dc.contributor.advisor |
Jochum, Josef (Prof. Dr.) |
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dc.contributor.author |
Kuckuk, Sarah Nadine |
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dc.date.accessioned |
2025-05-12T09:47:42Z |
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dc.date.available |
2025-05-12T09:47:42Z |
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dc.date.issued |
2025-05-12 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10900/165401 |
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dc.identifier.uri |
http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1654019 |
de_DE |
dc.identifier.uri |
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-106729 |
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dc.description.abstract |
Seit Jahrzehnten suchen Experimente nach Dunkler Materie, einem Teilchen, das
als Ursache einer Vielzahl astronomischer Beobachtungen gilt. Im Verlauf dieser
Suche haben sich Tieftemperaturkalorimeter wie die des CRESST- (Cryogenic Rare
Event Search with Superconducting Thermometers) Experiments dahin verbessert,
nukleare Rückstoßenergien bis hinab zu circa 10 eV messen zu können.
Bei Energien von etwa 200 eV misst CRESST einen bisher unerklärten Untergrund
mit einer in Richtung Schwellenwert steil ansteigenden Ereignisrate und
derselben Signatur wie eine Teilcheninteraktion. Dieser sogenannte Low-Energy
Excess (LEE) erschwert die Nutzung der erreichten niedrigen Energieschwellen
deutlich. Da andere Experimente Ähnliches beobachten [1], liegt die Erforschung
der Ursachen des LEE zudem im kollektiven Interesse des Forschungsbereiches.
Die folgende Arbeit verwendet Daten der Messkampagne Run36 aus der dritten
Phase des CRESST-Experiments (CRESST-III) zur Untersuchung der Zeit- und Energieabhängigkeit
des LEE. Die resultierende Beschreibung wird für einen Vergleich
zwischen den Detektoren und zur Formulierung von Anforderungen an Theorien
zur Ursache des LEE verwendet. Daten von dedizierten Tests, für die der Kryostat
auf verschiedene Temperaturen aufgewärmt wurde, ermöglichen außerdem die
Untersuchung der Temperaturabhängigkeit des LEE in dieser Arbeit.
Diese Arbeit nutzt zur Beschreibung des LEE vor allem ungebinnte zweidimensionale
Bayesische Fits, die mit einem selbst entwickelten und auf dem MCMC-
(Markov-Chain-Monte-Carlo) Stichproben Paket emcee [2] basierenden Python-
Programm durchgeführt werden. Verschiedene Fitmodelle werden dabei mit dem
AIC (Akaike Information Criterion) verglichen.
Es wird beobachtet, dass der LEE in allen untersuchten Detektoren oberhalb
von 40 eV gut durch ein einzelnes Power-Law in der Energie und einer Linearkombination
von zwei Exponentialfunktionen in der Zeit beschrieben werden kann.
Zudem wird die Hypothese untersucht, dass letztere die Annäherung eines einzelnen
Power-Laws sind. Es wird gezeigt, dass die erhaltenen Fitparameter zwischen
den Detektoren gut übereinstimmen und der LEE entsprechend nicht signifikant
von einer der variierten Detektorcharakteristiken abhängt. |
de_DE |
dc.description.abstract |
For several decades, experiments have now searched for a so far undiscovered
particle, called dark matter, that is thought to be responsible for a variety of
astrophysical and cosmological observations. As part of this search, cryogenic
calorimeters like the ones of the CRESST (Cryogenic Rare Event Search with
Superconducting Thermometers) experiment have been improved to measure
energies of nuclear recoils in their detectors down to roughly 10 eV.
At energies below roughly 200 eV, CRESST measures an up-to-now unexplained
background with a steeply rising event rate towards the threshold that shows the
same signature in the detector as a particle interaction. This so-called Low-Energy
Excess (LEE) is a serious obstacle in exploiting the full potential of the achieved
low energy thresholds and since other experiments observe similar phenomena
[1] unveiling the LEE's origin has even become a community-wide interest.
The following work investigates the behavior of the LEE in the energy and time
domain, using data from the measurement campaign Run36 of the third phase
of CRESST (CRESST-III). The obtained description is then used to compare the
LEE between the detectors and to formulate requirements for LEE origin theories.
Furthermore, data from dedicated tests during which the cryostat was warmed up
to different temperatures also enable studying the temperature dependence of
the LEE as part of this work.
The main tool used here for describing the LEE is unbinned two-dimensional
Bayesian fits, performed with a custom Python software that is based on the MCMC
(Markov-Chain-Monte-Carlo) sampling package emcee [2]. Different fitting models
are then compared via the AIC (Akaike Information Criterion).
It is observed in this work that in all investigated detectors, the LEE can above an
energy of 40 eV be well described with a single power-law in the energy and a linear
combination of two exponential decay functions in the time domain. In addition,
the hypothesis that these two exponential decays are only an approximation of a
single power-law is also discussed. Furthermore, it is shown that the resulting fit
parameters agree very well between the detectors and that the LEE is consequently
not clearly dependent on any of the varied detector characteristics. |
en |
dc.language.iso |
en |
de_DE |
dc.publisher |
Universität Tübingen |
de_DE |
dc.rights |
ubt-podno |
de_DE |
dc.rights.uri |
http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=de |
de_DE |
dc.rights.uri |
http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=en |
en |
dc.subject.classification |
Dark matter , Dunkle Materie , Physik , Physics , Datenanalyse |
de_DE |
dc.subject.ddc |
000 |
de_DE |
dc.subject.ddc |
500 |
de_DE |
dc.subject.ddc |
530 |
de_DE |
dc.subject.other |
CRESST |
de_DE |
dc.subject.other |
CRESST-III |
de_DE |
dc.subject.other |
Low-Energy Excess |
en |
dc.subject.other |
CRESST |
en |
dc.subject.other |
LEE |
en |
dc.subject.other |
CRESST-III |
en |
dc.title |
An Extensive Description of the Low-Energy Excess in CRESST-III |
en |
dc.type |
PhDThesis |
de_DE |
dcterms.dateAccepted |
2025-04-08 |
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utue.publikation.fachbereich |
Physik |
de_DE |
utue.publikation.fakultaet |
7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
de_DE |
utue.publikation.noppn |
yes |
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