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Caractérisation des modules de détection silicium double-face à micropistes pour le trajectographe interne de l'expérience ALICE

L'expérience ALICE (A Large Ion Collider Experiment) permettra l'étude des collisions produites par le LHC (Large Hadron Collider), futur collisionneur installé au CERN. Cette expérience est principalement dédiée à l'étude des collisions d'ions lourds. Plusieurs détecteurs concentriques entourant le vertex primaire participent à la trajectographie des particules dans ALICE. L'ensemble de détection le plus proche du point d'interaction est le trajectographe interne, ou ITS (Inner Tracking System). L'ITS est composé de 6 couches de détection cylindriques concentriques. Le SSD (Silicon Strip Detector) d'ALICE représente les deux couches externes de l'ITS. Le SSD est constitué de 1 698 modules de détection frontaux. La conception des modules SSD est étroitement liée à la grande multiplicité de particules produites par les collisions d'ions lourds. Ces modules se composent d'une partie sensible en silicium et de son électronique de lecture associée. La première étape de la caractérisation des modules SSD a consistée à tester en faisceau les quatre premiers modules prototypes. L'analyse de ces tests a permis de vérifier les performances des modules (rapport signal sur bruit, résolution spatiale...). Concernant la production, le protocole de test des modules a été décrit et l'analyse des données de ces tests a permis la caractérisation des modules produits. Le calibrage du banc de test a été évalué à l'aide de la détection de particules cosmiques. Enfin, une étude des corrélations entre pistes d'un même module a permis de mieux comprendre les caractéristiques du bruit de mode commun qui est un paramètre important qui influencera les performances du détecteur final

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00391688
Date02 October 2006
CreatorsPlumeri, Stéphane
PublisherUniversité Louis Pasteur - Strasbourg I
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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