Les preuves astronomiques stipulent qu'environ 4\% de la densité de masse-énergie de l'univers serait composé d'atomes. Le reste est séparé entre la matière sombre, qui représente 24\% de la densité de masse-énergie, et l'énergie sombre, qui s'accapare les 71\% restant. Le neutralino est une particule prédite par la théorie de la supersymétrie et est un candidat à la composition de la matière sombre. Le Projet d'Identification des Candidats Supersymétriques Sombres (PICASSO) vise à détecter le neutralino en utilisant des détecteurs à gouttelettes de C$_4$F$_{10}$ en surchauffe. Lors du passage d'une particule dans les gouttelettes de C$_4$F$_{10}$, une transition de phase aura lieu si l'énergie déposée est au-delà du seuil prédit par le critère de nucléation d'une transition de phase (théorie de Seitz). L'onde acoustique émise durant la transition de phase est ensuite transformée en impulsion électrique par des capteurs piézoélectriques placés sur le pourtour du détecteur. Le signal est amplifié, numérisé puis enregistré afin de pouvoir être analysé par des outils numériques. L'ouvrage qui suit présente les travaux effectués sur la compréhension des signaux des détecteurs à gouttelettes en surchauffe dans le but d'améliorer la discrimination du bruit de fond. Un détecteur à petites gouttelettes, r $\approx 15\mu m$ a été étudié et comparé à une simulation Monte Carlo. Il s'est avéré que les possibilités de discrimination du bruit de fond provenant des particules alpha étaient réduites pour un détecteur à petites gouttelettes, et ce en accord avec le modèle théorique. Différentes composantes du système d'acquisition ont été testées dont le couplage entre le capteur piézoélectrique et la paroi en acrylique, l'efficacité des capteurs piézoélectriques à gain intégré et les conséquences de la force du gain sur la qualité du signal. Une comparaison avec des résultats de l'expérience SIMPLE (Superheated Instrument for Massive ParticLe Experiments) a été effectuée en mesurant des signaux de détecteurs PICASSO à l'aide d'un microphone électrostatique à électret. Il a été conclu que les détecteurs PICASSO ne parviennent pas à reproduire la discrimination quasi parfaite présentée par SIMPLE. / Experimental measurements show that only 4\% of the mass-energy density of the universe is made of atomic matter. Dark matter and dark energy are responsible for 24\% and 71\% of the mass-energy density. The theory of supersymmetry predicts a new set of particles. The neutralino, which is the lightest stable particle, is one of the favorite candidates for dark matter. The Project in Canada to Search for Supersymmetric Objects (PICASSO) seeks dark matter using superheated droplets detectors (SDD). A phase transition occurs when a particle interact with a C$_4$F$_{10}$ droplet and deposits enough energy within a certain critical radius. An acoustic wave is created during this phase transition and piezoelectric sensors transform this acoustic signal into an electrical signal. This signal is then amplified, digitised and recorded for further analysis. In this work is presented a study on superheated droplets detectors aiming in particular at an improvement of the alpha background discrimination. The data acquisition system has been tested in order to check the coupling between the piezoelectric sensors and the acrylic wall of the detector, the efficiency of the amplifier gain of the piezoelectric sensors and the effect of the gain on the quality of the signal. The SIMPLE (Superheated Instrument for Massive ParticLe Experiments) experiment stated that they could obtain a 97\% discrimination of the alpha background using superheated droplets detectors and electric microphones. This work concludes that PICASSO detectors are not sensitive to this effect. Finally, a small droplet detector has been studied and it has been concluded that a small droplets site does not improve the alpha background discrimination.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/11514 |
| Date | 08 1900 |
| Creators | Fines-Neuschild, Mirjam |
| 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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