Le spectromètre Spi et l’observatoire INTEGRAL 

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Pré-traitement des données

Délivrance des données

Le satellite transmet les données qu’il accumule toutes les 8 secondes au rythme de 120 kbits/s, sous la forme de paquets de télémétrie de 440 octets environ. Ils sont recueillis par deux stations au sol, situées en Belgique et en Californie, acheminés au centre opérationnel de la mission (MOC)
à Darmstadt en Allemagne, puis transmis au centre d’opérations scientiques d’INTEGRAL, l’ISDC [Courvoisier et al. 2003], à Versoix près de Genève. Une fois les paquets réordonnés, un pré-traitement permet de générer les chiers de données qui seront distribués aux utilisateurs et qui contiennent toutes les informations brutes disponibles sur le statut des instruments, le plan d’observation et les évènements eux-même, ainsi que des résultats préliminaires générés automatiquement.
L’équipe INTEGRAL du Service d’Astrophysique rapatrie les données publiques au fur et à mesure où elles sont délivrées par l’ISDC, ainsi que les données privées ou core programme dont elle est responsable. Un accès à l’intégralité des données a par ailleurs été accordé aux équipes de la collaboration dans le but exclusif de permettre la modélisation à long terme dubruit de fond et d’autres travaux d’intérêt général.

Réduction

La reconstitution locale de la base de données ISDC, constituée de chiers au format FITS, occupe un espace disque important et ne fournit pas des taux de comptages prêts à l’emploi. Ces deux considérations ont motivé la décision par notre équipe Spi de développer localement une suite de programmes, intitulée ASpi Analysis for Spi destinée à produire à partir de la base de données ocielle une base plus réduite ne contenant que les indicateurs indispensables à l’analyse des données du seul spectromètre et sous une forme optimale pour les études de bruit de fond notamment. Cette suite de programmes inclut également des outils de visualisation des données. Les ingrédients principaux permettant de créer une base de données moins encombrante ont été : un stockage au format ROOT, un format conçu pour les expériences de physique des particules du Cern confrontées à de larges quantités de données et permettant de les organiser sous forme d’arbres très compacts et très rapides d’accès ;
la conservation des données du spectromètre, du moniteur de particules et des données générales, à l’exclusion de celles des autres instruments ;
une diminution de la précision temporelle et spectrale des données.
Découpage temporel L’unité de temps naturelle lors du traitement des observations est la science window ou fenêtre scientique, qui correspond en général à trente minutes d’observation avec une attitude stable du satellite. Les données sont en eet distribuées par orbite et chaque orbite est divisée en une série de pointages obéissant à un programme déterminé à l’avance par l’ISOC et suivant un motif de dithering donné grille carrée cinq par cinq, motif hexagonal ou mode xe. Entre deux pointages, le satellite se repositionne : on parle de slew. Si un pointage dure trop longtemps ou connaît une variation de l’attitude du satellite, il est divisé en unités plus petites d’attitude stable. Ces morceaux de pointages et les slews constituent des science windows.
Une échelle de temps plus petite étant inutile pour les phénomènes que nous souhaitions étudier, nous avons cherché à calculer pour tous les indicateurs une valeur moyenne par science window. Les valeurs minimale et maximale ainsi que la déviation standard sont aussi conservées.
Paquets de photons Une liste détaillée des évènements enregistrés dans les détecteurs en Germanium et n’ayant pas reçu de veto du bouclier est disponible, avec leurs dates, les pseudodétecteurs concernés et les canaux exprimant les énergies déposées. Dans le cas des photons, la réduction temporelle consiste donc simplement à créer un histogramme par pseudo-détecteur et par science window et à y classer les évènements sans tenir compte plus longtemps de leur date.
Étalonnage en énergie Pour chaque révolution, une relation entre le canal dans lequel l’analyseur de hauteur d’impulsion (PHA) a codé un évènement et l’énergie de cet évènement est établie en se basant sur des raies de bruit de fond et sur l’évolution de la température de l’instrument. Dans notre base, le spectre par science window de chaque détecteur est stocké dans un histogramme présentant des canaux de un keV ou un quart de keV de large.

