Comparaison entre AGATA et EXOGAM

Nous avons voulu estimer l’apport qu’aurait le multidétecteur γ AGATA, par rap-port à EXOGAM, pour l’expérience que nous avons décrite dans les sections précé-dentes. Comme l’étude porte uniquement sur la détection de rayonnements γ, les par-ticules légères chargées, émises simultanément lors de la réaction de fusion-évaporation, n’ont pas été générées et, par conséquent, DIAMANT n’a pas été introduit dans les dispositifs simulés. EXOGAM (voir figure 3.3) était composé de 12 «clovers» segmentés situés très près de la cible (à 11, 4 cm) ce qui en fait un dispositif compact qui privilé-gie l’efficacité qui vaut environ 13% à 1, 33 MeV pour une multiplicité γ de 1. Chaque cristal est vu depuis la cible avec une ouverture angulaire de l’ordre de 22, 5 degrés. Le démonstrateur AGATA est situé à 23, 5 cm ce qui équivaut à une efficacité pho-topic, après application de l’algorithme de «tracking», estimée à 2, 8% à 1 MeV pour une multiplicité γ de 1. La précision attendue pour AGATA sur les points d’impact, et notamment celle provenant du premier dépôt d’énergie, est de l’ordre de quelques millimètres : pour des détecteurs situés à 23, 5 cm, ceci correspond à une ouverture angulaire virtuelle inférieure à 1 degré. La différence sur ce point entre les deux sys-tèmes de détection est donc énorme ! Pour toutes les simulations réalisées sur AGATA, l’algorithme de «tracking» utilisé est celui proposé par le groupe d’Orsay [Lop.04]. Un code de simulation de l’interaction γ-matière, basé sur GEANT4, et développé par une équipe Italienne [Far.] pour la collaboration AGATA, a permis de modéliser la fonction

Fig. 4.4 – Pour un même jeu d’événements générés, spectres de rayonnements γ bruts obtenus, après analyse, en haut pour le multidétecteur EXOGAM et en bas pour le démonstrateur d’AGATA.

Fig. 4.5 – Pour un même jeu d’événements générés, spectres de coïncidence obtenus, après analyse, en haut pour le multidétecteur EXOGAM et en bas pour le démonstra-teur d’AGATA. Les fenêtres, utilisées pour conditionner les spectres, sont représentées en rouge sur le spectre du haut ainsi que les transitions du schéma de niveaux, en bleu, qui doivent être en coïncidence.

de réponse des détecteurs. Pour les besoins de cette étude, nous y avons ajouté la géo-métrie d’EXOGAM. GEANT4 fournit exactement l’ensemble des points d’interaction dans le détecteur : l’algorithme dit de «pulse shape analysis» n’est donc pas requit à ce niveau. Pour émuler les performances de ce dernier, les points d’impact sont ajoutés, lorsqu’ils sont dans un volume de quelques millimètres (opération dite de «packing»), et sont ensuite “floutés” (opération dite de «smearing»).

Des cascades de rayonnements γ, générées à l’aide du Monte-Carlo décrit dans la section 4.2, ont été produites à partir des six noyaux les plus peuplés de notre expérience. Les schémas de niveaux de ces noyaux comprennent principalement des bandes de rotation et s’avèrent ainsi relativement simples. Chaque noyau est sélectionné aléatoirement sui-vant la section efficace de production extraite du code EVAPOR. Il convient de noter qu’un aspect crucial de l’expérience n’a pas été inclut dans la simulation à savoir le bruit de fond dû à la radioactivité : c’est très certainement une étude nécessaire à long terme qui requiert cependant un travail conséquent pour être mise en oeuvre. Ainsi, pour la comparaison, le même jeu d’événements a servi de données d’entrée au logiciel GEANT4 avec les deux géométries différentes, les rayonnements γ étant émis par une source en mouvement avec une vitesse centrée autour de 4%. Les données de sortie ont été analysées en corrigeant avec un effet Doppler moyen.

