KIP-Veröffentlichungen

Messungen geladener Teilchen bei Proton-Proton-Kollisionen tragen zum Verständnis der starken Wechselwirkung im niedrigenergetischen, nicht-perturbativem Bereich bei.
Die Minimum Bias Analyse misst die primary charged-particles multiplicity bei √s=13,6 TeV in Daten mit niedrigem pile-up, die mit dem ATLAS-Detektor im Jahr 2022 aufgenommen wurden.
Bisher wurde diese nur für Schwerpunktsenergien bis 13,6 TeV gemessen.

In dieser Arbeit werden Trigger- und Tracking-Studien vorgestellt, die von der Minimum Bias Analyse zur Korrektur von Detektoreffekten verwendet werden.
Der verwendete Trigger basiert auf den Minimum Bias Trigger Scintillators (MBTS).
Dessen Triggereffizienz wurde gemessen und ist aufgrund zweier toter MBTS-Module geringer als in Run 2.
Durch eine Messung der MBTS-Feuerrate in ungepaarten bunch crossings wird der Anteil der Strahlhintergrundereignisse auf 0.34 ± 0.05 % abgeschätzt.
Eine datengetriebene Korrektur der Trackingeffizienz wird angewendet, um der vereinfachten Materialbeschreibung in Monte-Carlo Simulationen Rechnung zu tragen.

Charged particle measurements at proton-proton collisions improve our
understanding of the strong interaction in the low-energy non-perturbative region.
The minimum bias analysis analysis measures the primary charged-particles multiplicity at √s = 13.6 TeV using low pile-up data taken with the ATLAS detector in 2022.
So far, this multiplicity has only been measured for center-of-mass energies up to 13.0 TeV.
The new measurement will be an important input to the tuning of Monte-Carlo generators.

This thesis presents trigger and tracking studies that are used by the Minimum Bias analysis to correct for detector effects.
The Mimimum Bias analysis uses a trigger based on the Minimum Bias Trigger Scintillators (MBTS).
Its trigger efficiency is measured and found to be lower than in Run 2 due to two dead modules of the MBTS.
By measuring the MBTS firing rate for unpaired bunch crossings, the fraction of beam background events is estimated to be 0.34 ± 0.05 %.
A data-driven correction to the track reconstruction efficiency is applied to account for the simplified material description in Monte-Carlo simulations.