Tomographie des gluons avec la production exclusive de mésons vecteurs

Gluon tomography with exclusive vector meson production

• Auteur / Autrice : Samy Polcher rafael
• Direction : Francesco Bossu
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique nucléaire
• Date : Inscription en doctorat le 03/10/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Particules, Hadrons, Énergie et Noyau : Instrumentation, Imagerie, Cosmos et Simulat
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département de physique nucléaire - DRF/IRFU
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay

Mots clés

Mots clés libres

Machine learning

Physique des particules

Detecteur de particule

Particle physics

Machine learning

Particle detectors

Résumé

La compréhension de l'origine de la masse, du spin et de la structure des nucléons (c'est-à-dire des protons et des neutrons) à partir de leurs constituants élémentaires (quarks et gluons, collectivement appelés partons) fait partie des questions sans réponse de la physique des particules. Le cadre théorique des distributions généralisées de partons (GPD) code la structure tridimensionnelle d'un nucléon et son étude fournira des indications sur l'origine des propriétés fondamentales des protons et des neutrons. Expérimentalement, la méthode la plus propre pour étudier la structure interne des nucléons est de les collisioner avec des électrons à haute énergie. Des chercheurs du CEA/Irfu sont porte-paroles des expériences en cours au Jefferson Lab (JLab) aux États-Unis, où un faisceau d'électrons à courant élevé d'une énergie allant jusqu'à 11 GeV entre en collision avec des cibles fixes de plusieurs types, et des futures expériences au Collisionneur d'électrons et d'ions (EIC), l'énergie dans le centre de masse du système électron-proton atteindra 140 GeV. Les luminosités élevées disponibles au JLab et au futur EIC permettent d'étudier les propriétés des nucléons avec une grande précision statistique, notamment par le biais de processus rares. Contrairement aux attentes naïves, il a été démontré que ce ne sont pas les quarks, mais plutôt les gluons qui contribuent le plus à la masse et au spin des nucléons. Il est donc crucial de caractériser précisément la distribution des gluons afin de comprendre pleinement les propriétés des nucléons. En particulier, les connaissances actuelles sur les GPD des gluons sont plutôt limitées. Les GPD sont accessibles par l'étude de processus exclusifs où toutes les particules de l'état final sont détectées, et plus spécifiquement, la production exclusive de mésons vecteurs tels que les mésons rho, phi et omega; est particulièrement sensible aux GPDs de gluons. Le but de cette thèse sera d'analyser les données prises avec l'expérience CLAS12 au JLab en se concentrant sur les mesures de la production de mésons exclusifs. Étant donné la taille importante des ensembles de données, l'étudiant aura l'occasion de développer et d'appliquer des algorithmes d'intelligence artificielle pour améliorer la reconstruction et la sélection des événements. Des études approfondies sur des données simulées seront nécessaires pour comprendre pleinement les données, pour implémenter et optimiser les algorithmes de sélection des évènements et pour maîtriser les éventuelles incertitudes systématiques. A partir de l'expérience acquise par l'analyse des données CLAS12, le candidat participera également aux études de simulation pour la faisabilité et l'optimisation des futurs détecteurs de l'EIC pour l'électro-production exclusive de mésons vecteurs à hautes énergies. La thèse sera réalisée au sein du Laboratoire de Structure des Nucléons du Département de Physique Nucléaire du CEA/Irfu. Le laboratoire est composé à la fois d'expérimentateurs et de théoriciens : les interactions fréquentes rendent l'environnement de travail très enrichissant. Des connaissances en physique des particules et en informatique permettraient au candidat de participer rapidement et activement à l'effort d'analyse des données. Des connaissances de base sur les détecteurs de particules seraient également un avantage pour comprendre efficacement le dispositif expérimental utilisé pour la collecte des données. L'étudiant aura également l'occasion de collaborer avec plusieurs chercheurs tant au niveau local (comme l'IJCLab à Orsay et le CPHT à l'École Polytechnique) qu'international. L'étudiant fera partie de la collaboration CLAS et rejoindra également le groupe d'utilisateurs de l'EIC, nécessitant des voyages fréquents aux USA pour la prise de données et des conférences. L'étudiant aura l'opportunité de présenter le résultat de ses recherches lors de conférences inter nationales.

The understanding of the origin of the mass, the spin and the structure of the nucleons (i.e. protons and neutrons) from their elementary constituents (quarks and gluons, collectively called partons) is among the unanswered questions in particle physics. The theoretical framework of the Generalized Parton Distributions (GPDs) encodes the 3-dimensional structure of a nucleon and its study will provide insights on the origin of the fundamental properties of protons and neutrons. Experimentally, the cleanest method to study the internal structure of nucleons is to collide them with electrons at high energies. CEA/Irfu staff members are among the principal investigators of ongoing experiments at the Jefferson Lab (JLab) in USA, where a high current electron beam up to 11 GeV in energy collides with fixed targets of several types, and of the future experiments at the Electron Ion Collider (EIC), where electrons and protons will collide at energies in the center of mass up to 140 GeV. The high luminosities available at the JLab and at the future EIC allow the study of the properties of the nucleons with high statistical accuracy also via rare processes. Contrary to the naive expectations, it has been shown that not the valence quarks, but rather the gluons carry the major contribution to the mass and the spin of the nucleons. Therefore, it is crucial to precisely characterize gluons distributions in order to fully understand the properties of the nucleons. In particular, the current knowledge of the GPDs of gluons is rather limited. GPDs are accessible through the study of exclusive processes where all the final state particles are detected, and specifically, gluon GPDs can be accessed via the study of the exclusive electo-production of vector mesons such as the phi, rho and omega mesons. The goal of this thesis will be to analyze the data taken with the CLAS12 experiment at the Jefferson Lab focusing on measurements of exclusive meson production. Given the large size of the datasets, the student will have the opportunity to develop and apply machine learning algorithms to improve the reconstruction and the selection of event candidates. Extensive studies on simulated data will be necessary to fully understand the data, to train and optimize the candidate selection algorithms, to adapt ML models the real data and to tame possible systematic uncertainties. From the experience gained through the analysis of CLAS12 data, the candidate will also participate in the simulation studies for feasibility and optimization of the future detectors for the EIC for exclusive vector meson electro-production at high energies. The thesis will be carried out within the Laboratory of Nucleon Structure of the Department of Nuclear Physics of CEA/Irfu. The laboratory is composed by both experimentalists and theorists: the frequent interactions make the work environment very enriching. Knowledge of particle physics and computer science would help the candidate to quickly actively participate to the data analysis effort. Basics knowledge of particle detectors would be also an advantage to efficiently understand the experimental setup used for data collection. The student will also have the opportunity to collaborate with several researchers both locally (like IJCLab in Orsay and CPHT at Ecole Polytechnique) and internationally. The student will be part of the CLAS collaboration and will also join the EIC user group that will also require trips to United States for data taking and workshops. The student will have the opportunity to present the result of these research topics to international conferences.