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Title: Open Data from the Third Observing Run of LIGO, Virgo, KAGRA, and GEO
Abstract The global network of gravitational-wave observatories now includes five detectors, namely LIGO Hanford, LIGO Livingston, Virgo, KAGRA, and GEO 600. These detectors collected data during their third observing run, O3, composed of three phases: O3a starting in 2019 April and lasting six months, O3b starting in 2019 November and lasting five months, and O3GK starting in 2020 April and lasting two weeks. In this paper we describe these data and various other science products that can be freely accessed through the Gravitational Wave Open Science Center at https://gwosc.org . The main data set, consisting of the gravitational-wave strain time series that contains the astrophysical signals, is released together with supporting data useful for their analysis and documentation, tutorials, as well as analysis software packages.  more » « less
Award ID(s):
2110594 2110360 2207758 2110509 1806990 1912594 2012057 2309172 2011334 2308693 2011608 2207728 2110460 2011786 2308881 2207999
PAR ID:
10439480
Author(s) / Creator(s):
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Date Published:
Journal Name:
The Astrophysical Journal Supplement Series
Volume:
267
Issue:
2
ISSN:
0067-0049
Page Range / eLocation ID:
29
Format(s):
Medium: X
Sponsoring Org:
National Science Foundation
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  1. null (Ed.)
    Noise due to scattered light has been a frequent disturbance in the advanced LIGO gravitational wave detectors, hindering the detection of gravitational waves. The non stationary scatter noise caused by low frequency motion can be recognized as arches in the time-frequency plane of the gravitational wave channel. In this paper, we characterize the scattering noise for LIGO and Virgo's third observing run O3 from April, 2019 to March, 2020. We find at least two different populations of scattering noise and we investigate the multiple origins of one of them as well as its mitigation. We find that relative motion between two specific surfaces is strongly correlated with the presence of scattered light and we implement a technique to reduce this motion. We also present an algorithm using a witness channel to identify the times this noise can be present in the detector. 
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  2. Abstract

    Understanding the noise in gravitational-wave detectors is central to detecting and interpreting gravitational-wave signals. Glitches are transient, non-Gaussian noise features that can have a range of environmental and instrumental origins. The Gravity Spy project uses a machine-learning algorithm to classify glitches based upon their time–frequency morphology. The resulting set of classified glitches can be used as input to detector-characterisation investigations of how to mitigate glitches, or data-analysis studies of how to ameliorate the impact of glitches. Here we present the results of the Gravity Spy analysis of data up to the end of the third observing run of advanced laser interferometric gravitational-wave observatory (LIGO). We classify 233981 glitches from LIGO Hanford and 379805 glitches from LIGO Livingston into morphological classes. We find that the distribution of glitches differs between the two LIGO sites. This highlights the potential need for studies of data quality to be individually tailored to each gravitational-wave observatory.

     
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  3. null (Ed.)
    Advanced LIGO and Advanced Virgo are monitoring the sky and collecting gravitational-wave strain data with sufficient sensitivity to detect signals routinely. In this paper we describe the data recorded by these instruments during their first and second observing runs. The main data products are gravitational-wave strain time series sampled at 16384 Hz. The datasets that include this strain measurement can be freely accessed through the Gravitational Wave Open Science Center at http://gw-openscience.org, together with data-quality information essential for the analysis of LIGO and Virgo data, documentation, tutorials, and supporting software. 
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  4. Abstract

    The extreme sensitivity required for direct observation of gravitational waves by the Advanced LIGO detectors means that environmental noise is increasingly likely to contaminate Advanced LIGO gravitational wave signals if left unaddressed. Consequently, environmental monitoring efforts have been undertaken and novel noise mitigation techniques have been developed which have reduced environmental coupling and made it possible to analyze environmental artifacts with potential to affect the 90 gravitational wave events detected from 2015–2020 by the Advanced LIGO detectors. So far, there is no evidence for environmental contamination in gravitational wave detections. However, automated, rapid ways to monitor and assess the degree of environmental coupling between gravitational wave detectors and their surroundings are needed as the rate of detections continues to increase. We introduce a computational tool,PEMcheck, for quantifying the degree of environmental coupling present in gravitational wave signals using data from the extant collection of environmental monitoring sensors at each detector. We study its performance when applied to 79 gravitational waves detected in LIGO’s third observing run and test its performance in the case of extreme environmental contamination of gravitational wave data. We find thatPEMcheck’s automated analysis identifies only a small number of gravitational waves that merit further study by environmental noise experts due to possible contamination, a substantial improvement over the manual vetting that occurred for every gravitational wave candidate in the first two observing runs. Building on a first attempt at automating environmental coupling assessments used in the third observing run, this tool represents an improvement in accuracy and interpretability of coupling assessments, reducing the time needed to validate gravitational wave candidates. With the validation provided herein;PEMcheckwill play a critical role in event validation during LIGO’s fourth observing run as an integral part of the data quality report produced for each gravitational wave candidate.

     
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  5. Abstract

    Data recorded by gravitational wave detectors includes many non-astrophysical transient noise bursts, the most common of which is caused by scattered-light within the detectors. These so-called ‘glitches’ in the data impact the ability to both observe and characterize incoming gravitational wave signals. In this work we use a scattered-light glitch waveform model to identify and characterize scattered-light glitches in a representative stretch of gravitational wave data. We identify 2749 scattered-light glitches in 5.96 days of LIGO-Hanford data and 1306 glitches in 5.93 days of LIGO-Livingston data taken from the third LIGO-Virgo observing run. By subtracting identified scattered-light glitches we demonstrate an increase in the sensitive volume of a gravitational wave search for binary black hole signals by1%.

     
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