Données scientiques auxiliaires

En plus des listes d’évènements survenus dans les détecteurs, le spectromètre transmet deux autres types de paquets de données : des spectres intégrés et des données scientiques auxiliaires (scientic housekeeping data). Ces dernières fournissent toutes les secondes des informations sur le plan de détection, le bouclier anti-coïncidences et leurs interactions. Temps morts Lorsqu’un évènement est enregistré dans un détecteur, un délai est nécessaire avant que celui-ci ne redevienne disponible, notamment du fait du temps de codage. Après un évènement normal, un détecteur en Ge reste bloqué pendant 30 µs, tandis qu’après un évènement de plus d’une dizaine de MeV, le délai est de l’ordre de 100 µs. La fraction du temps d’observation pendant laquelle le détecteur est inattentif, mort est comptabilisée dans les données scientiques auxiliaires pour chacun des 19 Germanium et pour le système anticoïncidences. L’importance de ces fractions de temps morts reète celle du bruit de fond. Les temps morts du plan de détection et du bouclier anti-coïncidences sont pris en compte pour corriger les taux de comptages ; nous parlerons donc de coups par seconde corrigés (cpscorr). Évènements saturants et bloqués Les données scientiques auxiliaires incluent également des taux de comptage globaux :
le nombre d’évènements ayant saturé chaque détecteur Germanium du fait d’une énergie trop élevée durant la seconde écoulée ;
le nombre total d’évènements non-saturants enregistrés dans chaque détecteur Germanium (noté Afee) ;
le compte des vétos émis par le système anti-coïncidences (Veto) ;
le nombre d’évènements non-saturants n’ayant pas reçu de veto (AfeeNVeto).

Données techniques auxiliaires

Reçus à raison de trois toutes les huit secondes, les paquets de données techniques auxiliaires (technological housekeeping data ou THK) permettent de surveiller l’état de l’instrument grâce à de multiples capteurs de température et de tension. Ils contiennent également des taux de comptage relatifs au bouclier anti-coïncidence, utiles à l’étude des sursauta gamma :
un comptage global avec une résolution temporelle de 50 milli-secondes, permettant d’établir des courbes de lumière précises ;
les comptages individuels dans chacun des 91 cristaux de BGO du bouclier ainsi que dans le scintillateur plastique (PSAC), reçus toutes les 96 secondes. Connaître le bloc dans lequel a été enregistré un excès aide à localiser le sursaut.

Compteurs de particules

Les fenêtres temporelles de l’Irem sont indépendantes des fenêtres scientiques. Les comptages cumulés en soixante secondes par chacun des quinze indicateurs du moniteur de  particules(Tab. 3.1) sont transmis environ toutes les minutes. Pour obtenir les comptages moyens par science window, il faut donc eectuer un mappage entre celles-ci et les dates des mesures Irem,  c’est-à-dire repérer les mesures dont la date est comprise entre le début et la n d’une fenêtre.

Construction des jeux de données

Une fois eectué le pré-traitement, nous disposons d’une base de données accessible rapidement mais à laquelle aucun ltre n’a encore été appliqué. L’étape suivante consiste à exclure les pointages incomplets ou anormaux. Ensuite, divers critères permettent de construire des jeux correspondant à diérents niveaux de bruit et à un programme d’observation donné.

Rejet des données incomplètes

Durant l’étape de réduction des données, chaque pointage s’est vu attribuer des drapeaux traduisant son éventuelle incomplétude ou signalant des valeurs anormales de certains comptages.
Lors de la construction d’un jeu de données, ces drapeaux sont utilisés pour exclure les données de mauvaise qualité. Environ vingt pour cent des données sont ainsi exclues : il ‘agit de pointages trois détecteurs de l’Irem ou détectent les coïncidences entre deux d’entre eux. Chaque scaler est sensible à un type de particules en particulier dans un domaine d’énergie précise.

