Cédric CERNA, Eric Priéto

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1 Cédric CERNA, Eric Priéto
Tests d’un détecteur infrarouge pour le spectrographe du satellite SNAP/JDEM Pierre-élie CROUZET Directeur de thèse : Anne EALET Avec Cédric CERNA, Eric Priéto

2 Plan L’énergie noire Le spectrographe de SNAP
Les détecteurs infrarouge (IR) H2RG Le détecteur IR H2RG#40 Etude du mode de lecture et de la rejection des cosmiques Pierre-élie CROUZET

3 1.L’énergie noire 1998 : observations de Supernovae  expansion accélérée de l’Univers due à l’Énergie noire . On ne connaît pas la nature physique de cette énergie ! Pierre-élie CROUZET

4 1.SNAP (SuperNova Acceleration Probe)
Déterminer la nature de l’Énergie noire par l’observations de supernovae (SN) et de mesure de cisaillement gravitationnel. SN lointaines  Peu de flux : télescope de 2m Décalage en longueur d’onde (z=1.7) : domaine infrarouge (IR) spatial Courbes de lumières des SN Imageur visible et IR Caractérisations des SN lointaines  Spectrographe basse résolution  Spectre de la galaxie et de la SN  Spectrographe à intégrale de champ Pierre-élie CROUZET

5 2.Le spectrographe de SNAP
Identification et classification des SN Peu de flux  basse résolution R=100 Spectre de la SN et de la galaxie  Slicer Calibration spectro-photométrique au 1% Compact et léger (20x30x10 cm) Permet de prendre une SN et la galaxie hôte en même temps Entrance point Pupil & slit mirror Slicer Prism Detector Camera Collimator Pierre-élie CROUZET

6 3. Spécifications du détecteur pour le spectrographe de SNAP
Les spécifications de sciences sont dérivées sur le détecteur : Longueur d’onde µm (cut off à 1.7µm) Bruit total <8e- rms (dépend de l’électronique et de la stratégie de lecture) Efficacité quantique >40% for 0.4<<0.6 ; >60% for 0.6<  <1.0 ; >85% for 1.0<  Pierre-élie CROUZET

7 3. Détecteur infrarouge H2RG : géométrie
HgCdTe HgCdTe bump bonded sur un CMOS : détecteur hybride

8 3. Détecteur infrarouge H2RG : fonctionnement
gate Vout Vreset Dsub detector MUX Unit cell Cell Drain Connection en indium Détecteur dernière génération Un MOSFET “source follower” Le multiplexeur adresse et lit individuellement chacun des pixels avec un mode de lecture non destructif Plusieurs modes d’acquisition possibles Compagnie Teledyne Détecteur H2RG Taille des pixels (µm), nb de pixel 18*18µm, 2K*2K Fréquence de lecture 100kHz ou 5Mhz Matériau actif HgCdTe Pierre-élie CROUZET

9 3. Spectrographe et détecteur IR
But : calibration spectro-photométrique du spectrographe au pour 1% Contrôler les performances optiques  connaitre les caractéristiques du détecteur IR Pierre-élie CROUZET

10 4.Le détecteur IR H2RG#40 Calibration du détecteur
Détecteur prototype calibré aux U.S.A et reçu en France Calibration du détecteur Gain de conversion Réponse intra-pixel Le détecteur IR H2RG#40 dans un prototype de spectrographe Pierre-élie CROUZET

11 4.Le détecteur IR H2RG#40 : gain de conversion
Facteur qui relie les e- reçus aux ADU de l’électronique. Basé sur une statistique de Poisson Correction avec la capacité inter-pixel (IPC). Gain avec IPC 1,89 e /adu Gain sans IPC 2,97 e/adu Analyse des données prises en Février 2007 à l’Université de Michigan Pierre-élie CROUZET

12 4.Le détecteur IR H2RG#40 : réponse intra-pixel
Le spectrographe de SNAP est sous échantillonné  fente du spectro est imagée sur 1 pixel  connaître la réponse intra-pixel du détecteur Exemple de réponse intra pixel d’un pixel à 1300nm Moyenne sur tous les pixels Données prisent à l’Université de Michigan, Ann Arbor (USA) Schéma optique de l’appareil de mesure des réponses intra-pixel Coupe de la réponse intra pixel moyenne

13 4.Le détecteur H2RG#40 dans la campagne infrarouge du démonstrateur
Accord U.S.A France : reçu en mars 2007 Développement d’un logiciel d’acquisition des images (octobre 2007) Intégration du détecteur et de son électronique dans le démonstrateur et le cryostat (novembre 2007) Prise de données ~7000 images (novembre-décembre 2007) Réduction de données dans le démonstrateur (mars- juillet 2008) Pierre-élie CROUZET

