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ABSORPTION LENGTH STATUS (group meeting) HAROLD YEPES-RAMIREZ IFIC, July 27 th 2010 1
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ANALISIS: 1.Análisis presentado en Clermont-Ferrand usando sensitividades de Dmitry y errores relativos del 5%. Análisis de Clermont después de actualización de software (antares-daq, ROOT) y cross-checks de tablas. 2.Transmisión de la luz en el verde. 3.MC para UV. 4.ANTARES en el GRID del CSIC. 5.Status de la toma de datos - Sistemáticos: caras del LED. 2
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Análisis Clermont-Ferrand + sensitividades de Dmitry, errores relativos del 5%: Clermont-Ferrand: eficiencias de ruido + t-student 3 46818
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4 Explicación: Por alguna razon recibe menos señal de la que toca (comparación con 45346). Ambos tomados con la cara 1, la influencia de la cara puede descartarse. El run posterior al 46818, tomado un mes después (47696), presenta el mismo comportamiento. 45346
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Blue = 470 nm) Student’s t error values Entries 29 L ± RMS[m] 55.1±3.0 Average σ fit (RMS) [m] 2.4 (0.9) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.66 RMS Prob ( 2 ) 0.36 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 1 UV ( = 400 nm) Student’s t error values Entries 13 L ± RMS[m] 38.1±2.1 Mean σ fit (RMS) [m] 1.1 (0.6) Mean Prob ( 2 ) 0.61 RMS Prob ( 2 ) 0.31 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 7 Blue = 470 nm) Student’s t error values Entries 29 L ± RMS[m] 55.1±3.0 Average σ fit (RMS) [m] 2.4 ( 0.8 ) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.66 RMS Prob ( 2 ) 0.36 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 1 UV ( = 400 nm) Student’s t error values Entries 13 L ± RMS[m]37.8±1.8 Mean σ fit (RMS) [m] 1. 2 (0.6) Mean Prob ( 2 ) 0.6 3 RMS Prob ( 2 ) 0.31 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 ANTES: DESPUES:
![Blue = 470 nm) Student’s t error values Entries 29 L ± RMS[m] 55.1±3.0 Average σ fit (RMS) [m] 2.4 (0.9) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.66 RMS Prob ( 2 ) 0.36 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 1 UV ( = 400 nm) Student’s t error values Entries 13 L ± RMS[m] 38.1±2.1 Mean σ fit (RMS) [m] 1.1 (0.6) Mean Prob ( 2 ) 0.61 RMS Prob ( 2 ) 0.31 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 7 Blue = 470 nm) Student’s t error values Entries 29 L ± RMS[m] 55.1±3.0 Average σ fit (RMS) [m] 2.4 ( 0.8 ) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.66 RMS Prob ( 2 ) 0.36 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 1 UV ( = 400 nm) Student’s t error values Entries 13 L ± RMS[m]37.8±1.8 Mean σ fit (RMS) [m] 1.](http://images.slideplayer.es/2/5552685/slides/slide_7.jpg "2 (0.6) Mean Prob ( 2 ) RMS Prob ( 2 ) 0.31 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 ANTES: DESPUES:.")
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Clermont-Ferrand: eficiencias de ruido + 5% errores 8
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Blue = 470 nm) Fixed 5% relative errors Entries 29 L ± RMS[m] 54.5±2.4 Average σ fit (RMS) [m] 1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.46 RMS Prob ( 2 ) 0.33 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 2 UV ( = 400 nm) Fixed 5% relative errors Entries 14 L ± RMS[m] 37.1±1.2 Mean σ fit (RMS) [m] 0.7 (0.1) Mean Prob ( 2 ) 0.37 RMS Prob ( 2 ) 0.36 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 3 11 ANTES: DESPUES: Blue = 470 nm) Fixed 5% relative errors Entries 29 L ± RMS[m] 54.5±2.4 Average σ fit (RMS) [m] 1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.46 RMS Prob ( 2 ) 0.33 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 2 UV ( = 400 nm) Fixed 5% relative errors Entries 1313 L ± RMS[m] 37. 3 ±1. 3 Mean σ fit (RMS) [m] 0. 9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) 0. 5 7 RMS Prob ( 2 ) 0.3 8 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 3
![Blue = 470 nm) Fixed 5% relative errors Entries 29 L ± RMS[m] 54.5±2.4 Average σ fit (RMS) [m] 1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.46 RMS Prob ( 2 ) 0.33 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 2 UV ( = 400 nm) Fixed 5% relative errors Entries 14 L ± RMS[m] 37.1±1.2 Mean σ fit (RMS) [m] 0.7 (0.1) Mean Prob ( 2 ) 0.37 RMS Prob ( 2 ) 0.36 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 3 11 ANTES: DESPUES: Blue = 470 nm) Fixed 5% relative errors Entries 29 L ± RMS[m] 54.5±2.4 Average σ fit (RMS) [m] 1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.46 RMS Prob ( 2 ) 0.33 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 2 UV ( = 400 nm) Fixed 5% relative errors Entries 1313 L ± RMS[m] 37.](http://images.slideplayer.es/2/5552685/slides/slide_11.jpg "3 ±1. 3 Mean σ fit (RMS) [m] 0. 9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) RMS Prob ( 2 ) Entries with Prob ( 2 ) < 1% 3.")
