Soutenance mémoire
Les rayons cosmiques d’ultra-haute énergie (RCUHE)
Les observations
Le spectre en énergie
Le spectre en énergie des rayons cosmiques décrit la dépendance du flux de particules en fonction de leur énergie. Il s’étend sur plus de 32 ordres de grandeur en flux et 12 en énergie et est bien décrit par une loi de puissance proportionnelle à E−α où α rend compte de plusieurs brisures dans le spectre décrites dans la suite. Ce spectre mesuré par plusieurs expériences, à partir de 10⁸ eV . Aux plus basses énergies (E < 1 GeV), le flux de rayons cosmiques est très important, mais difficilement mesurable, le vent solaire et le champ géomagnétique agissant en effet sur les particules. Le flux décroît ensuite avec α = 2, 7 jusqu’à la première brisure du spectre appelée genou se situant aux environs de 10¹⁵ eV, jusqu’à ces énergies on peut détecter de manière directe le rayon cosmique primaire. À plus haute énergie la détection se fait de manière indirecte via l’étude des gerbes atmosphériques . Comme nous le verrons plus loin, l’origine de ces particules dans ce domaine d’énergie est supposée d’origine galactique, les candidats source privilégiés étant les restes de Supernovae (SNR).
À partir du genou, la décroissance du spectre s’effectue selon α = 3, 1. Dans ce domaine en énergie, le flux de particules (≃ 1 particule/m²/an) est trop faible pour les observations directes, l’étude des rayons cosmiques d’énergie supérieure à 10¹⁵ eV se fait exclusivement via la mesure des gerbes atmosphériques. Un second genou est observé à environ 4.10¹⁷ eV. Le premier genou correspondrait à l’énergie maximale pouvant être atteinte lors de l’accélération des rayons cosmiques légers (protons) dans les sources galactiques ou à l’énergie maximale de confinement de ces dernières dans les champs magnétiques galactiques. Le second genou pourrait alors correspondre aux mêmes phénomènes rapportés aux noyaux lourds, comme le fer. Nous verrons dans la suite, que seuls les protons et les noyaux de fer peuvent survivre à une propagation de la source jusqu’à la Terre aux énergies extrêmes. La brisure suivante du spectre en énergie se trouve à environ 3.10¹⁸ eV et est appelée cheville. le spectre décroît alors selon α = 2, 6. Plusieurs interprétations concernant l’origine de ce changement d’indice dans le spectre sont avancées, elles dépendent notamment de la nature des rayons cosmiques primaires aux hautes-énergies. Dans les modèles où les protons dominent, la cheville peut s’expliquer par les pertes d’énergie de ces derniers via la production de paires e −, e+. Dans le cas où les noyaux de fer dominent, la cheville correspond à la transition d’une origine galactique à une origine extragalactique des RCUHE [6].
Les directions d’arrivée
Comme nous venons de le voir, aux énergies extrêmes la source d’émission des RCUHE ne peut pas être éloignée de plus de 100 Mpc, limitée par l’horizon GZK, motivant la recherche de corrélation entre les directions d’arrivée observées pour les évènements aux plus hautes énergies et la distribution des objets astrophysiques dans la limite de cette distance, qui sont des candidats potentiels. À ces énergies les particules sont supposées peu déviées, de l’ordre du demi degré, par les champs magnétiques extragalactiques en raison de leur forte rigidité magnétique (R = p/Z ∝ E/Z). Notons qu’à énergie comparable, un noyau lourd est plus dévié qu’un noyau léger sa rigidité magnétique étant plus faible. La corrélation des RCUHE avec des sources astrophysiques est donc également dépendante de leur nature. L’étude de ce phénomène est rendue compliquée par la méconnaissance des champs magnétiques galactiques et extragalactiques, notamment de leur intensité, de leur densité et direction.
