Abstract
The first observing run of Advanced LIGO spanned 4 months, from 12 September 2015 to 19 January 2016, during which gravitational waves were directly detected from two binary black hole systems, namely GW150914 and GW151226. Confident detection of gravitational waves requires an understanding of instrumental transients and artifacts that can reduce the sensitivity of a search. Studies of the quality of the detector data yield insights into the cause of instrumental artifacts and data quality vetoes specific to a search are produced to mitigate the effects of problematic data. In this paper, the systematic removal of noisy data from analysis time is shown to improve the sensitivity of searches for compact binary coalescences. The output of the PyCBC pipeline, which is a python-based code package used to search for gravitational wave signals from compact binary coalescences, is used as a metric for improvement. GW150914 was a loud enough signal that removing noisy data did not improve its significance. However, the removal of data with excess noise decreased the false alarm rate of GW151226 by more than two orders of magnitude, from 1 in 770 yr to less than 1 in 186 000 yr.
| Original language | English (US) |
|---|---|
| Article number | 065010 |
| Journal | Classical and Quantum Gravity |
| Volume | 35 |
| Issue number | 6 |
| DOIs | |
| State | Published - Feb 14 2018 |
Keywords
- LIGO
- compact binary coalescences
- detector characterization
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In: Classical and Quantum Gravity, Vol. 35, No. 6, 065010, 14.02.2018.
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T1 - Effects of data quality vetoes on a search for compact binary coalescences in Advanced LIGO's first observing run
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AU - Sintes, A. M.
AU - Slagmolen, B. J.J.
AU - Smith, J. R.
AU - Smith, N. D.
AU - Smith, R. J.E.
AU - Son, E. J.
AU - Sorazu, B.
AU - Sorrentino, F.
AU - Souradeep, T.
AU - Srivastava, A. K.
AU - Staley, A.
AU - Steinke, M.
AU - Steinlechner, J.
AU - Steinlechner, S.
AU - Steinmeyer, D.
AU - Stephens, B. C.
AU - Stone, R.
AU - Strain, K. A.
AU - Straniero, N.
AU - Stratta, G.
AU - Strauss, N. A.
AU - Strigin, S.
AU - Sturani, R.
AU - Stuver, A. L.
AU - Summerscales, T. Z.
AU - Sun, L.
AU - Sunil, S.
AU - Sutton, P. J.
AU - Swinkels, B. L.
AU - Szczepańczyk, M. J.
AU - Tacca, M.
AU - Talukder, D.
AU - Tanner, D. B.
AU - Tápai, M.
AU - Tarabrin, S. P.
AU - Taracchini, A.
AU - Taylor, R.
AU - Theeg, T.
AU - Thirugnanasambandam, M. P.
AU - Thomas, E. G.
AU - Thomas, M.
AU - Thomas, P.
AU - Thorne, K. A.
AU - Thrane, E.
AU - Tiwari, S.
AU - Tiwari, V.
AU - Tokmakov, K. V.
AU - Toland, K.
AU - Tomlinson, C.
AU - Tonelli, M.
AU - Tornasi, Z.
AU - Torres, C. V.
AU - Torrie, C. I.
AU - Töyr, D.
AU - Travasso, F.
AU - Traylor, G.
AU - Trifirò, D.
AU - Tringali, M. C.
AU - Trozzo, L.
AU - Tse, M.
AU - Turconi, M.
AU - Tuyenbayev, D.
AU - Ugolini, D.
AU - Unnikrishnan, C. S.
AU - Urban, A. L.
AU - Usman, S. A.
AU - Vahlbruch, H.
AU - Vajente, G.
AU - Valdes, G.
AU - Van Bakel, N.
AU - Van Beuzekom, M.
AU - Van Den Brand, J. F.J.
AU - Van Den Broeck, C.
AU - Vander-Hyde, D. C.
AU - Van Der Schaaf, L.
AU - Van Heijningen, J. V.
AU - Van Veggel, A. A.
AU - Vardaro, M.
AU - Vass, S.
AU - Vasúth, M.
AU - Vaulin, R.
AU - Vecchio, A.
AU - Vedovato, G.
AU - Veitch, J.
AU - Veitch, P. J.
AU - Venkateswara, K.
AU - Verkindt, D.
AU - Vetrano, F.
AU - Viceré, A.
AU - Vinciguerra, S.
AU - Vine, D. J.
AU - Vinet, J. Y.
AU - Vitale, S.
AU - Vo, T.
AU - Vocca, H.
AU - Vorvick, C.
AU - Voss, D. V.
AU - Vousden, W. D.
AU - Vyatchanin, S. P.
AU - Wade, A. R.
AU - Wade, L. E.
AU - Wade, M.
AU - Walker, M.
AU - Wallace, L.
AU - Walsh, S.
AU - Wang, G.
AU - Wang, H.
AU - Wang, M.
AU - Wang, X.
AU - Wang, Y.
AU - Ward, R. L.
AU - Warner, J.
AU - Was, M.
AU - Weaver, B.
AU - Wei, L. W.
AU - Weinert, M.
AU - Weinstein, A. J.
AU - Weiss, R.
AU - Wen, L.
AU - Weßels, P.
AU - Westphal, T.
AU - Wette, K.
AU - Whelan, J. T.
AU - Whiting, B. F.
AU - Williams, R. D.
AU - Williamson, A. R.
AU - Willis, J. L.
AU - Willke, B.
AU - Wimmer, M. H.
AU - Winkler, W.
AU - Wipf, C. C.
AU - Wittel, H.
AU - Woan, G.
AU - Woehler, J.
