BESⅢ離線軟件與D物理的研究.pdf

1、北京正負(fù)電子對(duì)撞機(jī)（BEPC）及其大型通用探測(cè)器北京譜儀（BES）在2004-2008年間進(jìn)行了第二次升級(jí)改造，并已于2008年中開(kāi)始運(yùn)行和實(shí)驗(yàn)取數(shù)。新升級(jí)后的BEPCⅡ是一個(gè)高亮度、多束團(tuán)的雙環(huán)對(duì)撞機(jī)，將繼續(xù)工作在T-粲能區(qū)，其設(shè)計(jì)峰值亮度比BEPC提高兩個(gè)數(shù)量級(jí)，達(dá)到103cm-2s-1；BESⅢ探測(cè)器基于物理要求，采用了He基氣體小單元漂移室、CsI晶體量能器、塑料閃爍體飛行時(shí)間計(jì)數(shù)器、RPCμ子探測(cè)器以及基于流水線技術(shù)的前端電子

2、學(xué)等系統(tǒng)構(gòu)成，其探測(cè)性能相較BESⅡ有了很大提高?；贐EPCⅡ/BESⅢ上將產(chǎn)生的大統(tǒng)計(jì)量和高精確度的數(shù)據(jù)樣本，預(yù)期能夠在弱電相互作用和強(qiáng)相互作用研究、新物理的尋找等問(wèn)題上取得重要結(jié)果。 為配合BEPCⅡ的高亮度，BESⅢ的在線數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)和離線數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)都采用了全新的技術(shù)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，如面向?qū)ο蟮腃++程序開(kāi)發(fā)語(yǔ)言、高能物理通用軟件框架Gaudi等技術(shù)的使用，在軟件重用、模塊化的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)以及代碼維護(hù)等多方面為我們帶來(lái)了便利

3、。另外，與D（s）介子相關(guān)的D物理研究是BESⅢ數(shù)據(jù)分析工作的重要組成部分。在現(xiàn)階段，對(duì)D物理分析使用的軟件工具的開(kāi)發(fā)，將為未來(lái)D物理工作的正常開(kāi)展提供基礎(chǔ)。 當(dāng)BEPCⅡ在設(shè)計(jì)峰值亮度運(yùn)行時(shí)，BESⅢ中事例率將高達(dá)107 Hz。為了壓低數(shù)據(jù)中各種來(lái)源的本底事例以減輕數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的壓力，有必要在取數(shù)的同時(shí)對(duì)事例進(jìn)行篩選；此外在計(jì)算資源允許的情況下，還可以對(duì)我們感興趣的物理事例分類(lèi)和標(biāo)記。為此，我們?cè)诘谝患?jí)硬件快速觸發(fā)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上

4、，實(shí)現(xiàn)了第二級(jí)事例篩選軟件系統(tǒng)。事例篩選軟件框架在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮了軟件模塊與運(yùn)行環(huán)境的分離問(wèn)題，將與在線環(huán)境耦合部分以接口的形式提供，而其流程控制功能核心組件則實(shí)現(xiàn)為和環(huán)境無(wú)關(guān)的獨(dú)立模塊。這樣，流程控制組件不僅能做為在線事例篩選軟件的一部分運(yùn)行于在線環(huán)境，還能直接運(yùn)行于離線軟件框架中，提高了軟件的重用性，也方便了事例篩選算法在離線環(huán)境中的開(kāi)發(fā)。我們還為流程控制組件實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的邏輯控制能力，使其能使用各種篩選算法和條件的靈活組合；同時(shí)使用

5、XML格式的配置文件，以簡(jiǎn)析的規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)流程控制的完全配置。事例篩選軟件已經(jīng)運(yùn)行于BESⅢ實(shí)時(shí)在線取數(shù)環(huán)境中，運(yùn)行穩(wěn)定且結(jié)果基本可靠。在將來(lái)，事例篩選算法和篩選條件還需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況不斷調(diào)試和完善，以進(jìn)一步提高其性能和可靠性。 在線數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)完成取數(shù)后，將原始數(shù)據(jù)存人磁盤(pán)或磁帶供離線數(shù)據(jù)處理任務(wù)使用。原始數(shù)據(jù)是以特定格式壓縮編碼的探測(cè)器電子學(xué)讀出信息，以二進(jìn)制數(shù)據(jù)流形式保存。為了方便離線軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，我們開(kāi)發(fā)

6、了基于Gaudi的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)，它為用戶(hù)隱藏了格式相關(guān)的復(fù)雜細(xì)節(jié)，而是提供了一致的數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口。它主要用于完成數(shù)據(jù)的解碼，將電子學(xué)壓縮信息還原為探測(cè)器中的時(shí)間和電荷信號(hào)；另外也具有數(shù)據(jù)輸出功能，能夠把模擬數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為原始數(shù)據(jù)格式。為能在一些在線軟件中重用原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)的功能，我們?yōu)槠涮峁┝嗽诰€和離線兩種編譯模式，其中的在線模式運(yùn)行時(shí)從網(wǎng)絡(luò)獲取事例數(shù)據(jù)，然后完成格式解析過(guò)程。為緩解數(shù)據(jù)服務(wù)器的磁盤(pán)I/O和網(wǎng)絡(luò)瓶頸問(wèn)題，還對(duì)轉(zhuǎn)換服務(wù)進(jìn)行

