Enhancing the electromagnetic background model of CRESST-II

Abstract

Diese Masterarbeit befasst sich mit der Verbesserung des elektromagnetischen Hintergrundmodells des CRESST-Experiments. Da die mikroskopische Natur der Dunklen Materie eine der größten unbeantworteten Fragen der modernen Teilchenphysik darstellt, sind in den letzten Jahrzehnten zahlreiche experimentelle Bemühungen mit dem Ziel entstanden, hypothetische Teilchen der Dunklen Materie direkt nachzuweisen. Eines dieser Experimente ist das CRESST-Experiment, in dessen zweiter Generation, CRESST-II, szintillierende CaWO_4-Targetkristalle verwendet wurden, um den Parameterraum im sub-GeV-Bereich zu untersuchen. Bei niedrigen Energien ist eine Unterscheidung zwischen Rückstößen der Dunklen Materie und Betateilchen/Gamma-Strahlen jedoch kaum möglich. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Zusammensetzung des umgebenden radioaktiven Hintergrunds in den experimentellen Referenzdaten zu verstehen, da dieses Verständnis in einer Analyse verwendet werden kann, die es erlaubt, mögliche Signale der Dunklen Materie zu überprüfen und zukünftige Detektormodule zu verbessern. Zu diesem Zweck wurde eine Vorgängerstudie des elektromagnetischen Hintergrunds von CRESST-II unter Verwendung von Monte-Carlo-Simulationen radioaktiver Zerfallsprozesse durchgeführt. Die resultierenden spektralen Templates wurden mithilfe von parametrischen Gauß-Templates, die an eindeutige Peaks in den aufgezeichneten Daten angepasst wurden, auf die experimentellen Referenzdaten skaliert. Die verbleibenden flachen Spektren wurden unter Verwendung von Steady-State-Bedingungen, die als säkulares Gleichgewicht bekannt sind, skaliert. In der vorliegenden Arbeit wird das Hintergrundmodell von CRESST-II, welches speziell für das TUM40-Detektormodul entwickelt wurde, erweitert. Erstens wird eine detailliertere geometrische Implementierung des experimentellen Aufbaus verwendet. Es werden acht verschiedene Kategorien von Kontaminationsquellen identifiziert, statt wie bisher vier. Außerdem wird ein erstes vollständiges Monte-Carlo-basiertes Hintergrundmodell für den Lise-Detektor erstellt. Insgesamt werden für diese Arbeit 6.1 * 10^9 radioaktive Zerfälle simuliert, was zu 226 Templates pro Detektormodul führt, verglichen mit insgesamt 108 Templates im vorherigen Modell. Die spektralen Templates werden mithilfe einer Likelihood-basierten Normalisierungsmethode auf die experimentellen Daten skaliert. Die Methode passt die Templates nicht nur auf korrelierte und flexible Weise an, sondern ermöglicht auch die gleichzeitige Anpassung beider Detektormodule, d.h. von gemeinsamen Hardwarekomponenten der Module wird verlangt, dass sie gleiche Kontaminationsniveaus aufweisen. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein robustes und zuverlässiges Hintergrundmodell, das 85.5% aller Lise-Daten und 71.5% der Daten von TUM40 im interessanten Energiebereich erklärt, im Vergleich zu 62.4% im vorherigen Modell. In beiden Fällen können einfache Schritte, wie die Lockerung der säkularen Gleichgewichtsannahmen, unternommen werden, um diesen Prozentsatz zu verbessern, obwohl für diese Schritte physikalische Begründungen erforderlich sind. Aus den Ergebnissen dieser Arbeit ergeben sich zahlreiche mögliche Veröffentlichungen, die entweder bereits in Arbeit sind oder noch entwickelt werden sollen.

This master thesis is concerned with the improvement of the electromagnetic background model of the CRESST experiment. Since the microscopic nature of Dark Matter poses one of the biggest unanswered questions of modern particle physics, numerous experimental efforts have emerged in the last few decades with the goal of directly detecting hypothesised Dark Matter particles. One of these efforts is the CRESST experiment, which used scintillating CaWO_4, target crystals in their second generation, CRESST-II, to probe the sub-GeV mass parameter space. However, at low energies a distinction between Dark Matter recoils and beta-particles/gamma-rays is hardly possible. It is therefore vital to understand the composition of ambient radioactive background in the experimental reference data, as it can be used in an analysis that allows to check for possible Dark Matter signals, and to improve future detector modules. For this, a predecessor study of CRESST-II's electromagnetic background using Monte Carlo simulations of radioactive decay processes was conducted. The model incorporated radiogenic and cosmogenic sources in different hardware components of the detector. The resulting spectral templates were scaled to the experimental reference data by using parametric Gaussian templates that were fitted to obvious peaks in the recorded data. The remaining flat or featureless spectra were scaled by making use of steady-state assumptions known as secular equilibrium. In this work, the background model of CRESST-II - which was developed for the TUM40 detector module - is expanded. Firstly, a more detailed geometric implementation of the experimental setup is used. Eight distinct categories of contamination sources are identified, instead of the previous four. Furthermore, a first full Monte-Carlo-based background model for the Lise detector is created. In total, 6.1 * 10^9 radioactive decays are simulated for this work, leading to 226 templates per detector module compared to a total of 108 templates in the previous model. The spectral templates are scaled to the experimental data via a likelihood-based normalisation method. The method not only fits the templates in a correlated and flexible manner, it also enables the simultaneous fit of both detector modules, i.e. shared hardware components of the modules are required to exhibit equal contamination levels. The result of this work is a robust and reliable background model that explains 71.5% of TUM40's data in the region of interest, compared to 62.4% in the previous model, and 85.5% of all Lise data. In both cases, simple steps - like loosening secular equilibrium assumptions - can be taken to improve this percentage, although physical justifications are needed for these steps. The results of this work give rise to numerous possible publications, which are either already in progress or are to be developed in future studies.