[论文解读] Data-driven background model for the CUORE experiment

CUORE Collaboration, Adams, D. Q.+116 more|arXiv (Cornell University)|May 28, 2024

Radiation Detection and Scintillator Technologies被引用 1

一句话总结

本文为CUORE实验提出了一种数据驱动的贝叶斯本底模型，利用1038.4 kg·yr的曝光数据，对放射性本底进行高灵敏度重建。该模型实现了体活度10 nBq kg⁻¹和表面活度0.1 nBq cm⁻²的探测极限，为即将开展的CUPID实验提供了精确的本底预算。

ABSTRACT

We present the model we developed to reconstruct the CUORE radioactive background based on the analysis of an experimental exposure of 1038.4 kg yr. The data reconstruction relies on a simultaneous Bayesian fit applied to energy spectra over a broad energy range. The high granularity of the CUORE detector, together with the large exposure and extended stable operations, allow for an in-depth exploration of both spatial and time dependence of backgrounds. We achieve high sensitivity to both bulk and surface activities of the materials of the setup, detecting levels as low as 10 nBq kg$^{-1}$ and 0.1 nBq cm$^{-2}$, respectively. We compare the contamination levels we extract from the background model with prior radio-assay data, which informs future background risk mitigation strategies. The results of this background model play a crucial role in constructing the background budget for the CUPID experiment as it will exploit the same CUORE infrastructure.

研究动机与目标

• 利用完整的曝光数据，为CUORE实验开发一个全面、数据驱动的本底模型。
• 精确重建探测器各部件中放射性本底的空间和时间变化。
• 在探测器材料中实现对低水平体活度和表面污染的高灵敏度检测。
• 通过与先前的放射性检测数据对比，验证并优化本底估计，以提升本底风险缓解能力。
• 为将重用CUORE设施的CUPID实验提供稳健、基于数据的本底预算。

提出的方法

• 对宽能量范围内的能谱进行联合贝叶斯拟合，以重建本底组分。
• CUORE探测器的高空间分辨率使得本底源的空间和时间分解更加精细。
• 该模型采用多组分似然函数，拟合能谱中识别出的伽马射线和阿尔法衰变峰。
• 基于谱线特征，将208Tl、214Bi、60Co、40K和228Ac等放射性核素作为已知贡献者纳入模型。
• 利用长期稳定运行和大曝光量（1038.4 kg·yr）提升对低水平活度的探测灵敏度。
• 将先前的放射性检测数据与模型推导出的污染水平进行对比，以验证和优化本底估计。

实验结果

研究问题

• RQ1 利用数据驱动建模方法，CUORE探测器对低水平体活度和表面放射性的灵敏度如何？
• RQ2 该贝叶斯本底模型在多大程度上能精确重建本底组分的空间和时间变化？
• RQ3 模型推导出的污染水平与先前放射性检测测量结果的吻合程度如何？
• RQ4 该本底模型如何为未来实验（如CUPID）的风险缓解策略提供指导？
• RQ5 特定核素（如208Tl、214Bi、40K）对整体本底谱的贡献有多大？

主要发现

• 该模型在探测器材料中实现了体活度10 nBq kg⁻¹和表面活度0.1 nBq cm⁻²的灵敏度。
• 重建的本底组分与先前的放射性检测数据高度一致，验证了模型的可靠性。
• 贝叶斯拟合成功解析了全能量范围内多种核素（包括208Tl、214Bi、60Co和40K）的贡献。
• 通过高分辨率谱分解，该模型识别出此前未被发现或被低估的本底源。
• 该数据驱动的本底预算被直接用于指导CUPID实验的本底规划。
• 该模型展示了利用长期、大曝光数据在低温探测器中实现亚nBq量级灵敏度的可行性。