Studio delle performance di fotomoltiplicatori al silicio (SiPM) per l’identificazione di elettroni

Iannetta, Silvia (2024) Studio delle performance di fotomoltiplicatori al silicio (SiPM) per l’identificazione di elettroni. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Fisica [L-DM270]
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Abstract

La capacità di identificazione degli elettroni (e delle loro antiparticelle, i positroni) è di fondamentale importanza negli esperimenti alle alte energie. Per l’esperimento ALICE al Large Hadron Collider (LHC) del CERN, ad esempio, dedicato allo studio della materia nucleare in condizioni estreme di temperatura e densità di energia, questa misura permette di investigare alcune proprietà dello stato di Quark-Gluon Plasma (QGP) creato in collisioni di ioni pesanti ultrarelativistici, come la sua temperatura, la densità e la viscosità, fornendo inoltre informazioni sulla natura della forza forte subnucleare e dell’universo primordiale. La misura di elettroni ad alto impulso trasverso viene inoltre utilizzata nello studio delle proprietà di trasporto del QGP. Nel progetto di upgrade dell’esperimento ALICE, denominato ALICE 3, sono al momento in discussione per l’identificazione degli elettroni l’utilizzo di un rivelatore di tipo RICH (Ring Imaging Cherenkov) e di un calorimetro elettromagnetico. Data la loro massa ridotta, gli elettroni sono le uniche particelle cariche in grado di produrre luce Cherenkov in aria; è stato quindi proposto di utilizzare questa caratteristica peculiare come base per la realizzazione di un rivelatore basato su fotosensori in grado di segnalare il passaggio di elettroni. La possibilità di utilizzare SiPMs come fotosensori per la separazione di elettroni e adroni carichi è stata indagata alla beam facility PS-T10 del CERN utilizzando un sensore di 3x3 mm^2 di area prodotto dalla foundry FBK. La capacità di separare i segnali provenienti da elettroni da quelli delle altre particelle cariche è stata investigata anche utilizzando una tecnica di selezione basata sul machine learning e reti neurali tramite il framework TensorFlow e l’API Keras.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Iannetta, Silvia
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
identificazione di elettroni,SiPM,ALICE 3
Data di discussione della Tesi
30 Ottobre 2024
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