2.6 Système de détection des ions incidents
2.6.4 Système de comptage des ions
Pour réaliser la fonction de comptage des ions, que ce soit leur nombre total ou bien uniquement ceux de position transverse donnée, nous avons utilisé un des deux modules FlexRIO de notre châssis PXIe, et avons réalisé les logiciels nécessaires au comptage et à la synchronisation avec l’acquisition du trajectomètre.
Les entrées du module FlexRIO dans lequel nous avons réalisé la fonction de comptage sont au standard
LVDS. Nous avons donc réalisé une carte électronique qui permet de convertir 16 signaux du standard NIM au
standard LVDS. Cette carte a été testée avec succès avec des impulsions de 2 ns à une fréquence de 10 MHz. Le comptage des impulsions est réalisé dans le FPGA du module, programmé avec le logiciel LabView-FPGA. Nous avons réalisé 16 compteurs, la profondeur de chacun étant égale à 32 bits, ce qui permet de compter un maximum d’environ 4,3 × 109 impulsions, ce qui est suffisant pour les acquisitions qui seront réalisées.
Pour assurer un départ et un arrêt synchronisés des compteurs et de l’acquisition des détecteurs du tra-jectomètre, nous avons réalisé un logiciel de pilotage. Celui-ci donne l’ordre à l’acquisition des détecteurs de démarrer, et dès que ceux-ci commencent réellement à acquérir des données, le comptage se met en route. De manière similaire, l’arrêt des détecteurs est demandé au système de trajectométrie, qui lorsqu’il se produit arrête immédiatement les compteurs. Nous avons testé avec succès ce système de comptage jusqu’à une fréquence de 10 MHz (bien qu’il puisse dépasser cette fréquence).
Finalement, nous avons testé au laboratoire toute la chaîne électronique et informatique, à l’aide d’un gé-nérateur de charges simulant celle d’une voie d’un MA PMT, et en prêtant une attention particulière à la synchronisation des compteurs avec l’acquisition du trajectomètre. Le système fonctionne conformément au ca-hier des charges, et lors des expérimentations réalisées, seuls la tension de polarisation des MA PMT ainsi que les seuils des discriminateurs ont été ajustés pour détecter efficacement les ions carbone. L’intensité du faisceau n’a pas dépassé 5 × 105 ions/s lors des mesures qui ont été normalisées, afin de travailler dans une plage dans laquelle l’hodoscope et ses MA PMT n’ont jamais montré de signes de saturation ou d’inefficacité.
3
Logiciels de simulation et d’analyse
Sommaire
3.1 Présentation et objectifs des logiciels d’analyse et de simulation . . . 82 3.2 Analyse des données expérimentales pour la trajectométrie. . . 84 3.2.1 Choix et présentation du logiciel d’analyse expérimentale TAF . . . 84 3.2.2 Synoptique général de fonctionnement . . . 85 3.2.3 Synoptiques des processus de paramétrage. . . 86 3.2.4 Développements logiciels. . . 87 3.2.5 Surveillance de l’analyse . . . 89 3.2.6 Surveillance de la saturation des détecteurs . . . 90 3.2.7 Caractérisation et suppression du bruit . . . 92 3.2.8 Regroupement des pixels touchés en amas et détection des impacts . . . 95 3.2.9 Paramètres géométriques logiciels. . . 106 3.2.10 Alignement manuel des détecteurs . . . 107 3.2.11 Alignement automatique des détecteurs . . . 110 3.2.12 Reconstruction des traces . . . 117 3.3 SimulationsMonte-Carlo des expériences. . . 132 3.3.1 Objectifs des simulations et outil utilisé . . . 132 3.3.2 Modélisation des expériences . . . 132 3.4 Logiciel pour l’analyse comparative des vertex. . . 136 3.4.1 Contraintes et objectifs . . . 136 3.4.2 Développements logiciels. . . 137 3.4.3 Fonctionnement pour l’utilisateur. . . 138 3.4.4 Reconstruction des vertex . . . 138
Ce chapitre présente les trois outils logiciels adaptés ou réalisés pour ces travaux. Un premier logiciel permet l’analyse des données expérimentales : la trajectoire des particules chargées est reconstruite à partir des données brutes issues des détecteurs. Un second outil permet de réaliser la simulation Monte-Carlo des expériences réalisées : la trajectoire des particules chargées passant par le trajectomètre est également obtenue. Finalement, un troisième logiciel permet l’analyse commune des données de trajectométrie issues des expériences et des simulations : il permet d’appliquer des sélections sur les traces, une normalisation au nombre d’ions incidents et finalement le calcul des distributions de vertex et leur comparaison. Chacun des trois logiciels sera présenté de manière générale, avant que ne soient précisées les différentes étapes d’analyse pour lesquelles les algorithmes développés et les performances obtenues seront détaillés. L’étude finale des distributions de vertex filtrées et normalisées sera toutefois réalisée dans le chapitre Résultats de ce manuscrit, qui se focalise sur les résultats et leur interprétation.
