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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
2Pierre-élie CROUZET
Plan
1. L’énergie noire
2. Le spectrographe de SNAP
3. Les détecteurs infrarouge (IR) H2RG
4. Le détecteur IR H2RG#405. Etude du mode de lecture et de la rejection
des cosmiques
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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 !
4Pierre-élie CROUZET
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
5Pierre-élie CROUZET
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
DetectorCamera
Collimator
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3. Spécifications du détecteur pour le spectrographe de SNAP
Longueur d’onde 0.4-1.7µm (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<
Les spécifications de sciences sont dérivées sur le détecteur :
7
3. Détecteur infrarouge H2RG : géométrie
HgCdTe bump bonded sur un CMOS : détecteur hybride
HgCdTe
8Pierre-élie CROUZET
3. Détecteur infrarouge H2RG : fonctionnement
• 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
gateVout
Vreset
Dsub
detector
MUX
Unit cell
Cell Drain
Connection en indium
9Pierre-élie CROUZET
3. Spectrographe et détecteur IR
• But : calibration spectro-photométrique du spectrographe au pour 1%
• Contrôler les performances optiques connaitre les caractéristiques du détecteur IR
10Pierre-élie CROUZET
4.Le détecteur IR H2RG#40
• Calibration du détecteur– Gain de conversion– Réponse intra-pixel
• Le détecteur IR H2RG#40 dans un prototype de spectrographe
Détecteur prototype calibré aux U.S.A et reçu en France
11Pierre-élie CROUZET
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
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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
13Pierre-élie CROUZET
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)
14Pierre-élie CROUZET
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
15Pierre-élie CROUZET
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
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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
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Campagne infrarouge : … et du détecteur
• Environnement E.S.D (antistatique), • Salle blanche
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Campagne infrarouge : prise de données
• Cuve de 0.6m3
• 110k<T<140k
• ~7000 images : novembre-décembre 2007
• Acquisition automatisée grâce au DAQ
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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
20Pierre-élie CROUZET
Mode d’acquisition : Fowler
0
5000
10000
15000
20000
25000
0 2 4 6 8 10 12 14
numero de frame
pix
el (
AD
U)
lecture non destructive du détecteur accumulation des charges
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)
Fowler(6)
21Pierre-élie CROUZET
Réduction de données d’un pixel dans un Fowler
• Etapes : 1. Correction des dérives des tensions
d’alimentation
2. Création d’une seule image à partir d’un Fowler(N)
3. Conversion ADUe-
4. Application des cartes d’efficacité quantique
22Pierre-élie CROUZET
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
23Pierre-élie CROUZET
2-3 : Création d’une seule image à partir d’un Fowler(N)
2 burst de N frames
0
5000
10000
15000
20000
25000
0 2 4 6 8 10 12 14
numero de frame
pix
el (
AD
U)
M1=Moyenne burst 1
M2=Moyenne burst 2
D=M2-M11 seule image
24Pierre-élie CROUZET
5-6 : Gain de conversion, efficacité quantique
• Conversion ADUe- – gain : 1.89 e-/ADU
• QE– Cartes établie par l’Université de
Michigan sur le H2RG#40 http://gargamel.physics.lsa.umich.edu/
– De 900nm à 1700nm– Bonne carte ou carte interpolée
pour chaque longueur d’onde
À 1100nm
G=1.89 e-/ADU
25Pierre-élie CROUZET
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
19000
24000
29000
34000
39000
44000
0 2 4 6 8 10 12
numero de frame
pix
el
(AD
U)
signal
réference
26Pierre-élie CROUZET
Traitement des incertitudes
0102030405060708090
100
800 1000 1200 1400 1600
longueur d'onde (nm)
S/N
Lambda(nm) S/N du pixel maximum
900 41
1100 84
1300 94
1400 31
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
27Pierre-élie CROUZET
Démonstrateur : résultats
• Calibration en longueur d’onde : – Reconstruction de la position de la PSF en fonction de la
longueur d’onde
Réf : M-H. Aumeunier A. Ealet,E. Prieto, C.Cerna, P-E. Crouzet arXiv:0811.3442
Courbes de dispersion Calibration au nanomètre dans l’ IR
•Calibration en flux : en cours
28Pierre-élie CROUZET
5.Etude du mode de lecture et de la rejection des cosmiques
1. Bruit et mode de lecture du spectrographe en vol
2. Traitement d’un pixel du détecteur
29Pierre-élie CROUZET
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)
30Pierre-élie CROUZET
1.Bruit et mode de lecture
•Spécification de bruit atteintes à 110K pour le H2RG, avec un Fowler 200-500 et 3000s de temps d’exposition
requirementsRequirements
Smith et al. Noise and zero point drift in 1.7um cutoff detectors for SNAP (2006)
Long temps de pose :
• faible bruit
mais
• pixels touchés par des rayons cosmiques!
1 pose de T=3000s
ou
3 poses de T=1000s
•Bruit de lecture dominant
31Pierre-élie CROUZET
Cosmiques!Flux(e-/pxl/s) 0
Integration time(s) 10000
Bruit de lecture (e-) 0
Taux : 5 hit/s/cm2
simulation
44% des pixels touchés
32Pierre-élie CROUZET
2.Réduction d’un pixel avec soustraction de cosmiques
1. Mode de lecture du spectrographe et rejection des cosmiques
2. Reconstruction des pentes (flux)
33Pierre-élie CROUZET
Cosmiques : mode de lecture
• Mode de lecture : up the ramp – Lecture continue du détecteur
sign
al
cosmique
Le mode de lecture up the ramp permet de détecter les hit de cosmiques
34Pierre-élie CROUZET
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
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Status et perspectives :
• Algorithme de rejection : ok
• Reconstruction des pentes : en cours
• Test sur des données réelles à Caltech (janvier 2009)
36Pierre-élie CROUZET
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:0811.3442)
– 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
37Pierre-élie CROUZET
SPARE
38Pierre-élie CROUZET
Traitement de l’incertitude d’un pixel
Après avoir réduit un pixel,
on passe au calcul de son incertitude :
39Pierre-élie CROUZET
frame nb
S(e-)
.
. . . .
. .
.. .1. Distrib pentes locales. : moyenne et rms2. seuil = moyenne + 4 x rms3. Detection et rejection
quand pente locale>seuil
Jusqu’a ce que plus aucun cosmic ne soit détecté
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
Cosmiques : Algorithme de détection
cosmiques
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) :
k
l
D[k,l]
41Pierre-élie CROUZET
Verification : saturation, linéarité
• Saturation– 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
42Pierre-élie CROUZET
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
43Pierre-élie CROUZET
Mode d’acquisition et exemple
Dernière frame brut
zoom
PSF @ 1600nm
0
5000
10000
15000
20000
25000
0 2 4 6 8 10 12 14
numero de frame
pix
el (
AD
U)
Mode d’acquisition : Fowler
lecture non destructive du détecteur accumulation des charges
1 burst de 6 frames
44Pierre-élie CROUZET
Cosmic : efficiencyInteg.time (s) 10000
Read noise (e-) 0
Nb pixel 100*100
Initial flux (e-/pxl/s) 0
efficiency
100% d’efficacité!
45Pierre-élie CROUZET
Cosmic : efficiencyInteg.time (s) 10000
Read noise (e-) 4
Nb pixel 100*100
Initial flux (e-/pxl/s) 0
Coupure à 4*σ = 22 e-
46Pierre-élie CROUZET
Cosmic : efficiencyInteg.time (s) 10000
Read noise (e-) 6
Nb pixel 100*100
Initial flux (e-/pxl/s) 0
Coupure à 4*σ = 34 e-
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