Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA

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Reconstrucción de la Función de Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de distribución Lateral de Muones de AMIGA AMIGA Daniel Supanitsky (ICN-UNAM), A. Etchegoyen (Tandar-CNEA) y G. Medina- Tanco (ICN-UNAM)

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Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA. Daniel Supanitsky (ICN-UNAM), A. Etchegoyen (Tandar-CNEA) y G. Medina-Tanco (ICN-UNAM). Objetivo principal de los contadores de muones de AMIGA. Obtener la Función de Distribución Lateral de Muones (FDLM). - PowerPoint PPT Presentation

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Reconstrucción de la Función de distribución Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGALateral de Muones de AMIGA

Daniel Supanitsky (ICN-UNAM), A. Etchegoyen (Tandar-CNEA) y G. Medina-Tanco (ICN-

UNAM)

Page 2: Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA

)(r

r

Objetivo principal de los contadores de muones de AMIGA

Obtener la Función de Distribución Lateral de Muones (FDLM).

Page 3: Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA

Distancia de la estación más cercana al punto de impacto medida en el plano de la lluvia.

ddNdN )cos()sin(3

80

]360,0[

]60,0[

Puntos de impacto distribuidos uniformemente en un arreglo de 750 m.

La Segmentación

Page 4: Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA

Muones en la Estación más Cercana

Simulaciones de las lluvias: Aires+QGSJET-II

)cos(m30 2 A

m200r

Como máximo hay ~ 90 muones en 20ns.

Distribución temporal de muones

m5.2h

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N

segseg

C

NNN

111

seg

seg

C

Corr

N

N

N

N1

-1ln

-1ln

Corrección:

Curva de Calibración

# de segmentos

Muones Incidentes

Apilamiento de Muones

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Para 90 muones incidentes el error total es mayor que el error Poissoniano en menos que el 13%.

Error total / Error Poissoniano

192 segmentos

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SDSim versión v3r0: simulación del arreglo de detectores de superficie de Auger→ modificado para incluir los contadores de muones de AMIGA.

SDSim+MuonSim

Lluvias Simuladas: AIRES o CORSIKA

SDSim: Detectores Cherenkov

MuonSim: Detectores de Muones

•“UnThinning” de Pierre Billoir.

•Propagación de los muones en la tierra.

•Simulación de la eficiencia de cada varilla.

•Simulación del efecto de la segmentación.

Formato de Auger Formato MuonEvent desarrollado especialmente

Reconstrucción

Simulación de los Detectores de Muones

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2

000 1011)(

r

r

r

r

r

rNr

320 m

0.75

Distancia al eje de la lluvia

FDLM tipo KASCADE-Grande (Greisen modificada)

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FDLM a 2.5m bajo tierra

γ ≈ 3 varia muy poco con la energía, el tipo de primario y el ángulo cenital.

Para reconstruir la FDLM:

• γ = 3

•Nμ y β parámetros libres.

Page 10: Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA

Método de Reconstrucción

Distribución Temporal de Muones para un Evento SimuladoEstación más Cercana al Eje de la Lluvia

Fe

163

147

172Re

Corr

Med

al

N

N

N

5% menos

15% menos

ns 20

1

192

m 30 2

t

N

A

f

seg

Reconstrucción de la dirección, el punto de impacto y la energía: Detectores Cherenkov (Paquete CDAS).

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• Estaciones Saturadas:

NμC ≥ 72 (Nμ

Corr ≥ 90 ) en algún bin temporal.

• Estaciones Silenciosas:

0, 1, 2 muones.

• Estaciones “Buenas”:

3 ≤ NμCorr ≤ 90 en todos los bins temporales.

Saturadas

Buenas Silenciosas

FDLM

r

Se minimizan los errores sistemáticos

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Se minimiza:

Estaciones Buenas

Estaciones Silenciosas

Parámetros a determinar

Estaciones Saturadas

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Ajuste de FDLM para un Evento Simulado

Fe

E

30

eV 1018

Estaciones Silenciosas

CDAS+MuonRec

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ns 20

1

192

m 30 2

t

N

A

f

seg

)(Obtenido de los ajustes Gaussianos de las distribuciones de )600(N

Parámetros de diseño

Page 15: Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA

Trabajo Futuro

•Implementación del método de reconstrucción en el Offline.

•Estudio de la robustez del método al utilizar una simulación detallada de los detectores de muones.