The impact of time resolution in light dark matter searches with Si Detectors

Abstract

Diese Arbeit untersucht den gemeinsamen Einfluss von Auslesegeschwindigkeit, Detektormasse und Dunkelstromrate auf die Sensitivität von niedrigschwelligen Siliziumdetektoren in der Suche nach sub-GeV-Dunkler-Materie. Moderne Rare-Event-Experimente sind auf die Auflösung einzelner bzw. weniger Elektronen angewiesen und stellen daher hohe Anforderungen an das elektronische Rauschen sowie an die während eines Auslesevorgangs akkumulierten Dunkelstromladungen. Technologien wie Skipper-CCDs und RNDR-DEPFET-Sensoren erreichen eine Unter-Elektron-Auflösung, unterscheiden sich jedoch deutlich in ihren Ausleseeigenschaften und ihrer Skalierbarkeit.Zur quantitativen Untersuchung dieser Einflüsse wurde ein modulares Simulationsframework entwickelt, das DarkELF-basierte Streuraten mit einem Poisson–Gauss-Hintergrundmodell kombiniert. Das Framework erlaubt eine unabhängige Variation von Detektormasse, Expositionsdauer, Ausleseparallelisierung und Dunkelstromrate und ermöglicht so eine systematische Analyse ihres Zusammenspiels im resultierenden Ladungsspektrum und den daraus abgeleiteten Ausschlussgrenzen.Die Spektralanalyse zeigt, dass die Trennung zwischen Signal und Hintergrund bei sehr niedrigen Elektronenzahlen erfolgt und bei langen Auslesezeiten statistisch kaum zugänglich ist. Eine schnellere Auslesung reduziert den thermisch erzeugten Hintergrund pro Frame und verschiebt die Signal-Hintergrund-Trennung in besser unterscheidbare Ladungsbereiche. In den Ausschlusskurven führt dies zu einer deutlichen Sensitivitätssteigerung, insbesondere beim Übergang von niedrigen zu moderaten Knotenanzahlen, während der Zugewinn bei hohen Parallelisierungsgraden abnimmt.Darüber hinaus zeigt sich, dass die Detektormasse eine gut beschreibbare Skalierung der Sensitivität einführt, während die Dunkelstromrate ein qualitativ anderes und nicht-triviales triviales Verhalten verursacht. Obwohl die resultierenden Kurven ähnliche Strukturen aufweisen, lassen sie sich nicht durch einfache Reskalierung auf eine universelle Darstellung zurückführen, sodass optimale Auslesekonfigurationen explizit vom Hintergrundregime abhängen.Das Framework unterstützt zudem detektorspezifische Erweiterungen — etwa pixelabhängige Dunkelstromraten, Diffusionsmodelle, RNDR-rauschabhängige Effekte und stochastische Ionisationsmodelle — und bildet damit eine Grundlage für zukünftige hochrealistische Simulationen von DEPFET-Detektoren im DANAE-Experiment. Insgesamt zeigt diese Arbeit, dass die Sensitivitätsoptimierung siliziumbasierter Detektoren eine kombinierte Betrachtung von Auslesegeschwindigkeit, Detektormasse und Hintergrundbedingungen erfordert und nicht durch einen einzelnen dominanten Parameter bestimmt wird.

This thesis investigates how readout speed, detector mass, and dark-current generation rate jointly influence the sensitivity of low-threshold silicon detectors in direct searches for sub-GeV dark matter. Modern rare-event experiments rely on resolving single- or few-electron ionisation signals, placing stringent requirements on electronic noise and on the accumulation of dark current during each readout frame. Technologies such as Skipper CCDs and RNDR-DEPFET sensors achieve sub-electron resolution, but differ significantly in their readout characteristics and scalability.To quantify the impact of these parameters on experimental reach, a modular simulation framework was developed that combines DarkELF-based scattering rates with a Poisson–Gaussianbackground model. The framework allows detector mass, exposure time, readout parallelisation, and dark-current generation rate to be varied independently, enabling a systematic study of their interplay in shaping the observable charge spectrum and the resulting exclusion limits.The spectral analysis shows that signal–background separation occurs at very low electron counts and can become statistically inaccessible for long frame times. Faster readout reducesthe thermally generated background per frame and shifts this separation toward lower, more distinguishable charge bins. In the resulting exclusion curves, this leads to a clear improvement in sensitivity, particularly when increasing readout parallelisation from low node counts, while gains diminish at high node counts as the background approaches its minimal level. Beyond this, the study reveals that detector mass introduces a well-behaved scaling of sensitivity, while the dark-current generation rate leads to a qualitatively different and non-trivial behaviour. Although trends appear similar across different generation rates, they cannot be described by a simple rescaling, and the optimal readout configuration depends explicitly on the background regime.The framework further supports detector-specific refinements — such as pixel-dependent dark-current rates, charge-diffusion models, RNDR noise evolution, and stochastic ionisation yields— providing a basis for future high-fidelity simulations of DEPFET detectors for the DANAE-experiment. Overall, this work demonstrates that sensitivity optimisation in silicon-based light-dark-matter detectors requires a combined treatment of readout speed, detector mass, and background conditions rather than a single dominant parameter.