Search for dark matter in DAMIC direct search experiments

Abstract

ABSTRACT: The framework of this work is the DAMIC-M Experiment and its proof-of-concept LBC (DAMIC-M stands for DArk MAtter in CCDs, while LBC for Low-Background Chamber). The purpose of DAMIC-M is search for Dark Matter (DM) particles by detecting nuclear or/and electrons recoils induced by light mass Dark Matter. A crucial part of this goal is a detailed knowledge of the backgrounds noise and particle identification. The understanding of this has been the main aim of work in this thesis, which can be summarized as: i) validation of DAMICG4, a tool used to simulate the interactions of particles in matter based on Monte Carlo simulations; ii) validation of psimulCCDimg, a software used to mimic the response of the DAMIC-M detector; iii) create a data base of simulated particles of different nature (mainly alpha, muons and electrons) which are used in other two Works focused on machine learning algorithm.

RESUMEN: Este trabajo está enmarcado en el Experimento DAMIC-M y su prototipo LBC (DAMIC-M es un acrónimo para DArk MAtter in CCDs at Modane, mientras que LBC son las siglas para Low Background Chamber). El propósito de DAMIC-M es la búsqueda de partículas de Materia Oscura mediante la detección de los retrocesos nucleares y/o de electrones inducidos por Materia Oscura ligera. Una parte crucial para este objetivo es un conocimiento detallado de los ruidos de fondo y la identificación de partículas. La comprensión de estos ha sido el principal objetivo de este trabajo, el cual puede resumirse en: i) validación de DAMICG4, una herramienta utilizada para la simulación de las interacciones entre partículas y materia mediante simulaciones Monte Carlo; ii) validación de psimulCCDimg, software utilizado para emular la respuesta del detector de DAMIC-M; iii) creación de una base de datos de partículas simuladas de diferente naturaleza (principalmente alfas, muones y electrones) que será utilizada en otros dos trabajos dedicados al desarrollo de un algoritmo de machine learning.