Tomographie muonique : du développement de détecteurs à la résolution du problème inverse

Cette thèse porte sur le développement des détecteurs gazeux Micromegas pour la tomographie muonique. Cette technique permet d’utiliser les muons cosmiques issus des interactions entre des rayons cosmiques et l’atmosphère, afin d’imager des objets de grandes dimensions et de grande opacité tels que des bâtiments, des dalles de béton, des volcans ou encore des pyramides comme la pyramide de Khéops en Égypte. En étudiant l’atténuation du flux de muons à travers un objet, nous pouvons obtenir des informations sur sa structure interne. Pour imager de telles structures et détecter les muons qui les traversent, des télescopes muoniques utilisant des détecteurs Micromegas sont utilisés. Les travaux effectués pendant cette thèse ont eu pour but d'améliorer les performances en résolution spatiale et en gaz de ces détecteurs.Un des objectifs de cette thèse a été d’imager une dalle de béton de 2 m de longueur, 1 m de largeur et 50 cm d’épaisseur. Dans un premier temps, nous avons réalisé une étude sur la détection de défauts dans cette dalle. Grâce à un algorithme développé pendant cette thèse, un trou de 15 cm de côté peut être détecté avec un niveau de confiance de 98% à partir de 4h de prise de données. Par la suite, nous avons réalisé une étude de faisabilité en deux dimensions, dans le plan de la longueur de la dalle, afin de pouvoir reconstruire la carte de densité de la dalle de béton. Pour ce faire, nous avons dû résoudre ce qu'on appelle le problème inverse : l’estimation des paramètres d’un objet en fonction des données collectées. Ici la densité de la dalle de béton joue le rôle de paramètres à estimer et le flux de muons ayant traversés la dalle et collectés par nos détecteurs celui de données. Après analyses des différentes systématiques du problème, nous pouvons reconstruire la densité d’une dalle de béton, avec une résolution en épaisseur de 125 mm et une résolution en longueur de 437.5 mm, avec une erreur relative maximale de 12%.