A pesar de constituir alrededor del 85% de la cantidad de materia total del universo, la naturaleza de la materia oscura sigue siendo uno de los mayores enigmas de la Física Fundamental en la actualidad. Diversos experimentos basados en tecnologías distintas y complementarias han sido destinados a la detección directa de la materia oscura, pero sólo el experimento DAMA/LIBRA, en el Laboratorio Nacional del Gran Sasso (Italia), ha presentado un resultado positivo: la observación de una modulación anual con alta significancia estadística en el ritmo de detección, que es compatible con la esperada para las partículas de materia oscura del halo galáctico. El experimento ANAIS tiene por objetivo proporcionar una confirmación independiente del modelo de la señal presentada por la colaboración DAMA/LIBRA utilizando el mismo blanco y la misma técnica de detección. El montaje actual, ANAIS-112, con 112.5 kg de NaI(Tl) se instaló en el Laboratorio Subterráneo de Canfranc (España) en 2017 y comenzó la toma de datos en busca de la materia oscura el 3 de agosto de 2017. Desde entonces, ANAIS-112 ha estado tomando datos ininterrumpidamente, logrando alcanzar un tiempo vivo promedio del 95%.
Este trabajo se centra en el análisis de los datos adquiridos por ANAIS-112 durante sus primeros tres años de medida. Se realiza una descripción completa de los elementos que configuran el montaje experimental de ANAIS-112, así como de los parámetros experimentales más relevantes. También se presenta el rendimiento del experimento durante los tres años. Se ha evaluado la sensibilidad del experimento a la señal de modulación anual de DAMA/LIBRA teniendo en cuenta distintas fuentes de incertidumbre y considerando diferentes escenarios de fondo. Se han analizado los tres años de datos en busca de la modulación anual de la materia oscura utilizando distintas funciones de ajuste y estudiando diversas poblaciones de control con el fin de descartar posibles efectos sistemáticos. Por último, se ha desarrollado un nuevo procedimiento de filtrado de sucesos de ruido de baja energía utilizando técnicas de aprendizaje automático y se ha aplicado para reanalizar los tres años de datos en busca de la señal de modulación anual.
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