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- Original title:
- Artificial Neural Network Based Pulse-Shape Analysis for Cryogenic Detectors Operated in CRESST-II
- Translated title:
- Pulsformanalyse basierend auf künstlichen neuronalen Netzen für Kryodetektoren von CRESST-II
- Author:
- Zöller, Andreas Josef
- Year:
- 2016
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- Fakultät für Physik
- Advisor:
- Oberauer, Lothar (Prof. Dr.)
- Referee:
- Oberauer, Lothar (Prof. Dr.); Caldwell, Allen (Prof., Ph.D.)
- Language:
- en
- Subject group:
- PHY Physik
- Keywords:
- Dark Matter, CRESST, Artificial Neural Network, CaWO4, WIMP Search
- Translated keywords:
- Dunkle Materie, CRESST, Künstliche Neuronale Netze, CaWO4, Suche nach WIMPs
- TUM classification:
- PHY 400d; PHY 900d
- Abstract:
- CRESST is a direct Dark Matter search experiment aiming at the detection of WIMP-like Dark Matter scattering off nuclei in scintillating CaWO4 crystals operated as cryogenic detectors. A method based on artificial neural networks to reject events containing a pulse with distorted shape is developed and applied. Data from 5 modules operated for more than 2 years are analyzed. For 2 out of these 5 detectors an extraordinarily low threshold of <0.4 keV is achieved. This allows to constrain the WIMP-nucleon cross-section, in particular, for light WIMPs, where below ~1.7 GeV/c² a world-leading limit is obtained.
- Translated abstract:
- CRESST ist ein Experiment zur direkten Suche von Dunkler Materie mittels des Nachweises von WIMP-induzierten Kernrückstößen in szintillierenden CaWO4-Kristallen, die als Kryodetektoren betrieben werden. Eine Methode basierend auf künstlichen neuronalen Netzen wurde entwickelt und angewandt um eine Pulsformanalyse durchzuführen. Es werden Daten von 5 Modulen, wovon 2 eine hervorragende untere Detektorschwelle von <0.4 keV erreichten, analysiert. Für WIMP-Massen kleiner als ~1.7 GeV/c² wurde eine neue weltweit führende Ausschlußgrenze auf die Wechselwirkungsstärke von WIMPs mit Kernen gesetzt.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1303343
- Date of submission:
- 28.04.2016
- Oral examination:
- 05.08.2016
- File size:
- 27788094 bytes
- Pages:
- 329
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20160805-1303343-1-8
- Last change:
- 17.10.2016
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