Dans l’hémisphère sud, l’étude de la collaboration Pierre Auger montre une corrélation des directions d’arrivée de ses évènements de plus de 55 EeV avec les noyaux actifs de galaxies (AGNs).
Cette comparaison a été réalisée à partir du catalogue Véron-Cetty et Véron [13], une coupure sur notre distance aux AGNs est réalisée, seuls ceux situés à moins de 75 Mpc de nous sont étudiés, correspondant à un redshift z ≤ 0, 018. Il s’agit d’une corrélation à petite distance angulaire, un rayon cosmique est corrélé à un AGN si la distance angulaire entre ce dernier et la direction d’arrivée du cosmique est inférieure à 3,1◦ . À la première étude comparative, en 2007, le taux de corrélation était de 69 % contre 21 % attendu dans le cas d’une distribution isotrope des RCUHE. L’étude étendue aux nouvelles données apportait un taux de corrélation de 38 % en 2009 et de 33 % en 2011. Comme on peut le voir au travers de ces résultats,le taux de corrélation diminue avec l’augmentation de la statistique de RCUHE mesurés, mais reste néanmoins incompatible avec un scénario isotrope à 3 σ. La recherche d’anisotropies a également été réalisée à partir de deux autres catalogues [14] : Swift-BAT [15], un catalogue d’AGNs et 2MRS [16], un catalogue de galaxies . Les RCUHE sont préférentiellement présents sur les zones de fortes densités des cartes d’AGNs et de galaxies, confirmant encore une fois l’absence d’une isotropie de leur direction d’arrivée.
Un excès significatif d’évènements d’énergie supérieure à 55 EeV est observé dans la direction de Centauraus A, une radio galaxie proche, située à moins de 4 Mpc de la Terre . 18,8 % des évènements se situent à moins de 18◦ de la radio galaxie contre 4,7 % attendu dans le cas isotrope. Une plus grande statistique, ainsi qu’une contrainte sur la nature des RCUHE sont nécessaires pour conclure sur l’excès d’évènements détectés dans cette direction.
La nature des rayons cosmiques
Comme nous l’avons vu plusieurs fois, connaître la nature des RCUHE est actuellement l’enjeu principal de leur étude. Connaître leur composition permet en effet de contraindre les modèles sur l’origine et l’accélération des RCUHE dans les sources astrophysiques.
Jusqu’à environ 10¹⁴ eV la composition est connue, les rayons cosmiques sont en effet observés directement via des ballons ou des satellites. Ils sont presque essentiellement des noyaux légers dont environ 79 % de protons. La proportion de noyaux lourds à ces énergies est très faible. Au-delà de 10¹⁴ eV l’identification des rayons cosmiques se complique, elle s’effectue via l’étude du profil longitudinal, et plus précisément de la mesure du maximum de particules créées lors du développement de la gerbe dans l’atmosphère : Nmax, et surtout de la profondeur à laquelle ce maximum se trouve dans l’atmosphère Xmax et de sa dispersion σ(Xmax). La proportion de muons dans la gerbe est également sensible à la nature du primaire . Ces observables étant soumises à des fluctuations gerbe à gerbe, une forte statistique est nécessaire, principale limite pour l’identification des RCUHE. De plus, cette dernière s’effectue par comparaison des observables sensibles à la nature du primaire avec des simulations effectuées par extrapolation des modèles hadroniques contraints en laboratoire jusqu’à environ 1 TeV dans le centre de masse. Une mauvaise extrapolation pourrait donner de fausses indications. Plusieurs expériences ont étudié le domaine en énergie s’étendant du genou à la cheville, les mesures s’accordent sur la présence de noyaux lourds au genou [20]. Ces expériences montrent pour des énergies inférieures à celle du genou une augmentation des valeurs de Xmax avec l’énergie indiquant la présence de noyaux légers, l’évolution des données étant plus rapide que celle des modèles, puis au dessus du genou, pour E > 4.10⁶ GeV, un plateau (après multiplication par E²’⁷ ou E3 ) s’étendant jusqu’à environ E > 4.10⁷ GeV est observé, indiquant un alourdissement de la composition des rayons cosmiques . Au-delà de 4.10⁷ GeV, les valeurs de Xmax obtenues sont à nouveau compatibles avec des noyaux légers, ces derniers sont dominants à environ 1 EeV.
