Event reconstruction in NEXT using a ML-EM algorithm

La desintegración doble beta sin neutrinos es un proceso hipotético en el que dos neutrones de un núcleo se transforman en dos protones emitiendo únicamente dos electrones, sin neutrinos. La detección de un proceso así demostraría que los neutrinos son partículas de Majorana y que el número leptónico total no se conserva (las oscilaciones de neutrinos ya han demostrado que el número leptónico por familia no se conserva). La determinación de la naturaleza del neutrino podría responder a varias preguntas de diversa índole dentro de la física de partículas. Primero, podría dar explicación a la escala de masas del neutrino a través de un mecanismo de balancín (see-saw). Por otra parte, explicaría la asimetría entre materia y antimateria en el origen del universo mediante teorías de leptogénesis. Esto hace que la búsqueda de la desintegración doble beta sin neutrinos sea clave en el escenario actual. El experimento Neutrino Experiment with a Xenon TPC (NEXT) buscará la desin- tegración doble beta sin neutrinos usando una cámara de proyección temporal (TPC) con xenón en estado gaseoso a alta presión. El xenón tiene varios isotopos doble beta de forma que el medio de detección y la fuente coinciden. Para la búsqueda, de entre los posibles isotopos, el experimento usará xenón enrique- cido al 90% en el isotopo 136. La elección de este isotopo se debe a su alta energía liberada en la desintegración (2458 keV) que permite evitar gran parte del fondo radiactivo natural. La señal experimental de un evento doble beta sin neutrinos consiste en una deposición de energía fija igual a la diferencia de energía entre el núcleo y su hijo. Por otra parte, los eventos doble beta tienen una señal topológica muy característica cuando se producen en un gas a alta presión; el cual es el caso de NEXT. Dicha señal consiste en la ionización de electrones a lo largo de una traza (de unos 30 cm de largo a 10 bares de presión). Esta traza es errática y tortuosa debido a la dispersión múltiple (multiple scatttering) que sufren los dos electrones emitidos en la desintegración. Cuando los electrones hayan perdido la suficiente energía depositarán su energía restante de golpe en el medio provocando dos grandes deposiciones en los extremos de la traza, los llamados blobs. Este comportamiento es muy diferente al que se observa en eventos de un solo electrón, eventos que forman la mayor parte del background del experimento. De esta forma, esta información podría utilizarse para distinguir entre señal y fondo. Esta es la idea detrás del diseño de NEXT, el cual permite obtener una buena resolución energética y, simultáneamente, reconstruir esta señal topológica. Sin embargo, los sensores y electrónica óptimos para cada tarea son bastante diferentes por lo que se ha optado por especializar cada uno de los planos de la TPC en diferentes medidas. Tras operar fructíferamente dos prototipos en una intensa fase de desarrollo, la Colaboración se encuentra comisionando su primer detector en el Laborato- rio Subterráneo de Canfranc (LSC). Este detector, conocido como NEXT-White (NEW), es la primera fase de NEXT-100, un detector mucho mayor que contendrá 100 kg de xenón y se construirá también en el LSC. NEW demostrará el modelo de fondo radiactivo del experimento, proporcionará estimaciones precisas de la resolución de energía para altas energías y permitirá evaluar la dis- criminación topológica derivada de la reconstrucción de trazas. NEW operará con 5 kilos de xenón natural a una presión de entre 5 y 15 bares. El gas está dentro de un contenedor a presión de radio igual a 200 mm y una longitud de 500 mm. Está equipado con 12 PMTs y casi 2000 SiPMs. Dado que es el detector actual sobre el que trabaja la Colaboración, NEW ha sido el detector usado como banco de pruebas de la validez de la implementación del algoritmo ML-EM, tema central de esta tesis. La reconstrucción en NEXT es un problema bastante complejo dado que debe combinarse la información de los dos planos de sensores y, además, hay varios efectos diferentes que pueden afectar a la señal. Por si fuera poco, la señal ya es de por sí compleja desde un punto de vista topológico. En esta situación, resultan de interés los métodos capaces de resolver el pro lema inverso. De esta forma, el método ML-EM resulta ideal para conseguir una reconstrucción de eventos satisfactoria gracias a que las fluctuaciones estadís- ticas del método están implementadas correctamente dentro del método. Este hecho es de máxima importancia cuando se evalúan procesos descritos por estadística poissoniana, la cual describe los procesos de detección de fotones; es decir, el caso de NEXT. Con esto, la tesis se ha centrado en el desarrollo y evaluación de un modo bidimensional MLEM y se ha aplicado el método a diferentes conjuntos de datos simulados con el objetivo de evaluar y optimizar varios parámetros del método: número de iteraciones, tamaño de los píxeles, distancia radial al centro de la cámara. Para ello se han tenido en cuenta, principalmente, dos indicadores: la resolución en energía obtenida y la precisión en el posicionamiento XY. También se han realizado estudios iniciales de discriminación señal-background empleando redes neuronales sobre eventos reconstruidos usando ML-EM. La aplicación del algoritmo ML-EM dentro de la cadena de reconstrucción de NEXT ha producido resultados extraordinarios hasta el momento. Una resolución en energía de 0.434% FWHM para eventos doble beta se consigue tras 100 iteraciones cuando se considera la mayoría del volumen activo del detector (150 mm de radio fiducial) mientras que la posición media reconstruida de los eventos se sitúa a 1.7 mm de su posición real con 3σ. Considerando todo el volumen activo la resolución en energía obtenida es 0.489%, muy cerca del límite físico que se estima de 0.384%. Además se ha convertido que las medidas de energía escalan linealmente y que la resolución es inversamente proporcional a la raíz cuadrada de la energía del evento, como cabría esperar. Adicionalmente se ha obtenido un porcentaje de discriminación de background de 65.7% manteniendo el 82.3% de señal