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Core-collapse supernovae (CCSNe), the collapse of supermassive stars, have a significant impact on the dynamics of galaxies but their underlying mechanism is still only partially understood. These phenomena, however, produce short and extremely intense neutrino bursts, which could be used to probe the dynamics of the CCSN cores. However, such neutrinos would be detected only for CCSNe occurring in the Milky Way or its satellite galaxies, which are expected to occur around twice per century. It is therefore necessary to maximise the detection potential of all sensitive neutrino experiments, including very-large-scale water Cherenkov detectors, primarily aimed at GeV-PeV neutrino detection. In this contribution, we present a new CCSN search using the KM3NeT neutrino detector. In this search, we consider KM3NeT’s Digital Optical Modules (DOMs) as standalone detectors for MeV-scale CCSN neutrinos. We define observables that characterize the pattern of activated photomultipliers on a single DOM, and use them to distinguish CCSN neutrinos from radioactivity and atmospheric muon backgrounds. With this search strategy, KM3NeT could currently probe the majority of CCSN candidates in the Milky Way and, once finished, would be sensitive to all potential galactic supernovae.
KM3NeT’s sensitivity to the next core-collapse supernova
Bouasla A. B.;Attallah R.;Adriani O.;Albert A.;Alhebsi A. R.;Alshalloudi S.;Alshamsi M.;Alves Garre S.;Ameli F.;Andre M.;Aphecetche L.;Ardid M.;Ardid S.;Aublin J.;Badaracco F.;Bailly-Salins L.;Baret B.;Bariego-Quintana A.;Barnard M.;Becherini Y.;Bendahman M.;Benfenati Gualandi F.;Benhassi M.;Benoit D. M.;Benusova Z.;Berbee E.;Berti E.;Bertin V.;Betti P.;Biagi S.;Boettcher M.;Bonanno D.;Bondi M.;Bottai S.;Bouasla A. B.;Boumaaza J.;Bouta M.;Bouwhuis M.;Bozza C.;Bozza R. M.;Branzas H.;Bretaudeau F.;Breuhaus M.;Bruijn R.;Brunner J.;Bruno R.;Buis E.;Buompane R.;Burriel I.;Busto J.;Caiffi B.;Calvo D.;Capone A.;Carenini F.;Carretero V.;Cartraud T.;Castaldi P.;Cecchini V.;Celli S.;Cerisy L.;Chabab M.;Chen A.;Cherubini S.;Chiarusi T.;Chung W.;Circella M.;Clark R.;Cocimano R.;Coelho J. A. B.;Coleiro A.;Condorelli A.;Coniglione R.;Coyle P.;Creusot A.;Cuttone G.;Dallier R.;De Benedittis A.;De Wasseige G.;Decoene V.;Deguire P.;Del Rosso I.;Di Mauro L. S.;Di Palma I.;Diaz A. F.;Diego-Tortosa D.;Distefano C.;Domi A.;Donzaud C.;Dornic D.;Drakopoulou E.;Drouhin D.;Ducoin J. -G.;Duverne P.;Dvornicky R.;Eberl T.;Eckerova E.;Eddymaoui A.;van Eeden T.;Eff M.;van Eijk D.;El Bojaddaini I.;El Hedri S.;El Mentawi S.;Ellajosyula V.;Enzenhofer A.;Farino M.;Ferrara G.;Filipovic M. D.;Filippini F.;Franciotti D.;Fusco L. A.;Gal T.;Garcia Mendez J.;Garcia Soto A.;Gatius Oliver C.;Geisselbrecht N.;Genton E.;Ghaddari H.;Gialanella L.;Gibson B. K.;Giorgio E.;Goos I.;Goswami P.;Gozzini S. R.;Gracia R.;Guillon B.;Haack C.;Hanna C.;van Haren H.;Hazelton E.;Heijboer A.;Hennig L.;Hernandez-Rey J. J.;Idrissi A.;Idrissi Ibnsalih W.;Illuminati G.;Jaimes R.;Janik O.;Joly D.;de Jong M.;de Jong P.;Jung B. J.;Kalaczynski P.;Katz U. F.;Keegans J.;Kikvadze V.;Kistauri