Os detectores de superfície do observatório Pierre Auger são tanques repletos de água e completamente escuros com sensores fotomultiplicadores instalados na parte interna. Quando as partículas carregadas de chuveiros atmosféricos atravessam a água com velocidade acima a da luz nesse meio, geram radiação ultravioleta devido ao efeito Cherenkov. Os sensores fotomultiplicadores desses detectores medem e convertem essa radiação em sinais elétricos que são enviados para a central de dados, registrando assim um evento. Alguns eventos apresentam comportamento incomum, caracterizado por apresentar mais de uma estrutura na série temporal, coincidentes em pelo menos dois detectores de superfície distantes. Esse trabalho se dedicou a investigar sobre as características e origens desses eventos. Devido ao grande número de dados registrados pelo Observatório Pierre Auger, foi preciso desenvolver uma ferramenta computacional para reconhecer e selecionar aqueles eventos que apresentam as estruturas desejadas de forma automática. Após, esse filtro, tentamos determinar um padrão buscando semelhanças ou tendências em variáveis dos chuveiros, como a energia e a direção de chegada. Em segunda análise olhamos para os eventos híbridos, chuveiros observados pelos detectores de superfície e pelos telescópios de fluorescência simultaneamente, de modo a analisar o desenvolvimento longitudinal do chuveiro. Na sequência, foram realizado algumas simulações de chuveiros para alguns dos eventos selecionados com o algoritmo desenvolvido. Esses eventos foram então reconstituídos, simulando uma detecção pelo observatório, com o intuito de determinar se a origem desse sinal anômalo está relacionada a uma resposta dos detectores. O último passo, foi analisar a razão entre a proporção de eventos selecionados e o número total de eventos observados em função da energia da partícula primária, o que revelou uma relação entre essas duas grandezas. / The surface detectors of Pierre Auger observatory are water filled tanks and completely dark with photomultiplier sensors installed indoors. When charged particles of air showers cross the water with velocities above that of light in this medium, ultraviolet radiation is generated due to the Cherenkov effect. The photomultiplier sensors of these detectors measure and convert this radiation into electrical signals that are sent to the data center, thus recording an event. Some events have unusual behavior, characterized by having more than one structure in its time series, coincident in at least two distant surface detectors. This work was dedicated to investigate the characteristics and origins of these events. Due to the large amount of data recorded by the Pierre Auger Observatory it was necessary to develop a computational tool to automatically recognize and select those events that present the desired structure type. After applying this filter, we tried to determine a pattern by looking for similarities or trends in air-shower variables, such as energy and direction of arrival. In a second analysis, we looked at the hybrid events, air showers observed by the surface detectors and the fluorescence telescopes simultaneously, in order to analyze the longitudinal development of air shower. In the sequence, we performed some simulations of air showers for some events selected with the developed algorithm. These events were then reconstituted, simulating a detection by the observatory for the purpose of determinin if the origin of this anomalous signal is related to a response of the detectors. The last step was to analyze the ratio between the proportion of selected events and the total number of events observed as a function of the energy of the primary particle, which revealed a relation between these two quantities.
Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-24092018-145355 |
Date | 19 June 2018 |
Creators | Benatti, Alexandre |
Contributors | Souza Filho, Luiz Vitor de |
Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
Source Sets | Universidade de São Paulo |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | Dissertação de Mestrado |
Format | application/pdf |
Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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