Recherche de la matière noire non Recherche de la matière noire non baryonique à l’aide de détecteurs baryonique à l’aide de détecteurs à double composante ionisation et à double composante ionisation et chaleur : chaleur : Analyse et interprétation des Analyse et interprétation des données de l’expérience EDELWEISS- données de l’expérience EDELWEISS- I I Véronique SANGLARD Véronique SANGLARD 30 Novembre 2005 30 Novembre 2005
Recherche de la matière noire non baryonique à l’aide de détecteurs à double composante ionisation et chaleur : Analyse et interprétation des données de l’expérience EDELWEISS-I. Véronique SANGLARD 30 Novembre 2005. PLAN DE L’EXPOSE. 1. La matière noire 2. La détection directe & EDELWEISS - PowerPoint PPT Presentation
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Recherche de la matière noire non Recherche de la matière noire non baryonique à l’aide de détecteurs à baryonique à l’aide de détecteurs à
double composante ionisation et chaleur double composante ionisation et chaleur ::
Analyse et interprétation des données Analyse et interprétation des données de l’expérience EDELWEISS-Ide l’expérience EDELWEISS-I
Véronique SANGLARDVéronique SANGLARD30 Novembre 200530 Novembre 2005
2V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
PLAN DE L’EXPOSEPLAN DE L’EXPOSE
1. La matière noire
2. La détection directe & EDELWEISS
3. Analyse et Interprétation des données d’ EDELWEISS-I
Étalonnage neutrons
Limite supérieure sur un signal WIMP
Conclusion & Perspectives
1. La matière noire 1. La matière noire
1. La matière noire 4V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
La matière noire dans l’UniversLa matière noire dans l’Univers
Univers plat
Ω = ΩΛ + ΩM = 1Énergie noire
70 %
Non baryonique
~ 25 %
< 5 %Baryons noirs Noire
< 30 %
30 %
MatièreLumineuse< 1 %
WIMPsNeutralinos (de la supersymétrie)
Chaude
Froide
WIMPs
1. La matière noire 5V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Weakly Interactive Massive Particle Densité :
Interaction faible avec la matière
Candidat théorique : neutralino de la supersymétrie = LSP
Particule de Majorana , spin = 1/2 Neutre de charge, de couleur Stable (si la R-parité est conservée) reliquat présent de nos jours Interaction avec nucléon : entre 10-11 et 10-5 pb Masse : entre 40 GeV/c² et 1 TeV/c²
La matière noire – Le WIMPLa matière noire – Le WIMP
χχ
1. La matière noire 6V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Le WIMP – Détection directe ou indirecteLe WIMP – Détection directe ou indirecte
Détection indirecte : détection des produits d’ annihilation de 2 WIMPs au centre de la galaxie, de la Terre ou du Soleil Neutrinos
AMANDA, ANTARES, SuperKamiokande
Particules des rayons cosmiques ( ) PAMELA, AMS-02
Rayons gammas HESS, CANGAROO, EGRET, GLAST
Détection directe : interaction d’un WIMP avec une cible placée dans un laboratoire (diffusion sur un noyau) recul nucléaire mesurable
eDp ,,
ANTARESAMANDA
SUPER-K
HESS
EGRET
AMS
2. La détection directe & EDELWEISS2. La détection directe & EDELWEISS
2. La détection directe & EDELWEISS 8V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
La détection directe – Principe La détection directe – Principe
Mise en évidence de la diffusion élastique d’un WIMP sur un noyau cible
Flux de WIMPs : loc = 0.3 GeV/c²/cm3 Distribution maxwellienne des vitesses
Données issues de la simulation dégradées avec les résolutions expérimentales et un facteur ajusté pour reproduire le straggling du quenching des reculs nucléaires
3. Analyse et Interprétation des données 25V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Étalonnage neutrons – simulationsÉtalonnage neutrons – simulations Comparaison entre les résultats de
la simulation et les données expérimentales d’un étalonnage neutron
En terme de nombre absolu d’événements :
L’activité de la source a été mesurée à 20.1 ± 1.1 n/s
3. Analyse et Interprétation des données 26V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Discrimination des reculs nucléairesDiscrimination des reculs nucléaires
