Modelling Polarization Effects in CdZnTe Sensor at Low Bias
Notice bibliographique
Résumé
Semi-insulating CdTe and CdZnTe crystals fabricated into pixelated sensors and integrated into radiation detection modules have demonstrated great ability to operate under the rapidly changing X-ray irradiation environments. Such challenging conditions are required by all photon-counting-based applications including medical CT, airport scanners and non-destructive testing. High-flux sensors typically require operating bias of the order of 1000 V inducing in 2 mm thick detector the electric field 5 kV/cm or locally even higher in polarized detector. This high electric field might cause some long-term reliability concerns so it would be desirable to reduce its value. In addition, the requirement of generating high-voltage causes limitations for portable scanning equipment. It is therefore important to study what minimum electric field is required for proper counting operation.In this presentation, we investigate the possibility to pursue the detector at the high-flux up to 80 Mcps/mm<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> X-ray irradiation at a low electric field satisfactory for maintaining good counting operation. We numerically simulate the high-flux-induced polarization in commercial 2 mm thick pixelated CdZnTe detector with 330 μm pixel pitch used in spectral Computed Tomography applications and define defect model that is consistent with the electric field profile visualized by Pockels effect. We find the low bias 300 V as acceptable for utilization the detector for photon counting and spectral sensing applications. We calculate collected charge and construct X-ray spectrum considering the processing of the signal by allied electronics. We identify a strong ballistic deficit arising from the extended charge collection time as the main reason for the spectrum distortion. Finally, we suggest possible optimization of the setup to improve the charge collection efficiency and present optimized spectrum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».