DARWIN

Das DARWIN Experiment (DARk matter WImp search with liquid xenoN) Experiment wird als Spurendriftkammer (time projection chamber, TPC) konzipiert, die für den direkten Nachweis dunkler Materie eingesetzt wird. Mit einem aktiven Target von 40-Tonnen-Flüssigxenon in Verbindung mit einer Umgebung äußerst geringem Hintergrund wird DARWIN in der Lage sein, eine nie dagwesene Sensitivität auf spinunabhängigen WIMP-Kernstreuung zu erreichen, sowie mehrere andere wissenschaftliche Kanäle zu erforschen.
 
Die zweiphasige Spurendriftkammer ist ein zylindrisches Volumen, das eine Schicht aus gasförmigem und eine Schicht aus flüssigem Xenon enthält. Die obere und die untere Ebene des zylindrischen Volumens sind mit Fotosensoren bedeckt, die Ereignisse im Detektor aufzeichnen. Wenn Energie im flüssigen Xenon deponiert wird, wird sowohl Szintillationslicht als auch Ionisierung erzeugt. Das Licht wird sofort von den Fotosensoren gemessen und als "S1"-Signal aufgezeichnet. Die Elektronen werden mit Hilfe eines elektrischen Feldes durch die Driftkammer geleitet, bis sie die Grenzfläche zwischen Flüssigkeit und Gas erreichen. An diesem Punkt wird ein stärkeres elektrisches Feld angelegt, um die Elektronen durch das gasförmige Xenon zu extrahieren und zu beschleunigen, wodurch sekundäres Szintillationslicht entsteht, das als "S2"-Signal aufgezeichnet wird. Das Verhältnis zwischen dem S1- und dem S2-Signal wird zur Unterscheidung zwischen Elektronen-Rückstoß- und Kern-Rückstoß-Wechselwirkung verwendet.
 

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Woran wir arbeiten

Mit der Vergrößerung des Volumens des Flüssigxenon-Targets muss auch die Anzahl der Fotosensoren steigen. DARWIN wird voraussichtlich über 1000 Photosensoren (d.h. Auslesekanäle) haben, was ein Mehrfaches der ~500 Photosensoren von XENONnT ist. Allein die Skalierung des Datenerfassungs- und Auslesesystems von XENONnT auf die Anzahl der Kanäle für DARWIN stellt jedoch aufgrund der großen Datenmenge, die ausgelesen, verarbeitet und gespeichert werden muss, zahlreiche Herausforderungen dar. Unsere Gruppe arbeitet an der Entwicklung der Datenerfassung und -auslese, um Methoden zur Verringerung oder Abschwächung der Datenrate zu ermitteln. Dazu gehören beispielsweise die Parallelisierung bestimmter Teile der Datenerfassungspipeline, intelligente Triggeralgorithmen und die Verwendung dynamischer Abtastraten, um die gespeicherte Datenmenge zu verringern.