автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Контроль, мониторинг и визуализация данных эксперимента COSY-TOF в режиме реального времени

Бородина Екатерина Ивановна

Контроль, мониторинг и визуализация данных эксперимента СОБУ-ТОБ в режиме реального времени

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

- 3 НОЯ 2011

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва-2011

4858560

Работа выполнена на кафедре «Кибернетика» Московского государственного института электроники и математики и в Институте ядерной физики Научно-исследовательского центра Юлих, Германия.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Афанасьев Валерий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Дивеев Асхат Ибрагимович

кандидат технических наук, доцент Нежурина Марина Игоревна

Ведущая организация: Российский университет

дружбы народов

Защита состоится 29 ноября 2011г. в 16.00 часов на заседании диссертационного совета Д.212.133.01 при Московском государственном институте электроники и математики (техническом университете) по адресу: Москва, Б.Трехсвятительский пер., д. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭМ (ТУ).

Автореферат разослан 26 октября 2011 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.13 3.01 кандидат технических наук, доцент

Бузников С.Е.

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Сложность детекторных систем, использующихся в экспериментальной ядерной физике для регистрации элементарных частиц, постоянно увеличивается. Современные эксперименты в области физики высоких энергий характеризуются большой множественностью событий и требуют накопления обширной статистической информации. Происходит переход к исследованию все более сложных реакций, при этом растут требования к точности измерений, например, при регистрации короткоживущих частиц, быстро распадающихся на вторичные частицы.

Для получения важных физических сведений о характеристиках взаимодействий элементарных частиц в ядерной физике долгоживущис элементарные частицы разгоняются в ускорителях до высоких энергий и затем сталкиваются друг с другом или с неподвижной мишенью, создавая высокую концентрацию энергии в микроскопическом объёме, что приводит к рождению новых, обычно нестабильных, частиц.

Актуальной темой является исследование реакции протон-протонного соударения рр —»рК+А с первичным распадом на протон, положительный К-мезон и ламбда-гиперон и с последующим вторичным распадом последнего А —> рк~ на протон р и отрицательный л~-мезои. Сложность измерения состоит в том, что точки первичного и вторичного распада находятся близко друг к другу. Кроме того, вероятность реакции довольно мала (0,001%).

Для обеспечения эффективной работы детекторной установки необходимо совершенствовать автоматизацию сбора данных, в т.ч. обеспечивать удобный контроль для пользователей в ходе проведения эксперимента, а значит в режиме реального времени. Особенностью экспериментальных установок в ядерной физике является то, что контроль качества функционирования большого количества детекторов различных типов и назначений представляет собой достаточно сложную техническую проблему. Контроль и обработка полученных с детекторов данных, производившиеся ранее либо в автономном режиме после проведения испытаний, либо частично и вручную во время испытаний, требовали огромных затрат труда и времени.

Актуальность данной работы обусловлена важностью проблемы автоматизации обработки больших объемов экспериментальных данных и своевременного контроля их качества, что позволяет существенно повысить эффективность проведения измерений.

В 1996 году в Институте ядерной физики Научно-исследовательского центра Юлих (Германия) на синхротроне COSY (COoler Synchrotron -охлаждаемый синхротрон) была установлена внешняя детекторная установка COSY-TOF (Time Of Flight - время пролёта) для регистрации реакций столкновения разогнанных протонов выведенного пучка и частиц неподвижной мишени. Установка COSY-TOF представляет собой комбинированную си-

стему детекторов, различающихся по типу, конструкции и назначению, и позволяет получать детальную информацию о свойствах и взаимодействиях элементарных частиц. Данная установка предназначена для измерения времени пролёта заряженных частиц, определения их потерь энергии и регистрации координат их треков.

В 2008 году экспериментальная установка была модернизирована посредством оснащения новыми трековыми и позиционпо-чувствительными детекторами, в результате чего увеличилась точность определения координат и энергии частиц, но при этом выросла техническая сложность оборудования -количество измеряющих элементов возросло в 3 раза.

Вследствие осуществленных усовершенствований установки возникла необходимость в автоматической обработке, контроле и визуализации данных, что и осуществляется в настоящее время с помощью разработанного автором работы комплекса ПО (программного обеспечения) «ТОР-(ЖЬШЕ», представленного в данной диссертации.

Данный комплекс разработан модулыю, что позволяет проводить контроль функционирования эксперимента и оценку данных на различных этапах обработки и выбирать необходимые для данного испытания ступени обработки. Обработка происходит копвейерно, что позволяет максимально быстро получать результаты — в режиме реального времени, т.е. непосредственно в ходе проведения эксперимента.

Целью данной работы является создание комплекса ПО для гибкой конвейерной автоматической обработки данных в режиме реального времени.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Разбить процесс обработки данных на независимые последовательные сегменты и обеспечить их взаимодействие между собой;

2. Выполнить конвертацию потока «сырых» бинарных данных, поступающих с измерительной аппаратуры установки, в формат, соответствующий физической сути эксперимента;

3. Обеспечить пользователю наглядное отображение полученных данных (как статистических, так и отдельных столкновений) и автоматический контроль результатов эксперимента;

4. Осуществить быструю первичную обработку и визуализацию физических данных в режиме реального времени (быстрое приближённое восстановление траекторий частиц).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод гибкой конвейерной обработки данных, обеспечивающий первичную обработку потока «сырых» бинарных данных до этапа реконструкции треков образовавшихся частиц.

2. Трёхмерная визуализация отдельных зарегистрированных столкновений частиц в контексте геометрии детекторной установки и методы навигации для доступа к ней со стороны независимых модулей ПО.

3. Алгоритмы быстрой реконструкции пространственного положения треков заряженных частиц, зафиксированных элементами детектора и контроль функционирования экспериментальной установки на их основе.

Научная новизна: Впервые на эксперименте СОБУ-ТОР первичная обработка данных осуществлена автоматически вплоть до этапа визуализации треков частиц, по без распознавания пх типа. Для каждой группы детекторов в зависимости от формы их элементов создана их трёхмерная визуализация и разработана реконструкция треков пролетевших через них частиц.

