skip to main content


Title: Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network
Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.  more » « less
Award ID(s):
1806849 2111053 2013217 2209601
NSF-PAR ID:
10378063
Author(s) / Creator(s):
; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; more » ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; « less
Date Published:
Journal Name:
The European Physical Journal C
Volume:
82
Issue:
10
ISSN:
1434-6052
Format(s):
Medium: X
Sponsoring Org:
National Science Foundation
More Like this
  1. Doglioni, C. ; Kim, D. ; Stewart, G.A. ; Silvestris, L. ; Jackson, P. ; Kamleh, W. (Ed.)
    This paper is based on a talk given at Computing in High Energy Physics in Adelaide, South Australia, Australia in November 2019. It is partially intended to explain the context of DUNE Computing for computing specialists. The Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE) collaboration consists of over 180 institutions from 33 countries. The experiment is in preparation now, with commissioning of the first 10kT fiducial volume Liquid Argon TPC expected over the period 2025-2028 and a long data taking run with 4 modules expected from 2029 and beyond. An active prototyping program is already in place with a short test-beam run with a 700T, 15,360 channel prototype of single-phase readout at the Neutrino Platform at CERN in late 2018 and tests of a similar sized dual-phase detector scheduled for mid-2019. The 2018 test-beam run was a valuable live test of our computing model. The detector produced raw data at rates of up to 2GB/s. These data were stored at full rate on tape at CERN and Fermilab and replicated at sites in the UK and Czech Republic. In total 1.2 PB of raw data from beam and cosmic triggers were produced and reconstructed during the six week testbeam run. Baseline predictions for the full DUNE detector data, starting in the late 2020’s are 30-60 PB of raw data per year. In contrast to traditional HEP computational problems, DUNE’s Liquid Argon TPC data consist of simple but very large (many GB) 2D data objects which share many characteristics with astrophysical images. This presents opportunities to use advances in machine learning and pattern recognition as a frontier user of High Performance Computing facilities capable of massively parallel processing. 
    more » « less
  2. Abstract DUNE is a dual-site experiment for long-baseline neutrino oscillation studies, neutrino astrophysics and nucleon decay searches. ProtoDUNE Dual Phase (DP) is a 6  $$\times $$ ×  6  $$\times $$ ×  6 m $$^3$$ 3 liquid argon time-projection-chamber (LArTPC) that recorded cosmic-muon data at the CERN Neutrino Platform in 2019–2020 as a prototype of the DUNE Far Detector. Charged particles propagating through the LArTPC produce ionization and scintillation light. The scintillation light signal in these detectors can provide the trigger for non-beam events. In addition, it adds precise timing capabilities and improves the calorimetry measurements. In ProtoDUNE-DP, scintillation and electroluminescence light produced by cosmic muons in the LArTPC is collected by photomultiplier tubes placed up to 7 m away from the ionizing track. In this paper, the ProtoDUNE-DP photon detection system performance is evaluated with a particular focus on the different wavelength shifters, such as PEN and TPB, and the use of Xe-doped LAr, considering its future use in giant LArTPCs. The scintillation light production and propagation processes are analyzed and a comparison of simulation to data is performed, improving understanding of the liquid argon properties. 
    more » « less
  3. A bstract The MicroBooNE liquid argon time projection chamber located at Fermilab is a neutrino experiment dedicated to the study of short-baseline oscillations, the measurements of neutrino cross sections in liquid argon, and to the research and development of this novel detector technology. Accurate and precise measurements of calorimetry are essential to the event reconstruction and are achieved by leveraging the TPC to measure deposited energy per unit length along the particle trajectory, with mm resolution. We describe the non-uniform calorimetric reconstruction performance in the detector, showing dependence on the angle of the particle trajectory. Such non-uniform reconstruction directly affects the performance of the particle identification algorithms which infer particle type from calorimetric measurements. This work presents a new particle identification method which accounts for and effectively addresses such non-uniformity. The newly developed method shows improved performance compared to previous algorithms, illustrated by a 93.7% proton selection efficiency and a 10% muon mis-identification rate, with a fairly loose selection of tracks performed on beam data. The performance is further demonstrated by identifying exclusive final states in ν μ CC interactions. While developed using MicroBooNE data and simulation, this method is easily applicable to future LArTPC experiments, such as SBND, ICARUS, and DUNE. 
    more » « less
  4. Abstract Primary challenges for current and future precision neutrino experiments using liquid argon time projection chambers (LArTPCs) include understanding detector effects and quantifying the associated systematic uncertainties. This paper presents a novel technique for assessing and propagating LArTPC detector-related systematic uncertainties. The technique makes modifications to simulation waveforms based on a parameterization of observed differences in ionization signals from the TPC between data and simulation, while remaining insensitive to the details of the detector model. The modifications are then used to quantify the systematic differences in low- and high-level reconstructed quantities. This approach could be applied to future LArTPC detectors, such as those used in SBN and DUNE. 
    more » « less
  5. Abstract Wire-Cell is a 3D event reconstruction package for liquid argon time projection chambers. Through geometry, time, and drifted charge from multiple readout wire planes, 3D space points with associated charge are reconstructed prior to the pattern recognition stage. Pattern recognition techniques, including track trajectory and d Q /d x (ionization charge per unit length) fitting, 3D neutrino vertex fitting, track and shower separation, particle-level clustering, and particle identification are then applied on these 3D space points as well as the original 2D projection measurements. A deep neural network is developed to enhance the reconstruction of the neutrino interaction vertex. Compared to traditional algorithms, the deep neural network boosts the vertex efficiency by a relative 30% for charged-current ν e interactions. This pattern recognition achieves 80–90% reconstruction efficiencies for primary leptons, after a 65.8% (72.9%) vertex efficiency for charged-current ν e (ν μ ) interactions. Based on the resulting reconstructed particles and their kinematics, we also achieve 15-20% energy reconstruction resolutions for charged-current neutrino interactions. 
    more » « less