Description des variables utilisées

Les données et les simulations que nous allons comparer utilisent le système de déclenchement basé sur les CRTs. Les informations enregistrées par les CRTs nous permettent donc de déterminer plusieurs variables caractérisant les événements :

• Le « temps de vol », noté ToF (Time of Flight), correspondant à la différence de temps entre le passage du muon dans les deux CRTs. Ce temps est positif pour les muons se propageant du CRT1 vers le CRT2, et est négatif pour les muons se propageant dans le sens inverse.

• La longueur de la trace Ltrackcorrespondant à la distance parcourue par le muon dans le volume fiduciel F VM C (dans le cas des simulations) et dans le volume fiduciel étendu F Vdata (dans le cas de l’analyse des données). Les deux volumes n’ayant pas les mêmes définitions, les coupures effectuées sur Ltrack devront être adaptées au volume utilisé.

• La tangente de l’angle θ, où θ est l’angle formé entre la direction du muon et l’axe −^→y dans le plan (−^→y, −^→z). Il rend compte de l’inclinaison de la trajectoire du muon : θ = 0 pour des muons horizontaux et θ = −90˚pour des muons verticaux.

Dans ce chapitre, nous allons présenter deux comparaisons, portant sur l’impact de la longueur de diffusion Rayleigh sur le signal S1 et sur l’impact du champ de dérive sur ce même signal. Ces études reposent toutes deux sur le nombre NP E de photo-électrons collectés par les PMTs. Dans l’analyse des données, ce nombre est obtenu en intégrant le nombre de coups ADC obtenus dans une fenêtre de temps ∆tint autour du pic de lumière S1, puis en le convertissant en nombre de photo-électrons à l’aide des données de calibration selon la procédure inverse à celle décrite dans la section 7.1.3. Dans la simulation, ce nombre est obtenu en intégrant directement le nombre de photo-électrons collectés dans la même fenêtre de temps ∆tint, c’est-à-dire en travaillant directement sur les résultats du logiciel

QScan, comme le signal simulé présenté sur la figure 7.17 (gauche). Dans cette section, les résultats

présentés correspondent à une fenêtre d’intégration ∆tint = 4µs. Il s’agit d’une fenêtre suffisamment large pour que la quasi-totalité du signal S1 soit prise en compte.

Le nombre noté NP E,M C correspondra au nombre de photo-électrons induits dans les PMTs par la lumière de scintillation produite dans le volume fiduciel F VM C. Le nombre noté NP E,datacorrespondra à la quantité de lumière produite dans le volume fiduciel étendu F Vdata. Cependant, dans le cadre du système de déclenchement basé sur les CRTs, les événements déclenchant l’acquisition des données sont majoritairement des événements horizontaux et diagonaux, qui, dans la plupart des cas, ne traverseront pas (ou peu) le liquide se trouvant sous la cathode, excepté aux extrémités du détecteur. Nous ne nous attendons donc pas à un effet fort provenant de la fraction de lumière produite sous la cathode. 7.2.2.2 Sélection des événements

Plusieurs critères sont appliqués sur les données pour sélectionner les événements correspondant à des muons et rejeter les événements non-physiques ou saturés. Les événements sélectionnés pour la suite de l’analyse doivent satisfaire les conditions suivantes :

• L’événement déclenché par les CRTs correspond à un signal dans les PMTs [192]. Seules les prises de données (runs) ayant une efficacité sur cette sélection supérieure à 40% sont conservées pour la suite de l’analyse.

• Un (et un seul) point de passage sont enregistrés sur chaque CRT. • Le candidat muon traverse le volume fiduciel étendu F Vdata. • L’amplitude du signal S1 est supérieure à 100 coups d’ADC.

• L’amplitude du signal S1 ne dépasse pas le plage dynamique de l’ADC (4096 coups d’ADC). • La réponse électronique des PMTs n’est pas saturée. Pour cela, une coupure supplémentaire, et

dépendante du PMT, est appliquée sur l’amplitude du signal S1 [193].

Du côté de la simulation, la simulation de la réponse des PMTs, présentée dans la section7.1.3, permet d’estimer l’amplitude du signal S1 correspondant au muon et de rejeter les événements présentant une amplitude dépassant la plage dynamique de l’ADC. Les événements sélectionnés doivent donc satisfaire les conditions suivantes :

• Le muon traverse le volume fiduciel F VM C.

