Les bases de données - SDM (Ssd Database Manager)

Les bases de données qui seront nécessaires au fonctionnement du SSD en faisceau ne sont pas encore définitives. Toutefois, nous pouvons d'ores et déjà les répartir en trois catégories distinctes:

Base de données géométrique

: Elle provient de GSTAR pour les simulations et du logiciel d'alignement des détecteurs pour les données sous faisceau. Cette base de données contient les informations sur les coordonnées, dans le référentiel absolu de STAR, du centre de chaque détecteur et l'orientation suivant trois directions des détecteurs. Cette base de données ne sera mise à jour que très rarement car la position des détecteurs ne doit pas être modifiée durant les périodes de prises de données. A priori cette mise à jour n'est incontournable qu'après des interventions techniques sur STAR qui nécessitent un démontage partiel de l'expérience.

Base de données de calibration

: Cette base de données reçoit des informations qualitatives sur le fonctionnement de chaque piste. En particulier, nous avons décidé d'y faire figurer le piédestal et le bruit de toutes les pistes. Cette base de données est mise à jour périodiquement lors de prises de données dédiées à la calibration. Le calcul des piédestaux et des bruits peut se faire selon deux modes différents: Le premièr consiste à calculer les bruits et piédestaux en interne avec les processeurs situés sur les mezzanines des cartes d'acquisition puis de stocker les valeurs moyennées sur plusieurs événements bruts dans les mémoires ``tampon'' des ASIC. La deuxième technique réside dans le calcul hors ligne de ces paramètres puis leur injection dans les mémoires tampon des ASIC. La deuxième méthode a l'avantage de mieux contrôler les résultats obtenus mais présente l'inconvénient de nécessiter une mise hors ligne de tout le détecteur STAR puisque ce mode nécessite un déclencheur dédié.

Base de données de condition

: Elle doit contenir toutes les informations de contrôle définissant le fonctionnement du SSD durant sa période de validité. Dans les simulations, nous n'avons retenu que l'état de fonctionnement des pistes. Cette base de données comprend actuellement, pour chaque piste, une seule variable, égale à 1 si la piste est active et 0 dans le cas contraire. La mise à jour de cette base doit être régulière pour assurer sa validité, mais à une fréquence qui n'est pas encore déterminée.

Pour les prises de données sous faisceau, aucune des bases de données n'est actuellement définie. Du point de vue de la simulation, parmi ces trois bases de données, seule celle concernant la géométrie du SSD est disponible, car elle provient directement de GSTAR. L'objectif du logiciel SDM est donc de créer les deux bases manquantes qui décrivent l'état du SSD.

La base de données de condition est simple à construire et ne nécessite que quelques paramètres de contrôle:

• Un vecteur de dimension 20 (le nombre d'échelles du SSD) contenant l'état de fonctionnement de chaque échelle (active :1, inactive :0). Si une échelle est inactive, tous les détecteurs, toutes les puces et les pistes de celle-ci sont inactivés.
• Un pourcentage de détecteurs inactifs. Les détecteurs morts sont alors choisis au hasard parmi ceux qui ont survécu à la première étape.
• Un pourcentage de puces mortes qui sont inactivées parmi celles restant des deux précédentes étapes.
• Un pourcentage de pistes inactives à choisir parmi les survivantes.

Le nombre total de pistes mortes est, de ce fait, la somme de toutes les contributions indépendantes. Cette sélection effectuée, il s'agit ensuite de remplir la base de données avec l'indice et le statut de chacune des pistes. En guise d'illustration, la figure 3.3 représente le statut des pistes du détecteur 1 face P. Cette figure a été obtenue avec 5% de pistes mortes, ce qui est supérieur au pourcentage de pistes inactives toléré par le cahier des charges.

Figure 3.3: Statut des pistes d'une face en fonction de leur index.

Figure 3.4: Algorithme de construction des piédestaux des pistes.

On construit le piédestal de chaque piste présent dans la base de données de calibration avec l'algorithme itératif représenté sur la figure 3.4. Le mode opératoire est le suivant: le piédestal de chaque face, ``moyenneFace'', est issu d'une distribution gaussienne centrée sur une valeur moyenne ``moyenneSSD'' et de dispersion ``dispersionSSD''. Toutes ces valeurs sont en nombre d'électrons. Pour une face donnée, on calcule ``moyennePuce'' à partir d'une gaussienne centrée sur ``moyenneFace'' et de RMS ``dispersionPuce''. Ensuite, les piédestaux des 128 pistes de la puce sont également distribués suivant une gaussienne ayant pour moyenne, ``moyennePuce'', et pour sigma, ``dispersionPiste''. Pour le bruit des pistes, la méthode est simplifiée. On choisit pour chaque face un bruit moyen, ``BruitFace'', dispersé avec une largeur de gaussienne ``rmsFace''. Les bruits de toutes les pistes suivent alors l'une des deux lois définies au préalable selon la face du détecteur où elles sont situées. Puis, pour simuler les pistes bruyantes, la technique utilisée est très simple et nécessite deux paramètres: il faut définir un pourcentage de pistes bruyantes, ``PBruyante'', pour chacun des deux types de faces et un facteur de bruit également pour chacune des deux faces, ``FactBruyante''. Les pistes correspondant à ``PBruyante'' sont choisies aléatoirement dans le SSD et leur bruit est multiplié par un facteur uniformément réparti entre 1 et ``FactBruyante''. Un exemple de distribution de bruit sur une face est représenté sur la figure 3.5. Dans ce cas particulier, la moyenne du bruit est à 700 électrons avec une dispersion de 50. Le pourcentage de pistes bruyantes est de 10% avec un facteur d'échelle de 10.

Figure 3.5: Bruit (en haut) et piédestal (en bas) des pistes en fonction de leur index .

Sur la figure 3.6 sont présentées les distributions de probabilité des bruits et des piédestaux dans le SSD.

Figure 3.6: Distribution de probabilité du bruit (en haut) et du piédestal (en bas) des pistes du SSD.

Ces bases de données sont construites avec des hypothèses très simples qui demanderont à être vérifiées lorsque le nombre de modules assemblés sera suffisamment important pour pourvoir déduire un comportement statistique des piédestaux et des bruits des pistes. Les bases de données construites, nous allons aborder la simulation des détecteurs proprement dite.