Thèse soutenue

Mesure des couplages à trois bosons de jauge neutres au LHC & étude de la linéarité du calorimètre électromagnétique d'ATLAS

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Auteur / Autrice : Samira Hassani
Direction : Etienne Augé
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physique
Date : Soutenance en 2002
Etablissement(s) : Paris 11

Mots clés

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Résumé

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L'étude de la production des paires de bosons de jauge ZZ et Zγ au LHC permet de tester les couplages à trois bosons de jauge neutres (NTGC). Toute déviation de ces couplages par rapport à leurs valeurs prédites dans le modèle standard indiquerait l'existence d'une nouvelle physique au-delà du modèle standard. La possibilité de mesures des NTGC dans les états finaux ZZ et Zγ avec le détecteur ATLAS a été étudiée en détails en utilisant une simulation rapide du détecteur. Les corrections NLO de QCD sont très importantes aux énergies du LHC, particulièrement dans les régions de sensibilité aux couplages anormaux NTGC. Un veto de jet est appliqué pour retrouver la forme qualitative des distributions de Born. Les limites prévues amélioreront les limites actuelles établies par LEP2 par trois à cinq ordres de grandeur. La connaissance de l'échelle d'énergie des électrons est essentielle pour effectuer des mesures de précision au LHC. L'étude de la linéarité avec les données du faisceau test suppose une très bonne connaissance de l'énergie du faisceau et de la réponse du calorimètre. Deux méthodes ont été utilisées pour mesurer l'énergie du faisceau: par des mesures des courants et des mesures du champs magnétiques à l'aide de sondes à effet Hall. L'énergie du faisceau a été mesurée avec une bonne précision de 8 x 10^(-4). Une procédure de pondération entre les compartiments du calorimètre électromagnétique a été développée. Elle permet d'obtenir une linéarité de ±0. 1% dans le Monte Carlo et ±0. 3% dans les données du faisceau test. Certaines limitations associées à la calibration et à la reconstruction du signal ont été observées dans les données. Ces effets doivent être étudiés en détail pour améliorer la linéarité dans les données.