Réponse du détecteur

C’est donc à l’intérieur du volume du can que les photons ˇCerenkov vont être simulés depuis leur point d’émission sur la trace d’un muon jusqu’à être détectés par les

photo-multiplicateurs. C’est au package KM3 v2r3 [113] que cette tâche est allouée.

De manière similaire à ce qui précède, les muons sont propagés à l’intérieur du can par l’intermdiaire du code MUSIC. Ce processus est réalisé étape par étape afin de définir les pertes énergétiques subies sur la trajectoire. Si la perte est supérieure à 0.3 GeV, une gerbe électromagnétique est générée à une position aléatoire sur la trace. À partir de là, une simulation complète demanderait de traiter chacun des photons individuellement, ce qui est trop lourd d’un point de vue ressource de calcul. Ainsi, la propagation des photons est issue de tables précalculées provenant d’une simulation complète préalablement réalisée, avec un large nombre de muons et de gerbes électromagnétiques, à l’aide de GEANT 3.21 [97]. Ces tables contiennent les distributions des nombres de hits détectés par les PMs et de leur temps d’arrivé à différentes distances, ainsi que leur position et orientation vis-à-vis des traces de muons ou gerbes électromagnétiques respectives. La propagation des photons dépendant des propriétés de l’eau mesurées sur le site ANTARES comme l’absorption, la diffusion et la dispersion dans l’eau et ceci pour différentes longueurs d’onde. En effet, plus ces processus seront prépondérants, plus le nombre de photons détectés sera faible et plus la distribution angulaire sera étendue. Ainsi, pour ANTARES, le code officiel utilise une fonction d’ajustement issue des données d’absorption in situ comme cela apparaît en fig. 3.9, à gauche, comparée à la paramétrisation de Smith-Baker valable pour de l’eau pure. Le modèle de propagation photonique, appelé partic-0.0075, reprend cet ajustement et sera utilisé dans l’analyse du bruit de fond qui suit. Ce dernier est décrit en détail en [114]. Sont également utilisés pour déterminer le nombre de photons détectés, les propriétés des PMs. Ces propriétés incluent l’absorption du verre et du gel utilisés dans la sphère de protection, l’efficacité quantique de la photocathode qui est fonction de la longueur d’onde et l’acceptance angulaire de l’OM. Pour cette dernière propriété, la fig. 3.9, à droite, résume la dépendance en longueur d’onde de l’acceptance angulaire d’un OM pour trois paramètrisations différentes : NIM [117], une autre issue d’une simulation MC utilisant la technique dite du ray tracing (lancé de rayons) et enfin un ajustement basé sur les mesures réalisés par le groupe de Gènes, en Italie, interne à la collaboration ANTARES et décrit en [118]. C’est cette dernière paramètrisation qui est utilisée au sein de KM3, elle impose ainsi une acceptance nulle pour cos((&) 0 '0.8.

En ce qui concerne les gerbes hadroniques provenant des évènements contenus de neutrinos atmosphériques, elles sont prises en charge par le package GEASIM [119]. Il est basé sur GEANT 3 et permet la propagation de toutes particules secondaires, prenant l’hadronisation en compte et l’émission induite de photons ˇCerenkov. Cependant, GEA-SIM omet la diffusion de la lumière dans le milieu. Pour cela, KM3 est de nouveau mis à contribution. Les réponses des PMs se faisant de la même manière que précédemment.

3.6 Mise en forme des données Monte-Carlo

En sortie du package KM3, les données MC du type neutrinos ou muons atmosphé-riques sortent sous la forme d’un fichier ASCII contenant un grand nombre d’informations tels que la version des codes utilisés, la taille du can, les coupures réalisées à la fois sur l’intervalle en énergie et angulaire, l’indice spectral et le nombre d’évènements générés, la topologie du détecteur utilisé (1 à 12 lignes, détecteur soumis à un courant marin ou non,...), ainsi que les données concernant les traces et les hits considérés dans la simula-tion (posisimula-tions, direcsimula-tions, énergies, temps de détecsimula-tion, ...). Toutes ces informasimula-tions sont

FIG.3.9: À gauche : Longueur d’absorption (m) en fonction de la longueur d’onde (nm). Les don-nées issues des mesures prises sur le sîte ANTARES (en rose) sont comparées à la para-métrisation de Smith-Baker (en bleue) pour l’eau pure. La courbe d’ajustement sur les données a été utilisée pour la création des tables de propagation des photons pour KM3. À droite : Acceptance angulaire des OMs en fonction du cosinus de l’angle d’incidence

des photons par rapport à son axe vertical (cos( &) = 1) pour trois paramétrisations

différentes : NIM (vert), simulation MC utilisant le ray tracing (rouge) et l’ajustement officiel issu des mesures réalisées par le groupe de Gènes en Italie (noir).

décrites en détails en [120]. Elles sont ensuite synthétisées par le code

MonteCarloEvent-Writer[121] en un TTree du package d’analyse ROOT [122] contenant une classe du type

Event. Ce type de classe est conforme au type des données réelles d’ANTARES, peut être manipulé plus simplement et rapidement et contient toutes les informations relatives au MC.

La prochaine étape est de reproduire le système de déclenchement réalisé en surface sur les données MC. Pour cela, le code TriggerEffi ciency [122] est utilisé. Celui-ci permet de réaliser les tâches suivantes :

– Ajout d’un bruit de fond :

En effet, pour le moment, les données MC sont dénuées d’un bruit de fond quel-conque et ne sont donc pas représentatives des données prises en mer. C’est pour-quoi le code SummaryTimeSliceWriter [123] est utilisé. Le processus d’acquisition (DAQ) enregistre en temps réel les L0 hits détectées par les PMs pendant une pé-riode donnée. Ceux-ci sont représentatifs des données de bruit de fond comme la bioluminescence ou la désintégration ' du40K, et elles sont alors utilisées afin de reproduire les conditions environnementales d’une période de prise de données, compatibles avec le MC (configuration du détecteur, types de lignes). Ces données sont ensuite ajoutées aux données MC par l’intermédiaire de TriggerEfficiency qui génère les hits en accord avec le bruit de fond utilisé.

Les paramètres physiques liés aux différents hits détectés par les PMs doivent être traduits en terme de signaux électroniques similaires aux données réelles. Pour cela, le temps de détection est converti en données TVCs et l’amplitude du signal est passé en données AVCs. Aussi, les caractériques intrinsèques des ARSs sont prises en compte comme le temps d’intégration du signal tint

ARS = 45 ns, un temps mort

t_ARS^mort = 200 ns ou encore le seuil en charge placé à 0.3 p.e., et celles concernant les PMs comme le TTS évalué à 1.5 ns, les signaux tardifs qui sont fonctions de l’amplitude du signal, le courant de noirceur ayant une fréquence ƒc.n.

ARS" 3 kHz, la déviation du gain de 30 % et la surface effective du PM de APM

eƒƒ = 100 cm2 (voir en