AU - Worden, J.
AU - Wright, J. L.
AU - Wu, D. S.
AU - Wu, G.
AU - Yablon, J.
AU - Yam, W.
AU - Yamamoto, H.
AU - Yancey, C. C.
AU - Yu, H.
AU - Yvert, M.
AU - Zadrożny, A.
AU - Zangrando, L.
AU - Zanolin, M.
AU - Zendri, J. P.
AU - Zevin, M.
AU - Zhang, L.
AU - Zhang, M.
AU - Zhang, Y.
AU - Zhao, C.
AU - Zhou, M.
AU - Zhou, Z.
AU - Zhu, X. J.
AU - Zucker, M. E.
AU - Zuraw, S. E.
AU - Zweizig, J.
N1 - Funding Information: The authors gratefully acknowledge the support of the United States National Science Foundation (NSF) for the construction and operation of the LIGO Laboratory and Advanced LIGO as well as the Science and Technology Facilities Council (STFC) of the United Kingdom, the Max-Planck-Society (MPS), and the State of Niedersachsen/Germany for support of the construction of Advanced LIGO and construction and operation of the GEO600 detector. Additional support for Advanced LIGO was provided by the Australian Research Council. The authors gratefully acknowledge the Italian Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN), the French Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) and the Foundation for Fundamental Research on Matter supported by the Netherlands Organisation for Scientific Research, for the construction and operation of the Virgo detector and the creation and support of the EGO consortium. The authors also gratefully acknowledge research support from these agencies as well as by the Council of Scientific and Industrial Research of India, the Department of Science and Technology, India, the Science & Engineering Research Board (SERB), India, the Ministry of Human Resource Development, India, the Spanish Agencia Estatal de Investigación, the Vicepresidència i Conselleria d’Innovació, Recerca i Turisme and the Conselleria d’Educació i Universitat del Govern de les Illes Balears, the Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport de la Generalitat Valenciana, the National Science Centre of Poland, the Swiss National Science Foundation (SNSF), the Russian Foundation for Basic Research, the Russian Science Foundation, the European Commission, the European Regional Development Funds (ERDF), the Royal Society, the Scottish Funding Council, the Scottish Universities Physics Alliance, the Hungarian Scientific Research Fund (OTKA), the Lyon Institute of Origins (LIO), the National Research, Development and Innovation Office Hungary (NKFI), the National Research Foundation of Korea, Industry Canada and the Province of Ontario through the Ministry of Economic Development and Innovation, the Natural Science and Engineering Research Council Canada, the Canadian Institute for Advanced Research, the Brazilian Ministry of Science, Technology, Innovations, and Communications, the International Center for Theoretical Physics South American Institute for Fundamental Research (ICTP-SAIFR), the Research Grants Council of Hong Kong, the National Natural Science Foundation of China (NSFC), the Leverhulme Trust, the Research Corporation, the Ministry of Science and Technology (MOST), Taiwan and the Kavli Foundation. The authors gratefully acknowledge the support of the NSF, STFC, MPS, INFN, CNRS and the State of Niedersachsen/Germany for provision of computational resources. Publisher Copyright: © 2018 IOP Publishing Ltd.
PY - 2018/2/14
Y1 - 2018/2/14
N2 - The first observing run of Advanced LIGO spanned 4 months, from 12 September 2015 to 19 January 2016, during which gravitational waves were directly detected from two binary black hole systems, namely GW150914 and GW151226. Confident detection of gravitational waves requires an understanding of instrumental transients and artifacts that can reduce the sensitivity of a search. Studies of the quality of the detector data yield insights into the cause of instrumental artifacts and data quality vetoes specific to a search are produced to mitigate the effects of problematic data. In this paper, the systematic removal of noisy data from analysis time is shown to improve the sensitivity of searches for compact binary coalescences. The output of the PyCBC pipeline, which is a python-based code package used to search for gravitational wave signals from compact binary coalescences, is used as a metric for improvement. GW150914 was a loud enough signal that removing noisy data did not improve its significance. However, the removal of data with excess noise decreased the false alarm rate of GW151226 by more than two orders of magnitude, from 1 in 770 yr to less than 1 in 186 000 yr.
AB - The first observing run of Advanced LIGO spanned 4 months, from 12 September 2015 to 19 January 2016, during which gravitational waves were directly detected from two binary black hole systems, namely GW150914 and GW151226. Confident detection of gravitational waves requires an understanding of instrumental transients and artifacts that can reduce the sensitivity of a search. Studies of the quality of the detector data yield insights into the cause of instrumental artifacts and data quality vetoes specific to a search are produced to mitigate the effects of problematic data. In this paper, the systematic removal of noisy data from analysis time is shown to improve the sensitivity of searches for compact binary coalescences. The output of the PyCBC pipeline, which is a python-based code package used to search for gravitational wave signals from compact binary coalescences, is used as a metric for improvement. GW150914 was a loud enough signal that removing noisy data did not improve its significance. However, the removal of data with excess noise decreased the false alarm rate of GW151226 by more than two orders of magnitude, from 1 in 770 yr to less than 1 in 186 000 yr.
KW - LIGO
KW - compact binary coalescences
KW - detector characterization
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85042487833&partnerID=8YFLogxK
UR - http://www.scopus.com/inward/citedby.url?scp=85042487833&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.1088/1361-6382/aaaafa
DO - 10.1088/1361-6382/aaaafa
M3 - Article
AN - SCOPUS:85042487833
SN - 0264-9381
VL - 35
JO - Classical and Quantum Gravity
JF - Classical and Quantum Gravity
IS - 6
M1 - 065010
ER -