G.;Kopper C.;Kouchner A.;Kovalev Y. Y.;Krupa L.;Kueviakoe V.;Kulikovskiy V.;Kvatadze R.;Labalme M.;Lahmann R.;Lamoureux M.;Langella A.;Larosa G.;Lastoria C.;Lazar J.;Lazo A.;Lehaut G.;Lemaitre V.;Leonora E.;Lessing N.;Levi G.;Lindsey Clark M.;Longhitano F.;Madarapu S.;Magnani F.;Malerba L.;Mamedov F.;Manfreda A.;Manousakis A.;Marconi M.;Margiotta A.;Marinelli A.;Markou C.;Martin L.;Mastrodicasa M.;Mastroianni S.;Mauro J.;Mehta K. C. K.;Miele G.;Migliozzi P.;Migneco E.;Mitsou M. L.;Mollo C. M.;Morales-Gallegos L.;Mori N.;Moussa A.;Mozun Mateo I.;Muller R.;Musone M. R.;Musumeci M.;Navas S.;Nayerhoda A.;Nicolau C. A.;Nkosi B.;Fearraigh B. O.;Oliviero V.;Orlando A.;Oukacha E.;Pacini L.;Paesani D.;Palacios Gonzalez J.;Papalashvili G.;Papini P.;Parisi V.;Parmar A.;Pastore C.;Paun A. M.;Pavalas G. E.;Pena Martinez S.;Perrin-Terrin M.;Pestel V.;Petropavlova M.;Piattelli P.;Plavin A.;Poire C.;Popa V.;Pradier T.;Prado J.;Pulvirenti S.;Quiroz-Rangel C. A.;Randazzo N.;Ratnani A.;Razzaque S.;Rea I. C.;Real D.;Riccobene G.;Robinson J.;Romanov A.;Ros E.;Saina A.;Salesa Greus F.;Samtleben D. F. E.;Sanchez Losa A.;Sanfilippo S.;Sanguineti M.;Santonocito D.;Sapienza P.;Scaringella M.;Scarnera M.;Schnabel J.;Schumann J.;Seneca J.;Sevle Myhr P. A.;Sgura I.;Shanidze R.;Shao C.;Sharma A.;Shitov Y.;Simkovic F.;Simonelli A.;Sinopoulou A.;Spisso B.;Spurio M.;Starodubtsev O.;Stavropoulos D.;Stekl I.;Stocco D.;Taiuti M.;Tayalati Y.;Thiersen H.;Tosta e Melo I.;Trocme B.;Tsourapis V.;Tully C.;Tzamariudaki E.;Ukleja A.;Vacheret A.;Valsecchi V.;Van Elewyck V.;Vannoye G.;Vannuccini E.;Vasileiadis G.;Vazquez de Sola F.;Veutro A.;Viola S.;Vivolo D.;van Vliet A.;de Wolf E.;Lhenry-Yvon I.;Zavatarelli S.;Zito D.;Zornoza J. D.;Zuniga J.
2025-01-01
Abstract
Core-collapse supernovae (CCSNe), the collapse of supermassive stars, have a significant impact on the dynamics of galaxies but their underlying mechanism is still only partially understood. These phenomena, however, produce short and extremely intense neutrino bursts, which could be used to probe the dynamics of the CCSN cores. However, such neutrinos would be detected only for CCSNe occurring in the Milky Way or its satellite galaxies, which are expected to occur around twice per century. It is therefore necessary to maximise the detection potential of all sensitive neutrino experiments, including very-large-scale water Cherenkov detectors, primarily aimed at GeV-PeV neutrino detection. In this contribution, we present a new CCSN search using the KM3NeT neutrino detector. In this search, we consider KM3NeT’s Digital Optical Modules (DOMs) as standalone detectors for MeV-scale CCSN neutrinos. We define observables that characterize the pattern of activated photomultipliers on a single DOM, and use them to distinguish CCSN neutrinos from radioactivity and atmospheric muon backgrounds. With this search strategy, KM3NeT could currently probe the majority of CCSN candidates in the Milky Way and, once finished, would be sensitive to all potential galactic supernovae.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11567/1323762
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