Étalonnage gamma avec une source de 137Cs
Contamination fortuite du porte-source par du 252Cf
Observation de coïncidences entre reculs nucléaires
Taux de gammas ~ 1 Hz Identification d’une source de
neutrons émettant à un taux < 0.3 mHz
Le signal WIMPLe signal WIMP
3. Analyse et Interprétation des données 28V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
But : taux d’événements expérimental (R) limite sur σW-A (section efficace d’interaction WIMP-noyau)
2 couplages WIMP-noyau : Indépendant du spin ou scalaire (SI) qui domine généralement en
supersymétrie Dépendant du spin ou axial (SD)
Calcul du Spectre de recul théorique de WIMPs à partir de « Lewin & Smith, Astropart. Phys. 6 (1996) 87 »
Signal WIMP Signal WIMP
3. Analyse et Interprétation des données 29V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Expression du spectre en énergie théorique de WIMPs :
Distribution de vitesses des WIMPs dans le halo
vesc = vitesse d’échappement de la galaxie
vT = vitesse de la Terre dans la galaxie
S = facteur d’échelle nucléon-noyau
= A²(µA/µp)²
F(ER) = facteur de forme nucléaire
Signal WIMP – Calcul du spectre théorique Signal WIMP – Calcul du spectre théorique
Expression du spectre en énergie théorique de WIMPs :
Distribution de vitesses des WIMPs dans le halo
vesc = vitesse d’échappement de la galaxie
vT = vitesse de la Terre dans la galaxie
S = facteur d’échelle nucléon-noyau
= A²(µA/µp)²
F(ER) = facteur de forme nucléaire
Expression du spectre en énergie théorique de WIMPs :
Distribution de vitesses des WIMPs dans le halo
vesc = vitesse d’échappement de la galaxie
vT = vitesse de la Terre dans la galaxie
S = facteur d’échelle nucléon-noyau
= A²(µA/µp)²
F(ER) = facteur de forme nucléaire
Expression du spectre en énergie théorique de WIMPs :
Distribution de vitesses des WIMPs dans le halo
vesc = vitesse d’échappement de la galaxie
vT = vitesse de la Terre dans la galaxie
S = facteur d’échelle nucléon-noyau
= A²(µA/µp)²
F(ER) = facteur de forme nucléaire
Expression du spectre en énergie théorique de WIMPs :
Distribution de vitesses des WIMPs dans le halo
vesc = vitesse d’échappement de la galaxie
vT = vitesse de la Terre dans la galaxie
S = facteur d’échelle nucléon-noyau
= A²(µA/µp)²
F(ER) = facteur de forme nucléaire
3. Analyse et Interprétation des données 30V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Signal WIMP – Facteur de forme Signal WIMP – Facteur de forme
Effet dû au facteur de forme Diminution du taux d’événement Entre un noyau de Ge et un noyau d’I : le F(q) R et le A R
R (/kg/j)
ER moy (keV)
Sans
F(E)
7.06 42.3
Avec
F(E)
3.77 23.9
3. Analyse et Interprétation des données 31V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Signal WIMP – Simulation Signal WIMP – Simulation
Simulation par Monte-Carlo de l’effet des résolutions expérimentales et de la sélection des reculs nucléaires sur les spectres de reculs théoriques en énergie de recul
Obtention d’un spectre de recul simulé pour
une masse de WIMP donnée une section efficace WIMP-nucléon
donnée une configuration expérimentale
donnéeMW
(GeV/c²)R (/kg/j)
pour Ge et =10-5 pb
20 0.364
40 1.522
100 1.787
500 0.565
Interaction SI avec A = 72.61
3. Analyse et Interprétation des données 32V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Signal WIMP – Diagramme d’exclusionSignal WIMP – Diagramme d’exclusion
Méthode : Résultat expérimental : on observe Nobs en Texp kg.j
Si Nobs=0, ou si présence d’un bruit de fond que dire du taux d’événements WIMPs, R
Établissement d’une limite supérieure Loi statistique obtention de µexc (nombre d’événements exclu par
l’expérience) pour un niveau de confiance CL donné Exp : loi de Poisson, Nobs=0 exclu modèles prédisant µ > 2.3 événements à
90% CL et µ > 3 événements à 95% CL
Si une section efficace réf produit en moyenne µréf événements en Texp
kg.j, alors
exc > (réf µexc)/µréf
Représentation des données sous la forme de courbe de exc(MW) diagramme d’exclusion
La méthode de YellinLa méthode de Yellin
