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. / Astronomical and cosmological observations strongly suggest the presence of an exotic form of non-relativistic, non-baryonic matter that would represent 26% of the actual
energy-matter content of the Universe. This so-called cold dark matter would be composed of Weakly Interactive Massive Particles (WIMP). PICASSO (Project In CAnada to Search for Supersymmetric Objects) aims to detect directly one of the dark matter candidates proposed in the framework of supersymmetric extensions of the standard model : the neutralino. The experiment is installed in the SNOLAB underground laboratory at Sudbury (Ontario) and uses superheated C4F10 droplets detectors, a variant of bubble chamber technique. Phase transitions in the superheated liquids are triggered by 19 F recoils caused by the elastic collision with neutralinos and create an acoustic signal which is recorded by piezoelectric sensors. This thesis presents recent progress in PICASSO leading to a substantially increased sensitivity in the search of neutralinos. New fabrication and purification procedures allowed a background reduction of about a factor 10 of the major detectors contamination caused by alpha emitters. Detailed studies allowed to localize these emitters in the detectors. In addition, data analysis efforts were able to improve substantially the discrimination between alpha particle induced events and those created by nuclear recoils. New analysis tools were also developed in order to discriminate between particle induced and non-particle induced events, such as electronic backgrounds and acoustic noise signals. An important new background suppression mechanism at higher temperatures led to the present improved sensitivity of PICASSO at low WIMP masses.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/9138 |
| Date | 06 1900 |
| Creators | Piro, Marie-Cécile |
| Contributors | Zacek, Viktor |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation |
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