1. Разработано повое техническое решение гибкой конвейерной обработки данных, оспованиое па сегментации процесса обработки на независимые функциональные модули, и позволяющее осуществлять анализ промежуточных данных в ходе проведения экспериментов. Данное решение позволяет проводить мониторинг экспериментальных данных в режиме реального времени и оперативно осуществлять настройку параметров установки.

2. Создана трехмерная визуализация распадов образующихся частиц в контексте геометрии детектора, осуществляемая в ходе проведения испытаний. Предложен новый индексный метод построения и визуализации дисплея событий (состояний установки в конкретные моменты времени) на основе первичных данных.

3. Создана быстрая реконструкция треков частиц па основе специальной индексации элементов детекторов и проецировании трехмерного изображения на заранее выбранные плоскости.

Предложенные решения позволили создать комплекс «Т0Р-01МЬШЕ», который теперь является штатным ПО на эксперименте СОБУ-ТОР.

Практическая значимость диссертационной работы определяется необходимостью автоматизации обработки больших объемов данных при постоянно растущей сложности экспериментального оборудования. К настоящему времени с помощью разработанного автором ПО была произведена первичная обработка всех данных, полученных в результате проведения испытаний на модернизированном эксперименте. Средняя скорость конвертации данных составляет 1.5* 103 событий в секунду, что соответствует максимальной интенсивности сбора данных.

Достоверность полученных в работе результатов обеспечивается применением современных методов программирования, основанных на

объектыо-ориентированиом подходе к построению программ, и использовании алгоритмов самотестирования на различных этапах обработки данных, а также современных математических методов обработки результатов. Достоверность также подтверждена соответствием полученных результатов быстрой первичной обработки данных результатам независимого автономного анализа при последующей детальной обработке тех же данных.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на международных и российских конференциях: Конференции DPG (Deutsche Physikalisches Gesellschaft - немецкое физическое общество) (Германия, Бохум - 2009 год, Бонн - 2010 год, Мюнстер - 2011 год), COSY-FFE Workshop (Германия, Бад Хоннеф, 2007 год и 2009 год), Научно-техническая конференция МИЭМ (Москва, 2008, 2009 и 2011). Также текущие результаты работы регулярно докладывались на научных семинарах Института Ядерной Физики НИЦ Юлих (Германия, 2007 - 2011).

Диссертационная работа была выполнена при поддержке грантов для иностранных ученых FFE (Fremde Forschungs- und Entwicklungsarbeiten -иностранные научные разработки).

Личный вклад. Автором самостоятельно спроектирован комплекс ПО «TOF-ONLINE» для визуализации и контроля данных эксперимента COSY-TOF ускорителя COSY в режиме реального времени.

Автором спланированы и проведены испытания созданного комплекса ПО во время проведения исследований. Автор принимала активное участие в проведении экспериментов на COSY-TOF. На основе разработанного автором комплекса ПО полностью осуществлялась первичная обработка и визуализация экспериментальных данных при проведении испытаний в 2008-2011гг.

Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 11 печатных изданиях, 2 из которых изданы в журналах, рекомендованных ВАК, 6 - в тезисах докладов, 3 - в годовых отчетах о работе института.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. К диссертации прилагается акт о внедрении разработанного комплекса «TOF-ONLINE» в Институте ядерной физики научно-исследовательского центра Юлих (Германия). Полный объем диссертации составляет 119 страниц текста с 37 рисунками. Список литературы содержит 53 наименования.

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность исследований, проводимых в рамках данной диссертационной работы, формулируется общая цель и отдельные задачи работы, поясняются научная новизна и практическая значимость представляемой работы.

Первая глава содержит физическую постановку задачи и приводит методы се реализации. Базовым объектом исследования в ядерной физике является событие - последовательность связанных между собой процессов, в которых участвуют одни и те же частицы, а также продукты их распада. Ряд подсобытий, зарегистрированный в течение очень короткого промежутка времени, с большой вероятностью относится к одному событию, поэтому па практике в экспериментальной физике часто событиями называют группу частиц, зарегистрированных за определенный промежуток времени, хотя она может содержать и данные от других процессов. В экспериментальной ядерной физике под событием в контексте геометрии установки понимается множество среагировавших детекторов и их элементов, а также зафиксированные ими значения. С точки зрения обработки данных, о которой пойдет речь в данной работе, под событием понимается логический блок данных, соответствующих одному первичному взаимодействию частиц.

Экспериментальная установка COSY-TOF представляет собой комбинированную систему детекторов, различающихся по принципу действия, конструкции и назначению, и нацеленную на получение важных физических сведений о характеристиках взаимодействий элементарных частиц. На данной установке используются координатные детекторы, в которых треки частиц иепаблюдасмы, но с высокой точностью фиксируются их пространственные координаты. Используемые детекторы обеспечивают регистрацию присутствия (прохождения) частицы, а также фиксируют величину потери энергии при проходе частицы через вещество детектора и время прихода сигнала.

Каждый из детекторов состоит из заданного количества однотипных элементов различных форм таким образом, что они регистрируют все пролетающие частицы в указанном диапазоне.

В настоящее время для повышения эффективности реконструкции треков установка COSY-TOF была оснащена новыми координатными детекторами, что сильно увеличило сложность установки и вызвало необходимость автоматического контроля и визуализации получаемых данных.

Для получения самых близких к вершине распада точек траекторий частиц был разработан и установлен рядом с мишенью микростриповый детектор с высокой позиционной чувствительностью - SQT (Silicon Quirl Telescope - кремниевый вихревой телескоп). Он состоит из 4-х многополосных слоев по 128 вихревых элементов в каждом и предназначен для измерения энергии частиц. Все слои расположены вдоль направления движения протонного пучка и ориентированы в перпендикулярном по отношению к нему направлению. Каждый отдельный элемент имеет форму архимедовой спирали, а слои относительно друг друга расположены таким образом, что спирали каждого следующего слоя направлены в противоположную сторону. При заранее известном азимутальном угле (вычисленном на основе данных

других детекторов) подобная конструкция позволяет однозначно определять угол рассеяния частицы с высокой точностью.