• L’amplitude du signal S1 ne dépasse pas le plage dynamique de l’ADC (4096 coups d’ADC). Nous allons à présent chercher à sélectionner les événements « diagonaux », c’est-à-dire les événements pour lesquels le candidat muon traverse la quasi-totalité du volume fiduciel considéré. La configuration non-alignée des CRTs étant utilisée, la topologie des événements ayant traversé les deux CRTs n’est

pas la même suivant le sens dans lequel les muons se propagent. Puisqu’il s’agit de muons cosmiques, se propageant donc vers le bas, les muons traversant d’abord le CRT1 puis le CRT2, placé plus bas que le CRT1, auront des trajectoires plus inclinées que ceux traversant d’abord le CRT2. Dans les données, la condition T oF > 0 permet de sélectionner les muons se propageant du CRT1 vers le CRT2, et ainsi privilégier les événements dits « diagonaux ».

Une condition supplémentaire est appliquée sur la longueur Ltrack de la trace afin de sélectionner les candidats muon traversant toute la longueur du détecteur. La figure 7.20 présente les distributions des longueurs Ltrack obtenues pour les événements sélectionnés précédemment, dans les données et les simulations. Nous voyons que les deux distributions ont des comportements similaires. Le décalage visible est dû à la différence entre les définitions des volumes, dont nous avons parlé dans la section précédente. D’après les dimensions des volumes, un muon traversant toute la longueur du détecteur doit parcourir entre 3.121 et 3.52 m dans le volume fiduciel étendu F Vdata, et entre 3 et 3.32 m dans le volume fiduciel F VM C. Nous voyons que ces différentes valeurs correspondent bien aux pics visibles sur les distributions. Pour la suite de l’analyse, les candidats muon devront satisfaire les conditions suivantes :

• Ltrack>3100 mm dans les données. • Ltrack>3000 mm dans les simulations.

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Track Length (mm) 0 50 100 150 200 250 300 Events Data Simulation

Figure 7.20 – Distributions de Ltrack pour les événements sélectionnés dans les données (rouge) et dans la simulation (bleu).

Enfin, une dernière coupure est appliquée sur l’angle θ des événements. La figure 7.21 présente les distributions de tan(θ) dans les données et les simulations. La moyenne de la distribution obtenue dans les données est autour de tan(θ) = −0.2, ce qui rend compte du fait que la grande majorité des candidats muon se propagent vers le bas, ce qui est attendu dans le cas de muons cosmiques. Nous voyons que la moyenne de la distribution obtenue dans les simulations est d’environ -0.1 et est donc plus élevée. Ce décalage est dû à la manière de générer les événements « CRT trigger » implémentée

Pour rejeter ces événements, une nouvelle sélection est appliquée dans les données et les simulations : les événements ayant tan(θ) < −0.05 sont sélectionnés.

0.4 − −0.3 −0.2 −0.1 0 0.1 0.2 0.3 ) θ tan( 0 10 20 30 40 50 Events _Data Simulation

Figure 7.21 – Distributions de tan(θ) pour les événements sélectionnés dans les données (rouge) et dans la simulation (bleu).

Nous considérons à présent que les événements sélectionnés correspondent à des muons cosmiques traversant toute la longueur du détecteur. Au terme de ces différentes coupures, qui sont résumées dans le tableau 7.5, moins de 10% des événements des données sont conservés. Ces différentes sélections réduisent donc fortement le nombre d’événements sur lesquels effectuer notre analyse, ce qui peut constituer une contrainte pour réaliser des études plus précises du signal lumineux.

La figure7.22 présente des exemples de trajectoires de ces événements simulés, où nous pouvons voir qu’il s’agit en majorité d’événements diagonaux. La figure7.23présente les distributions de la distance minimale di entre les trajectoires et le PMT i pour les 5 PMTs du pré-prototype, pour les événements des données et les événements simulés. Nous pouvons voir un bon accord entre les caractéristiques de la simulation et les caractéristiques des candidats muon sélectionnés dans les données. Par la suite, la méthode de génération des muons dans QScan pourra également être étoffée afin d’améliorer encore cet accord, notamment en prenant en compte les distributions en tan(θ) et en énergie des muons cosmiques.