Études Monte Carlo des mesures d'étalonnage aux neutrons et aux particules alpha du détecteur PICASSO

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Discrimination d'événements par analyse des signaux enregistrés par le projet PICASSO

La matière sombre est un mystère dans le domaine de l’astrophysique depuis déjà plusieurs années. De nombreuses observations montrent que jusqu’à 85 % de la masse gravitationnelle totale de l’univers serait composée de cette matière de nature inconnue. Une théorie expliquant cette masse manquante considérerait les WIMPs (Weakly Interacting Massive Particles), particules stables, non chargées, prédites par des extensions du modèle standard, comme candidats. Le projet PICASSO (Projet d’Identification des CAndidats Supersymétriques à la matière Sombre) est une expérience qui tente de détecter directement le WIMP. Le projet utilise des détecteurs à gouttelettes de fréon (C4F10) surchauffées. La collision entre un WIMP et le noyau de fluor crée un recul nucléaire qui cause à son tour une transition de phase de la gouttelette liquide à une bulle gazeuse. Le bruit de ce phénomène est alors capté par des senseurs piézoélectriques montés sur les parois des détecteurs. Le WIMP n’est cependant pas la seule particule pouvant causer une telle transition de phase. D’autres particules environnantes peuvent former des bulles, telles les particules alpha où même des rayons gamma . Le système d’acquisition de données (DAQ) est aussi en proie à du bruit électronique qui peut être enregistré, ainsi que sensible à du bruit acoustique extérieur au détecteur. Finalement, des fractures dans le polymère qui tient les gouttelettes en place peut également causer des transitions de phase spontanées. Il faut donc minimiser l’impact de tous ces différents bruit de fond. La pureté du matériel utilisé dans la fabrication des détecteurs devient alors très importante. On fait aussi appel à des méthodes qui impliquent l’utilisation de variables de discrimination développées dans le but d’améliorer les limites d’exclusion de détection du WIMP.

Implémentation de la répartition de charge et du mode TOT pour la simulation d’un détecteur Timepix à pixels

Les détecteurs à pixels Medipix ont été développés par la collaboration Medipix et permettent de faire de l'imagerie en temps réel. Leur surface active de près de $2\cm^2$ est divisée en 65536~pixels de $55\times 55\um^2$ chacun. Seize de ces détecteurs, les Medipix2, sont installés dans l'expérience ATLAS au CERN afin de mesurer en temps réel les champs de radiation produits par les collisions de hadrons au LHC. Ils seront prochainement remplacés par des Timepix, la plus récente version de ces détecteurs, qui permettent de mesurer directement l'énergie déposée dans chaque pixel en mode \textit{time-over-threshold} (TOT) lors du passage d'une particule dans le semi-conducteur. En vue d'améliorer l'analyse des données recueillies avec ces détecteurs Timepix dans ATLAS, un projet de simulation Geant4 a été amorcé par John Id\'{a}rraga à l'Université de Montréal. Dans le cadre de l'expérience ATLAS, cette simulation pourra être utilisée conjointement avec Athena, le programme d'analyse d'ATLAS, et la simulation complète du détecteur ATLAS. Sous l'effet de leur propre répulsion, les porteurs de charge créés dans le semi-conducteur sont diffusés vers les pixels adjacents causant un dépôt d'énergie dans plusieurs pixels sous l'effet du partage de charges. Un modèle effectif de cette diffusion latérale a été développé pour reproduire ce phénomène sans résoudre d'équation différentielle de transport de charge. Ce modèle, ainsi que le mode TOT du Timepix, qui permet de mesurer l'énergie déposée dans le détecteur, ont été inclus dans la simulation afin de reproduire adéquatement les traces laissées par les particules dans le semi-conducteur. On a d'abord étalonné le détecteur pixel par pixel à l'aide d'une source de $\Am$ et de $\Ba$. Ensuite, on a validé la simulation à l'aide de mesures d'interactions de protons et de particules $\alpha$ produits au générateur Tandem van de Graaff du Laboratoire René-J.-A.-Lévesque de l'Université de Montréal.