3. Analyse et Interprétation des données 34V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
La méthode de YellinLa méthode de Yellin
Si présence d’un bruit de fond inconnu dans les données
Pas de soustraction possible Loi de Poisson trop pessimiste Nouvelle méthode développée par
S. Yellin (CDMS)PRD 66 (2002) 032005
Ingrédients : Spectre expérimental en énergie
de recul Spectre théorique de WIMPs
2 méthodes Maximum Gap Optimum Interval
Choix de l’intervalle donnant la plus grande contrainte + correction du biais introduit
3. Analyse et Interprétation des données 35V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Identification de l’intervalle contraignant le plus le signal est plus simple si on utilise
comme variables non pas ER mais et µ = intégrale du spectre attendu
Maximum gap = Intervalle le plus grand entre 2 événements qui contraint le plus le signal
Optimum interval = Intervalle le plus grand avec n événements (n=0,1,2, …) qui contraint le plus le signal
Choix de n donnant la meilleure limite n’est pas évident Taille de l’intervalle augmente avec n Limite de Poisson se détériore avec n croissant
La méthode de Yellin – Transformation de variableLa méthode de Yellin – Transformation de variable
RE
RRdE
dEdNx
0'
3. Analyse et Interprétation des données 36V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
C0 = probabilité que la taille de l’intervalle maximal soit > x pour un nombre total d’evts µ
On connaît x et on augmente µ pour avoir C0(x,µ) = 0.9 µ = µexc
Simulation avec comme but de vérifier la formule du C0
Génération de K expériences avec N événements (donné par une distribution de poisson de valeur moyenne µ)
Assignation d’une énergie (entre 0 et 1) à chaque événements
Détermination du plus grand intervalle sans événements (longueur maximum g )
Distribution des K valeurs de g 90% des g < g90
On vérifie que C0(g90µ,µ)=90%
La méthode de Yellin – Maximum GapLa méthode de Yellin – Maximum Gap
µ g90 90 % g95 95 %
5 0,658 89.9 0,759 94.4
15 0,316 90.2 0,359 95.2
25 0,212 90.0 0,239 95.0
3. Analyse et Interprétation des données 37V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
La méthode de Yellin – Optimum IntervalLa méthode de Yellin – Optimum Interval
Généralisation de C0 à Cn
Cn(x,µ) probabilité de trouver un intervalle, avec n evts, x pour un nombre total d’evts µ
Problème 1 : Pas de formule analytique simple
S. Yellin a calculé les par Cn Monte-Carlo
Tables et programmes d’interpolation disponibles
Problème 2 : Choix de prendre le n qui donne la meilleure limite biaise cette limite
S. Yellin a calculé une table de correction de ce biais
Niveau de confiance à 90% non pas donné par Cn(x,µ) = 0.9 mais par Cn(x,µ) = CMax(0.9,µ)
Table de CMax(0.9,µ) et programmes d’interpolation disponibles
3. Analyse et Interprétation des données 38V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
La méthode de Yellin – Optimum IntervalLa méthode de Yellin – Optimum Interval
Regarde tous les intervalles avec 0,1,… n evts n+1 intervalles maximaux : gn = xn/µ
Résolution de Cn(gn µ,µ) = CMax(0.9,µ)
Calcul des µn solutionnant cette équation le plus petit des µn = µexc
Exemple : 5 evts dans le spectre rèf = 10-5 pb, MW = 30 GeV/c²
µ = 9.75 evts attendus dans le spectre
µmin = µ1 = 5.36 evts
exc = 5.4910-6 pb
3. Analyse et Interprétation des données 39V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
La méthode de Yellin – Optimum IntervalLa méthode de Yellin – Optimum Interval
Simulation : K expériences avec N evts
(moyenne des N = µ) Calcul des différents intervalles
maximales avec 0, … N evts = gn
Calcul des µn qui solutionnent Cn(xn,µ) = CMax(0.9,µ)
Détermination du plus petit des µn pour chaque expérience = µexc
Distribution des µexc
Vérification que 90 % des expériences donnent un µexc > µ
Remarque : Les pics Cn(µ,µ) l’intervalle
choisi par la méthode = intervalle en entier
µ 90 % 95 %
5 90.4 ± 0.2
96.0 ± 0.1
10 89.8 ± 0.2
94.6 ± 0.3
15 89.9 ± 0.2
94.7 ± 0.3
Interprétation des donnéesInterprétation des données
