Détermination des parametres d'oscillation des neutrinos avec le détercteur KM3NeT/ORCA.

Measurement of neutrino oscillation parameters with the KM3NeT/ORCAneutrino detector.

• Auteur / Autrice : Zineb Aly
• Direction : Paschal Coyle
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : PHYSIQUE & SCIENCES DE LA MATIERE - Spécialité : PHYSIQUE DES PARTICULES ET ASTROPARTICULES
• Date : Soutenance en 2023
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CPPM - Centre de Physique des Particules de Marseille
• Jury : Président / Présidente : Cristinel Diaconu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Paschal Coyle, Christine Marquet, David Jason Koskinen, Teppei Katori, Vincent Lemaitre
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Christine Marquet, Vincent Lemaitre

Mots clés

Mots clés libres

Oscillations

Détecteur KM3NeT/ORCA

Neutrinos

Oscillations

KM3NeT/ORCA detector

Neutrinos

Résumé

Les oscillations des neutrinos sont l’un des puzzles les plus intrigants dans le domaine de la physique des particules. L’étude de ce phénomène peut se faire via les neutrinos atmosphériques, produits par les rayons cosmiques interagissant avec l’atmosphère terrestre. Le détecteur KM3NeT/ORCA, situé dans la mer Mé- diterranée, est un détecteur de neutrinos d’un volume 1 km3 et est doté d’une technologie de pointe qui a le potentiel de fournir de nouvelles informations sur les oscillations des neutrinos atmosphériques. À 2 500 mètres de profondeur, en mer au large de La Seyne-sur-Mer, le détecteur prend la forme d’un assemblage de lignes s’étendant chacune sur 200 mètres. Chaque ligne comporte 18 modules optiques espacés de 10 mètres les uns des autres. Le détecteur est maintenu en place par une ancre d’environ une tonne et une bouée qui maintiennent chaque ligne verticale. Ce travail de doctorat est la première étude complète d’analyse de données me- née au sein de la collaboration KM3NeT visant à évaluer la sensibilité du détecteur KM3NeT/ORCA aux oscillations des neutrinos atmosphériques et à mesurer les paramètres d’oscillation ∆m^231 et θ23. Ce travail de recherche commence par une étude détaillée de l’échantillon de données ORCA-6 utilisé dans l’analyse des oscillations des neutrinos, ainsi que des simulations Monte Carlo correspondantes des (anti)neutrinos atmosphériques (les interactions de courant chargé CC et courant neutre NC), des muons atmo- sphériques et des événements de bruit pur. L’ensemble de données analysées dans cette étude correspond à 402 jours de détéction avec 6 unités de détéctions, dont le nombre total des événement excède 280M. L’acquisition de ces données s’est faite entre 2020 et 2021, où les conditions maritimes étaient optimales, i.e peu de bio- luminescence, ainsi que les conditions opérationnelles, i.e pas d’incident technique majeur. Une fois que les séries de données de bonne qualité sont définies, le processus de sélection des événements neutrinos est décrit. Ce dernier implique la définition de seuils sur des paramètres unidimensionnels ou bidimensionnels pour rejeter les deux événements principaux de bruit de fond : les muons atmosphériques et le bruit pur. La détermination de ces seuils se fait en considérant les caractéristiques des événements nécessaires pour mesurer θ23 et ∆m^2 31. Un total de 1240 candidats neutrinos sont sélectionnés à l’intérieur du volume détecteur KM3NeT/ORCA-6, sur une période totale de 402 jours pendant 2020-2021, avec des énergies entre 5 et 50 GeV. Il faut noter que la sélection est biaisée car seuls les événements avec une reconstruction de type ''trajectoire'' (tracks) étaient disponibles, il n’y a donc pas d’événements de type ''douche'' (shower) dans la sélection. La séléction des neutrinos est utilisé pour établir les fonctions de réponse du détecteur et remplir un histogramme bidimensionnel avec leur énergie et leur angle zénithal reconstruits comme axes respectifs. Une comparaison est alors faite entre ce dernier et des histogrammes obtenus à partir d’ensembles de simulations avec divers paramètres d’oscillation, en tenant compte de tous les effets systématiques qui peuvent influencer l’étude. L’ensemble de simulation optimal qui décrit les données est déterminé grace à l’utilisation de la méthode du maximum de vraisemblance. Les paramètres d’oscillation qui décrivent le mieux les données sont determinés. Ces résultats se situent dans la plage de valeurs attendue des expériences en cours, et sont très prometteurs pour l’analyse future des oscillations des neutrinos avec le détecteur complet ORCA-115. Une nouvelle approche pour étudier l’impact des paramètres de nuisance sur la mesure de ∆m^2 31 et θ23 est présentée et discutée, ainsi que l’amélioration potentielle de la sensibilité aux oscillations des neutrinos avec l’ensemble de données considéré dans ce travail.

Neutrino oscillations are one of the most intriguing puzzles in the field of particle physics. The study of atmospheric neutrinos, which are produced by cosmic rays interacting with the Earth's atmosphere, has been an important tool for investigating this phenomenon. The KM3NeT/ORCA detector, located in the Mediterranean Sea, is a state-of-the-art 1 $km^3$ neutrino detector that has the potential to provide new insights into atmospheric neutrino oscillations. This PhD work is one of the first complete data analysis studies conducted in the KM3NeT collaboration aiming at evaluating the sensitivity of the KM3NeT/ORCA detector to the atmospheric neutrino oscillations and to measure the $Delta m_{31}^2$ and $theta_{23}$ oscillation parameters. This work starts with a detailed study of the ORCA-6 data sample used in the neutrino oscillations analysis, alongside its corresponding Monte Carlo simulations of atmospheric neutrinos, atmospheric muons and pure noise events. It continues by describing a novel method for identifying good quality data acquisition runs to be used for the analysis, by using unsupervised machine learning techniques such us the Extended Isolation Forest algorithm to identify outliers. The results are then compared against classical run selection techniques adopted by the KM3NeT collaboration. Once the good quality runs are defined, the neutrino events selection process is described, which results in a total of 1240 neutrino candidates being selected inside the KM3NeT/ORCA-6 detector volume, in a total time period of 402 days during 2020-2021, with energies between 5 to 50 GeV. The chosen group of neutrino candidates is used to establish the detector's response functions and to fill a two-dimensional histogram with their reconstructed energy and zenith angle as the respective axes. A comparison is then made between the latter and histograms obtained from simulation sets with various oscillation parameters, taking into account all the systematic effects that can influence the study. The optimal simulation set that describes the data is determined through the use of the maximum likelihood method. The oscillations parameters that describe best data are found to be $theta_{23} [deg] = 45.4_{-5.7}^{+5.6} pm 0.3$ and $Delta m_{31}^2 [10^{-3} eV^2] = 1.95_{-0.21}^{+0.24} pm 0.17$, which align with the findings presented by the world best average results (Nufit 5.0). These results fall within the expected range of values of ongoing experiments and are very promising for future neutrino oscillations analysis with the complete ORCA-115 detector. A novel approach to study the impact of the nuisance parameters on the measurement of $Delta m_{31}^2$ and $theta_{23}$ is presented and discussed, alongside the potential improvement of the neutrino oscillations sensitivity with the data set considered in this work.