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Clermont-Ferrand: eficiencias Dmitry + t-student 12
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Blue = 470 nm) Dmitry-student Entries 29 L ± RMS[m] 54.5±3.0 Average σ fit (RMS) [m] 2.9 (1.0) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.77 RMS Prob ( 2 ) 0.26 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 UV ( = 400 nm) Dmitry-student Entries 13 L ± RMS[m] 36.3±0.8 Mean σ fit (RMS) [m] 1.3 (0.6) Mean Prob ( 2 ) 0.82 RMS Prob ( 2 ) 0.19 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 15
![Blue = 470 nm) Dmitry-student Entries 29 L ± RMS[m] 54.5±3.0 Average σ fit (RMS) [m] 2.9 (1.0) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.77 RMS Prob ( 2 ) 0.26 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 UV ( = 400 nm) Dmitry-student Entries 13 L ± RMS[m] 36.3±0.8 Mean σ fit (RMS) [m] 1.3 (0.6) Mean Prob ( 2 ) 0.82 RMS Prob ( 2 ) 0.19 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 15](http://images.slideplayer.es/2/5552685/slides/slide_15.jpg "Blue = 470 nm) Dmitry-student Entries 29 L ± RMS[m] 54.5±3.0 Average σ fit (RMS) [m] 2.9 (1.0) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.77 RMS Prob ( 2 ) 0.26 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 UV ( = 400 nm) Dmitry-student Entries 13 L ± RMS[m] 36.3±0.8 Mean σ fit (RMS) [m] 1.3 (0.6) Mean Prob ( 2 ) 0.82 RMS Prob ( 2 ) 0.19 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 15")
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Clermont-Ferrand: eficiencias Dmitry + 5% errors 16
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Blue = 470 nm) Dmitry-5% error Entries 29 L ± RMS[m] 53.5±3.6 Average σ fit (RMS) [m] 1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.44 RMS Prob ( 2 ) 0.39 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 UV ( = 400 nm) Dmitry-5% error Entries 13 L ± RMS[m] 37.1±1.6 Mean σ fit (RMS) [m] 0.9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) 0.19 RMS Prob ( 2 ) 0.24 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 19
![Blue = 470 nm) Dmitry-5% error Entries 29 L ± RMS[m] 53.5±3.6 Average σ fit (RMS) [m] 1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.44 RMS Prob ( 2 ) 0.39 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 UV ( = 400 nm) Dmitry-5% error Entries 13 L ± RMS[m] 37.1±1.6 Mean σ fit (RMS) [m] 0.9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) 0.19 RMS Prob ( 2 ) 0.24 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 19](http://images.slideplayer.es/2/5552685/slides/slide_19.jpg "Blue = 470 nm) Dmitry-5% error Entries 29 L ± RMS[m] 53.5±3.6 Average σ fit (RMS) [m] 1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.44 RMS Prob ( 2 ) 0.39 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 UV ( = 400 nm) Dmitry-5% error Entries 13 L ± RMS[m] 37.1±1.6 Mean σ fit (RMS) [m] 0.9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) 0.19 RMS Prob ( 2 ) 0.24 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0 19")
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RESUMEN: Blue ( = 470 nm) Noise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors Entries29 L ± RMS[m]55.1±3.054.5±2.454.5±3.053.5±3.6 Average σ fit (RMS) [m]2.4 (0.8)1.9 (0.3)2.9 (1.0)1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) 0.660.460.770.44 RMS Prob ( 2 ) 0.360.330.260.39 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 1200 UV ( = 400 nm) Noise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors Entries13 L ± RMS[m]37.8±1.837.3±1.336.3±0.837.1±1.6 Mean σ fit (RMS) [m]1.2 (0.6)0.9 (0.1)1.3 (0.6)0.9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) 0.630.570.820.19 RMS Prob ( 2 ) 0.310.380.190.24 Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0300 Mean Prob ( 2 ) should be 0.5RMS Prob ( 2 ) should be 1/√12 = 0.29 20