3.1 Présentation et objectifs des logiciels d’analyse et de simulation
Dans le premier chapitre de ce manuscrit, nous avons notamment établi les objectifs de ces travaux de thèse : réaliser les développements nécessaires à l’obtention de distributions de vertex expérimentales et obtenues par simulation, préalablement à l’interprétation et à la discussion de ces résultats. Alors que le précédent chapitre est focalisé sur les systèmes d’acquisition, et que le suivant présente les résultats, ce chapitre a pour objectif de présenter les outils logiciels réalisés pour l’analyse des données expérimentales, la réalisation des simulations
Monte-Carlo, et l’analyse finale des données issues de ces deux modalités, comme le montre le synoptique de la
figure3.1:
données brutes issues des détecteurs 1 2 Nf/acq 1 1 2 Nf/acq Nacq construction des événements reconstruction des traces regroupement des pixels touchés en amas
analyse des données expérimentales logiciel TAF
simulation Monte-Carlo des expériences logiciel Geant4
analyse finale configuration
analyse - suppression du bruit des détecteurs
- paramètres de reconstruction des amas de pixels - géometrie du trajectomètre et alignement des détecteurs - paramètres de reconstruction des traces
configuration - modélisation de la cible et des détecteurs
- paramètres du faisceau et de la géométrie de l'expérience - choix et configuration des modèles physiques d'interaction
simulation
lancement des ions interactions dans la cible
passage des particules chargées à travers
les détecteurs exportation de
la liste des traces traces et leurs
propriétés
exportation de la liste des traces traces et leurs
propriétés
étude des propriétés des traces optimisation des
paramètres de coupure étude comparative des distributions de vertex reconstruction
des vertex
configuration - paramètres de coupure - géométrie des expériences
- nombre d'ions incidents pour la normalisation
Figure 3.1 – Synoptique général du flux d’analyse des données expérimentales, des simulations Monte-Carlo et de l’analyse finale des résultats issus de ces deux modalités. L’analyse des données expérimentales est réalisée avec le logiciel pré-existant TAF, adapté aux besoins de l’IVI, dont le rôle est la reconstruction des trajectoires des particules chargées ayant traversé les détecteurs. La simulation
Monte-Carlo est réalisée avec l’outil Geant4, qui permet notamment d’obtenir la trajectoire des
particules chargées ayant traversé les détecteurs. Finalement, l’analyse finale est réalisée grâce à un logiciel créé pour ces travaux, à partir des données issues des logiciels TAF et Geant4, et permet l’étude des propriétés des traces afin de choisir des paramètres de sélection adaptés, puis de reconstruire les positions des vertex afin de générer les distributions de vertex normalisées et filtrées, qui seront comparées et discutées.
