Simulation, detection and characterization of exoplanet’s transits with Kepler space mission

En este Trabajo de Fin de Grado se han estudiado técnicas de detección de exoplanetas y distintas técnicas de limpieza de datos obtenidos por el telescopio espacial Kepler, optando por el uso de un filtro de mediana. Se han estudiado los datos provenientes del satélite Kepler y el ruido de los mismos. A partir de esta información se ha desarrollado un programa Python para leer y limpiar los datos, permitiendo caracterizar el exoplaneta estudiado siempre y cuando se conozca la masa, el radio y la temperatura de la estrella. En primer lugar, para comprobar el funcionamiento del programa empleado se han realizado distintas simulaciones, solucionando problemas y haciendo el código lo más eficiente posible. Una vez se ha confirmado que el programa desarrollado devuelve valores numéricos compatibles con los valores introducidos, se ha probado como de efectivo es este método de limpieza de datos, obteniendo la dependencia del error relativo según la variación de distintos parámetros, viendo la mayor dependencia proviene de variar los periodos del tránsito planetario y, en mayor medida, del periodo de la variabilidad estelar. La principal ventaja de este método es que, indistintamente de la cantidad de ruido, es capaz de obtener con bastante precisión el periodo del tránsito planetario. Por el contrario, depende de una forma excesiva del ajuste de la variabilidad de la estrella a una función seno. Esto lleva a una gran fuente de error, principalmente porque muchas veces la variabilidad de las estrellas no está descrita por una curva de este tipo ni tiene por qué seguir este tipo de oscilación.In this Final Degree Project, exoplanet detection techniques and various data cleaning techniques obtained from the Kepler space telescope have been studied, going for the use of a median filter. Data from the Kepler satellite and its noise have been analyzed. Based on this information, a Python program has been developed to read and clean the data, enabling the characterization of the studied exoplanet as long as the mass, radius, and temperature of the star are known. Firstly, to verify the functionality of the used program, various simulations have been conducted, addressing issues and making the code as efficient as possible. Once it has been confirmed that the developed program returns numerical values consistent with the input values, the effectiveness of this data cleaning method has been tested. The dependence of the relative error has been obtained by varying different parameters, with the highest dependence found when altering the periods of the planetary transit and, to a greater extent, the period of stellar variability. The main advantage of this method is that, regardless of the amount of noise, it is capable of accurately obtaining the period of the planetary transit. However, it excessively relies on fitting the stellar variability to a sine function. This leads to a significant error source, mainly because the variability of stars is often not described by such a curve, nor does it necessarily follow this type of oscillation.Grado en Físic