Magnetic triggering — time-resolved characterisation of silicon strip modules in the presence of switching DC-DC converters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modules for the ATLAS Inner Tracker (ITk) strip tracker include a DC-DC converter circuit glued directly to the silicon sensor which converts the 11 V supplied to the module to the 1.5 V required for the operation of the readout chips. The DC-DC converter unit, consisting of a copper solenoid and custom ASIC, is located directly above the silicon strip sensor and therefore needs to be shielded to protect the sensor from EMI noise created during the operation of the circuit. Despite dedicated shielding, consisting of an aluminium shield box with continuous solder seams encompassing the surface components and a copper layer in the PCB beneath it, module channels connected to sensor strips located beneath the converter circuit were found to show a noise increase. While the DC-DC converter unit causing the underlying EMI noise operates at a frequency of 2 MHz, module characterisation measurements for ITk strip tracker modules are typically performed asynchronously to the DC-DC switching and are therefore averaged over the full range of time bins with respect to the converter frequency. In order to investigate the time dependence of the noise injection relative to the DC-DC switching frequency, a dedicated setup to understand the time-resolved performance change in modules was developed. By using a magnetic field probe to measure the field leaking through the shield box and triggering on its rising edge, data taking could be synchronised with the DC-DC switching. This paper illustrates the concept and setup of such time-resolved performance measurements using magnetic triggering and presents results for the observed effects on signal and noise for ATLAS ITk strip modules from both laboratory and beam tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».