Для повышения эффективности реконструкции треков был установлен координатный детектор - STT (Straw Tube Tracker - устройство отслеживания из «соломенных» трубок), состоящий из более чем 3000 дрейфовых трубок, составляющих 15 двойных слоев, расположенных в шести различных ориентациях (0°, 60°, 120°, 180°, 240°, 300°) относительно направления пучка. Трубки соломенного детектора регистрируют время срабатывания, используемое для определения положений треков заряженных частиц. На основе сигнала, поступающего от каждой задетой дрейфовой трубки, вычисляется расстояние между центром трубки и траекторией пролёта частицы.

В результате проведения последней модернизации количество регистрирующих каналов на установке COSY-TOF возросло в 3 раза, в результате чего существенно увеличилось время обработки данных и усложнился их контроль. Таким образом, возникла необходимость осуществлять автоматический контроль качества измеряемых данных и их первичную обработку в режиме реального времени.

Вторая глава посвящена подробному описанию сбора и первичной обработки данных. Приведены методы автоматизации эксперимента, описана система сбора данных и триггерный отбор реакций, представляющих интерес для исследователя.

В этой главе сформулирована концепция разработанного автором данной работы комплекса ПО «TOF-ONLINE», описаны его функциональные модули и методы гибкой обработки данных. Для обеспечения доступа к данным различных форматов, получаемых на разных этапах обработки данных, весь процесс был сегментирован на независимые части, как показано на Рис. 1, а соответствующее ПО было реализовано в виде комплекса отдельных функциональных блоков, которые могут обрабатывать данные как копвеерно в режиме реального времени, так и независимо в автономном режиме. Каждый из этих блоков отвечает за определённый вид обработки и соответствует одному из её этапов. При завершении каждого этапа обработки текущего блока данных в зависимости от полученного результата принимается решение о необходимости дальнейшей обработки этого блока.

Разработанный на языке объектно-ориентированного программирования С++ комплекс ПО «TOF-ONLINE» состоит из следующих независимых функциональных модулей, предназначенных для решения поставленных в работе задач:

• программ конвертации данных, которые преобразовывают «сырой» бинарный поток информации, полученный с системы сбора данных, и группируют полученные значения в структуры формата данных, базирующегося на модульной геометрии детектора;

Архив : сырые бинарные \ '•-.экспериментальные данные^'

/ Архив: обработанные \ физические данные Л

Первичные результаты

)-независимые модули ПО -потоки данных

/ / - параметры обработки данных -.-.». -запись/чтение ......».-инициализация

Рис. 1: Схема разработанного комплекса ПО «TOF-ONLINE». Независимые функциональные модули обмениваются далтыми между собой посредством именованных каналов и файлов общей памяти. Гибкая обработка, данных основана на использовании «установочных» файлов с режимами обработки данных и текщими параметрами установки.

• программ для визуализации статистических цифровых данных в виде различных спектров и гистограмм;

• методов для быстрой реконструкции треков образовавшихся частиц;

• геометрического пакета (графического представления геометрии как отдельных зарегистрированных реакций, так и всей установки);

• методов межпроцессорных коммуникаций IPC (/nter-Process Communications - межпроцессорные воздействия) для обеспечения обмена данными между независимыми модулями;

• программ мониторинга данных различных форматов и созданных визуализаций посредством графического пользовательского интерфейса

Приведены используемые на разных этапах обработки форматы данных и обоснован выбор их конструкции. Каждый формат ориентирован на организацию данных на текущей фазе обработки. Первичные данные ориентированы на магистрально-модульную организацию оцифровывающей электроники. В результате осуществлённых преобразований данные ориентированы на конструкцию детекторной установки - детектор-ориентированный формат, на основе которого впоследствии будет использоваться для обмена данными между независимыми модулями созданного ПО.

Рассмотрены используемые программные средства - методы межпроцессорных коммуникаций и файлы общей памяти, с помощью которых реализуется конвейерная обработка данных в режиме реального времени.

Приведены примеры обработки статистических данных - построение спектров и гистограмм на основе кластеризации данных. Спектры распределения амплитуд сигнала позволяют быстро оценить его качество, выставить пороги регистрации сигнала для отсеивания шума. Гистограммы распределения частоты откликов расположенных симметрично относительно пучка элементов детекторов позволяют быстро находить каналы с неверно указанными порогами и обнаруживать сбои оцифровывающей электроники.

Координаты исследования

Контроль функц-ия отдельных каналов

Автоматическое Масштабирование Архиврирование данных обновление данных гисторгамм для протокола

Вызов Выбортипов Выбор Дегейтеров, Установка отображение 'ест°выи Завершение геометрической спшсггюв их элементов и заданных текущей данных режим сеанса визуализации ^ пользователем комбинаций канвы просмотра

Рис. 2: Пример GUI iTOF-ONLINE» с вариантами гистограмм, содержащий сервисы по па-

стройке для каждого конкретного случая и визуализирующий статистические данные.

Для мониторинга и удобного оперирования большими объёмами дан-пых различных форматов разработан GUI (Graphical User Interface -графический пользовательский интерфейс) TOF-ONLINE. Он содержит все необходимые сервисы для настроек визуализации и удобного выбора представляющих интерес данных. Для него разработаны методы для извлечения запрашиваемых различных данных из соответствующий файлов общей памяти, и, в случае некоторых многомерных гистограмм, их составления из составных фрагментов.

Третья глава посвящена описанию геометрического пакета для визуализации как эксперимента в целом, как и его отдельных состояний. Рассмотрена иерархия построения геометрической модели и её основные составные части - тела, узлы и виртуальные контейнеры.

Базовыми объектами для построения геометрической модели установки являются тела (класс ТСеоУо1ите), представляющие собой иепозицио-пировапиые фрагменты геометрической «сборки». Положение каждого конкретного тела определяется не его соседями, а его вложением - расположением внутри родительского тела. Другими словами, мы создаем последовательно вложенную иерархию тел.

Основными компонентами для построения логической иерархии геометрии являются узлы (класс ТСео№с1е) - объекты, описывающие ссылки па дочерние элементы первого уровня, их уникальную индексацию и позиционирование внутри родительского тела. Связывание элементов осуществляется посредством добавления узла, содержащего дочерний элемент, к виртуальному родительскому контейнеру.

