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Simulation für die Suche nach dunkler Materie mit CRESST

Simulation for the search of dark matter with CRESST

Jochen Schieck (ORCID: 0000-0002-1058-8093)
  • Grant-DOI 10.55776/I5420
  • Förderprogramm Einzelprojekte International
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.12.2021
  • Projektende 30.11.2025
  • Bewilligungssumme 319.998 €

DACH: Österreich - Deutschland - Schweiz

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (20%); Physik, Astronomie (80%)

Keywords

    Dark Matter, Simulation, Cryogenic Detectors

Abstract

Über 80% der gesamten im Universum vorhandenen Materie leuchtet nicht, die sogenannte dunkle Materie. Durch die Einführung eines neuen Teilchens, welches über die Gravitation hinaus höchstens schwach mit der bekannten Materie in Beziehung tritt, könnte die fehlende Materie erklärt werden. Die Vorhersagen für die Masse dieses Teilchens umspannt mehrere Größenordnungen. In letzter Zeit haben Modelle mit einem Massenbereich für dunkle Materie Teilchen zwischen wenigen MeV und einigen GeV großes Interesse erzeugt. Das CRESST-Experiment, dass momentan am Gran Sasso Labor in Italien betrieben wird, ist ein für die Suche nach der dunklen Materie optimiertes Experiment, dass nach Streuungen von dunkle Materie Teilchen mit herkömmlicher Materie sucht. Die Energie des Streuprozesses wird in Gitteranregungen des Detektorkristalls umgewandelt, den sogenannten Phononen, und anschließend mit einem Sensor an der Sprungtemperatur ausgelesen. Mit den bisher von CRESST gesammelten Daten konnte bisher kein Signal beobachtet worden, jedoch sind die Ausschlussgrenzen für dunkle Materie Kandidaten mit einer Masse von weniger als 2 GeV die besten unter den Experimenten zur direkten Suche nach dunkler Materie. Im ersten Förderzeitraum konnte die Nachweisschwelle für Kernrückstöße auf 30 eV gesenkt werden, eine Verbesserung von einer Größenordnung im Vergleich zu vorhergehenden CRESST Detektoren und eine der niedrigsten Schwelle aller Experimente. Bei Rückstoßenergien unterhalb von 200 eV steigt die Ereignisrate allerdings sprunghaft an und der Ursprung dieser Energiedepositionen ist noch nicht verstanden. Studien zur Identifizierung dieser Energiedepositionen sind zentraler Teil des Projekts. Diese Studien basieren einerseits auf detaillierten Simulationen als auch auf der Analyse von Experimentdaten. Neben der Entschlüsselung dieses unbekannten Untergrunds sollen, neben dem bisherigen Detektormaterial Calciumwolframat, weitere Detektormaterialien für die Kristalle, z.B. Saphir, zum Einsatz kommen. Diese Kristalle und deren Untergrundeigenschaften müssen ebenfalls simuliert werden. .

Forschungsstätte(n)
  • Österreichische Akademie der Wissenschaften - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Federica Petricca, Max Planck-Institut München - Deutschland
  • Stefan Schönert, Technische Universität München - Deutschland

Research Output

  • 16 Zitationen
  • 9 Publikationen
Publikationen
  • 2023
    Titel High-Dimensional Bayesian Likelihood Normalisation for CRESST's Background Model
    DOI 10.48550/arxiv.2307.12991
    Typ Preprint
    Autor Angloher G
  • 2023
    Titel Observation of a low energy nuclear recoil peak in the neutron calibration data of the CRESST-III Experiment
    DOI 10.48550/arxiv.2303.15315
    Typ Preprint
    Autor Cresst Collaboration
  • 2023
    Titel Latest observations on the low energy excess in CRESST-III
    DOI 10.21468/scipostphysproc.12.013
    Typ Journal Article
    Autor Angloher G
    Journal SciPost Physics Proceedings
    Seiten 013
    Link Publikation
  • 2022
    Titel Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST
    DOI 10.48550/arxiv.2211.00564
    Typ Preprint
    Autor Angloher G
  • 2022
    Titel Secular Equilibrium Assessment in a $\mathrm{CaWO}_4$ Target Crystal from the Dark Matter Experiment CRESST using Bayesian Likelihood Normalisation
    DOI 10.48550/arxiv.2209.00461
    Typ Preprint
    Autor Angloher G
  • 2022
    Titel Results on sub-GeV Dark Matter from a 10 eV Threshold CRESST-III Silicon Detector
    DOI 10.48550/arxiv.2212.12513
    Typ Preprint
    Autor Cresst Collaboration
  • 2022
    Titel Latest observations on the low energy excess in CRESST-III
    DOI 10.48550/arxiv.2207.09375
    Typ Preprint
    Autor Angloher G
  • 2022
    Titel Testing spin-dependent dark matter interactions with lithium aluminate targets in CRESST-III
    DOI 10.48550/arxiv.2207.07640
    Typ Preprint
    Autor Angloher G
  • 2024
    Titel Optimal Operation of Cryogenic Calorimeters Through Deep Reinforcement Learning
    DOI 10.1007/s41781-024-00119-y
    Typ Journal Article
    Autor Angloher G
    Journal Computing and Software for Big Science
    Seiten 10
    Link Publikation

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