Les spectres de rayonnements γ bruts obtenus pour les deux études sont montrés sur la figure 4.4. Bien que les intensités relatives des pics sont assez différentes, ce qui deman-derait d’adapter les schémas de niveaux à notre expérience, la forme globale du spectre obtenu pour EXOGAM correspond à ce que nous avons obtenu avec des données réelles. On peut apprécier, sur l’échelle verticale, l’effet de l’efficacité d’EXOGAM bien plus importante que celle du démonstrateur d’AGATA. Bien que le nombre d’événements est plus faible dans le spectre du bas, l’information que l’on peut en extraire est de bien meilleure qualité : l’excellente résolution et le meilleur rapport pic sur fond permet de voir et de séparer les pics sur toute la gamme en énergie. Pour EXOGAM, la largeur des pics au-delà 600 keV devient rédhibitoire, ce que l’on a d’ailleurs observé dans les données réelles que l’on a collectées lors des deux réalisations de l’expérience. La com-paraison est encore nettement à l’avantage d’AGATA lorsqu’on envisage les spectres conditionnés, comme illustré sur la figure 4.5. Les fenêtres de coïncidence, appliquées sur une matrice de corrélation γ-γ, sont montrées en rouge sur le spectre du haut alors que les traits bleus donnent les transitions γ injectées dans GEANT4 : la quasi-totalité des transitions attendues est présente dans le spectre du bas quand le spectre du haut se réduit presque à du bruit de fond. Notons qu’aucune procédure de soustraction de bruit de fond n’a été appliquée car elles n’améliorent en rien ni le spectre du haut (signal trop faible), ni le spectre du bas (bruit de fond quasiment nul).

Si l’avantage va à AGATA lorsque le générateur de rayonnements γ produit des cascades de multiplicités moyennes élevées, il n’en est pas de même pour les très basses multiplicités. Nous avons voulu vérifier ce point en procédant à la même étude compa-rative mais en injectant dans GEANT4 des cascades basées sur un unique schéma de niveaux ne possédant que quelques transitions comprises entre 1 et 2 MeV et émises par une source ayant une vitesse de recul élevée (β ' 9%). Pour voir s’il était possible d’extraire un signal, un bruit de fond, dix fois plus intense que les transitions discrètes,

la faible efficacité, le démonstrateur d’AGATA permet de voir toutes les transitions du schéma de niveaux là où EXOGAM peine pour les plus faibles d’entre elles (intensité du pic dispersée à cause de la résolution importante) ou pour séparer les plus proches en énergie. En revanche, s’il est possible d’extraire de l’information sur certains spectres conditionnés pour EXOGAM, la statistique s’avère trop insuffisante pour le démons-trateur d’AGATA. Bien sûr, on peut toujours modifier les dispositifs expérimentaux et, par exemple, avancer le démonstrateur d’AGATA au plus près de la cible. Cependant, même à la distance la plus compacte prévue, EXOGAM restera plus adapté pour ce genre de situations.

Ces exemples montrent que seule l’analyse appliquée sur des données simulées donne des indications sur le meilleur dispositif pour observer le signal désiré. Pour finir, men-tionnons que d’autres simulations ont été réalisées, notamment par notre étudiant Doan Quang Tuyen, pour comparer les performances attendues pour le «tracking γ» par rapport à ce qu’il était possible avec EUROBALL. Cette étude, menée afin de pré-parer l’une des toutes premières expériences qui devront établir les possibilités réelles d’AGATA et qui auront lieu au début de l’année 2009, constitue une partie de son travail de thèse.

Fig. 4.6 – Vue schématique de la configuration sphérique du détecteur PARIS. Pour les besoins de la représentation, seule une moitié de la couche externe est montrée. On peut voir sur cette figure comment peuvent interagir différents rayonnements γ émis par une source placée au centre.