Для программного обеспечения модульности детекторных установок, сконструированных из множества идентичных элементов, при построении геометрической модели установки используются специализированные элементы - виртуальные контейнеры. Под виртуальным контейнером в контексте геометрической модели понимается тело, которое представляют собой не реальный объект, а лишь оболочку, которая используются для группирования и позиционирования внутри неё дочерних тел. В отличие от тела -геометрического объекта, виртуальный контейнер, являющийся экземпляром того же класса ТСе<М>1ите, не может быть конечным узлом графа, описывающего создаваемую модель, и у него по умолчанию автоматически выставляется невидимость при визуализации. Множество узлов (ссылок на дочерние элементы) виртуального контейнера не может быть пустым.

Для всех тел геометрической сборки, кроме внешнего, необходимо описать позиционирование «потомка» внутри своего «родителя» - взаимное расположение их локальных систем координат, что выполняется посредством описания смещения их центров и указания углов их поворота относительно друг друга в трехмерном пространстве.

В этой главе приводится созданная автором формализация разработки геометрической модели установки. Созданная виртуальная визуализация детекторной установки, обладающей модульной конструкцией, должна удовлетворять следующим критериям, вытекающим из ее конструкции:

Критерий №1: Тела, не являющиеся контейнерами (соответствующие элементам детектора), не могут пересекаться друг с другом:

Уа^ е Р =Ф> = О, где а-, и ^ - тела, соответствующие реальным физическим элементам детектора, а Р - их родительский виртуальный контейнер.

Критерий №2: Тела или их части не могут выходить за границы специально выбранных для них контейнеров и в случае сциптилляциоппых

детекторов должны полностью покрывать их объем (отсутствие зазора меж" п

ду соседними элементами): и а-, С Р для сцинтилляторов и и а; С Р для

¡=о ¡=о

калориметров и дрейфовых камер.

Критерий Ж*3: Виртуальные контейнеры не могут пересекаться между собой, за исключением тех случаев, когда один из них не является потомком другого: УР,-, Р; если Р; П Р] = 0 Р, е Р] или Р; € Р|

Критерий ЖЦ: Для каждого виртуального контейнера любого ненулевого уровня вложенности существует родительский контейнер, такой, что объем дочернего контейнера полностью находится внутри родительского контейнера: УР|+1, где 1 > 03Р; такое, что если Р|+1 е Рь то Р,+1 с Р;, где I -уровень вложенности.

Критерий №5: Отсутствие несвязанных тел (изолированных вершин графа): Уа; ЗРц такое, что а< £ Р^. У одного и того же тела может быть одновременно несколько контейнеров, но для обеспечения навигационных методов для доступа к созданной модели его контейнеры должны обладать одинаковым уровнем вложенности.

Комбинация 4-го и 5-го критериев обеспечивают условие связности геометрического графа - из для любого тела существует путь, который связывает его с корневым контейнером.

Описаны способы конструирования виртуальных фигур элементов детекторов, обладающих сложными формами. Обоснован переход от координатной к индексной визуализации треков частиц и необходимые для этого изменения в иерархии геометрической модели (переход от клонирования контейнеров к их тиражированию).

Дано описание разработанных автором навигационных методов для визуализации конкретных состояний детекторов на основе индексации его элементов. Осуществляемая независимыми блоками разработанного комплекса навигация - продвижение по идентификаторам и индексам элементов - подразумевает перемещение по ветвям графа. В любой момент имеется текущая позиция - какое из тел сейчас является текущим. Затем запрашивается путь и интересующему нас элементу с помощью метода СЬескРа^О:

gGeoManager -> СЬескРа1Ь(7МА5ТЕР_1/ОЕТ_7/1_АУЕР_2/Е1.ЕМ_7",)

Если указанный путь существует, то при переходе по нему текущим становится последнее из указанных тел, над которым можно совершать необходимые операции. С помощью созданных навигационных методов независимые модули ПО получают доступ к созданным визуализациям.

Разработка геометрического пакета для визуализации отдельных событий состоит из следующих этапов (перечислены в порядке выполнения):

♦ создание прототипов фигур для всех элементов детектора;

♦ создание всех необходимых контейнеров для позиционирования элементов;

♦ клонирование и копирование как одинаковых элементов, так и одинаковых виртуальных контейнеров;

♦ позиционирование элементов внутри родительских контейнеров (линейная функция от индекса дочернего элемента);

♦ указание внешнего тела, которое содержит все фрагменты геометрической сборки, и проверка наличия несвязанных элементов;

♦ задание изначальной видимости элементов и невидимости контейнеров;

♦ создание алгоритмов навигации по элементам геометрической модели.

Для удобства использования созданных визуализаций событий был разработай независимый графический интерфейс (рис. 3), который содержит специальные дополнительные сервисы и опции для настройки установок и наглядной работы.

Рис. 3: Графический интерфейс изображением визуализации события и набором необходимых настроек. Для наглядности среагировавшие элементы разных детекторов изображены различными цветами.

С его помощью возможно включать или выключать изображения отдельных детекторов и треков, устанавливать подходящие углы обзора, масштаб изображения и другие параметры. Также имеется возможность отображать двухмерные проекции событий.

В четвертой главе приводится описание алгоритмов быстрой реконструкции треков заряженных частиц в режиме реального времени для различных типов детекторов.

Обоснован выбор соответствующих методов на основе индексации элементов, работающих с первичными данными и не требующих калибровочных параметров, часто вычисляемых уже после проведения измерений.

Алгоритмы реконструкции были разработаны для логических групп детекторов, а затем полученные данные, соответственно заданным правилам, объединяются в единое целое. При разработке алгоритмов приоритет отдавался скорости работы программы: в отличие от ПО для физического анализа данных, где важно не пропустить ни одной реакции, в режиме реального времени реакции, не подходящие под заданные параметры просто отбрасываются с целью экономии времени.

Алгоритмы для поиска общих пересечений проекций среагировавших элементов детекторов основан на специально подобранной целочисленной индексации элементов, что позволяет избегать громоздких вычислений.

