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HL-LHCのショートストリップモジュールのテスト

SSモジュールの異なる温度での性能評価。

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ショートストリップモジューショートストリップモジュールテストのインサイト確認されました。HL-LHCの異なる温度下での性能評価が
目次

ATLASインナートラッカー(ITk)は、CERNのATLAS実験にとって重要な部分で、高エネルギー衝突で生成される粒子の検出を改善するために設計されているよ。高輝度大ハドロン衝突型加速器(HL-LHC)のアップグレードの一環として、ITkは先進的なシリコンストリップモジュールを使う予定。アップグレードの重要なコンポーネントの一つがショートストリップ(SS)モジュールで、さまざまな条件下でうまく機能するかテストする必要があるんだ。

この研究は、特定のエネルギーレベルの電子ビームを使ってSSモジュールをテストすることに焦点を当ててる。目的は、モジュールが温かい状態と冷たい状態でどれだけうまく動作するかを評価することだよ。これらの条件でのパフォーマンスを理解することは、将来の実験計画やHL-LHCでの効果的な動作を確保するために重要なんだ。

ATLAS ITkアップグレードの背景

大ハドロン衝突型加速器(LHC)は、その能力を大幅に向上させるアップグレードを受ける予定だ。このアップグレードにより、LHCはより多くの粒子衝突を生成でき、新しい物理学を発見する能力が向上するよ。この増加したアクティビティを支えるために、ATLAS検出器はITkシステムにアップグレードされ、既存の内部検出器の多くが置き換えられるんだ。

新しいITkシステムは、ピクセルとストリップ検出器を含む複数の層のシリコン検出器で構成される。これらの検出器は、HL-LHC環境で予想される高い放射線レベルに耐えながら、データ収集の精度と速度を向上させるように設計されているよ。

検出器性能における温度の重要性

ITkストリップモジュールの性能は温度によって変わることがある。HL-LHCでの運用中、モジュールは放射線損傷を減らすために低温に保たれる予定なんだ。だから、温かい状態と冷たい状態の両方でのパフォーマンスをテストすることが大事だ。このテストで得られた測定値は、運用条件下でのモジュールの挙動に関する洞察を提供してくれるよ。

実験の設定

テストはハンブルクのDESY-IIテストビーム施設で行われ、電子ビームが生成された。テストのために、電子は5.4 GeVと5.8 GeVのエネルギーに調整された。SSモジュールは異なる温度下での応答を分析するために、制御された環境に置かれたよ。

特別な冷却ボックスを使ってモジュールを冷たい温度に保ち、温かいテストは室温で行われた。また、外部の検出器を使ってモジュールに当たる電子の軌道を正確に追跡した。この設定により、モジュールの電子ノイズと電子ビームに応じて生成される信号の両方の精密測定が可能になったんだ。

パフォーマンスの測定

ノイズ測定

検出器のパフォーマンスの重要な側面の一つは、システム内のノイズレベルだよ。ノイズは粒子からの実際の信号の検出を妨げ、モジュールの全体的な効率に影響を与える可能性がある。ノイズレベルは、ビームなしでのペデスタルランを行い、システムに既知の量の電荷を注入することで評価された。

2つの異なる測定セットが行われた:1つは電荷の注入なし、もう1つは0.2フェムトクーロン(fC)のわずかな電荷を与えたもの。結果は、冷たい温度でのノイズが温かい状態よりも一貫して低いことを示した。このノイズの減少は、特にHL-LHCの厳しい環境で、モジュールが検出する信号の整合性を維持するのに役立つよ。

電荷検出効率

検出効率もまた重要な指標だ。これは、帯電した粒子がモジュールを通過したときに、モジュールが正確にヒットを検出する回数を定義する。パフォーマンスは、ヒットが入ってきた電子の再構築されたトラックに隣接する特定のストリップの数内で登録されたかどうかに基づいて評価された。

粒子がストリップのどこに当たるかも検出効率に影響を与える。粒子がストリップの中心に当たると、通常は強い信号が生成され、検出の可能性が高まる。しかし、ヒットがストリップの端に近すぎると、信号が隣接するストリップに広がってしまい、どのストリップでも検出がトリガーされる可能性が低くなるよ。

