L'existence de la matière noire est justifiée par de nombreuses observations expérimentales et des prédictions théoriques provenant de modèles associés à la description des constituants élémentaires de la matière jusqu’aux plus grandes échelles de l’univers. La nature fondamentale de la matière noire reste quant à elle toujours indéterminée et constitue un sujet très actif de la physique actuelle. Sa découverte permettra de lever le mystère sur l’une des grandes énigmes de la nature.
Le laboratoire SUBATECH est engagé dans la collaboration XENON100 utilisant du xénon liquide comme cible et milieu de détection. Le xénon liquide possède la particularité de produire simultanément un signal de scintillation et d’ionisation lors de l’interaction d’une particule. Cette propriété permet de discriminer les interactions électroniques des reculs nucléaires. De plus, la TPC est capable de reconstruire l’énergie et la position en 3 dimensions de chaque événement. Cet auto-blindage du xénon augmente alors le pouvoir de discrimination par fiducialisation du volume.
Les données de XENON100 ont permis à la collaboration d’obtenir la meilleure limite supérieure mondiale sur la section efficace d'interaction du WIMP entre 2010 et 2013. L'expérience est actuellement en phase d'extension avec la construction de XENON1T qui permettra d'abaisser la limite de recherche de matière noire d'un facteur 100. L'agrandissement du détecteur à 1 tonne de xénon comme cible active demande un excellente maitrise de tous les bruits de fond.
Au sein du groupe Xénon de SUBATECH, le candidat travaillera sur les simulations et l'analyse des données de XENON100 en vue de préparer les premières données de XENON1T prévue pour 2016. SUBATECH est responsable de la partie stockage et récupération du xénon pour cette expérience : le candidat sera amené à aller au Gran Sasso pour ses prises de données, pour suivre la construction et la mise en service de l'expérience ainsi que pour participer à la vie de la collaboration.

Laboratoire : Subatech
Encadrement de la thèse : Julien Masbou (0251858411) (Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.)
Financement : allocation in2p3-région demandée