title: An Extensive Description of the Low-Energy Excess in CRESST-III
Creators: name: Kuckuk, Sarah Nadine
Publisher: name: Universität Tübingen
Year: 2025
Subjects: subject: Dark matter , Dunkle Materie , Physik , Physics , Datenanalyse
subject: 000
subject: 500
subject: 530
subject: CRESST
subject: CRESST-III
subject: Low-Energy Excess
subject: CRESST
subject: LEE
subject: CRESST-III

description: 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.
description: 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.