tests d’un détecteur infrarouge pour le spectrographe du satellite snap/jdem

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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


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 !


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


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


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 :

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3. Détecteur infrarouge H2RG : géométrie

HgCdTe bump bonded sur un CMOS : détecteur hybride

HgCdTe


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


3. Spectrographe et détecteur IR

• But : calibration spectro-photométrique du spectrographe au pour 1%

• Contrôler les performances optiques connaitre les caractéristiques du détecteur IR


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


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


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)


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


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


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


Campagne infrarouge : … et du détecteur

• Environnement E.S.D (antistatique), • Salle blanche


Campagne infrarouge : prise de données

• Cuve de 0.6m3

• 110k<T<140k

• ~7000 images : novembre-décembre 2007

• Acquisition automatisée grâce au DAQ


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


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)


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


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


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


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

http://gargamel.physics.lsa.umich.edu/


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


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


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

http://arxiv.org/abs/0811.3442



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


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)


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


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


2.Réduction d’un pixel avec soustraction de cosmiques

1. Mode de lecture du spectrographe et rejection des cosmiques

2. Reconstruction des pentes (flux)


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


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)


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




SPARE


Traitement de l’incertitude d’un pixel

Après avoir réduit un pixel,

on passe au calcul de son incertitude :


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]


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


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


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


Cosmic : efficiencyInteg.time (s) 10000

Read noise (e-) 0

Nb pixel 100*100

Initial flux (e-/pxl/s) 0

efficiency

100% d’efficacité!



Read noise (e-) 4

Nb pixel 100*100


Coupure à 4*σ = 22 e-



Read noise (e-) 6

Nb pixel 100*100


Coupure à 4*σ = 34 e-

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