パルス形状再構築

モジュールが生成する信号パルスの形状を理解することは、データ読み出しにとって重要だ。帯電した粒子から誘導された電流がパルスを生成し、それをシステムが形成して読み取る。サンプリングのタイミングは重要で、正しいタイミングでサンプリングしないと、読み取りが信号の強さを正確に反映しないことがあるんだ。

タイミングが正しいかを確かめるために、異なる遅延設定をテストして、記録されたパルス形状にどのように影響するかを調べた。これらの測定は、時間経過に伴うパルスの表現を作成するために使用され、異なる温度での信号がどのように振る舞うかを示したよ。

結果

テストから得られた結果は、SSモジュールのパフォーマンスに関するいくつかの重要な洞察を提供した。

ノイズパフォーマンス

冷たい温度と温かい温度で測定されたノイズレベルには明確な違いがあった。冷たい温度では、ノイズ測定は大幅に低く、信号対ノイズ比が高く保たれるのに有利なんだ。これは、HL-LHCの高輝度環境で効率的に運用するためには重要だよ。

検出効率

検出効率の結果は、モジュールが冷たい条件でも温かい条件でも高い効率を維持していることを示し、99%を大きく上回る値だった。これは、異なる温度の影響にもかかわらず達成された。この異なるヒット位置(センター対エッジ)の影響も確認され、適切な閾値で効率が最適に維持されていることが確認されたんだ。

信号測定

ヒットから収集される電荷の量は、温度に関係なく一貫しており、大きな差は観察されなかった。これは、温度変動が信号強度に悪影響を与えないことを示唆していて、HL-LHC環境で運用するのに望ましい特性なんだ。

パルス形状分析

パルス形状分析から、冷たい温度で電子回路からのパルスが速いことがわかった。この速さは、HL-LHCで期待される高衝突率の際の重なり合いの影響を最小限に抑えるのに重要だ。パルスの形状と持続時間は理論的な予測と非常によく一致していたよ。

結論

さまざまな温度でのショートストリップモジュールのパフォーマンスの成功した測定と比較は、HL-LHCでの展開に自信をもたらす。ノイズが減少し、高い検出効率と安定した信号測定が実現できて、モジュールは高輝度操作の増加する要求に対応するのに適しているんだ。

これらの発見は、モジュールの設計を検証するだけでなく、検出器のパフォーマンスに対する環境要因の重要性を強調している。テストが続く中で、収集されたデータは、アップグレードされたATLAS検出器が将来の粒子物理学の発見に必要な高い基準を満たすために不可欠となるだろう。

オリジナルソース

タイトル: Test beam measurement of ATLAS ITk Short Strip module at warm and cold operational temperature

概要: This study is focused on an investigation of the performance of the Short Strip module developed by the ATLAS Inner Tracker (ITk) strip collaboration using electron beams of energy 5.4 GeV and 5.8 GeV at the DESY-II Testbeam Facility. The noise at +30 C and -30 C was measured. The ratio of the two measurements is compared with a circuit-model calculation. The measured noise at -30 C is compared with the maximum noise that would correspond to an acceptable signal-to-noise ratio after the expected radiation damage from operation at HL-LHC. The measured charge distributions at +30 C and -30 C are compared with GEANT4 simulations. The detection efficiency and noise-occupancy were measured as a function of threshold at both +30 C and -30 C. The average cluster width was measured as a function of threshold. Scans of detection efficiency versus threshold at different delay settings were used to reconstruct the pulse shape in time. The resulting pulse shape was compared with a circuit model calculation.

著者: J. -H. Arling, C. Becot, E. Buchanan, J. Dopke, B. Gallop, J. Kaplon, J. S. Keller, J. Kroll, Y. Li, Z. Li, J. Liu, Y. Liu, S. Y. Ng, R. Privara, A. Renardi, A. Rodriguez Rodriguez, E. Rossi, F. Ruehr, C. Sawyer, D. Sperlich, A. R. Weidberg, D. F. Zhang

最終更新: 2023-02-21 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2302.10950

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2302.10950

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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