Estudio del halo en imágenes tomadas con Skipper CCDs

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado se dedica al estudio de uno de los fondos presentes en las imágenes recogidas por el prototipo Moskita, ubicado en el CERN a 80 metros bajo tierra cerca del anillo del LHC. En particular, nos enfocamos en analizar las deposiciones de muy baja energía, que aparecen en forma de pequeños grupos de píxeles activados (denominados clusters) alrededor de las señales producidas por el paso de partículas en los sensores de carga acoplada (CCDs), fenómeno al que denominaremos halo. Las CCDs son dispositivos de imagen de alta sensibilidad, empleadas principalmente en astronomía para la detección de señales extremadamente débiles en grandes telescopios. Desde 2012, estos sensores se han empezado a utilizar en experimentos de física de partículas orientados a la búsqueda de sucesos raros y de baja energía, como por ejemplo partículas de materia oscura, partículas con milicarga eléctrica u otras partículas exóticas no predichas por el Modelo Estándar de física de partículas. Para obtener información útil de las imágenes registradas por los CCDs, es necesario aplicar un tratamiento de imágenes que incluye limpiar el pedestal, corregir los hot pixels (defectos) y las columnas calientes, calibrar el sistema, y a partir de ahí realizar una reconstrucción de las deposiciones de energía. En este proceso, se identifican y caracterizan clusters de baja y alta energía, que representan eventos generados por partículas que interactúan con el sensor. La búsqueda de nuevas partículas se centra en encontrar los clusters poco energéticos, al esperarse que tengan interacciones muy débiles con la materia, dejarán deposiciones de muy baja energía en las CCDs (por debajo de los 20–30 eV). Por tanto, caracterizar estas deposiciones tan bajas es crucial para la búsqueda de nuevas partículas. Un problema importante en esta búsqueda es que los clusters de alta energía pueden producir clusters secundarios de baja energía, que imitan las señales de interés, generando un fondo que dificulta la interpretación de los datos. El objetivo de este trabajo es estudiar la naturaleza de estos clusters secundarios de baja energía, caracterizando cómo se distribuyen alrededor de los clusters de alta energía, analizando a qué distancia pueden extenderse y evaluando si el tamaño, la energía o la forma del cluster primario tienen alguna influencia en la producción de estos halos. Este análisis permitirá desarrollar un modelo de limpieza de imágenes, cuyo objetivo es eliminar los eventos secundarios generados por los clusters de alta energía sin afectar a la detección de señales genuinas de baja energía. La implementación de este modelo ayudará a mejorar la precisión en la búsqueda de nuevas partículas y optimizará el rendimiento de los sensores utilizados en el experimento Moskita. Además, los resultados de este estudio pueden ser extrapolados a otros experimentos que empleen CCDs en la detección de partículas proporcionando herramientas para la mejora en la calidad de los datos obtenidos en futuros proyectos de física experimental.

This Bachelor’s Thesis is dedicated to the study of one of the background sources present in the images collected by the Moskita prototype, located at CERN, 80 meters underground near the LHC ring. In particular, we focus on analyzing very low-energy depositions, which appear as small groups of activated pixels (referred to as clusters) surrounding the signals produced by the passage of particles in the charge-coupled device (CCD) sensors—a phenomenon we will refer to as the halo. CCDs are highly sensitive imaging devices, primarily used in astronomy to detect extremely faint signals in large telescopes. Since 2012, these sensors have been used in particle physics experiments aimed at searching for rare and low-energy events, such as dark matter particles, millicharged particles, or other exotic particles not predicted by the Standard Model of particle physics. To extract useful information from the images recorded by the CCDs, a pre-processing must be applied, including pedestal subtraction, correction of hot pixels and hot columns, system calibration, and subsequently the reconstruction of energy depositions. In this process, both low- and highenergy clusters (groups of charge-associated pixels) are identified and characterized. The search for new particles focuses on finding low-energy clusters, as these are expected to result from very weak interactions with matter, leaving extremely low-energy depositions in the CCDs (below 20–30 eV). Therefore, accurately characterizing these faint depositions is crucial for the discovery of new particles. A major challenge in this search is that high-energy clusters can produce secondary low-energy clusters, which mimic the signals of interest and thus create a background that complicates data interpretation. The objective of this work is to study the nature of these secondary low-energy clusters, characterizing how they are distributed around the high-energy clusters, analyzing how far they can extend, and assessing whether the size, energy, or shape of the primary cluster has any influence on the production of these halos. This analysis will enable the development of an image-cleaning model aimed at removing secondary events generated by high-energy clusters without affecting the detection of genuine low-energy signals. The implementation of this model will help improve the precision in the search for new particles and optimize the performance of the sensors used in the Moskita experiment. Moreover, the results of this study may be extrapolated to other experiments using CCDs for particle detection, providing tools to improve data quality in future experimental physics projects.