Background Analysis of CRESST-III Dark Matter Detectors

Abstract

Obwohl es eine Vielzahl von Beobachtungen gibt, die auf die Existenz Dunkler Materie (DM) hindeuten, ist deren Natur noch immer nicht geklärt. Das "Cryogenic Rare Event Search with Superconducting Thermometers" (CRESST) Experiment, das sich unterirdisch im italienischen Laboratori Nazionali del Gran Sasso (LNGS) befindet, strebt danach, DM Teilchen mit Massen im sub-GeV/c^2-Bereich direkt nachzuweisen. CRESST nutzt die geringe Wärmekapazität von Materialien bei Temperaturen nahe dem absoluten Nullpunkt und misst den Temperaturanstieg von Detektorkristallen, der durch elastische Streuung von Teilchen (potentiell DM) an den Atomkernen der Kristalle verursacht wird. Dieser Temperaturanstieg wird mit Hilfe von Phasenübergangsthermometern in Kombination mit supraleitenden Quanteninterferenzgeräten gemessen. Das Gran-Sasso-Gebirgsmassiv oberhalb des unterirdischen LNGS-Labors schirmt die kosmische Strahlung mit einer Gesteinsdicke von etwa 1400 Metern erheblich ab. Um unerwünschte Signale von Teilchen des Standardmodells weiter zu reduzieren, umgeben mehrere Schichten aktiver und passiver Abschirmung die Detektoren von CRESST. Trotz dieser Maßnahmen ist immer noch mit Hintergrundsignalen zu rechnen, die von Radioaktivität innerhalb der Detektoren, oder von Quellen in ihrer Nähe herrühren. Die Kenntnis der Mengen verschiedener radioaktiver Verunreinigungen ist sowohl für die DM-Suche als auch für die Entwicklung neuartiger Sensoren mit geringerem Hintergrund entscheidend.In dieser Arbeit werden Daten von vier CaWO4-Detektoren analysiert, die zwischen November 2020 und November 2022 im Rahmen der "Run36"-Datennahmekampagne der CRESST-III-Phase aufgezeichnet wurden. Im Bereich hoher Energien, mit Energiedepositionen in der Größenordnung von MeV, sind die Signalpulse in den analysierten Detektoren gesättigt. Dies erfordert spezielle Methoden, um die entsprechenden Energien zu rekonstruieren. Alphazerfallsspektren werden durch Analyse der Dauer der Pulssättigung gewonnen, wodurch der verfügbare Energiebereich für Hintergrundanalysen in den MeV-Bereich erweitert wird. Diese Sättigungszeitanalyse wird implementiert und auf die betrachteten Daten angewendet. Eine Kalibrierung, bei der die Sättigungszeiten in Energien umgerechnet werden, erfolgt durch die Identifizierung bekannter Spektrallinien und die Anpassung einer Exponentialfunktion, beruhend auf Überlegungen zur Pulsform. Als zweites Verfahren zur Energierekonstruktion werden Standardpulse an Ereignispulse angepasst. Durch Beschränkung der Anpassung auf Spannungen unterhalb eines bestimmten Abschneideniveaus kann das nichtlineare Detektorverhalten für hochenergetische Ereignisse umgangen werden. Zur Kalibrierung der so erhaltenen Spektren werden eine absichtlich eingebrachte radioaktive Fe-55-Quelle sowie Informationen aus der Sättigungszeitanalyse verwendet. Darüber hinaus werden Techniken zur Behandlung von Artefakten, die bei hohen Ereignisenergien häufig in den Daten auftreten, entwickelt bzw. verbessert, was die korrekte Analyse der betroffenen Pulse verbessert.Die in dieser Arbeit gewonnenen Spektren ermöglichen erste Abschätzungen der Verunreinigungsgrade der untersuchten Detektoren. Weiters dienen sie als Grundlage für eingehende Untersuchungen, die Bayes'sche Likelihood-Anpassungen von simulierten Spektralvorlagen an die experimentellen Daten umfassen, um die einzelnen Aktivitäten der Verunreinigungen zu bestimmen.

Even though there exists a large and diverse amount of observational evidence for the existence of dark matter (DM), its nature is still not clear. The Cryogenic Rare Event Search with Superconducting Thermometers (CRESST) experiment, located underground in the Laboratori Nazionali del Gran Sasso (LNGS), Italy, strives to directly detect DM particles in the sub-GeV/c^2 mass range. CRESST exploits the low heat capacity of materials at temperatures close to absolute zero, measuring the temperature increase of target crystals caused by elastic scattering of (potentially DM) particles on the target’s nuclei. This rise in temperature is quantified using transition edge sensors in combination with superconducting quantum interference devices. The Gran Sasso mountain above the LNGS underground laboratory provides substantial shielding from cosmic radiation, with a rock overburden of around 1400 m. To further reduce unwanted signals from standard model particles, multiple layers of active and passive shielding surround CRESST's detectors. Despite these measures, there are still backgrounds to be expected from radioactivity inside or close to the detectors. Knowing the amounts of different radioactive impurities is crucial for both DM search and the development of novel sensors with reduced backgrounds.In this work, data of four CaWO4 detectors from the CRESST-III phase's "Run36" data taking campaign, recorded between November 2020 and November 2022, is analysed. In the high-energy range, with event energies on the order of MeV, the signal pulses are saturated in the analysed detectors. This necessitates special methods to reconstruct the corresponding energies. Alpha decay spectra are obtained by analysing the duration of pulse saturation, extending the available energy range for background analyses into the MeV region. This saturation time analysis is implemented and applied to the considered data. A calibration, mapping the saturation times to energies, is done through the identification of known spectral lines and the fit of an exponential function, following considerations on the pulse shape. As a second procedure for energy reconstruction, pulse templates are fitted to the event pulses. By restricting the fit to voltages below a certain truncation level, the non-linear detector response for high-energy events can be bypassed. The calibration of the truncated template fit utilises an intentionally positioned radioactive Fe-55 source as well as information gained through the saturation time analysis. Moreover, techniques to handle artefacts, which commonly appear in the voltage traces at high event energies, are developed or improved, enhancing the correct processing of affected pulses.The spectra obtained in this work allow for first estimations of the contamination levels of the examined detectors. More importantly, they serve as a basis for further in-depth investigations, involving Bayesian likelihood fits of simulated spectral templates to the experimental data, to determine the separate activities of impurities.