Search for soft unclustered energy patterns in proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV using data scouting

기술 요약: 데이터 스카우팅(Data Scouting)을 이용한 $\sqrt{s} = 13$ TeV 양성자-양성자 충돌에서의 부드러운 비클러스터링 에너지 패턴(Soft Unclustered Energy Patterns) 탐색

문제 정의
강하게 결합된 암흑 섹터(Dark Sector, DS)를 특징으로 하는 히든 밸리(Hidden-valley) 모델은 표준 모형(Standard Model, SM)을 넘어선 새로운 물리학을 제시하며, 특히 계층 문제(Hierarchy problem)를 해결하고 암흑 물질 후보를 제공할 수 있는 매력적인 프레임워크를 제공한다. 이러한 모델들, 특히 큰 't Hooft 결합 상수($\lambda \gg 1$)를 가진 모델들이 예측하는 특정 신호는 부드러운 비클러스터링 에너지 패턴(SUEP)이다. SUEP는 고다중도(high-multiplicity) 이벤트로 나타나며, 질량 중심계(center-of-mass frame)에서 등방성(isotropic)을 띠는 저운동량 전하 입자들이 확산되어 분포하는 특성을 갖는다.

SUEP 탐색에 있어 주요한 실험적 과제는 이들의 운동학적 특성이 SM 배경사건, 구체적으로 QCD 다중 제트(multijet) 이벤트와 유사하다는 점이다. 데이터 전송률을 관리하기 위해 높은 횡운동량($p_T$) 임계값에 의존하는 표준 트리거 전략은 SUEP 이벤트의 구성 입자들이 부드럽고 비클러스터링되어 있기 때문에 이를 포착하지 못하는 경우가 많다. 전체 오프라인 재구성(offline reconstruction)을 활용한 이전의 탐색들은 높은 스칼라 제트 횡운동량 합($H_T > 1$ TeV)을 요구하였으며, 이는 낮은 매개자 질량이나 특정 온도 파라미터를 가진 모델들에 대해 상당한 신호 손실을 초래했다.

방법론
본 분석은 데이터 전송률을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 하드론 활동에 대한 트리거 임계값을 낮추기 위해 CMS 실험의 "데이터 스카우팅(data scouting)" 전략을 채택한다.

• 데이터 스카우팅 전략: 원시 이벤트 데이터를 기록하는 대신, 고수준 트리거(High-Level Trigger, HLT)는 재구성된 객체들(Particle-Flow 후보, 제트 및 일차 정점)만을 기록한다. 이는 이벤트 크기를 약 100배 감소시켜, $H_T$ 트리거 임계값을 이전의 오프라인 탐색에서 사용되었던 1 TeV에서 410 GeV로 낮출 수 있게 한다. 이는 SUEP 신호, 특히 온도($T_D$)와 암흑 메존 질량($m_\phi$)이 2 GeV 이하인 모델들에 대한 수용도를 크게 높인다.
• 데이터셋: 본 탐색은 2016–2018년 동안 수집된 $\sqrt{s} = 13$ TeV에서의 양성자-양성자 충돌 데이터를 활용하며, 이는 127 fb$^{-1}$의 적분 휘도를 갖는다.
• 신호 모델: 본 분석은 글루온-글루온 융합(ggF)을 통해 생성되어 SUEP로 붕괴하는 무거운 스칼라 매개자($S$)를 대상으로 한다. 암흑 섹터 샤워링(dark sector showering)은 암흑 메존 질량($m_\phi$)과 온도($T_D$)로 특징지어지는 상대론적 볼츠만 분포를 사용하여 모델링된다. 암흑 메존은 암흑 광자($A'$)로 붕괴하며, 이들은 다시 SM 입자($e^+e^-$, $\mu^+\mu^-$, 또는 $\pi^+\pi^-$)로 붕괴한다.
• 이벤트 선택:
  • 이벤트는 높은 $H_T$ 트리거(임계값 410 GeV)를 통과해야 하며, anti-$k_T$ 제트($R=0.4$)를 기반으로 한 $H_T > 560$ GeV 전선택(preselection) 조건을 만족해야 한다.
  • 두 개의 큰 반경 제트($R=1.5$, AK15)가 재구성된다. 구성 입자 다중도가 더 높은 제트가 초기 상태 복사(ISR) 시스템에 대해 반작용하는 SUEP 후보로 식별된다.
  • 등방성 이벤트 형상을 회복하기 위해, SUEP 후보의 구성 입자들을 제트 정지계(jet rest frame)로 부스트(boost)한다. 그 후 일반화된 구형도(generalized sphericity, $S_{\text{boosted}}$)를 계산한다.
  • 신호 영역(SR)은 구성 입자 수($n_{\text{constituent}}$) $> 50$ 및 $S_{\text{boosted}} > 0.5$ 조건을 요구함으로써 정의된다.
• 배경사건 추정: 지배적인 배경사건(QCD 다중 제트)은 확장된 ABCD 방법을 사용하여 추정된다. 위상 공간은 두 개의 상관관계가 없는 변수인 $n_{\text{constituent}}$와 $S_{\text{boosted}}$를 기반으로 한 $3 \times 3$ 격자로 분할된다. 이 접근 방식은 표준 ABCD 방법보다 두 변수 사이의 고차 상관관계를 더 잘 처리한다. 제어 영역(control region)으로부터 유도된 보정 계수($c_{\text{bin}}$)는 신호 영역에서의 형상 편차를 반영하기 위해 사용된다.
• 통계 분석: 데이터 수집 연도를 별도로 취급하여, 제어 영역과 신호 영역 전체에 걸쳐 $n_{\text{constituent}}$ 분포에 대한 빈 기반 최대 가능도 적합(binned maximum likelihood fit)을 수행한다. 트래킹 효율(고다중도 빈에서 최대 50%) 및 휘도와 같은 계통 불확실성이 포함된다.