![RESUMEN: Blue ( = 470 nm) Noise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors Entries29 L ± RMS[m]55.1± ± ± ±3.6 Average σ fit (RMS) [m]2.4 (0.8)1.9 (0.3)2.9 (1.0)1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) RMS Prob ( 2 ) Entries with Prob ( 2 ) < 1% 1200 UV ( = 400 nm) Noise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors Entries13 L ± RMS[m]37.8± ± ± ±1.6 Mean σ fit (RMS) [m]1.2 (0.6)0.9 (0.1)1.3 (0.6)0.9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) RMS Prob ( 2 ) Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0300 Mean Prob ( 2 ) should be 0.5RMS Prob ( 2 ) should be 1/√12 =](http://images.slideplayer.es/2/5552685/slides/slide_20.jpg "RESUMEN: Blue ( = 470 nm) Noise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors Entries29 L ± RMS[m]55.1± ± ± ±3.6 Average σ fit (RMS) [m]2.4 (0.8)1.9 (0.3)2.9 (1.0)1.9 (0.3) Mean Prob ( 2 ) (RMS) RMS Prob ( 2 ) Entries with Prob ( 2 ) < 1% 1200 UV ( = 400 nm) Noise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors Entries13 L ± RMS[m]37.8± ± ± ±1.6 Mean σ fit (RMS) [m]1.2 (0.6)0.9 (0.1)1.3 (0.6)0.9 (0.1) Mean Prob ( 2 ) RMS Prob ( 2 ) Entries with Prob ( 2 ) < 1% 0300 Mean Prob ( 2 ) should be 0.5RMS Prob ( 2 ) should be 1/√12 =")
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Comentarios generales: basados en conclusiones de Clermont Blu e Noise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors 1.L > 60 m (L2). 2.L < 50 m (L4). 3.Acumulación altos P(chi2). 4.σ fit (Mean-RMS) coinciden con RMS de L. 1.L < 50 m (L4-L8). 2.L2 con 2 entradas ~0 en Prob(chi2). Relativamente plana. 3.σ fit (Mean-RMS) coinciden cercanamente con RMS de L. 1.L < 50 m (L8). 2.L > 60 m (L2). 3.Acumulación altos P(chi2). 4.σ fit (Mean-RMS) coinciden con RMS de L. 1.L < 50 m (L4-L8). 2.Acumulación bajas P(chi2). 3.σ fit (Mean-RMS) NO coinciden con RMS de L. UVNoise+t-studentNoise+5 % errorsDmitry+t-studentDmitry+5 % errors 1.L > 40 m (run~47000). 2.Distribución plana P(chi2). 3.σ fit (Mean-RMS) coinciden con RMS de L. 1.L12 con 2 entradas de baja Prob(chi2). Distribución plana 0.7 < P(chi2) < 0.45. 2.σ fit (Mean-RMS) coinciden cercanamente con RMS de L. 1.Prob(chi2), relativamente plana. 2.σ fit (Mean-RMS) coinciden con RMS de L. 1.L < 35 m (36063). 2.Acumulación bajas P(chi2). 3.σ fit (Mean-RMS) NO coinciden con RMS de L. 21
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22 Transmisión de la luz en el verde (Javier Barrios) Criterio utilizado: Ruido < 100 kHz, plano Número de eventos > 100000 Runes de alta intensidad (ajuste entre 200 y 280 m) A partir de 200 m, hits/flashes ~ 0.1 No se han incluido runes que pudieran ser tests Tipos de análisis realizado: Eficiencias de ruido, t-student Eficiencias de ruido, errores relativos (8%)
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23 Eficiencias de ruido (eff2) y t-student (method0) Gap debido a problemas con la versión de calibración Valor con problemas de ajuste t-student (ver plots de runes “raros”)
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24 Otro punto con problemas de ajuste por t-student (ver plots runes “raros”) Punto de la página anterior
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25 Histograma de errores (t-student) Histograma Chi²
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26 Histograma transmisión
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27 Plots de runes que no ajustan correctamente Run 47141 (valor de l demasiado por encima, errores de dos puntos demasiado bajos, ¿tal vez el punto de 260 m no debería estar ahí?) Run 39140 (valor de l correcto, prob chi² de 0 por un punto sin casi error)
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28 Eficiencias de ruido (eff2), errores relativos al 8%
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29 Histograma de chi² con análisis al 5% Histograma de chi² con errores al 8%
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30 Histograma ele_student Histograma errores de L (¿es necesario?)
