Mejorando los detectores de HPGe para la detección de eventos raros

Los pequeños detectores de germanio de alta pureza (HPGe) son herramientas esenciales en la búsqueda de eventos físicos raros. Estos eventos incluyen la desintegración beta doble sin neutrinos y las interacciones de materia oscura. Para identificar efectivamente estos eventos raros, es crucial minimizar la interferencia de fondo en la región de señal del detector.

#Propósito del Estudio

Este estudio tiene como objetivo mejorar la capacidad de los detectores HPGe al identificar mejor dónde se deposita la energía dentro del detector. Saber la posición exacta de la deposición de energía ayuda a distinguir entre señales reales y Ruido de fondo. Al analizar las formas de los pulsos eléctricos generados cuando la radiación interactúa con el detector, podemos determinar la posición de estas interacciones.

#Metodología

Llevamos a cabo nuestra investigación utilizando un pequeño Detector HPGe hecho de germanio de alta pureza, dividido en dos capas virtuales. Esta división nos permite identificar depósitos de energía de manera más precisa y mejorar la capacidad del detector para filtrar eventos de fondo no deseados.

El detector fue expuesto a una fuente de radiación Th-228. Esta fuente emite rayos gamma, que utilizamos para simular diferentes escenarios de interacción dentro del detector. Nos enfocamos en eventos específicos donde los rayos gamma escapan del detector varias veces antes de ser registrados, lo que proporciona un estándar para identificar eventos de un solo sitio (SSE).

Para analizar las interacciones, empleamos parámetros de forma de pulso. Se utilizaron dos parámetros clave: el tiempo de deriva del pulso de carga y el tiempo de subida del pulso de corriente. Estos parámetros proporcionan información sobre cuánto tiempo tarda la señal eléctrica en viajar a través del detector, lo que varía según dónde ocurrió la deposición de energía inicial.

#Sistema de Adquisición de Datos

El sistema de adquisición de datos para nuestro experimento utilizó módulos comerciales para recolectar y analizar señales del detector. Operó a alta tensión, lo que permitió que el detector funcionara efectivamente. Las señales se amplificaron para mejor claridad y luego se convirtieron en datos digitales para su análisis.

También construimos un sistema de escaneo en el Laboratorio Subterráneo de Jinping en China para realizar experimentos con la fuente Th-228 desde varias posiciones. Esta configuración nos permitió refinar nuestra comprensión de cómo las interacciones con el detector varían según la ubicación de la fuente.

#Procesamiento de Pulsos y Discriminación de Eventos

Al procesar los datos registrados, utilizamos varias técnicas para diferenciar entre SSE y eventos de múltiples sitios (MSE). Mientras que los SSE ocurren cuando la energía se deposita en un área localizada, los MSE involucran múltiples áreas en el detector.

Para separar estos eventos, establecimos un umbral para la amplitud máxima del pulso para filtrar efectivamente los MSE. El análisis mostró que los SSE típicamente tienen una relación de amplitud a energía más alta en comparación con los MSE.

Además, clasificamos los eventos según sus características, separándolos en categorías lineales y no lineales. Los eventos lineales tienen un patrón de distribución específico, mientras que los no lineales no. Comprender estos patrones ayuda a identificar mejor las señales verdaderas frente al ruido de fondo.

#Simulación de Forma de Pulso

Para mejorar nuestro método de identificación de posición, realizamos simulaciones de forma de pulso. Estas simulaciones imitan el comportamiento de los campos eléctricos dentro del cristal HPGe cuando la radiación interactúa con él. Las simulaciones indicaron que el tiempo que tarda en aparecer la señal depende de dónde se deposita la energía en el detector.

Descubrimos que las interacciones cercanas a la superficie del detector produjeron señales que eran menos sensibles a los cambios de posición, mientras que las que estaban más profundas dentro del detector reflejaban la posición de manera más precisa.

Estos datos de simulación apoyaron nuestro concepto de segmentar el detector en dos capas según las posiciones de los SSE.

#Desarrollo de Modelo

Basándonos en las simulaciones, desarrollamos un modelo de segmentación utilizando varios puntos de referencia espaciales dentro del detector. Este modelo requería parámetros para describir con precisión el límite entre las dos capas.

Utilizando experimentos de escaneo con la fuente Th-228, recolectamos datos para optimizar estos parámetros, lo que nos permitió evaluar el volumen de la capa interna en relación con el volumen total del detector. Determinamos que el volumen de la capa interna era aproximadamente el 47.2% del volumen sensible total.

#Validación del Modelo

A través de un cuidadoso análisis de datos, validamos nuestro modelo de segmentación al comparar los resultados experimentales con los datos simulados. El objetivo era asegurar que nuestras predicciones coincidieran con las observaciones reales del detector.

Observamos una buena coincidencia entre los eventos de la capa interna seleccionados en la simulación y aquellos medidos experimentalmente. Este proceso de validación proporcionó confirmación de que nuestro método de segmentación redujo efectivamente el ruido de fondo.

#Rendimiento de Supresión de Fondo

Una ventaja significativa de este enfoque de segmentación es su potencial para la supresión de fondo en la búsqueda de eventos raros. Dado que muchos eventos de fondo provienen del exterior del detector, tener una capa exterior para proteger la capa interna puede reducir efectivamente el ruido de fondo.

Al evaluar la capacidad de nuestro sistema para suprimir eventos de fondo, utilizamos datos de nuestros experimentos con la fuente Th-228. Los resultados mostraron que al seleccionar solo los eventos de la capa interna, logramos una reducción adicional en los niveles de fondo de un promedio del 12%. Esta reducción fue particularmente notable cuando la fuente estaba posicionada en el costado del detector.

#Implicaciones para Experimentos Futuros

Este método de segmentación virtual puede ser particularmente beneficioso para futuros experimentos que buscan eventos raros, especialmente aquellos que utilizan un sistema de veto de argón líquido (LAr). Al sumergir el detector HPGe en LAr, los eventos de fondo como los de la desintegración de Ar-42 pueden disminuirse significativamente.

Al continuar refinando este enfoque, los investigadores pueden mejorar la sensibilidad de los detectores HPGe en la búsqueda de eventos físicos raros.

#Conclusión

En conclusión, nuestro trabajo se centró en mejorar las capacidades de los pequeños detectores HPGe de contacto al emplear un modelo de segmentación virtual. Al identificar dónde ocurren las interacciones dentro del detector, mejoramos la capacidad de separar señales genuinas del ruido de fondo.

Este enfoque mostró promesas en la reducción de la interferencia de fondo, contribuyendo a búsquedas más efectivas de eventos raros en la física de partículas. El método de segmentación puede aplicarse ampliamente en futuros experimentos, allanando el camino para nuevos descubrimientos en el campo de la física de alta energía.