Découpage des jeux selon l’activité

À ce stade, nous disposons d’un jeu de données, dit de base, où l’ensemble des indicateurs sont valides mais qui peut encore correspondre à des niveaux d’activité variables. Or, un modèle de bruit de fond peut s’avérer très performant pour un régime calme mais totalement incapable de prévoir de brusques variations. Un modèle de qualité globale moindre peut au contraire mieux anticiper ces variations. An de déterminer ces performances, nous avons été amenés à dénir trois niveaux d’activité :
les périodes dites calmes. Seules ce type de données est habituellement utilisé ;
les passages du satellite à travers les ceintures de radiations terrestres. Ces zones torroïdales contiennent des particules chargées provenant du vent solaire ou du rayonnement cosmique et piégées par le champ magnétique terrestre. Bien que son orbite elliptique assure à INTEGRAL une trajectoire située à 90% hors des ceintures, il faut tenir compte de l’eet de ces passages, au cours desquels les instruments sont d’ailleurs éteints. Le moniteur de particules permet de rejeter les données résiduelles de ces passages, au début et à la n de chaque orbite, qui se signent par une augmentation des compteurs d’électrons notamment ;
les périodes d’activité solaire intense. Des éruptions surviennent en eet régulièrement. Durant l’une d’entre elles, en novembre 2004, les instruments à bord du satellite, dont les détecteurs étaient parvenus à saturation, ont ainsi dû être éteints an d’éviter tout endommagement de l’électronique. Cependant, durant la plupart des éruptions, le spectromètre reste actif.
Ces évènements présentent deux caractéristiques : une augmentation du ux de particules de basse énergie, suivie par ce qu’on appelle une décroissance de type Forbush (du nom du physicien américain ayant découvert cet eet), due au balayage des rayons cosmiques Galactiques loin de la Terre sous l’eet du champ magnétique du plasma issu de l’éruption.
L’importance de cette décroissance est directement liée à celle de l’éruption.
Rappelons que notre désir de tester la capacité des modèles de bruit de fond à fonctionner sur des observations polluées par des passages de ceintures ou des évènements solaires est motivé par le souhait de sauvegarder un maximum de temps d’observation. En eet, des observations de la région de Vela en 2003 ont été rendu partiellement inutilisables du fait d’importantes éruptions solaires [Maurin et al. 2004].
Méthode de tri Le tri des pointages entre les trois catégories que nous venons de dénir pourrait en grande partie être eectué manuellement, à l’aide de notre connaissance de l’orbite du satellite et du journal de bord. Cependant, nous cherchons à obtenir des critères numériques permettant un tri automatique facilement applicable à des données futures. Nous partons du jeu de base et, en utilisant la valeur de certains taux de comptage et de leur moyenne glissante, nous calmes. La moyenne glissante est caractérisée par la largeur de sa fenêtre temporelle, la signi- cativité de coupure et le nombre d’itérations à eectuer. Le nombre de pointages indiqué pour chaque jeu correspond aux données publiques disponibles en juin 2005 et ne vise qu’à illustrer les proportions de chaque catégorie.

Champs vides

En plus du découpage en trois classes en fonction de la météorologie spatiale, chaque jeu pourra être découpé en deux sous-jeux suivant les coordonnées de pointage, l’attitude des science windows :
le champ vide, c’est-à-dire le sous-jeu ne contenant pas la source étudiée. Il est supposé dépourvu de signal astrophysique dans la bande spectrale considérée. Il peut alors servir de OFF pour rechercher des corrélations, établir une loi entre certains indicateurs, traceurs et le taux de comptage étudié, qui pour ce jeu n’est constitué que de bruit de fond ;
le sous-jeu complémentaire, appelé ON, correspond aux pointages vers la cible scientique. Grâce à la loi établie à partir du OFF, le bruit de fond dans le ON peut être prédit etsoustrait an d’évaluer le signal.
Ainsi, pour l’étude de la raie à 511 keV, on considérera les observations du plan Galactique d’un côté (ON), les pointages vers les hautes latitudes de l’autre (OFF, |b| > 20°), ou encore lesobservations dirigées vers le centre Galactique et hors centre Galactique (θ > 30°). Le premier choix est le plus justié scientiquement du fait que la raie d’annihilation est attendue et a étédétectée non seulement dans le bulbe mais également dans le plan ; cependant, ce choix présente le défaut d’orir très peu de champs vides, comme l’illustre la gure 3.8.