Реконструкция треков для вихревых детекторов заключается в группировке среагировавших элементов в триплеты, содержащие по одному элементу из каждого диска - два вихревых и один прямой, как показано на Рис. 4. Так как расстояние между дисками детекторов на три порядка меньше размера отдельного элемента, группировка осуществляется на основе поиска пересечения проекций среагировавших на соответствующую частицу элементов детектора, имеющего форму право- или левоориентированного треугольника: пересечение проекций вихревых элементов является четырёхугольником, один из двух смежных прямых элементов разбивает его па две равные части. Критерии общего пересечения:

(N|_ + NR)%Numb = Ns%Numb - для право-ориентированного треуг-ка, (l\li_ + NR)%Numb = (N5 — l)%Numb - для лево-ориентированного треуг-ка, где 1\1|_ и Nr - индексы левого и правого вихревых элементов соответственно, Ns - индекс прямого элемента Numb - количество вихревых элементов, % -операция вычисления остатка при целочисленном делении.

Использование операции вычисления остатка от деления позволяет избежать проблемы перехода индексов через ноль, по создаст неопределенность положения точки пересечения вихревых элементов с сегментным - данным условиям также удовлетворяют элементы, симметричные относительно центра детектора. Для устранения этой неопределённости мы проверяем, действительно ли спиральный элемент пересекает сегментный. (Nl + Numb - Ns/2)%Numb < D - для левой спирали (Ns/2 + N umb — NR)%Numb < D — для правой спирали где D - количество спиралей, которые пересекают сегментный элемент, равное: D = (Numb/2) *(Rmax-Rmin/Rmax), Rmax и Rmin - внешний и внутренний радиусы дисков детектора. Добавление общего количества элементов Numb и вычисление остатка от деления (%) на него устраняет возможность выхода за границы индексации.

Реконструкция треков для детектора STT, состоящего из 15 слоёв по 208 трубок в каждом, осуществляется посредством метода тройных слоёв, основанного па объединения трубок из разных слоёв в группы, принадлежащие зарегистрированным трекам (Рис. 5). Объединение осуществляет-

Рис. J,: Пример реконструкции треков для вихревых детекторов Ring (внешний контур) и Quirl (внутренний контур). Изображены среагировавшие на пролетевшие ■частицы элементы детекторов. Согласно количеству «пересечений» элементов, в данной реакции образовалось как минимум 6 заряоюенных частиц.

ся по критерию, что трубки смежных слоёв, принадлежащие одному треку, находятся друг от друга не далее некоторого характерного расстояния, которое должно быть меньше расстояния между трубками, зарегистрировавшими разные треки. Автором был разработан быстрый вариант данного метода для вычислений в режиме реального времени на основе параметризации трубок в локальных системах координат каждого слоя: для каждого тройного слоя находятся точки пролёта частиц в локальной системе координат этого слоя как приблизительные координаты пересечения проекций трубок, а затем все полученные данные объединяются в трёхмерную картину и уточняются.

В связи с тем, что при проведении измерений до калибровки не всегда известна функция расчета радиуса изохропы - цилиндра, по касательной к которому пролетела частица, автором был разработан алгоритм реконструкции треков па основе координат среагировавших трубок, что дает большое преимущество по времени расчёта, что важно для вычислений в реальном времени, а также позволяет работать с первичными данными, а также в случаях неналаженной работы установки.

Каждая трубка параметризуется как прямая в локальной двухмерной системе координат. Под локальной системой координат двойного слоя подразумевается двухмерная декартова система координат, у которой центр координат находится в центре пролета пучка частиц, ось X параллельна направлению каждой из трубок, а ось Y перпендикулярна трубкам - таким образом плоскость XY перпендикулярна направлению пучка.

В выбранной локальной системе координат каждая трубка параметризуется следующим образом: у = х^(а) + зЫЙ:(п)/со5(а), где а = (1 *60)%360, % - вычисление остатка от целочисленного деления, \ = 0,1,... п1ауегз - порядковый номер двойного слоя; зЫЙ:(п) - минимальное расстояние между трубкой и центром координат, п - индекс задетой трубки. Операция вычисления остатка от целочисленного деления используется для устранения проблемы периодичности - с периодом каждые шесть слоев углы двойных слоев, а следовательно, и положение их локальных систем координат, совпадают за исключением сдвига вдоль направления пучка.

Трубки были парамеризованы таким образом, что условием группировки трубок соответственно трекам с небольшими углами рассеяния выглядит как пересечение проекций трубок на плоскости ХУ: — з^г + эЫЙз = 0, где бЫЛ„ - минимальное расстояние между началом координат и центром трубки, расположенной в слое п, п = 1,2,3. Для

Рис. 5: Примеры реконструкции точек треков заряженных частиц для одного тройного слоя БТТ. Слева приведён случай, когда проекции трубок, задетых тремя треками, пересекаются в четырёх точках, таким образом одна из них - «дух», а один из треков (внизу справа) имеет слишком большой угол рассеяния и регистрируется только двумя трубками - 1крайняя точка». Справа приведён случай однозначной реконструкции с одной «шумливей» трубкой (нижняя горизонтальная).

данного метода необходимым условием является отклик хотя бы одной трубки для каждого трека в каждом из слоёв. В случаях нарушения данного условия проводятся дополнительные «уточняющие» расчёты.

Реконструкция осуществляется в направлении, противоположном направлению пучка, так как расстояние между треками различных частиц пря-

МО пропорционально дистанции до вершины их разлета, что облегчает группировку трубок по трекам.

Алгоритм быстрой реконструкции треков частиц для БТТ состоит из следующих этапов (перечислены в порядке выполнения): ф вычисляются координаты каждой трубки (проекции в локальной системе координат);

♦ методом перебора осуществляется поиск возможных «пересечения» трубок для каждого из тройных слоев (комбинации трех пересекающихся проекций);

♦ находятся парные трубки (ближайшие соседи для второго подслоя);

♦ находятся «крайние точки» (для еще «свободных» трубок с заданной удаленностью от центра слоя);

♦ вычисляются локальные двухмерные, а затем трёхмерные координаты точек трека (универсальный алгоритм для любого тройного слоя);

♦ полученные точки группируются по трекам;

♦ по полученным группам точек подгоняются треки частиц;

♦ аппроксимируются «свободные» трубки (не вошедшие в триплеты - из неполных слоёв и «крайние точки») на основе реконструированных треков; ф полученные треки комбинируются с данными от других детекторов

На первом этапе для каждого тройного слоя поочередно выполняются первые пять пунктов в двухмерной локальной системе координат, а затем на основе всех полученных данных в трехмерном пространстве один раз выполняются последние четыре пункта.