Nouvelles limites sur la détection directe de la matière sombre avec l’expérience PICASSO

Les observations astronomiques et cosmologiques suggèrent fortement la présence d’une matière exotique, non-relativiste et non-baryonique qui représenterait 26% du contenu de masse-énergie de l’Univers actuel. Cette matière dite sombre et froide serait compo- sée de particules neutres, massives et interagissant faiblement avec la matière ordinaire (WIMP : Weakly Interactive Massive Particles). Le projet PICASSO (Projet d’Identification des CAndidats Supersymétriques de la matière SOmbre) est une des expériences installées dans le site souterrain de SNOLAB à Sudbury en Ontario, qui tente de détecter directement un des candidats de la matière sombre, proposé dans le cadre des extensions supersymétriques du modèle standard : le neutralino. Pour cela, PICASSO utilise des détecteurs à gouttelettes surchauffées de C4F10, basés sur le principe de la chambre à bulles. Les transitions de phase dans les liquides surchauffés peuvent être déclenchées par le recul du 19 F, causé par une collision élastique avec les neutralinos. La nucléation de la gouttelette génère une onde sonore enregistrée par des senseurs piézo-électriques. Cette thèse présentera les récents progrès de l’expérience PICASSO qui ont conduit à une augmentation substantielle de sa sensibilité dans la recherche du neutralino. En effet, de nouvelles procédures de fabrication et de purification ont permis de réduire à un facteur de 10, la contamination majeure des détecteurs, causée par les émetteurs alpha. L’étude de cette contamination dans les détecteurs a permis de localiser la source de ces émetteurs. Les efforts effectués dans le cadre de l’analyse des données, ont permis d’améliorer l’effet de discrimination entre des évènements engendrés par les particules alpha et par les reculs nucléaires. De nouveaux outils d’analyse ont également été implémentés dans le but de discriminer les évènements générés par des particules de ceux générés par des bruits de fond électroniques ou acoustiques. De plus, un mécanisme important de suppression de bruit de fond indésirable à haute température, a permis à l’expérience PICASSO d’être maintenant sensible aux WIMPs de faibles masses.

Étude et caractérisation de détecteurs à liquide en surchauffe

Les preuves astronomiques stipulent qu'environ 4\% de la densité de masse-énergie de l'univers serait composé d'atomes. Le reste est séparé entre la matière sombre, qui représente 24\% de la densité de masse-énergie, et l'énergie sombre, qui s'accapare les 71\% restant. Le neutralino est une particule prédite par la théorie de la supersymétrie et est un candidat à la composition de la matière sombre. Le Projet d'Identification des Candidats Supersymétriques Sombres (PICASSO) vise à détecter le neutralino en utilisant des détecteurs à gouttelettes de C$_4$F$_{10}$ en surchauffe. Lors du passage d'une particule dans les gouttelettes de C$_4$F$_{10}$, une transition de phase aura lieu si l'énergie déposée est au-delà du seuil prédit par le critère de nucléation d'une transition de phase (théorie de Seitz). L'onde acoustique émise durant la transition de phase est ensuite transformée en impulsion électrique par des capteurs piézoélectriques placés sur le pourtour du détecteur. Le signal est amplifié, numérisé puis enregistré afin de pouvoir être analysé par des outils numériques. L'ouvrage qui suit présente les travaux effectués sur la compréhension des signaux des détecteurs à gouttelettes en surchauffe dans le but d'améliorer la discrimination du bruit de fond. Un détecteur à petites gouttelettes, r $\approx 15\mu m$ a été étudié et comparé à une simulation Monte Carlo. Il s'est avéré que les possibilités de discrimination du bruit de fond provenant des particules alpha étaient réduites pour un détecteur à petites gouttelettes, et ce en accord avec le modèle théorique. Différentes composantes du système d'acquisition ont été testées dont le couplage entre le capteur piézoélectrique et la paroi en acrylique, l'efficacité des capteurs piézoélectriques à gain intégré et les conséquences de la force du gain sur la qualité du signal. Une comparaison avec des résultats de l'expérience SIMPLE (Superheated Instrument for Massive ParticLe Experiments) a été effectuée en mesurant des signaux de détecteurs PICASSO à l'aide d'un microphone électrostatique à électret. Il a été conclu que les détecteurs PICASSO ne parviennent pas à reproduire la discrimination quasi parfaite présentée par SIMPLE.