Cadre de travail commun aux diérents modèles

Nous disposons désormais d’une série de jeux de données de qualité connue. Notre objectif consiste à déterminer, pour un jeu particulier, quels évènements font partie du bruit instrumental an de les soustraire au nombre total d’évènements enregistrés et d’en déduire, pour chaque pointé du jeu, le taux de comptage issu de sources célestes. Nous disposons pour cela de la valeur d’autres taux de comptages ou capteurs pour cette même observation, ainsi que pour les autres jeux.

Sources du bruit de fond

Le bruit de fond instrumental du spectromètre Spi, que l’on peut dénir comme la fraction du signal enregistré dans les détecteurs en Germanium qui n’est pas issue des sources astrophysiques observées, est dû à l’interaction avec le satellite du ux de particules (protons,  neutrons, noyaux) et de rayons γ d’origine cosmique ou solaire, ainsi qu’à la radioactivité naturelle des matériaux présents à bord [Jean et al. 2003b]. L’origine physique de ce bruit est bien comprise et a fait l’objet de simulations préalablement au lancement. Les particules ou photons incidents interagissent avec les matériaux du satellite, produisant des particules énergétiques (protons, neutrons, pions) ou photons secondaires qui, à leur tour, vont exciter des noyaux ou produire des isotopes radioactifs, de durées de vie variables. Particules β de désintégration et photons de désexcitation déposent ensuite leur énergie dans les détecteurs. Ces phénomènes ont été étudiés dans les thèse de Jean [1996] et Diallo [1999].
Depuis le lancement en octobre 2002, les simulations ont pu être confrontées aux mesures et les performances des dispositifs de réduction du bruit (bouclier, scintillateur plastique, Psd) testées il s’est avéré que le niveau de certaines composantes continues du fond avaient été sous-évalué. Par ailleurs, les raies d’activation présentes dans le spectre ont été répertoriées [Weidenspointner et al. 2003].

Formalisation mathématique et notations

Malgré tout, une prédiction du bruit de fond basée sur notre seule connaissance des principes physiques qui en sont responsables n’est guère réalisable : les méthode de modélisation présentées ici sont donc avant tout numériques. Le problème peut être formulé de la façon suivante. Dans une observation constituée de P pointages, on s’intéresse au taux de comptage enregistré dans un détecteur Germanium, ou plusieurs, dans une bande d’énergie choisie. Pour chacun des pointés p ∈ {1, . . . ,P}, notre modèle doit fournir un estimateur yˆp du comptage de bruit de fond yp : en bref, nous recherchons un estimateur ˆy du bruit de fond réel y = (y1 . . . yp . . . yP).
Pour obtenir cet estimateur, nous disposons :
d’une part des champs vides : ces observations hors champ servent de bases d’apprentissage puisque le bruit de fond, qui est supposé représenter l’intégralité du comptage enregistré, y est connu ;
d’autre part, de traceurs du bruit de fond, en général des comptages pris dans d’autres bandes d’énergie du spectre des détecteurs ou dans d’autres éléments du spectromètre. Soit ~x = tr(x 1 . . . x t . . . x T) le vecteur des T traceurs utilisés. Quelque soit le modèle, nous cherchons à bâtir un estimateur du type : ˆy = f