В завершении даппой главы приведены примеры тестирования созданного комплекса ПО на основе реконструкции треков.

В пятой главе описывается использование упругих столкновений для калибровки детекторов, определения позиции пучка, юстировки позиций детекторов, а также как средства для тестирования созданного ПО и алгоритмов реконструкции треков. Вероятность возникновения упругих столкновений составляет 33% при энергии пучка в ЗГэВ, точкой разлета частиц является мишепь, а реконструкция треков занимает минимальное время. Таким образом, на основе данных с одних детекторов можно уточнять позиции других, проводить контроль функционирования отдельных элементов, выполнять калибровку и т.п.

В заключении резюмированы результаты диссертационной работы. Основным практическим результатом выполнения данной работы является разработка, создание и применение комплекса ПО «Т0Г-01МЬШЕ». Результаты, полученные при анализе данных конкретных измерений, продемонстрировали высокую эффективность его работы.

Публикации автора по теме диссертации

1. Бородина Е.И., Родербург Е., Ритман Д. Качественное улучшение мониторинга для контроля в режиме реального времени для эксперимента COSY-TOF. // Качество. Инновации. Образование. 2011. N 1 - С. 35-43

2. Бородина Е.И. Быстрая реконструкция треков элементарных частиц для эксперимента COSY-TOF. // Вестник РУДН, 2011

3. Бородина Е.И. Разработка мониторинга и контроля в режиме реального времени для эксперимента COSY- TOF. // Научно-техническая конференция МИЭМ. Тезисы докладов. Февраль 2008

4. E.Borodina Online Control Package for the COSY-TOF experiment. // Годовой отчет 2008, FZJ, http://www2.fz-juelich.de/ikp/COSYTOF/publikationen/index.html

5. E.Borodina, E.Roderburg, J.Ritman Online control package for COSY-TOF experiment. // Конференция DPG (Deutsche Physikalischcs Gesellschaft - немецкое физическое общество). Тезисы докладов. Бохум, Германия. Март 2009.

6. Бородина Е.И. Мониторинг и контроль в режиме реального времени для эксперимента COSY-TOF. // Научно-техническая конференция МИЭМ. Тезисы докладов. Февраль 2009.

7. E.Borodina Event Display and Online Control Package for the upgraded COSY-TOF Experiment. // Годовой отчет 2009, FZJ, http://www2.fz-juelich.de/ikp/COSYTOF/publikationen/index.html

8. E.Borodina, E.Roderburg, J.Ritman Online control package and event display for the upgraded COSY-TOF experiment. // Конференция DPG. Тезисы докладов. Бонн, Германия, Март 2010

9. E.Borodina Online control and data visualisation system for the COSY-TOF experiment. I/ Годовой отчет 2010, FZJ, http://www2.fz-juclich.de/ikp/COSYTOF/publikationen/index.html

10. Бородина Е.И. Визуализация и контроль эксперимента COSY- TOF в режиме реального времени. // Научно-техническая конференция МИЭМ. Тезисы докладов. Февраль 2011

11. E.Borodina, E.Roderburg, J.Ritman Online control and data visualisation system for the COSY-TOF experiment. // Конференция DPG. Тезисы докладов. Мюнстер, Германия, Март 2011

Подписано в печать 25.10.2011г. Печать трафаретная Усл.пл. - 1,5 Заказ №0713 Тираж: 100 экз.

Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

61 12-5/1965

Московский государственный институт электроники и математики

(Технический Университет) Факультет прикладной математики

На правах рукописи

Бородина Екатерина Ивановна

Контроль, мониторинг и визуализация данных эксперимента СОЭУ-ТОР в режиме реального времени

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор

Афанасьев Валерий Николаевич

Москва-2011

Оглавление

Список используемых сокращений 6

Введение 7

1 Эксперимент GOSY-TOF 13

1.1 Физическая постановка задачи.......... ..................................13

1.2 Событие - базовый объект исследования в ядерной физике....................15

1.3 Виды детекторов для регистрации частиц........................................16

1.3.1 Трековые и координатные детекторы и их параметры..................17

1.3.2 Сцинтилляторы..............................................................18

1.3.3 Микростриповые детекторы................................................18

1.3.4 Дрейфовые камеры............ ..................................18

1.3.5 Калориметры..................................................................19

1.4 Ускоритель COSY....................................................................19

1.5 Детекторная установка COSY-TOF................................................21

1.6 Конструкция установки..............................................................22

1.6.1 Система коллиматоров......................................................22

1.6.2 Мишень........................................................................22

1.6.3 Стартовый детектор..........................................................22

1.6.4 Barrel детектор................................................................23

1.6.5 Вихревые детекторы детекторы Quirl и Ring..............................23

1.6.6 Калориметр....................................................................24

1.7 Модернизация эксперимента COSY-TOF..........................................25

1.7.1 Кремниевый телескоп SQT..................................................25

1.7.2 Соломенный детектор STT..................................................26

2 Обработка данных 29

2.1 Автоматизация эксперимента .......... ..................................29

2.2 Сбор данных..........................................................................30

2.2.1 Система сбора данных ........... ................................30

2.2.2 Триггеры — механизм отбора событий....................................32

2.2.3 Потоки данных............ ........................................34

2.3 Комплекс ПО «TOF-ONLINE» для конвейерной обработки экспериментальных данных............................................................................34

2.3.1 Концепция разработанного ПО ............................................35

2.3.2 Используемые форматы данных............................................38

2.3.3 Конвертация данных........... ..................................40

2.3.4 Платформа для обработки экспериментальных данных ROOT .... 43

2.3.5 Визуализация статистических данных ....................................44

2.3.6 Средства для обеспечения конвейерной обработки данных в режиме реального времени............................................................45

2.3.7 Файлы с параметрами эксперимента и обработки........................47

2.3.8 Обнаружение ошибок функционирования установки посредством визуализации статистических данных........................................48

2.3.9 Графический интерфейс....................................................50

