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Identification des particules par les émulsions nucléaires dans OPERA

L'expérience OPERA propose de mettre en évidence l'oscillation par apparition du dans un faisceau pur en . Ce faisceau est produit au CERN, puis dirigé sur le détecteur situé à 732 km plus loin. Le détecteur OPERA est composé de deux spectromètres à muons et d'une cible formée de murs de briques qui sont une alternance de feuilles de plomb et d'émulsions. Cette structure permet de reconstruire avec une haute résolution spatiale la topologie de désintégration en coude du tau. Le grand défi de l'expérience OPERA est de pouvoir mettre en évidence les interactions avec le moins d'incertitude possible à travers l'identification de tout événement de bruit de fond ne comportant pas un . C'est à ce niveau que mon travail apporte une contribution intéressante en offrant la possibilité de réduire d'avantage le bruit de fond. Ma contribution principale d'analyse concerne le développement de la sélection, de la reconstruction et l'identification des muons de basse énergie à l'aide des émulsions nucléaires. Ce travail repose sur la mise en corrélation de variables sensibles à la fois à la perte d'énergie et à la diffusion multiple. Auparavant, seule l'énergie perdue était utilisée dans les analyses de séparation . Mon étude a permis de doubler l'efficacité d'identification des muons de basse énergie ce qui va permettre d'accroître la puissance de rejet des événements de bruit de fond et de diminuer la contamination de 30%. J'ai également étudié le pouvoir des émulsions dans l'identification et la séparation des particules chargées à travers l'analyse d'un test réalisé par le groupe de Nagoya au Japon contenant des protons et des pions de différentes énergies. J'ai montré que le système de scan Européen donne des résultats comparables aux résultats obtenus par le système de scan Japonais.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00283274
Date31 October 2007
CreatorsManai, Kais
PublisherUniversité Claude Bernard - Lyon I
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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