14 Le démonstrateur But : Reproduire exactement le concept optique du spectrographe de SNAP pour valider les performances optiques. Aligné au CPPM mécaniquement à 10µm près Campagne visible et infrarouge achevée Pierre-élie CROUZET

15 Campagne infrarouge : DAQ LabView du démonstrateur
monochromator Envoie des commandes et retour des status de chacun des élements : Détecteur H2RG#40 Steering mirror Photodiode Monochromateur Slow contrôle Pierre-élie CROUZET

16 Campagne infrarouge : intégration de l’électronique de lecture…
Électronique de lecture développée (pour OPERA) à l’IPNL Cartes analogique faible bruit (4 e- seule) et digital (transmission de données) Intégrée au plus près du détecteur Cryostat Cartes électroniques Alimentation triple stabilisée Pierre-élie CROUZET

17 Campagne infrarouge : … et du détecteur
Environnement E.S.D (antistatique), Salle blanche Pierre-élie CROUZET

18 Campagne infrarouge : prise de données
Cuve de 0.6m3 110k<T<140k ~7000 images : novembre-décembre 2007 Acquisition automatisée grâce au DAQ Pierre-élie CROUZET

19 Réduction de données d’un pixel dans le démonstrateur
Mode d’acquisition dans le démonstrateur Evaluation du signal Pixels de référence Hot pixels Carte d’efficacité quantique Gain de conversion Evaluation de l’incertitude associée au signal Pierre-élie CROUZET

20 Mode d’acquisition : Fowler
lecture non destructive du détecteur  accumulation des charges Fowler(6) 1 burst de 6 frames Intérêt : Fowler (N) réduit le bruit d’un facteur ~1/sqrt(N) Schubnell et al. NIR infrared detectors for SNAP (2006) Pierre-élie CROUZET

21 Réduction de données d’un pixel dans un Fowler
Etapes : Correction des dérives des tensions d’alimentation Création d’une seule image à partir d’un Fowler(N) Conversion ADUe- Application des cartes d’efficacité quantique Pierre-élie CROUZET

22 1 : Pixel de référence non sensible au flux incident
Nécessaire pour corriger les éventuels dérives dans les tensions d’alimentation. À soustraire à chaque pixel de signal soustraction Pierre-élie CROUZET

23 2-3 : Création d’une seule image à partir d’un Fowler(N)
2 burst de N frames M1=Moyenne burst 1 M2=Moyenne burst 2 D=M2-M1 1 seule image Pierre-élie CROUZET

24 5-6 : Gain de conversion, efficacité quantique
Conversion ADUe- gain : 1.89 e-/ADU QE Cartes établie par l’Université de Michigan sur le H2RG#40 De 900nm à 1700nm Bonne carte ou carte interpolée pour chaque longueur d’onde G=1.89 e-/ADU À 1100nm Pierre-élie CROUZET

25 Traitement des incertitudes
Pour chaque pixel l’incertitude associée au signal I est : Incertitude sur l’accroissement entre chaque frame d’un même burst Incertitude sur le pixel de réference Terme Poissonnien inter-burst Pierre-élie CROUZET

26 Traitement des incertitudes
Rapport S/N sur le pixel maximum pour une PSF située au centre du slicer PSF : image d’une source ponctuelle monochromatique Pixel de flux maximum Lambda(nm) S/N du pixel maximum 900 41 1100 84 1300 94 1400 31 Pierre-élie CROUZET

27 Démonstrateur : résultats
Calibration en longueur d’onde : Reconstruction de la position de la PSF en fonction de la longueur d’onde Courbes de dispersion Calibration au nanomètre dans l’ IR Réf : M-H. Aumeunier A. Ealet,E. Prieto, C.Cerna, P-E. Crouzet arXiv: Calibration en flux : en cours Pierre-élie CROUZET

28 5.Etude du mode de lecture et de la rejection des cosmiques
Bruit et mode de lecture du spectrographe en vol Traitement d’un pixel du détecteur Pierre-élie CROUZET

29 1.Bruit et mode de lecture
Le mode Fowler(N) permet de réduire le bruit d’un facteur 1/sqrt(N) Schubnell et al. NIR infrared detectors for SNAP (2006) Pierre-élie CROUZET

30 1.Bruit et mode de lecture
Spécification de bruit atteintes à 110K pour le H2RG, avec un Fowler et 3000s de temps d’exposition Requirements 1 pose de T=3000s ou 3 poses de T=1000s Bruit de lecture dominant Long temps de pose : faible bruit mais pixels touchés par des rayons cosmiques! requirements Pierre-élie CROUZET Smith et al. Noise and zero point drift in 1.7um cutoff detectors for SNAP (2006)