2.4 Установка пороговых значений........... ................................53

3 Визуализация отдельных событий 56

3.1 Объекты для построения геометрической модели....... ..................57

3.1.1 Тело - базовый объект геометрической модели..........................57

3.1.2 Создание фигур геометрических объектов................................58

3.1.3 Позиционирование элементов - матрицы трансформации: сдвиг, поворот и масштабирование....................................................59

3.1.4 Описание связей между элементами: узлы................................60

3.1.5 Виртуальные контейнеры........... ..............................60

3.1.6 Клонирование виртуальных элементов....................................62

3.1.7 Создание геометрической модели для детектора с элементами комплексной формы................................................................62

3.2 Геометрическая модель............. ......................................64

3.2.1 Иерархия геометрической модели......... ..........................64

3.2.2 Этапы создания геометрической модели..................................65

3.2.3 Критерии создания геометрической визуализации........................67

3.3 Визуализация отдельных событий в виде состояний экспериментальной установки в конкретные моменты времени............................................68

3.4 Геометрическая модель для индексной визуализации............................68

3.4.1 Переход от координатной к индексной визуализации....................68

3.4.2 Особенности геометрической иерархии для индексной визуализации . 70

3.4.3 Навигация - продвижение по идентификаторам и индексам............71

3.4.4 Программный интерфейс для отображения созданной визуализации . 72

3.4.5 Дисплей событий и графический интерфейс..............................73

3.5 Варианты отображения визуализации отдельных событий......................74

3.6 Тестирование геометрической визуализации......................................76

3.6.1 Тестирование геометрической модели в целом............................76

3.6.2 Тестирование взаимного расположения детекторов......................77

3.7 Этапы создания геометрического пакета для визуализации отдельных событий 78

4 Реконструкция треков исследуемых элементарных частиц 80

4.1 Реконструкция треков для различных детекторов....................81

4.2 Реконструкция треков для вихревых детекторов ................................82

4.3 Реконструкция треков для STT....................................................86

4.3.1 Параметризация и группировка трубок по трекам с помощью метода тройных слоёв................................................................87

4.3.2 Алгоритм реконструкции треков для STT................................93

4.4 Отбор исследуемых данных и определений позиций детекторов на основе реконструкции треков................................................................94

4.4.1 Отбор исследуемых реакций................................................94

4.4.2 Определение реальных позиций детекторов...... ..................95

4.5 Тестирование ПО на основе реконструкции треков..............................96

4.5.1 Тестирование визуализации отдельных событий посредством визуализации реконструированных треков ........................................96

4.5.2 Моделирование треков частиц..............................................96

5 Анализ упругих столкновений 99

5.1 Отбор упругих столкновений............ ..................................99

5.2 Тестирование реконструкции треков на упругих рассеяниях..........101

5.3 Юстировка позиции кремниевого телескопа...................101

5.4 Определение реального положения STT детектора...............102

5.5 Калибровка детектора Barrel............................103

Заключение 104

Благодарности 106

Приложение ЮТ

Стандартная модель....................................107

Форматы данных .....................................109

Конвертация «сырых» данных..............................110

Создание визуализации элементов комплексной формы...............114

Список иллюстраций 116

Литература 118

Акт о внедрении разработанного комплекса «TOF-ONLINE» 123

Список используемых сокращений

АС - Автоматизированная Система АЦП - Аналого-Цифровой Преобразователь ВЦП - Временно-Цифровой Преобразователь ПО - Программное Обеспечение

COSY (COoler SYnchrotron - охлаждаемый синхротрон)

COSY-TOF (эксперимент TOF на ускорителе COSY)

DAQ (Data AcQuisition System — система сбора данных)

EMS (Experiment Message Spécification - спецификация формата сообщений)

IPC (Inter-Process Communications - межпроцессорные воздействия)

IS (Instrumentation System - контрольно-измерительная система)

ISC (Instrumentation System - Slot - Channel - контрольно-измерительная система - слот -

канал) - формат данных GUI (Graphical User Interface - графический пользовательский интерфейс) SQT (Silicon Quirl Telescope - кремниевый вихревой телескоп) ROOT - многофункциональное кроссплатформенное ПО для обработки данных

в экспериментальной ядерной физике STT (Straw Tube Tracker - устройство отслеживания из «соломенных» трубок) TADE (TDC - ADC - Detector - Element - ВЦП - АЦП - детектор - элемент) -

формат данных TOF (Time Of Flight - время пролёта)

TOF-ONLINE - Комплекс ПО для обработки и визуализации данных эксперимента TOF в режиме ONLINE - в режиме реального времени

Введение

Важным аспектом проведения физических экспериментов являются качество, достоверность и непротиворечивость регистрируемой информации. Сложность детекторных систем, использующихся в экспериментальной ядерной физике для регистрации элементарных частиц, постоянно увеличивается. При планировании новых исследований трудно предусмотреть все тонкости измерений. В ходе проведения экспериментов могут появиться неожиданные результаты, которые необходимо оперативно уточнить или подтвердить.

Современные эксперименты в ядерной физике высоких энергий характеризуются большой множественностью событий и требуют накопления обширной статистической информации. Для проведения измерений требуется согласованная работа многих систем. Окончательная обработка полученных данных занимает в порядки раз большее время, чем их сбор, и поэтому проводится после окончания эксперимента. Для более эффективного использования экспериментального времени на детекторных установках необходимо минимизировать время ожидания между сбором данных и первичной диагностикой качества данных. Для решения этой задачи имеет смысл проводить предварительную обработку, контроль и визуализацию данных в как можно более короткие сроки - в режиме реального времени - по приближённым формулам с меньшей точностью.

Для исследования свойств элементарных частиц в экспериментальной ядерной физике с помощью ускорителей искусственно создаются потоки частиц высоких энергий -пучки как «лёгких» электронов, так и в 1836.1 раз более тяжелых протонов и в 2*1836.1 раз более тяжёлых дейтронов. Пучок частиц из ускорителя направляется на подобранную исходя из задач эксперимента мишень. В процессе столкновений удаётся получить высокую концентрацию энергии в микроскопическом объёме, в результате чего возникает множество разнообразных вторичных частиц, в т.ч. и которкоживущих. Рождение и изучение свойств новых частиц и есть цель исследований.