7、了優(yōu)化，包括添加文件緩存和使用第三方庫(kù)對(duì)文件進(jìn)一步壓縮等，起到了積極效果。開(kāi)發(fā)了原始數(shù)據(jù)過(guò)濾服務(wù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，離線任務(wù)可根據(jù)需要，排除數(shù)據(jù)中部分不滿(mǎn)足規(guī)范的擊中信息。BESⅢ探測(cè)器自開(kāi)始取數(shù)以來(lái)，已積累了超過(guò)2TB的原始數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中，原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)運(yùn)行穩(wěn)定、結(jié)果可靠，符合BESⅢ實(shí)驗(yàn)的需求。 BEPCⅡ在設(shè)計(jì)亮度運(yùn)行時(shí)，每年將能產(chǎn)生約3×107 DD介子對(duì)，數(shù)據(jù)的有效利用需要對(duì)D介子的高效重建。我們將

8、使用到大量的D介子強(qiáng)衰變過(guò)程，以在保證重建質(zhì)量的前提下提高重建效率。為能簡(jiǎn)化重建程序的開(kāi)發(fā)、維護(hù)和使用，參考CLEO-c D-tagging軟件思想，結(jié)合BOSS框架的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了BESⅢ的D-tagging軟件框架。使用D-tagging成功重建的D介子稱(chēng)為D標(biāo)記，通常的D物理研究都應(yīng)從D標(biāo)記開(kāi)始。D-tagging框架分為粒子列表、組合器和D標(biāo)記的存儲(chǔ)訪問(wèn)三個(gè)功能模塊，其中的粒子列表和組合器在BesDChain軟件包中集成實(shí)現(xiàn)

9、。BesDChain是D-tagging軟件的重要組成部分，然而，它事實(shí)上獨(dú)立于D介子的標(biāo)記，可以做為一個(gè)通用的軟件工具用于任意衰變過(guò)程的重建。BesDChain能大大簡(jiǎn)化事例重建代碼的編寫(xiě)、特別是復(fù)雜衰變過(guò)程。BesDChain在實(shí)現(xiàn)時(shí)大量使用了C++語(yǔ)言的模板技術(shù)，在很大程度上避免了功能相似代碼的重復(fù)開(kāi)發(fā)；另外還在很多場(chǎng)合使用了懶惰計(jì)算法（lazy evaluation），避免了計(jì)算資源的浪費(fèi)。目前，BesDChain的所有預(yù)期基本

10、功能均已實(shí)現(xiàn)，且能夠和BOSS現(xiàn)有軟件系統(tǒng)很好的融合，D標(biāo)記存儲(chǔ)訪問(wèn)的研究也正在進(jìn)行中。以BesDChain為基礎(chǔ)，D標(biāo)記算法的開(kāi)發(fā)即將在后續(xù)工作中展開(kāi)。 D介子衰變到兩個(gè)矢量介子時(shí)，對(duì)其兩個(gè)子粒子角分布的測(cè)量能為CP破壞的研究提供信息。為了從D+→K*（892）0ρ+（+c．c．）衰變中提取分支比以及D介子的縱向極化比率fL，開(kāi)發(fā)了多變量擬合軟件工具包D2vvTools。為了區(qū)分信號(hào)和本底，使用了△E、mbc、mK*和mp四

11、個(gè)參量；D+在縱向和橫向極化時(shí)，其子粒子K*和ρ+的衰變角θ1和θ2有不同的分布，θ1和θ2被用于fL的測(cè)量。這樣，D2vvTools總共使用了6個(gè)變量做為擬合參數(shù)。對(duì)每個(gè)參數(shù)的概率密度函數(shù)（PDF）都使用MC數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)化和確定。為能精確描述數(shù)據(jù)的分布情況，我們不但把數(shù)據(jù)劃分為信號(hào)和本底，還將信號(hào)進(jìn)一步細(xì)化為真實(shí)信號(hào)和Self Cross Feed（SCF）組分。假定參與擬合的6個(gè)變量相互沒(méi)有關(guān)聯(lián)，它們的聯(lián)合PDF將能通過(guò)各單變量PD

12、F的乘積得到。我們把80％縱向極化和20％橫向極化的模擬信號(hào)混合，測(cè)試了D2vvTools對(duì)極化比率的分辨能力，得到fL=（80．4±0．5）％。目前對(duì)本底只做了初步檢查，將來(lái)還需要更多深入研究，以對(duì)本底進(jìn)行細(xì)致的分類(lèi)和理解。 本文最后還回顧了不同實(shí)驗(yàn)對(duì)衰變常數(shù)fDs+的最新測(cè)量結(jié)果，發(fā)現(xiàn)其實(shí)驗(yàn)值相對(duì)格點(diǎn)QCD（LQCD）理論預(yù)言值有約4σ水平的偏差。同時(shí)，Rμ≡BR（D+s→μ+vμ）/BR（D+→μ+vμ）也比標(biāo)準(zhǔn)模型的預(yù)言