Table des matières

Abstract
Résumé
Remerciements
Table des matières
Liste des tableaux
Introduction
1 Le spectromètre Spi et l’observatoire INTEGRAL 
1.1 Contexte et objectifs scientiques
1.2 Le spectromètre Spi
1.2.1 Masque codé
1.2.2 Plan de détection
1.2.3 Systèmes de réduction du bruit de fond
1.3 INTEGRAL en bref
1.3.1 Orbite
1.3.2 L’imageur Ibis
1.3.3 Le moniteur Jem-X
1.3.4 Le moniteur de radiations
2 Étalonnage en vol et étude de sources ponctuelles 
2.1 L’étude des sources ponctuelles avec Spi
2.2 Le Crabe, source étalon
2.3 GRS 1915+105 : extrait de Fuchs et al. 2003b
2.4 Cygnus X-1
Extrait de Cadolle Bel et al. 2006b
Extrait de Malzac et al. 2006
2.5 Vela X-1 : extrait de Attié et al. 2004
2.6 XTE 1720-318 : extrait de Cadolle Bel et al. 2004
2.7 Sco X-1 : extrait de Di Salvo et al. 2006
2.8 Conclusion
3 Modélisation du bruit de fond 
3.1 Problématique
3.2 Pré-traitement des données
3.2.1 Délivrance des données
3.2.2 Réduction
3.2.3 Données scientiques auxiliaires
3.2.4 Données techniques auxiliaires
3.2.5 Compteurs de particules
3.3 Construction des jeux de données
3.3.1 Rejet des données incomplètes
3.3.2 Coupures supplémentaires
3.3.3 Découpage des jeux selon l’activité
3.3.4 Champs vides
3.4 Cadre de travail commun aux diérents modèles
3.4.1 Sources du bruit de fond
3.4.2 Formalisation mathématique et notations
3.4.3 Traceurs du bruit de fond
3.5 Critères de qualité
3.6 Modèle linéaire
3.6.1 Description
3.6.2 Performances
3.7 Réseau de neurones direct à trois couches
3.7.1 Description
3.7.2 Performances
3.8 Modèle bayésien
3.8.1 Description
3.8.2 Performances
3.9 Synthèse
3.10 Une application à la raie d’annihilation à 511 keV
4 L’annihilation électron-positon 
Découverte du positon
4.1 Naissance, vie et mort d’un positon
4.1.1 Formation des positons
4.1.2 Thermalisation des positons
4.1.3 Annihilation des positons
4.2 Historique et statut des observations de la raie à 511 keV
4.3 Sources de positons
4.3.1 Candidats astrophysiques
4.3.2 Candidats exotiques
4.3.3 Combinaisons de candidats
4.4 Analyse des observations INTEGRAL de l’annihilation électron-positon
4.4.1 Jeux de données
4.4.2 Méthodologie
4.4.3 Analyse de la raie d’annihilation à 511 keV
4.4.4 Analyse du spectre d’annihilation
4.5 Conclusion
5 L’hypothèse de la matière noire légère 
5.1 De la matière noire à la matière noire légère
5.1.1 Nécessité de la matière noire
5.1.2 La matière noire comme source de positons
5.1.3 Recherche de la matière noire
5.2 Contraintes liées au spectre gamma
5.2.1 Distribution spectrale des positons et électrons
5.2.2 Calcul du spectre gamma
5.2.3 Contraintes observationnelles
5.3 Contraintes liées au couplage matière noire-neutrinos
5.3.1 Nucléosynthèse du Big Bang et matière noire légère
5.3.2 Supernovæ et matière noire légère
5.4 Contraintes liées au fond dius extra-galactique
5.4.1 Contribution des SNIa au fond dius cosmologique
5.4.2 Modélisation de l’émission des halos cosmologiques
5.5 Conclusion
Conclusion générale 
A Publications 
A.1 Sizun et al. 2003 : contribution au 2e appel d’ores d’INTEGRAL
A.2 Sizun et al. 2004 : The INTEGRAL/Spi Response and the Crab Observations
A.3 Sizun et al. 2006a : Continuum γ-ray emission from LDM e + and e
A.4 Sizun et al. 2007 : Background model studies for INTEGRAL/SPI
B Algorithmes d’imagerie du dius 200
B.1 Formalisation du problème
B.2 Statistique de Poisson
B.3 Approche itérative
B.4 Richardson-Lucy
B.5 Accélération de l’algorithme
B.6 Entropie
C Acronymes 
Liste de publications
Publications en tant que 1er auteur
Publications en tant que co-auteur
Bibliographie

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