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31 Análisis con eficiencias de Dmitry: No se ha realizado, debido a que una gran cantidad de runes no tienen eficiencias asignadas
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32 MC para UV: Outputs revisados. 15 muestras con distinta estadística (>100k eventos) y con fondo 70 kHz. Considerando enviar muestras con distintos valores de fondo. Optimizando código para análisis (incluyendo R).
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33 ANTARES en el GRID del CSIC: -Obtener certificados de usuario -Apuntarse a la VO del Ific -Utilizar los recursos del Ific -Puede seguir los pasos en: https://twiki.ific.uv.es/twiki/bin/view/ECiencia/AccesoGRIDCSIC https://twiki.ific.uv.es/twiki/bin/view/ECiencia/AccesoGRIDCSIC
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34 Toma de datos (runes después de Clermont): Estrategia RUNDATELINESTOREYFACEINTENSITY 4769631/03/20101221H(UV) 4770131/03/2010291H 4770231/03/2010221L 4770431/03/2010421H 4770531/03/2010821H 4784706/04/20101221H(UV) 4784806/04/20101222H(UV) 4785506/04/2010821H 4785606/04/2010291H 4785706/04/2010221L 4785806/04/2010421H 4937917/06/2010221L 4938017/06/20101221H(UV) 4938117/06/2010291H 4938217/06/2010222H 4938317/06/2010223H 4938417/06/2010224H 4938517/06/2010225H 4938717/06/2010226H 4997008/07/2010221L 4997108/07/2010291H 4997208/07/2010421H 4997408/07/2010221H 4997508/07/2010222H 4997608/07/2010223H 4997708/07/2010224H 4997808/07/2010225H 4997908/07/2010226H 5036919/07/20101222H(UV) 5037019/07/2010221H 5037119/07/2010222H 5037319/07/2010223H 5037419/07/2010224H 5037519/07/2010225H 5037619/07/2010226H Sistemáticos caras del LED Blue Estadística a baja intensidad Sistemáticos caras del LED UV Absorción a profundidad Sistemática de líneas (L4, L8, L1)
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35 LíneaBeacon (Piso) Total 2225 423 822TOTAL azul: 30 1225TOTAL UV: 5 TOTAL 35 Alta intensidad: 5 (UV) + 26 (Azul). Baja intensidad: 4 (Azul) En total, a día de hoy: Baja intensidad: 8 Media intensidad: 11 Alta intensidad (UV): 18 Alta intensidad (Azul): 56 ----------------------------------- 93 Alta intensidad: * Antes Clermont-Ferrand: 13 (UV) + 30 (Azul) * Después Clermont-Ferrand: 5 (UV) + 26 (Azul) ------------------------------------------------------------------- 18 (UV) + 56 (Azul)
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36 Ruido (eff2) + t-student (method0) L Vs Run ALTA INTENSIDAD
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37 Ruido (eff2) + 5 % errores (method1) L Vs Run ALTA INTENSIDAD
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38 Dmitry (eff1) + t-student (method0) L Vs Run ALTA INTENSIDAD
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39 Dmitry (eff1) + 5 % errores (method1) L Vs Run ALTA INTENSIDAD
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40 Irregularidades detectadas: En total son 35 nuevas entradas, de las cuales la gran mayoría presentaron algún tipo de irregularidad. Solo los plots a alta intensidad han sido enseñados, baja intensidad caótico. Al caso: * En pocas palabras los correspondientes a la línea 12 (UV) y el tomado con la L4F2, siguieron la estabilidad “esperada”. En total 6 de 35 runes. ** La mayor estabilidad para el beacon de L2F9 se logra ajustando entre [140, 175]. Fuera de este rango los ajustes “se van de madre”. Valores obtenidos: 46.6, 62.6, 62.0, 54.0 respectivamente. *** Caso extremadamente extraño, tuvo que haber sido algo asociado a la adquisición en ese momento, jamás había visto algo parecido. Nada tiene que ver con tomar un mal rango de ajuste u otro tipo de cosas asociadas al análisis Under(over)flows en histogramas. **** Son las tandas de runes con