С помощью специальных устройств - детекторов - эти частицы либо их следы регистрируют, восстанавливают траекторию движения, определяют массу частиц, электрический заряд, скорость и другие характеристики. Затем путем сложной математической обработки информации, полученной с детекторов, восстанавливают всю «историю» взаи-

модействия и, сопоставив результаты измерений с теоретической моделью, делают выводы: совпадают реальные процессы с построенной моделью или нет.

Актуальность работы обусловлена важностью проблемы автоматизации обработки экспериментальных данных и своевременного контроля их качества, что позволяет существенно повысить эффективность проведения измерений.

Контроль данных в режиме реального времени, основанный на визуализации ключевых параметров детекторов и автоматической проверке функционирования его элементов, играет важную роль в проведении экспериментов в ядерной физике. Концепция и реализация комплекса прикладных программ для мониторинга данных в режиме реального времени [1] были разработаны для эксперимента COSY-TOF (Time Of Flight - время пролёта) [3]. В 2008 году установка была модернизирована посредством оснащения новыми трековыми и позиционно-чувствительными детекторами, в результате чего увеличилась точность определения координат и энергии частиц, но при этом выросла техническая сложность детектора - количество измеряющих элементов возросло в 3 раза.

Целью работы является создание комплекса ПО (программного обеспечения) для гибкой конвейерной автоматической обработки данных в режиме реального времени.

Для осуществления быстрой обработки больших массивов данных необходимо сделать акцент на скорости и в то же время автоматизировать обработку такого разнообразного набора объектов наиболее оптимальным образом.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Разбить процесс обработки данных на независимые последовательные сегменты и обеспечить их взаимодействие между собой;

2. Выполнить конвертацию потока сырых бинарных данных, поступающих с измерительной аппаратуры установки, в формат, соответствующий физической сути эксперимента;

3. Обеспечить пользователю наглядное использование полученных данных (как статистических, так и отдельных столкновений) и автоматический контроль результатов эксперимента;

4. Осуществить быструю первичную обработку и визуализацию данных в режиме реального времени.

Для обеспечения доступа к данным различных форматов, получаемых на разных этапах обработки данных, весь процесс был сегментирован на независимые части, а соответствующее программное обеспечение было реализовано в виде комплекса отдельных функциональных блоков, которые могут обрабатывать данные как конвеерно в режиме реального времени, так и независимо в автономном режиме [6]. Каждый из созданных блоков отвечает за определённый вид обработки и соответствует одному из её этапов. При завершении каждого этапа обработки текущего блока данных в зависимости от полученного результата принимается решение о необходимости дальнейшей обработки данного блока.

Пользовательский вариант программы собирается из созданных блоков в зависимости от характеристик, требуемых от него для обработки конкретных исследований, и дополняется программными элементами, связывающими отдельные блоки в единый комплекс [3]. Таким образом реализуется гибкий конвейерный механизм обработки потоков данных [36] в режиме реального времени, т.е. непосредственно в ходе эксперимента.

Разработанный на языке объектно-ориентированного программирования С++ [52] комплекс ПО «TOF-ONLINE» состоит из следующих независимых функциональных модулей, предназначенных для решения поставленных задач:

• программ конвертации данных, которые преобразовывают «сырой» бинарный поток информации, полученный с системы сбора данных, и группирует полученные значения в структуры формата данных, базирующегося на модульной геометрии детектора и содержащего зарегистрированные физические величины, описывающие полученные ядерные реакции [9];

• программ для визуализации статистических цифровых данных в виде различных спектров и гистограмм [10];

• методов для быстрой реконструкции треков образовавшихся частиц [2];

• геометрического пакета - графического представления геометрии как отдельных зарегистрированных реакций, так и всей установки [11];

• методов межпроцессорных коммуникаций IPC (Inter-Process Communications - межпроцессорные воздействия) для обеспечения обмена данными между независимыми модулями [55];

• программ мониторинга данных различных форматов и созданных визуализаций посредством графического пользовательского интерфейса [58].

Программный модуль, отвечающий за конвертацию данных, способен работать как в качестве составной части всего комплекса, получая данные непосредственно с эксперимента и передавая их после обработки для следующего блока, так и в автономном режиме для обработки данных после проведения эксперимента. Также предусмотрен режим тестирования отдельных детекторов и модулей и настройки параметров установки.

В геометрическом пакете полностью воссоздается геометрическая визуализация как самой установки, так и её состояний в конкретные моменты времени (отклики отдельных элементов) [7]. Визуализация столкновений элементарных частиц осуществляется двумя способами - в контексте геометрии детектора (воспроизводятся зарегистрировавшие образовавшиеся частицы элементы детектора - см. главу 3 (стр. 56).), и как пространственная визуализация реконструированных траекторий частиц на основе их координат.

В качестве независимого модуля созданного компелкса ПО был разработан набор быстрых алгоритмов приближенной реконструкции треков заряженных частиц [8], работающих с первичными экспериментальными данными и основанные на проецировании и индексации элементов детекторов.

Для обеспечения мониторинга полученных данных на основе системы ROOT [27] был разработан GUI (Graphical User Interface - графический пользовательский интерфейс) «TOF-ONLINE», который позволяет экспериментаторам наглядным образом оперировать большими объемами данных разных форматов и на разной стадиях обработки, а также контролировать данные с различных детекторов, вызывать визуализации исследуемых столкновений, сравнивать и сохранять представляющие интерес данные и т.д.

Научная новизна: Впервые на эксперименте COSY-TOF первичная обработка данных осуществляется автоматически вплоть до этапа визуализации треков частиц, но без распознавания их типа. Разработано новое техническое решение гибкой конвейерной обработки данных, которое основано на сегментации процесса обработки на независимые функциональные модули и позволяет осуществлять анализ промежуточных данных в ходе проведения экспериментов. Создана трёхмерная визуализация распадов образующихся частиц в контексте геометрии детектора, осуществляемая в ходе проведения испытаний. Предложен новый навигационный метод построения и визуализации дисплея событий (состояний установки в конкретные моменты времени) на основе индексации детекторов и их элементов. Создана быстрая реконструкция треков частиц на основе специальной индексации и параметризации элементов детекторов и проецировании трехмерного изображения на заранее выбран