Inelastic diffractive event classification in proton-proton collision with the CMS experiment

Ziel der Arbeit ist es diffraktive Physik am CERN LHC zu untersuchen. Der experi-
mentelle Teil der Arbeit befasst sich mit der Untersuchung der Erzeugung von
Rapiditätslücken in Run 2 Daten, die mit dem CMS Experiment bei √s = 13 TeV aufgezeichnet
wurden. Eine multivariate Analyse Methode, basierend auf "boosted decision trees" wurde
entwickelt, um die Wirkungsquerschnitte von einzel- (SD) und doppel- (DD) diffraktiven
Ereignissen zu bestimmen. Diffraktive Ereignisse sind durch Rapiditätslücken gekennze-
ichnet, welches Bereiche im Detektor ohne Teilchenerzeugung sind. ... mehrSolche Lücken können
durch eine Kombination von zentralen Spurdetektoren und Vorwärtskalorimetern wie CAS-
TOR nachgewiesen werden. In hadronischen Kollisionen wird ein Großteil der erzeugten
Energie in die Vorwärtsrichtung gelenkt. Dies ist der Grund dafür, dass Vorwärtsdetek-
toren besonders wichtig sind in der globalen Charakterisierung von Ereignissen. Eine
Klassifizierung von Ereignissen wurde entwickelt um inelastische Kollisionen entsprechend
einzuordnen. Die Klassifizierung basiert auf Messdaten des zentralen Silizium Spurde-
tektors, sowie aller Kalorimeter Zellen des CMS Experimentes. Die Charakterisierung
verwendet globale Beobachtungen des CMS Experimentes im riesigen Akzeptanzbereich
von −6.6 < η < 5.2 und so nahe wie möglich am Rauschlevel. Ein derart umfassender
Einsatz multivariater Analysetechniken wurde in CMS bisher noch nicht verfolgt. Die Ar-
beit verspricht sich davon einen optimalen Einsatz von CMS Daten für die Klassifizierung
von diffraktiven Ereignissen sowie eine hohe Präzision der erzielten Messungen. Ein Ergeb-
nis der Arbeit ist ein Anzeichen für einen nur langsamen Anstieg des einzel-diffraktiven
Querschnittes hin zu sehr hohen Energien. Einige Ereignisgeneratoren haben mit dieser
Schlussfolgerung Schwierigkeiten. Es könnte sein, dass diese Daten ein erster Hinweis da-
rauf sind, dass zentrale Proton-Proton Kollisionen vollkommen opak werden.

This thesis is devoted to diffraction physics at the CERN LHC. The experimental part
of the work studies rapidity gap production in the run 2 data samples recorded by the
CMS experiment at √s = 13 TeV. A multivariate analysis method based on boosted deci-
sion trees is developed to determine the cross-section of individual single diffractive (SD)
and double diffractive (DD) processes. Diffractive interactions are characterized by ra-
pidity gaps, which are regions in the detector devoid of particles and can be measured
with a combination of central tracking and very forward calorimeters such as CASTOR.
... mehr
In hadronic collisions, most of the primary energy flows in the forward direction, which
is why the forward region is in particular extremely important to characterize events. An
event classifier is used to distinguish which process belongs to a specific inelastic event.
This event classification is done with the charged particle tracks reconstructed in the sili-
con pixel detector in combination with all calorimeter towers of CMS. The efficiency and
purity are optimized. The classification uses global observations made by CMS in the huge
acceptance region −6.6 < η < 5.2, and down as close as possible to the noise levels. Such
a comprehensive multivariate study has never been attempted before. The advantage is
an optimal use of CMS for diffractive event classification and thus, a high precision of the
measurement. One result of this thesis is an indication of a very slow rise of the single
diffractive cross section at the highest energies. Some event generators are challenged by
these data. It could be that this is first signs of protons becoming fully opaque in a central
collision.