31 Cosmiques! 44% des pixels touchés Taux : 5 hit/s/cm2 simulation
Flux(e-/pxl/s) Integration time(s) 10000 Bruit de lecture (e-) 44% des pixels touchés Taux : 5 hit/s/cm2 Pierre-élie CROUZET simulation

32 2.Réduction d’un pixel avec soustraction de cosmiques
Mode de lecture du spectrographe et rejection des cosmiques Reconstruction des pentes (flux) Pierre-élie CROUZET

33 Cosmiques : mode de lecture
Mode de lecture : up the ramp Lecture continue du détecteur signal cosmique Le mode de lecture up the ramp permet de détecter les hit de cosmiques Pierre-élie CROUZET

34 Cosmiques : reconstruction des pentes
Ajustement linéaire de chaque pente locale par minimisation de Khi2 avec un set de poids optimisé en fonction du S/N (Fixen et al, NICMOS) Reconstruction de la pente par combinaison des pentes locales Pierre-élie CROUZET

35 Status et perspectives :
Algorithme de rejection : ok Reconstruction des pentes : en cours Test sur des données réelles à Caltech (janvier 2009)

36 Conclusion Satellite SNAP
dédié à la découverte de la nature de l’énergie noire doté d’un imageur et d’un spectrographe fonctionnant dans l’IR Détecteur IR du spectrographe, bas bruit, nouvelle génération Dans le démonstrateur Réduction des données en mode Fowler (calibration en longueur d’onde arXiv: ) Dans le spectrographe embarqué Choix du détecteur optimal Optimisation des modes de lecture Soustraction de cosmiques dans les longs temps de pose Analyse de données avec de long temps de pose janvier 2009 Pierre-élie CROUZET

37 SPARE Pierre-élie CROUZET

38 Traitement de l’incertitude d’un pixel
Après avoir réduit un pixel, on passe au calcul de son incertitude : Traitement de l’incertitude d’un pixel Pierre-élie CROUZET

39 Cosmiques : Algorithme de détection
S(e-) . . . Distrib pentes locales. : moyenne et rms seuil = moyenne + 4 x rms Detection et rejection quand pente locale>seuil cosmiques . . . . . . . Jusqu’a ce que plus aucun cosmic ne soit détecté frame nb Distribution des pentes locales Di Exemple : étape 1 : mean~0 ; rms~100 seuil 1 ~ 400 étape 2 : 1 cosmique détecté étape 3 : mean~0 ; rms~20 seuil 2 ~ 80 étape 4 : 1 cosmique détecté étape 5 : mean~0 ; rms~4 seuil 3 ~ 16 plus de cosmique cosmics Pierre-élie CROUZET

40 Capacité inter-pixel (IPC)
Sous estimation de la variance à cause de la capacité inter pixel donc sur estimation du gain de conversion. Nouvelle estimation de la variance (Moore and all) : l k D[k,l]

41 Verification : saturation, linéarité
Temps d’exposition optimal pour ne pas saturer et récolter le max. de photon aucun pixel n’a atteint la saturation de 65535adu Linéarité Pour les long temps d’exposition (3,4 ou 5 bursts), le dernier burst peut saturer  le dernier burst non saturé sera utilisé pour calculer le signal Verification de linéarité : fit par une droite de chaque moyenne de chaque burst et calcul du coefficient de régression linéaire R R>0.9 sur tout les fit Non saturation et linéarité observées sur tout les pixels Pierre-élie CROUZET

42 4 : Hot pixels But : enlever les pixels plus brillants que la PSF sur chaque image Hot pixels constants au cours du temps carte unique de hot pixel Carte établie une fois pour toute à partir d’un Fowler (6) : 12 frames Pierre-élie CROUZET

43 Mode d’acquisition et exemple
Mode d’acquisition : Fowler zoom lecture non destructive du détecteur  accumulation des charges 1600nm 1 burst de 6 frames Dernière frame brut Pierre-élie CROUZET

44 Cosmic : efficiency 100% d’efficacité! efficiency Pierre-élie CROUZET
Integ.time (s) 10000 Read noise (e-) Nb pixel 100*100 Initial flux (e-/pxl/s) 100% d’efficacité! efficiency Pierre-élie CROUZET

45 Cosmic : efficiency Coupure à 4*σ = 22 e- Pierre-élie CROUZET
Integ.time (s) 10000 Read noise (e-) 4 Nb pixel 100*100 Initial flux (e-/pxl/s) Coupure à 4*σ = 22 e- Pierre-élie CROUZET

46 Cosmic : efficiency Coupure à 4*σ = 34 e- Pierre-élie CROUZET
Integ.time (s) 10000 Read noise (e-) 6 Nb pixel 100*100 Initial flux (e-/pxl/s) Coupure à 4*σ = 34 e- Pierre-élie CROUZET

47 Pierre-élie CROUZET