Kurzfassung
Diese Arbeit befasst sich mit der Optimierung eines Transition-Edge-Sensors (TES) für das Any Light Particle Search II (ALPS II)-Experiment. Das ALPS II-Experiment sucht nach Axionen und Axion-ähnlichen Teilchen, die von mehreren über das Standardmodell hinausgehenden
Theorien vorhergesagt werden und gute Kandidaten für die dunkle Materie sind. Der TES ist ein supraleitender Detektor, der empfindlich auf temperaturbedingte Widerstandsänderungen reagiert. Für ALPS II muss der TES in der Lage sein, Photonen niedriger Energie (1.165 eV) mit hoher Effizienz, guter Energieauflösung und extrem niedrigen Untergrundraten in der Größenordnung von einem 1064 nm photonähnlichen Ereignis alle zwei Tage zu erkennen. Mit dem Ziel, die Untergrundrate zu reduzieren, konzentriert sich diese Arbeit auf die Untersuchung des Untergrunds und die Optimierung der Datenanalyse, um diesen zu unterdrücken.
Es wurde ein zweiteiliger Ansatz entwickelt, um den Untergrund zu simulieren, der gemessen wird, wenn der TES von der bei der TES-Charakterisierung verwendeten optischen Faser abgekoppelt wird. Einerseits wurde ein Geant4-basiertes Modell erstellt, um die Energiedeposition
durch Myonen aus kosmischer Strahlung und die Radioaktivität aus der Zirkonium-Faserhülse zu berechnen, die zur Kopplung des Detektors an den Versuchsaufbau verwendet wird. Andererseits wurde eine COMSOL-Multiphysics-Simulation entwickelt, um die TESPhysik zu modellieren. Diese wurde verwendet, um die Auswirkungen der Energiedepositionen
auf den TES zu untersuchen. Dabei wurde die Radioaktivität im Zirkonium als die dominierende intrinsische Untergrundquelle identifiziert.
Wenn die optische Faser an den TES angeschlossen wird, tritt zusätzlich zur oben genannten eine Untergrundkomponente auf, die voraussichtlich aus Schwarzkörperstrahlung (BBR) besteht. Es wurde ein Modell entwickelt, um die BBR zu simulieren und die erwarteten Untergrundraten im TES zu berechnen. Die Unsicherheiten in den Simulationsergebnissen waren hauptsächlich auf die Krümmung der optischen Faser zurückzuführen, die zur Transmission des Lichts an den TES verwendet wird. Der Einfluss der Krümmung der optischen Faser auf
die Ablehnung von BBR-Photonen mit niedriger Energie wurde jedoch nachgewiesen. Darüber hinaus zeigte diese Simulation, dass der durch BBR verursachte Untergrund durch eine Verbesserung der TES-Energieauflösung reduziert werden könnte.
Daher wurde ein weiteres Simulationstool entwickelt, um die Auswirkungen des Basislinienrauschens auf die TES-Energieauflösung zu verstehen. Das TES-Signal wurde als Überlagerung eines unverzerrten 1064-nm-Pulses und des Basislinienrauschens modelliert. Mit dieser
Methode war die erzielte Energieauflösung gleich der aus den Messdaten berechneten. Dies zeigte, dass die Energieauflösung im TES-System hauptsächlich durch das Elektronische Rauschen und nicht durch Variationen im Photonenabsorptionsprozess im TES bestimmt wird.
Schließlich wurde eine Frequenzbereich-basierte Auswertung implementiert, um die Analyse zu optimieren und die Energieauflösung zu verbessern. Die Kombination dieser Analyse mit der Verwendung der Pulshöhe zur Beschreibung der Energie des im TES einfallenden Photons
ermöglichte eine allgemeine Verbesserung der Energieauflösung um einen Faktor zwei. Zusätzlich wurde ein auf Signalentfaltung basierender Pulsfindungsalgorithmus implementiert, um die Ankunftszeiten der Pulse zu bestimmen und eine Pulsanhäufung zu identifizieren. Dieser
Algorithmus verbesserte die Stabilität und Geschwindigkeit der Fits und ermöglichte das Unterdrücken falscher Trigger und die Identifizierung von Pulsen mit Energien von nur 0.3 eV. Die gesamte Optimierung der Analyse reduzierte die gemessenen extrinsischen Untergrundraten im 1064 nm-Photonensignalbereich um eine Größenordnung.
This thesis investigates the optimization of a Transition-Edge Sensor (TES) for the Any Light Particle Search II (ALPS II) experiment. The ALPS II experiment searches for axions and axion-like particles, which are predicted by several beyond-standard model theories and are good candidates for dark matter. The TES is a superconducting detector sensitive to temperature-induced resistance changes. For ALPS II, the TES must be able to detect low energy photons (1.165 eV) with high efficiency, good energy resolution and extremely low background rates in the order of one 1064 nm photon-like event every two days. Towards the goal of reducing the background rate, this thesis focuses on the understanding of the background and the optimization of the data analysis in an effort to reject them. A two-fold approach was developed to simulate the background observed when the TES is decoupled from the optical fiber used in the TES characterization. On the one hand, a Geant4-based framework was built to compute the energy deposition produced by muons from cosmic rays and radioactivity from the zirconia fiber sleeve used to couple the detector to the experimental setup. On the other hand, a COMSOL Multiphysics simulation was designed to model the TES physics. This was used to assess the effects of the energy depositions on the TES. The radioactivity in the zirconia was identified as the dominant intrinsic background source. When the optical fiber is coupled to the TES, an additional background component appears with respect to the aforementioned, predicted to be composed of Black Body Radiation (BBR). A framework was developed to simulate the BBR and compute the expected background rates in the TES. The uncertainties in the simulation results were mainly given by the bending of the optical fiber used to transmit the light to the TES. However, the importance of fiber bending for the rejection of low-energy BBR photons was demonstrated. Furthermore, this simulation demonstrated that BBR-induced background could be mitigated by enhancing the TES energy resolution. Consequently, another simulation tool was developed in order to understand the effect of the baseline noise on the TES energy resolution. The TES signal was modeled as the superposition of a non-disorted 1064 nm pulse and the baseline noise. Using this method, the obtained energy resolution was equal to the one computed from the measured data. This demonstrated that the energy resolution in the TES system is mainly governed by the electronic noise and not by variations in the photon absorption process in the TES. Finally, a frequency domain-based analysis was implemented to optimize the analysis and improve the energy resolution. Combining this analysis with the choice of the pulse height to describe the energy of the photon incident in the TES allowed an overall enhancement of the energy resolution by a factor of 2. Additionally, a pulse-finding algorithm based on signal deconvolution was implemented to determine the arrival times of pulses and the identification of pile-up. This algorithm improved fitting procedure stability and speed and enabled the rejection of false triggers and the identification of pulses with energies as low as 0.3 eV. The joint analysis optimization reduced the measured extrinsic background rates in the 1064 nm photon signal region by one order of magnitude.