La campagne du LHC dans les premières années de prise de données a été un succès. La prise de données 2011 a permis d'enregistrer plus de $5~ifb$ de données à $sqrt{s} = 7$~TeV avec l'expérience ATLAS. Dans le travail présenté dans cette thèse l'ensemble de données 2011 est utilisé pour les différentes études. Cette thèse est organisée en cinq chapitres. Dans le premier chapitre est présenté une introduction théorique au modèle standard (MS) et son extension éventuelle la Technicouleur (TC). Le deuxième chapitre donne un aperçu du LHC et du détecteur ATLAS. Dans le troisième chapitre l'analyse temporelle des canaux de lecture du calorimètre à argon liquide est rapportée. Un alignement temporel de l'ensemble du calorimètre permet la synchronisation du système de lecture du détecteur avec l'horologe du LHC et est également utilisé dans des analyses de physique telles que celles pour la recherche de particules à longue durée de vie. Dans le cadre de recherches de nouvelle physique une excellente capacité identification des électrons avec un rendement élevé est nécessaire sur une gamme d'énergie étendue. Le quatrième chapitre de cette thèse présente les mesures d'efficacité du trigger (systeme de déclenchement ) et d'identification des électrons en utilisant les événements Zee . Enfin le dernier chapitre décrit la recherche de résonances à grandes masses dans le canal diélectron, ceci dans les cadre de deux scénarios différents, la Technicouleur "Low-scale" et la Technicouleur "Minimal Walking". L'importance de l'excès potentiel des événements TC par rapport aux prédictions du MS est évaluée dans la distribution de masse invariante dilepton. En l'absence d'écart significatif par rapport aux prédictions du MS des limites avec un niveau de confiance de 95% sont fixées sur la section transversale et sur la masse de résonance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00744495 |
| Date | 14 September 2012 |
| Creators | Aperio bella, Ludovica |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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