A travers des collisions, il est possible de reproduire un Plasma de Quarks et de Gluons. Dans ce cadre, le détecteur ALICE installé auprès du collisionneur LHC (CERN) est optimisé pour étudier la transition vers cet état hypothétique de la matière. Il est équipé d'un spectromètre mesurant les sondes muoniques (quarkonia, saveurs lourdes...). La première partie de cette thèse présente la méthode calculant l'efficacité du système de trajectographie de ce spectromètre. Les résultats, obtenus par simulation, sont replacés dans le contexte du calcul global d'efficacité. Ceux-ci montrent l'évolution de l'efficacité en fonction des défaillances électroniques probables. Ils établissent que le bon fonctionnement du détecteur implique moins de 90% de canaux défaillants et 85% de cartes dites MANU défaillantes. La deuxième partie présente la mise en place de la méthode dite « Distance Closest Approach », permettant l'identification des muons provenant de particules charmées ou belles. Pour des impulsions transverses pt < 4 GeV/c, la détermination de la contribution des saveurs lourdes (du charme en particulier) au spectre des muons simples impose qu'une soustraction de la décroissance de pions et de kaons soit effectuée. Cette discrimination n'est pas possible trace par trace, le développement d'une méthode alternative de soustraction des hadrons légers a été introduite. La méthode de DCA utilise la distance entre les traces extrapolées dans le plan transverse au vertex primaire et ce vertex. La différence de forme entre les distributions en DCA du signal et du bruit provenant des différentes longueurs de décroissances, liées aux types des particules, autorisera une meilleure séparation permettant ainsi de remonter aux sections efficaces de production du charme et de la beauté.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00464809 |
| Date | 25 September 2009 |
| Creators | Le Bris, Nicolas |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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