L’analyse des données expérimentales sera détaillée dans la section3.2 Analyse des données
expérimen-tales pour la trajectométrie. L’objectif de cette analyse est de reconstruire la trajectoire des particules chargées
à partir des données brutes issues des huit détecteurs qui constituent le trajectomètre. Le logiciel TAF, utilisé pour la caractérisation des détecteurs Mimosa, a été adapté aux besoins de ces travaux. Une fois les étapes de calibration réalisées, plusieurs étapes aboutissent à la trajectométrie. Pour chacun des détecteurs, le décodage des données brutes est réalisé afin d’obtenir une liste des pixels touchés, liste à laquelle sont soustraits les pixels bruyants, avant que les pixels activés par une même particule ne soient regroupés en un amas. La reconstruction de la trajectoire de chaque particule chargée à l’origine des amas est finalement réalisée à partir de l’association de ces derniers. Chaque étape nécessite des algorithmes, pour la plupart développés pour ces travaux, dont une étude minutieuse a été réalisée afin d’optimiser leurs paramètres de fonctionnement et caractériser leurs perfor-mances. Finalement, chaque trajectoire reconstruite, accompagnée de ses propriétés (taille des amas, qualité de la reconstruction de la trace, etc.) est enregistrée dans un fichier pour l’analyse finale.
La simulation Monte-Carlo des expériences sera détaillée dans la section3.3 Simulations Monte-Carlo
des expériences. Les simulations sont réalisées avec le logiciel Geant4, dans lequel chaque expérience a été
mo-délisée. Trois objectifs motivent la réalisation des simulations. Le premier et principal objectif est d’obtenir des distributions de vertex, qui seront comparées à celles obtenues expérimentalement, afin de discuter l’accord entre simulations et réalité, point important pour qualifier la méthode IVI. Le second objectif est d’obtenir des informations qui sont impossibles ou difficiles à obtenir par l’expérience, comme la nature des vertex (primaires ou secondaires), l’énergie des particules ainsi que leur nature. Finalement, les simulations permettent d’étudier avec rapidité et flexibilité l’influence de différents paramètres sur les résultats obtenus. Au final, chacune des particules chargées ayant traversé les détecteurs, ainsi que ses propriétés, est enregistrée dans un fichier pour l’analyse finale.
L’analyse finale sera détaillée dans la section3.4 Logiciel pour l’analyse comparative des vertex. Pour chaque acquisition expérimentale analysée ainsi que pour chaque simulation réalisée, les données sont stockées de ma-nière similaire dans des fichiers. Un fichier contient une liste de traces avec pour chacune ses coordonnées dans l’espace ainsi que ses propriétés de reconstruction (données expérimentales) ou ses propriétés physiques (simu-lations). Un logiciel permettant l’analyse commune des données issues des expériences et des simulations a été réalisé pour ces travaux : les données sont traitées avec les mêmes algorithmes, ce qui apporte une flexibilité dans l’analyse et une confiance dans les résultats obtenus. Ce logiciel réalise trois fonctions essentielles : la reconstruction des vertex, le filtrage et la sélection des données, ainsi que l’affichage de celles-ci sous forme d’histogrammes. Pour chaque grandeur étudiée, la superposition des histogrammes permet de comparer aisé-ment les données expériaisé-mentales et issues des simulations, ainsi que l’influence des sélections réalisées sur les paramètres des traces ou des vertex.
Les développements logiciels réalisés pour ces travaux de thèse sont conséquents, et une attention parti-culière a été portée sur le partage et la valorisation de ceux-ci. Aussi, pour chacun des logiciels, le code source a été écrit de telle manière qu’il soit compréhensible et adaptable au mieux par d’autres utilisateurs potentiels, notamment grâce à une documentation et une charte de conception et d’écriture clairement établie. Les codes sources sont disponibles à quiconque en ferait la demande, et sont notamment accessibles sur le dépôt SVN1 du laboratoire où ont été réalisés ces travaux2.
1 SubVersioN est un logiciel permettant de centraliser et de suivre l’évolution de codes informatiques, voir http://subversion.apache.org/.
2 Le dépôt SVN sur lequel sont disponibles les codes sources des logiciels de simulation et d’analyse finale est hébergé par