3. Analyse et Interprétation des données 41V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Interprétation des données – Prises de Interprétation des données – Prises de donnéesdonnées
Prises de données d’EDELWEISS-I entre 2000 et 2003
2 populations dans le bruit de fond ? Mais pas assez de statistique pour les quantifier
Ces fonds seront réduits dans EDELWEISS-II
3. Analyse et Interprétation des données 43V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Interprétation des données – Spectre en Interprétation des données – Spectre en énergieénergie
Sélection d’un candidat WIMP : 75 % de la charge collectée sur
l’électrode centrale EI > seuil (mis en ligne ou hors ligne)
(Q,ER) dans la zone de reculs n et hors zone de reculs e-
Interaction simple + pour 2003p
Ec > seuil mis en ligne
²NTD > ²norm
>10(keV)
>15(keV)
>20(keV)
>30(keV
)
>100(keV)
2000 2 2 2 - -
2002 5 2 1 1 1
2003i 20 17 8 2 1
2003p
34 19 11 3 1
Edel-I 61 40 22 6 3
3. Analyse et Interprétation des données 44V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Interprétation des données – Exclusion Interprétation des données – Exclusion
40 événements considérés > 15 keV
Utilisation de la méthode de Yellin
Pas de soustraction de fond Obtention des limites avec un
C.L. de 90% Limite identique à celle de 2002
avec une exposition 4 fois plus élevée et la présence d’un bruit de fond
Meilleure sensibilité : 1.5 10-6 pb à 80 GeV/c²
Limite : 0.12 evt/kg/j entre 30 et 100 keV
Comparaison avec d’autres expériences :
CDMS 2005 : 1.710-7 pb pour 60 GeV/c² (Ge)
CRESST 2004 (CaWO4) DAMA NaI-4 (modulation
annuelle)
3. Analyse et Interprétation des données 45V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Interprétation des données – ExclusionInterprétation des données – Exclusion Intervalles en énergie et nombre d’événements sélectionnés par la méthode de
Yellin pour chaque masse de WIMP Intervalles choisis sont consistants avec le spectre expérimental Pour M~20 GeV/c² choix de l’intervalle avec le plus d’événements (quasi-
poisson) Pour M~100 GeV/c² choix de l’intervalle entre 33 et 87 keV (le plus grand
intervalle en énergie avec seulement un événement) En sélectionnant les événements > 30 keV (seuil déterminé à posteriori), la limite
est meilleure mais totalement biaisée
3. Analyse et Interprétation des données 46V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
Interprétation des données – PrédictionsInterprétation des données – Prédictions
Zones hachurées = prédictions supersymétriques
Points = benchmarks en SUSY
Actuellement : 0.1 evt/kg/j Expérience en cours :
CDMS-II, EDELWEISS-II, CRESST-II, … 10-8 pb explorations de nombreux benchmarks
Futur : EURECA, SuperCDMS, … 10-10-11 pb
47V. SANGLARD – Soutenance de thèse –
30/11/05
ConclusionConclusion
Grâce aux étalonnages neutron, on comprend très bien notre sélection de reculs nucléaires et on peut en mesurer son efficacité
La simulation exacte des différents bruits de fond est difficile à mettre en œuvre.
La présence de fonds dont la forme du spectre n’est pas connue précisément a entraîné l’utilisation de la méthode de Yellin
Les résultats d’EDELWEISS-I Run 2003p : stabilité des détecteurs et très bonnes performances
pendant plusieurs mois Apparition d’un bruit de fond : neutrons et événements de surface ? Limites extraites avec 40 événements pour ER > 15 keV 1.510-6 pb
Augmentation du blindage en PE (30 50 cm) Véto µ entourant l’expérience Augmentation du nombre de détecteurs 3 28 110 ( interactions
multiples) Événements de surface :
Vérification de la pureté radioactive des matériaux (sélection drastique des matériaux = mesure + simulation)
Salle blanche autour de l’installation + usine à radon Possible localisation de l’interaction avec des senseurs NbSi (7400g dans
EDELWEISS-II) Utilisation d’électrodes plus épaisses (> 20 µm)
Suite : Méthode de Yellin : Étude à 2 dimensions (Q, ER) Analyse des données : passage à la configuration EDELWEISS-II R&D : Étalonnage avec une source d’électrons