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Table des matières
Introduction générale
1 Contexte scientifique
Quelques éléments d’histoire
1.1 Les rayons cosmiques d’ultra-haute énergie (RCUHE)
1.1.1 Les observations
1.1.2 Les interprétations
1.2 Physique des gerbes atmosphériques : géométrie et techniques de détection usuelles
1.2.1 Géométrie de la gerbe
1.2.2 Les particules au sol
1.2.3 La lumière de fluorescence
1.3 Physique des gerbes atmosphériques : le signal radio
1.3.1 Le signal radio dans le domaine du MHz
1.3.2 Le signal radio dans le domaine du GHz
1.4 Détection des RCUHE
1.4.1 L’observatoire Pierre Auger
1.4.2 D’autres observatoires
Conclusion
2 Radio détection dans le MHz à l’observatoire Pierre Auger
2.1 RAuger
2.1.1 RAuger-I
2.1.2 RAuger-II
2.2 MAXIMA – Multi Antenna eXperiment in Malargüe Argentina
2.3 AERA – The Auger Engineering Radio Array
2.3.1 Environnement radio sur le site d’AERA
2.3.2 Les antennes et leur LNA : Butterfly, LPDA et SALLA
2.3.3 Électronique de traitement et d’acquisition du signal
2.3.4 Systèmes de communication
2.3.5 Système de déclenchement des stations
2.3.6 Développement de nouveaux instruments
2.4 AERA – Monitoring
2.5 AERA – Reconstruction et sélection officielle des données
2.6 AERA – Principaux résultats
2.6.1 Étude de la polarisation du champ électrique induit par les gerbes
2.6.2 Énergie
Conclusion
3 Suppression du bruit de fond dans les données RAuger
3.1 Établissement d’une méthode de réjection dans le domaine fréquentiel
3.2 Établissement d’une méthode de réjection dans le domaine temporel
3.2.1 Choix des paramètres de calcul du temps de montée
3.2.2 Résultats
3.3 Méthode du temps de montée sur les données CODALEMA
Conclusion
4 Sélection des coïncidences entre AERA et le SD
4.1 Méthode
4.2 Coïncidences en déclenchement externe
4.2.1 Étude du temps de montée du pulse principal
4.2.2 Candidats gerbe en déclenchement externe
4.2.3 Discussion autour de la stratégie de filtrage
4.2.4 Exemple d’un évènement de forte multiplicité
4.3 Coïncidences en déclenchement autonome
4.4 Coïncidences sélectionnées pour AERA-I
4.4.1 Résultats pour les évènements en déclenchement externe
4.4.2 Étude de la dépendance du temps de montée avec d’autres paramètres de la gerbe
4.4.3 Résultats pour les évènements en déclenchement autonome
4.5 Comparaison avec deux autres méthodes de sélection de coïncidences
4.6 Coïncidences sélectionnées pour AERA-II
4.6.1 Étude du run test 100808
4.6.2 Résultats pour 5 mois de prise de données
Conclusion
5 Corrélation FD-RD
5.1 Un modèle simple
5.1.1 Exploitation de la géométrie de la gerbe
5.1.2 Exploitation du modèle
5.2 Test du modèle sur une simulation SELFAS
5.3 Application du modèle sur un évènement test
5.3.1 Sélection des données hybrides
5.3.2 Sélection de l’évènement test
5.3.3 Application du modèle
5.3.4 Résultats pour une station
5.3.5 Résultats pour l’évènement test
5.4 Application de la méthode sur le lot d’évènements hybrides sélectionnés
Conclusion
Conclusion générale