Performance analysis of adaptive lattice filters for FM signals and alpha-stable processes

The performance of an adaptive filter may be studied through the behaviour of the optimal and adaptive coefficients in a given environment. This thesis investigates the performance of finite impulse response adaptive lattice filters for two classes of input signals: (a) frequency modulated signals with polynomial phases of order p in complex Gaussian white noise (as nonstationary signals), and (b) the impulsive autoregressive processes with alpha-stable distributions (as non-Gaussian signals). Initially, an overview is given for linear prediction and adaptive filtering. The convergence and tracking properties of the stochastic gradient algorithms are discussed for stationary and nonstationary input signals. It is explained that the stochastic gradient lattice algorithm has many advantages over the least-mean square algorithm. Some of these advantages are having a modular structure, easy-guaranteed stability, less sensitivity to the eigenvalue spread of the input autocorrelation matrix, and easy quantization of filter coefficients (normally called reflection coefficients). We then characterize the performance of the stochastic gradient lattice algorithm for the frequency modulated signals through the optimal and adaptive lattice reflection coefficients. This is a difficult task due to the nonlinear dependence of the adaptive reflection coefficients on the preceding stages and the input signal. To ease the derivations, we assume that reflection coefficients of each stage are independent of the inputs to that stage. Then the optimal lattice filter is derived for the frequency modulated signals. This is performed by computing the optimal values of residual errors, reflection coefficients, and recovery errors. Next, we show the tracking behaviour of adaptive reflection coefficients for frequency modulated signals. This is carried out by computing the tracking model of these coefficients for the stochastic gradient lattice algorithm in average. The second-order convergence of the adaptive coefficients is investigated by modeling the theoretical asymptotic variance of the gradient noise at each stage. The accuracy of the analytical results is verified by computer simulations. Using the previous analytical results, we show a new property, the polynomial order reducing property of adaptive lattice filters. This property may be used to reduce the order of the polynomial phase of input frequency modulated signals. Considering two examples, we show how this property may be used in processing frequency modulated signals. In the first example, a detection procedure in carried out on a frequency modulated signal with a second-order polynomial phase in complex Gaussian white noise. We showed that using this technique a better probability of detection is obtained for the reduced-order phase signals compared to that of the traditional energy detector. Also, it is empirically shown that the distribution of the gradient noise in the first adaptive reflection coefficients approximates the Gaussian law. In the second example, the instantaneous frequency of the same observed signal is estimated. We show that by using this technique a lower mean square error is achieved for the estimated frequencies at high signal-to-noise ratios in comparison to that of the adaptive line enhancer. The performance of adaptive lattice filters is then investigated for the second type of input signals, i.e., impulsive autoregressive processes with alpha-stable distributions . The concept of alpha-stable distributions is first introduced. We discuss that the stochastic gradient algorithm which performs desirable results for finite variance input signals (like frequency modulated signals in noise) does not perform a fast convergence for infinite variance stable processes (due to using the minimum mean-square error criterion). To deal with such problems, the concept of minimum dispersion criterion, fractional lower order moments, and recently-developed algorithms for stable processes are introduced. We then study the possibility of using the lattice structure for impulsive stable processes. Accordingly, two new algorithms including the least-mean P-norm lattice algorithm and its normalized version are proposed for lattice filters based on the fractional lower order moments. Simulation results show that using the proposed algorithms, faster convergence speeds are achieved for parameters estimation of autoregressive stable processes with low to moderate degrees of impulsiveness in comparison to many other algorithms. Also, we discuss the effect of impulsiveness of stable processes on generating some misalignment between the estimated parameters and the true values. Due to the infinite variance of stable processes, the performance of the proposed algorithms is only investigated using extensive computer simulations.