Registro:
Documento: | Tesis de Grado |
Título: | Análisis de los datos colectados en 2019-2020 por el experimento CONNIE |
Autor: | Bayo, Matías Nicolás |
Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
Publicación en la web: | 2023-09-12 |
Fecha de defensa: | 2022-10-28 |
Fecha en portada: | Octubre 2022 |
Grado Obtenido: | Grado |
Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias Físicas |
Departamento Docente: | Departamento de Física |
Director: | Bonifazi, Carla Brenda |
Director Asistente: | Rodrigues Ferreira Maltez, Dario Pablo |
Idioma: | Español |
Formato: | PDF |
Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000141_Bayo |
PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nFIS000141_Bayo.pdf |
Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nFIS000141_Bayo |
Ubicación: | Dep.FIS 000141 |
Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Bayo, Matías Nicolás. (2022). Análisis de los datos colectados en 2019-2020 por el experimento CONNIE. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000141_Bayo |
Resumen:
El Experimento CONNIE (Coherent Neutrino Nucleus Interaction Experiment) está tomando datos desde 2016 en el reactor nuclear Angra 2, en la central nuclear Alvaro Alberto en Brasil, con el objetivo de detectar la dispersión elástica coherente de antineutrinos de reactor con núcleos de silicio (CEνNS), utilizando para ello dispositivos de carga acoplada (CCDs). En esta Tesis se presenta el estudio de los datos colectados entre los años 2019 y 2020, de los cuales sólo el 15 % habían sido analizados previamente. El objetivo principal de este trabajo fue caracterizar el conjunto de datos disponible para determinar un subconjunto de calidad científica para su posterior análisis y estudiar cortes de calidad que permitan reducir el fondo de eventos de baja energía en vistas de mejorar el nivel de sensibilidad del experimento. Aprovechando el conocimiento adquirido a partir de la instalación, en 2021, de los novedosos Skipper-CCDs de bajo ruido, se emularon imágenes CCDs estándar para entender el efecto que tiene el ruido de lectura de los sensores en la determinación de los eventos de un electrón. En virtud de ese entendimiento se evaluaron los datos 2019-2020, resultado que aproximadamente el 62 % de los mismos cumplen con las condiciones de calidad esperadas. Con un enfoque de estudio similar se analizaron las imágenes pre-procesadas haciendo énfasis en la comparación de estabilidad del ruido de lectura y de los eventos de un electrón a lo largo del conjunto de datos seleccionados. Con este estudio y para los períodos en los que el reactor se encuentra apagado (reactor OFF) se graficaron los espectros de energía. En particular se pudo observar el impacto que tienen los eventos de un electrón, entre los distintos runs, a baja energía (región de interés). Por último, se desarrolló un algoritmo de identificación y enmascaramiento de eventos en el registro horizontal del CCD (utilizando módulos de procesamiento de imágenes de Python), presentes en las imágenes adquiridas por los CCDs, pero que dado su nivel de ruido de lectura no eran fácilmente detectables hasta la llegada de los Skipper. Este algoritmo resultó eficaz en la eliminación de dichos eventos sin pérdida significativa de masa efectiva en el detector. Finalmente se generó el espectro de energía para el período en que el reactor nuclear se encuentra apagado, y utilizando las máscaras construidas se observó una significativa reducción del fondo en la región de interés de ∼ 2,7. Esto representa una mejora en el nivel de sensibilidad del 64%.
Abstract:
The CONNIE Experiment (Coherent Neutrino Nucleus Interaction Experiment) is taking data since 2016 at the Angra 2 reactor at the Almirante Alvaro ALberto power plant in Brazil, with the aim of detecting coherent elastic scattering of reactor antineutrinos with silicon nuclei (CEνNS), using charge coupled devices (CCDs). This Thesis presents the study of the data collected between 2019 and 2020, of which only 15% had been previously analyzed. The main objective of this work was to characterize the available dataset to determine a subset of scientific quality for further analysis and to study quality cuts to reduce the background of low-energy events in order to improve the sensitivity level of the experiment. In particular, the knowledge acquired from the installation, in 2021, of the novel low-noise Skipper-CCDs was used to emulate standard CCDs and understand the effect that readout noise has on the determination of single electron events. Based on this understanding, the actual study of the 2019-2020 data was carried out, with the result that approximately 62 % of the data exceed the quality cuts imposed. With a similar study approach, the pre-processed images were analyzed, emphasizing the stability comparison of the readout noise and the single electron events throughout the selected data set. With this study and for the periods in which the reactor is off, the energy spectra were obteined. In particular, it was possible to observe the impact of the events of one electron, between the different runs, at low energy (region of interest). Finally, an algorithm was developed for the identification and masking the serial register events of the CCD (using Python image processing modules). Those events were present in the images acquired by the standard CCDs, but not easily to be detected due to the characteristic readout noise of those sensors, until the arrival of the Skippers. This algorithm was effective in eliminating these events without significant loss of effective mass in the detector. Finally, the energy spectrum was generated for the period in which the nuclear reactor is off, and using the constructed masks, a significant background reduction was observed in the region of interest of ∼ 2.7. This represents an improvement in the sensitivity level of 64%.
Citación:
---------- APA ----------
Bayo, Matías Nicolás. (2022). Análisis de los datos colectados en 2019-2020 por el experimento CONNIE. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000141_Bayo
---------- CHICAGO ----------
Bayo, Matías Nicolás. "Análisis de los datos colectados en 2019-2020 por el experimento CONNIE". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000141_Bayo
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