Menéndez, J.;Fernández Ramos, J. P.;Folgueras, S.;Fouz, M. C.;Francia Ferrero, D.;García Romero, J.;Gasparini, F.;Gasparini, U.;Giordano, V.;Gonella, F.;González Caballero, I.;González Fernández, J. R.;González López, O.;Goy López, S.;Gozzelino, A.;Griggio, A.;Grosso, G.;Guandalini, C.;Guiducci, L.;Gulmini, M.;Hebbeker, T.;Hoepfner, K.;Isocrate, R.;Josa, M. I.;Kiani, B.;León Holgado, J.;Lo Meo, S.;Lusiani, E.;Lunerti, L.;Marcellini, S.;Margoni, M.;Mariotti, C.;Martín Martín, I.;Martínez Morales, J. J.;Maselli, S.;Masetti, G.;Meneguzzo, A. T.;Merschmeyer, M.;Migliorini, M.;Modenese, L.;Molnar, J.;Montecassiano, F.;Mora Martínez, J.;Moran, D.;Mukherjee, S.;Navarrete, J. J.;Navarria, F.;Navarro Tobar, A.;Nowotny, F.;Palencia Cortezón, E.;Passaseo, M.;Pazzini, J.;Pelliccioni, M.;Perrotta, A.;Philipps, B.;Piedra Gomez, J.;Primavera, F.;Puerta Pelayo, J.;Puras Sánchez, J. C.;Ramón Álvarez, C.;Redondo, I.;Redondo Ferrero, D. D.;Reithler, H.;Reyes-Almanza, R.;Rodríguez Bouza, V.;Ronchese, P.;Rossi, A. M.;Rossin, R.;Rotondo, F.;Rovelli, T.;Sánchez Cruz, S.;Sánchez Navas, S.;Sastre, J.;Sharma, A.;Simonetto, F.;Soto Rodríguez, A.;Staiano, A.;Szillasi, Z.;Teyssier, D. F.;Toniolo, N.;Torromeo, G.;Trapote, A.;Trevisani, N.;Triossi, A.;Trocino, D.;Ujvari, B.;Umoret, G.;Urda Gómez, L.;Uwe, B.;Ventura, S.;Vico Villalba, C.;Wiedenbeck, S.;Zanetti, M.;Zantis, F. P.;Zilizi, G.;Zotto, P.;Zucchetta, A.
2023
Abstract
The Compact Muon Solenoid (CMS) experiment prepares its Phase-2 upgrade for the high-luminosity era of the LHC operation (HL-LHC). Due to the increase of occupancy, trigger latency and rates, the full electronics of the CMS Drift Tube (DT) chambers will need to be replaced. In the new design, the time bin for the digitization of the chamber signals will be of around 1 ns, and the totality of the signals will be forwarded asynchronously to the service cavern at full resolution. The new backend system will be in charge of building the trigger primitives of each chamber. These trigger primitives contain the information at chamber level about the muon candidates position, direction, and collision time, and are used as input in the L1 CMS trigger. The added functionalities will improve the robustness of the system against ageing. An algorithm based on analytical solutions for reconstructing the DT trigger primitives, called Analytical Method, has been implemented both as a software C++ emulator and in firmware. Its performance has been estimated using the software emulator with simulated and real data samples, and through hardware implementation tests. Measured efficiencies are 96 to 98% for all qualities and time and spatial resolutions are close to the ultimate performance of the DT chambers. A prototype chain of the HL-LHC electronics using the Analytical Method for trigger primitive generation has been installed during Long Shutdown 2 of the LHC and operated in CMS cosmic data taking campaigns in 2020 and 2021. Results from this validation step, the so-called Slice Test, are presented.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/957676
Attenzione
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
Citazioni
ND
2
0
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.