Improving sensitivity to low-mass dark matter in LUX using a novel electrode background mitigation technique
Improving sensitivity to low-mass dark matter in LUX using a novel electrode background mitigation technique
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使用新型电极背景缓解技术提高 LUX 中低质量暗物质的灵敏度
DOI：
10.1103/physrevd.104.012011
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发表时间：
2021
影响因子：
5
通讯作者：
Akerib D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Akerib D
本文提出了一种减轻电极背景的新技术，该技术限制了使用氙时间投影室搜索低质量暗物质（DM）的灵敏度。在大型地下氙 (LUX) 探测器中，低质量 DM 相互作用的特征将是活动目标中能量非常低的 () 散射，仅电离少数氙原子并且很少产生可检测的闪烁信号。在这种情况下，需要采取额外的预防措施来拒绝长期以来在此类探测器中观察到的一组复杂的低能电子背景。注意到活动目标顶部和底部附近的线栅电极的背景特别有害，我们开发了一种基于电离脉冲形状的机器学习技术来识别和拒绝这些事件。我们证明该技术可以将低质量 DM 相互作用的泊松极限提高 1.7-3 倍，其改进在很大程度上取决于电离信号的大小。我们使用 LUX 2013 年科学操作中有效 5 吨·天暴露事件的技术，对质量在此范围内的低质量 DM 粒子施加严格限制。这种机器学习技术预计将在不久的将来的实验中发挥作用，例如 LUX-ZEPLIN 和 XENONnT，这些实验希望通过进行发现所需的严格背景控制来执行低质量 DM 搜索。
This paper presents a novel technique for mitigating electrode backgrounds that limit the sensitivity of searches for low-mass dark matter (DM) using xenon time projection chambers. In the Large Underground Xenon (LUX) detector, signatures of low-mass DM interactions would be very low-energy () scatters in the active target that ionize only a few xenon atoms and seldom produce detectable scintillation signals. In this regime, extra precaution is required to reject a complex set of low-energy electron backgrounds that have long been observed in this class of detector. Noticing backgrounds from the wire grid electrodes near the top and bottom of the active target are particularly pernicious, we develop a machine learning technique based on ionization pulse shape to identify and reject these events. We demonstrate the technique can improve Poisson limits on low-mass DM interactions by a factor of 1.7–3 with improvement depending heavily on the size of ionization signals. We use the technique on events in an effective 5 tonne·day exposure from LUX’s 2013 science operation to place strong limits on low-mass DM particles with masses in the range. This machine learning technique is expected to be useful for near-future experiments, such as LUX-ZEPLIN and XENONnT, which hope to perform low-mass DM searches with the stringent background control necessary to make a discovery.
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DOI：
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发表时间：
2016-10
期刊：
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影响因子：
--
作者：
A. Bailey
通讯作者：
A. Bailey
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10.1016/j.nima.2018.07.094
发表时间：
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--
作者：
Akerib D
通讯作者：
Akerib D
DOI：
10.1016/j.nima.2012.11.135
发表时间：
2013-03-11
影响因子：
1.4
作者：
Akerib, D. S.;Bai, X.;Zhang, C.
通讯作者：
Zhang, C.