Supernova Neutrino Detection in Dual-Phase Xenon Detectors and the SNEWS Network

Kernkollaps-Supernovae gehören zu den stärksten Phänomenen des Universums und setzen einen kurzfristigen, enorm hohen Neutrinofluss frei, der wichtige Informationen über den Supernova-Mechanismus, die Sternentwicklung und die Neutrino-Eigenschaften enthält. Zweiphasen-Flüssig-Xenon-Zeitprojetionskammern wie das XENONnT-Experiment, das für die Suche nach dunkler Materie entwickelt wurde, sind hochempfindlich für Supernova-Neutrinosignale durch kohärente elastische Neutrino-Kern-Streuung. In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten von XENONnT zur Erkennung solcher Signale untersucht, wobei der Schwerpunkt auf Datenanalysetechniken, Methoden zur Signalauswahl und der Integration des Experiments in das Supernova-Frühwarnsystem SNEWS liegt.
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Zentrales Element ist die Entwicklung von Simulations- und Analyse--Software zu Supernova-Neutrino-Wechselwirkungen in XENONnT, wobei maschinelles Lernen und statistische Methoden eingesetzt werden, um Signale von Untergrunddaten zu unterscheiden. Diese Arbeit zeigt, dass XENONnT selbst bei niedrigen Signalstärken signifikante Nachweiswahrscheinlichkeiten für Supernovae erreicht. Durch die Einbindung der Myon-- und Neutron--Vetosysteme von XENONnT kann die Nachweiswahrscheinlichtkeit noch weiter erhöht werden. Die Arbeit schließt mit einer Untersuchung des Potenzials von Experimenten der nächsten Generation wie DARWIN und XLZD für die Weiterentwicklung der Multimessenger-Astroteilchenphysik. Diese Arbeit verdeutlicht die Synergie zwischen Detektoren der direkten Suche nach dunkler Materie und Untersuchungen von Supernovae und den in diesen Prozessen emittierten Neutrinos. Damit leistet diese Studie einen signifikanten Beitrag zum potenziellen Nachweis von Neutrinos einer zukünftigen Supernova-Explosion.

Core-collapse supernovae are among the Universe's most powerful phenomena, releasing a vast flux of neutrinos that carry critical information about the supernova mechanism, stellar evolution, and neutrino properties. Dual-phase liquid xenon time projection chambers, like the XENONnT experiment, originally designed for dark matter searches, are highly sensitive to supernova neutrino signals via coherent elastic neutrino--nucleus scattering. This thesis explores the capabilities of XENONnT in detecting such signals, focusing on data analysis techniques, signal selection methods, and integration into the Supernova Early Warning System. ... mehrSNEWS.

A framework for simulating and analyzing supernova neutrino interactions in XENONnT is developed, employing machine learning tools and statistical methods to distinguish signals from the background data. The study demonstrates that XENONnT can achieve significant detection probabilities, even under challenging conditions. It also discusses the enhancement of detection confidence through auxiliary detectors of XENONnT, namely its muon and neutron veto systems. The work concludes by exploring the potential of next--generation experiments, such as DARWIN and XLZD, to advance the field of multimessenger astrophysics. This thesis highlights the synergy between dark matter detectors and supernova neutrino studies, preparing for the next galactic supernova event.