Thèse soutenue

Identification des mécanismes de perte de faisceau au LHC : un traitement déterministe des structures de pertes
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Auteur / Autrice : Aurélien Marsili
Direction : Patrick PuzoEva Barbara Holzer
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physique
Date : Soutenance le 21/11/2012
Etablissement(s) : Paris 11
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Modélisation et Instrumentation en Physique, Energie, Géosciences et Environnement (Orsay, Essonne ; 2010-2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre européen pour la recherche nucléaire - European Organization for Nuclear Research
Jury : Président / Présidente : Mike Lamont
Examinateurs / Examinatrices : Patrick Puzo, Eva Barbara Holzer, Mike Lamont, Amor Nadji, Achille Stocchi, Jacques Marroncle
Rapporteurs / Rapporteuses : Mike Lamont, Amor Nadji

Résumé

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Le Large Hadron Collider (LHC) du CERN, avec un périmètre de 26,7 km, est la plus grande machine jamais construite et l'accélérateur de particules le plus puissant, à la fois par l'énergie des faisceaux et par leur intensité. Les aimants principaux sont supraconducteurs, et maintiennent les particules en deux faisceaux circulants à contre-sens, qui entre en collision en quatre points d'interaction différents. Ces aimants doivent être protégés contre les pertes de faisceau : ils peuvent subir une transition de phase et redevenir résistifs, et peuvent être endommagés. Pour éviter cela, des moniteurs de pertes de faisceau, appelés Beam Loss Monitors (BLM) ont été installés. Si les seuils de pertes maximum autorisées sont dépassés, les faisceaux sont rapidement enlevés de la machine. Les détecteurs du système BLM sont en majorité des chambres d'ionisation situées à l'extérieur des cryostats. Au total, plus de 3500 chambres d'ionisation sont installées. Les difficultés supplémentaires comprennent la grande amplitude dynamique des pertes : les courants mesurés s'échelonnent de 2 pA jusqu'à 1 mA. Le sujet de cette thèse est d'étudier les structures de pertes et de trouver l'origine des pertes de façon déterministe, en comparant des profils de pertes mesurés à des scénarios de pertes connus. Ceci a été effectué par le biais d'une étude de cas : différentes techniques ont été utilisées sur un ensemble restreint de scénarios de pertes, constituant une preuve de concept de la possibilité d'extraire de l'information d'un profil de pertes. Trouver l'origine des pertes doit pouvoir permettre d'agir en conséquence, ce qui justifie l'intérêt du travail doctoral. Ce travail de thèse se focalise sur la compréhension de la théorie et la mise en place de la décomposition d'un profil de pertes mesuré en une combinaison linéaire des scénarios de référence; sur l'évaluation de l'erreur sur la recomposition et sa validité. Un ensemble de scénarios de pertes connus (e.g. l'augmentation de la taille du faisceau dans les plans vertical et horizontal ou la différence d'énergie lors de mesures de profils de pertes) ont été réunis, permettant l'étude et la création de vecteurs de référence. Une technique d'algèbre linéaire (inversion de matrice), l'algorithme numérique de décomposition en valeurs singulières (SVD), a été utilisé pour effectuer cette décomposition vectorielle. En outre, un code spécifique a été développé pour la projection vectorielle sur une base non-orthogonale d'un sous-espace vectoriel. Ceci a été mis en place avec les données du LHC. Ensuite, les outils de décomposition vectorielle ont été systématiquement utilisés pour étudier l'évolution temporelle des pertes : d'abord par la variation d'une seconde à l'autre, puis par différentes comparaisons avec un profil de pertes par défaut calculé pour l'occasion. Puis, les résultats des décompositions ont été calculés pour les pertes à chaque seconde des périodes de ''faisceaux stables'' de l'année 2011, pour l'étude de la distribution spatiale des pertes. Les résultats obtenus ont été comparés avec les mesures d'autres instruments de faisceau, pour permettre différentes validations. En conclusion, l'intérêt de la décomposition vectorielle est présenté. Ensuite, l'annexe A, décrit le code développé pour permettre l’accès aux données des BLMs, pour les représenter de façon utilisable, et pour les enregistrer. Ceci inclus la connexion à différentes bases de données. L'instrument utilise des objets ROOT pour envoyer des requêtes SQL aux bases de données ainsi que par une interface Java, et est codé en Python. Un court glossaire des acronymes utilisés dans cette thèse est disponible à la fin du document, avant la bibliographie.