Supernova remnants as PeVatron candidates : analysis and modeling of simulated data from the Cherenkov Telescope Array

par Ziwei Ou

Thèse de doctorat en Astroparticules et cosmologie

Sous la direction de Tiina Suomijärvi.

Le président du jury était Pierre Désesquelles.

Le jury était composé de Tiina Suomijärvi, Pierre Désesquelles, Corinne Berat, Zahia Djouadi, Arache Djannati-Ataï, Jonathan Biteau.

Les rapporteurs étaient Corinne Berat, Zahia Djouadi.

  • Titre traduit

    Restes de supernova comme candidats PeVatrons : analyse et modélisation de données simulées de Cherenkov Telescope Array


  • Résumé

    L'origine du genou dans le spectre des rayons cosmiques aux énergies autour du PeV reste une question ouverte. En raison de leur budget énergétique élevé, les restes de supernovae (SNR) sont des candidats plausibles pour ces dénommés PeVatrons. Les particules chargées accélérées interagissent avec la matière environnante et produisent des pions neutres qui se désintègrent ensuite en rayons gamma de haute énergie. Ces rayons gamma, qui sont aux énergies TeV pour PeVatrons, peuvent ensuite être détectés par des télescopes Cherenkov ou d'autres observations en rayons gamma. Dans ce travail de thèse, nous étudions le potentiel du réseau de télescopes Cherenkov (CTA) à observer de tels rayons gamma. Après avoir sélectionné les candidats potentiels PeVatrons Galactiques présents dans le Data Challenge One (DC-1) de CTA, nous reconstruisons leur distribution spectrale d'énergie (SED) à l'aide du package ctools. Si des données mesurées existent à d'autres longueurs d'onde, nous les combinons aux SED simulés pour effectuer une analyse multi-longueur d'onde (MWL). Les SED sont ensuite ajustées à l’aide de différents modèles radiatifs non thermiques mis en œuvre dans le logiciel Naima, notamment de la composante pion neutre hadronique. Plusieurs résultats sont obtenus. Les paramètres spectraux reconstruits sont en bon accord avec les paramètres utilisés dans le DC-1. Les simulations donnent ainsi confiance dans le processus d'analyse des données. Parmi les SNR étudiés, certains candidats PeVatron potentiels ayant des spectres d'énergie dures sont trouvés. Il est également montré que les données MWL donnent une bonne contrainte pour la modélisation des SED et permettent de déterminer si une composante hadronique est présente dans les données. Si les données du DC-1 étaient représentatives de la réalité, nous pourrions exclure la plupart des sources en tant que PeVatrons. Des améliorations possibles des modèles spectraux d’entrée à simuler pour le prochain défi de données de CTA sont proposées.


  • Résumé

    The origin of the knee in the cosmic-ray spectrum at PeV energies is still an open question. Due to their large budget, supernova remnants (SNRs) are plausible candidates for these so-called PeVatrons. The accelerated charged particles interact with surrounding matter, produce neutral pion particles which consequently decay into high-energy gamma rays. These gamma rays, that are in TeV energies for PeVatrons, can then be detected by Cherenkov telescopes or other gamma observations. In this thesis work, we study the potential of Cherenkov Telescope Array (CTA) to observe such gamma rays. After selecting potential galactic PeVatron candidates present in the simulated Data Challenge One (DC-1) of CTA, we reconstruct their spectral energy distribution (SED) by using ctools package. In case measured data in other wavelengths exist, we combine this to the simulated SEDs to perform Multi-Wavelength (MWL) analysis. The SEDs are then fitted by using different non-thermal radiative models, including hadronic pi0 component. For the modelling we use the Naima package. Several results are obtained. The spectral parameters are reconstructed in good agreement with parameters used in DC-1. Simulations giving confidence for the data analysis process. Some potential PeVatron candidates having hard energy spectra are found among the studied SNRs. It is also shown that the MWL data gives good constrain for SED modelling and allows to determine whether a hadronic component is present in the data. If the DC-1 data were representative of reality, we could rule out most of the sources. Possible improvements in the input spectral models to be simulated for the next Data Challenge of CTA are proposed.


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