Yongjun Choi

Yongjun Choi

Github Keistad-root Busan

CBM TDR

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Technical Design Report 원본

Chapter 3 - 요구조건과 제약조건

CBM 실험의 동작

연간 운행 시간 및 빔 조건

  • SIS는 연간 6000 시간(250 일)을 작동할 예정이며, 추출 속도가 고정 타겟 실험보다 저장 링 실험이 더 빠르기 때문에 CBM에서는 100 일(2400 시간, 8 600 000 초)를 운용할 예정이다.
  • 그 중 실험 런 타임을 약 80%로 예상하고 이는 1920 시간(6 900 000 초) 정도이다.
  • 듀티 사이클은 약 75% 정도로 연간 5 200 000 초의 빔을 CBM 타겟에 제공한다.
  • SIS100에서 주입하는 빔 인텐시티는 아직 예상값이 없다.

인터렉션 비율과 CBM 셋업

용어 정의

  • 피크 비율($R_{peak}$): 최대 순간 비율, $T_{peak} \sim 10\,\mathrm{\mu s}$
  • 평균 비율($R_{average}$): 평균 주입 비율, $T_{average} \sim 수\,\mathrm{ms}$
  • 지속 비율($R_{sustained}$): 작동 중 평균 데이터 수집 비율, $R_{sustained} \sim 10\,\mathrm{s}$

  • 다음과 같이 가정함

${R_{peak} \over R_{average}} = 2 $, ${R_{sustained} \over R_{average}} = {3 \over 4}$

검출기 별 비율

  • MVD와 PSD를 제외한 검출기 시스템은 $p_{beam} = 12\,\mathrm{A\,GeV/c}$인 최소 편향 $\mathrm{Au}+\mathrm{Au}$ 충돌 기준 $R_{peak} \sim 10^7\mathrm{/s}$임.
  • MVD는 $\delta$-전자에 의한 부하 때문에 $R_{average} \sim 10^5\,\mathrm{/s}$ 정도.
  • PSD는 일정한 파장 편이 시간 때문에 $R_{peak} \sim 10^6\mathrm{/s}$ 정도임.

물리 목적에 따른 검출기 셋업

  • CBM은 목적으로 하는 물리마다 검출기 시스템의 조합을 유연하게 가져감.
  • 하드론 셋업
    • STS, TRD, TOF로 구성됨.
    • multi-strange hyperon이나 hyper-nuclei 같은 하드론 프로브에 접근함.
    • 가장 높은 인터렉션 비율에서 작동됨.
    • 이벤트 평면의 결정을 위한 PSD 때문에 $R_{peak}\sim10^6\,\mathrm{\s}$로 수행됨.
  • 전자 셋업
    • 하드론 셋업 + MVD, RICH, PSD로 구성됨.
    • 하드론 프로브와 전자 쌍을 동시에 측정 가능
    • MVD 한계 때문에 $R_{average}\sim 10^6 \,\mathrm{/s}$ 정도임.
  • 뮤온 셋업
    • STS, MUCH, TRD, TOF로 구성됨
    • 뮤온 페어를 측정
    • 가장 높은 인터렉션 비율에서 작동

온라인 데이터 흐름

인터렉션 비율에 따른 DAQ 시스템, FLES 엔트리 클러스터의 역할

  • 검출기 프론트엔드에서 전달된 미가공 데이터는 다수의 다른 리드아웃 체인에서 통합되어 FLES 엔트리 클러스터로 흘러감.
  • FLES 엔트리 클러스터에는 FPGA 인터페이스 카드(CRI)가 장착된 서버 컴퓨터 세트임.
  • 이 때 DAQ 시스템은 최대 순간 인터렉션 비율인 $10^{7} \,\mathrm{/s}$를 대처하도록 설계됨.
  • DAQ 하드웨어와 FLES 엔트리 클러스터는 주입되는 빔 인텐시티 변화를 완충함.

온라인 데이터 처리의 역할

  • 엔트리 클러스터의 크기는 실험의 대역폭과 연결성에 의해 결정됨
  • 엔트리 클러스터는 실험과 가깝게 설치되어 있으며 CBM에서 디자인하고 작동을 책임짐
  • 엔트리 클러스터는 Green IT Cube에 있는 컴퓨터 클러스터로 장거리 InfiniBand를 통해 연결됨.
  • 엔트리를 실행하는 Flesnet 소프트웨어와 프로세스 노드는 미가공 데이터를 타임슬라이스로 통합시킴.
  • 이러한 미가공 데이터는 실시간으로 프로세스 노드로 배달됨
  • 온라인 데이터 처리는 영구 저장장치에 저장할 미가공 데이터를 선별하는 역할을 함.

검출기에서 얻은 데이터 전송률

미가공 데이터 이벤트 크기 및 검출기 암흑 비율

시뮬레이션을 통한 미가공 데이터 크기 평가

  • 최소 편향 $p_{beam}=12 A\,\mathrm{GeV/c}$$Au+Au$ 충돌의 시뮬레이션을 통해 미가공 데이터 크기를 평가함
  • 시뮬레이션을 통해 각 검출기 시스템의 이벤트 당 미가공 검출기 히트의 개수를 산출함.
  • 이 때 다음 경우를 따르는 단일-메시지 크기를 가중해주어야함.
    • 검출기 하드웨어에의해 CRI로 가는 이벤트 크기를 결정하기위한 프론트-엔드 ASIC의 전류 디자인에서 얻은 단일-이벤트 크기
    • 검출기의 CRI 디자인 컴포넌트에 의해 FLES 엔트리 클러스터로 가는 FLES 타임슬라이스 내의 단일-이벤트 크기

미가공 검출기 히트 수에 대한 후보군

  • 미가공 검출기 히트 수에는 예상되는 백그라운드와 상호작용 비율에 의존적인 간접 요소들을 포함
  • 빔 입자의 효과도 평균 이벤트 사이즈에 합하는 형태로 포함됨
    • beam/target 상호작용 확률을 1%로 예상
  • 검출기의 암흑 비율 수에 노이즈에 의한 예상 데이터와 주기적 중요 사건 메시지같은 간접적 디지털 리드아웃도 포함

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