el beacon de la L2F2 con diferentes caras. Se evidencia la sistemática de las caras pero no se explica como ha bajado el valor esperado de L en mas de 10 m !!! RunesTotalIrregularidad * 47696, 47847, 47848, 49380, 49972, 50369 6Ninguna ** 47701, 47856, 49381, 499714Enormes fluctuaciones a distancias altas *** 47702-47705, 47855, 47857-49379, 49381, 49970 8Los hits de señal en función de la distancia no tienen para nada una caída exponencial. **** 49382-49387, 49974-49979, 50370- 50376 17Sistemática de caras evidente. Caída drástica del valor de L a 10 m menos. 35
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41 35 runes tomados. A partir del run 49379 (17/06/2010) se empezaron las actividades de tunning del detector (JP Ernenwein, Bertrand, Veronique and JP Schuller): “The ARS table (id=50170949) and the HV table (id=50170955), also perhaps the LPB table ( to switch off very sick PMTs), will be updated next week. These setups are linked to a new online calibration set : 2010:V3.0 (id=50169506). The purpose is to make these setups operational, official and frozen before the end of the shift of Veronique and Bertrand” Hasta que punto puede llegar a afectar este “toqueteo” de las tablas?. Los setup que he usado seguían apuntando a las tablas viejas, por lo que si se han copiado unas nuevas, son justo esas las que están modificando para hacer pruebas, (aunque esto de los PMTs enfermos…). Por tanto, ese efecto no debería verse hasta que no use un setup nuevo (Paco con los T0’s tuvo un efecto similar) … los nuevos setups de optical properties tendrán que ser probados una vez y se den las condiciones. Hace solo 7 días entraron oficialmente los valores oficiales (ELOG-7561): “ Line 1-12 Physics Trigger 3N+2T3+K40 2010V3.0 - Line 1-12 Physics Trigger 3N+2T3+GC+K40 2010V3.0 Line 1-12 Physics Trigger 3N+2T3+GC+TQ+T2+K40 2010V3.0 these run setups have tuned HV and thresholds and they are linked to the calibration set 2010:V3.0: TVC : 37005832T0 : 37347048Alignment : 3s73470311pe : 50421295 0pe : 50200062Xtalk : 50421296 the values in red will be updated as soon as we will have new values. Currently, as the HV changes are not very large, the T0s are not a problem neither for trigger nor for online reco “. Conversaciones con JP Ernenwein acerca del nuevo set de calibración, parece confirmar que dichas actividades no tuvieron que influir en mi toma de datos Verificando algunos detalles mas !
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42 Alternativas que se están considerando: Revisión de distribuciones de tiempo y carga tienen la pinta normal de los runes que han salido bien. Tomar runes con el nuevo setup y ver si las medidas vuelven a la normalidad. Analizando posible influencia de comportamientos del detector como el descrito en el E-LOG 7674 (a possible "anormal" state due to quite high HVs and a quite crazy behavior for the charge in L7) (función del tiempo, “recovery effect”).
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43 Eficiencias de ruido (eff2) y 5 % errores (method1) Eficiencias de ruido (eff2) y t-student (method0) Las ultimas tres tomas de runes con L < 55 m !!!! Los 6 LEDs están tomando medidas diferentes con una dispersión de casi 10 m, excepto para los tomados alrededor del run 50000 (5m de diferencia). Sistemáticos: caras del LED
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44 Eficiencias de Dmitry (eff1) y t-student (method0) Eficiencias de Dmitry (eff1) y 5 % errores (method1)
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45 Últimas sensitividades de Dmitry no actualizadas. Últimos runes con sensitividades del 06/04/2010 (run>49379). Esperando respuesta de Dmitry.
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