주요 기여

1. 낮아진 트리거 임계값: 데이터 스카우팅을 활용함으로써, 본 분석은 $H_T$ 임계값을 410 GeV로 성공적으로 낮추어, 트리거 비효율성으로 인해 이전에 접근 불가능했던 SUEP 모델들에 대한 감도를 확장하였다.
2. 확장된 ABCD 방법: $3 \times 3$ 격자를 사용하는 ABCD 방법의 구현은 이벤트 다중도와 구형도 사이의 상관관계가 존재하는 상황에서 QCD 배경사건을 더욱 견고하게 추정할 수 있게 한다.
3. 포괄적인 파라미터 스캔: 본 탐색은 매개자 질량($m_S$ 125 GeV에서 2 TeV), 암흑 메존 질량($m_\phi$ 1 GeV에서 8 GeV), 그리고 온도($T_D$)의 넓은 범위를 다루며, 경-렙톤(leptonic) 및 하드론(hadronic) 암흑 광자 붕괴 시나리오를 모두 포함한다.

결과

• 관측: 신호 영역에서 관측된 데이터는 표준 모형 배경사건 예측과 일치한다. 유의미한 이벤트 과잉은 관측되지 않았다.
• 한계(Limits): 본 분석은 SUEP 유사 신호로 붕괴하는 무거운 스칼라 매개자의 생성 단면적에 대해 현재까지 가장 엄격한 한계를 설정한다.
  • $m_S$가 125 GeV에서 2 TeV 사이인 경우, 관측된 한계는 대부분의 파라미터 공간에서 이전의 오프라인 재구성 탐색보다 최대 10배(one order of magnitude) 개선되었다.
  • 제외 한계는 다양한 $m_S$ 값에 대해 $(T_D, m_\phi)$ 평면에 제시된다. 테스트된 신호 모델에 대해 제외 곡선 아래의 영역은 배제된다.
  • 스카우팅 트리거 특유의 낮은 트래킹 효율로 인해, 매우 낮은 $n_{\text{constituent}}$를 가진 신호에 대해서는 감도가 감소한다.

의의 및 주장
본 논문은 이 탐색이 큰 't Hooft 결합을 가진 히든 밸리 모델에서 발생하는 SUEP 신호에 대해 현재 가장 민감한 탐사라고 주장한다. 데이터 스카우팅 스트림을 활용함으로써, CMS 협력단은 부드러운 고다중도 최종 상태에 대한 트리거 편향을 성공적으로 완화하였다. 결과는 암흑 섹터의 단순화된 모델에 대한 강력한 제약을 제공하며, 125 GeV 이상의 질량을 가진 스칼라 매개자와 수 GeV 범위의 암흑 섹터 온도 및 질량에 대한 파라미터 공간의 넓은 부분을 배제한다. 이 분석은 표준 트리거 임계값 뒤에 숨겨져 있을 수 있는 이례적인 신호들을 밝혀내는 데 있어 데이터 스카우팅 전략의 효용성을 입증한다.