Analysis of the quality assurance results from the initial part of production of the ATLAS18 ITK strip sensors
Notice bibliographique
Résumé
The production of strip sensors for the ATLAS Inner Tracker (ITk) started in 2021. Since then, a Quality Assurance (QA) program has been carried out continuously, by using specific test structures, in parallel to the Quality Control (QC) inspection of the sensors. The QA program consists of monitoring sensor-specific characteristics and the technological process variability, before and after the irradiation with gammas, neutrons, and protons. After two years, half of the full production volume has been reached and we present an analysis of the parameters measured as part of the QA process. The main devices used for QA purposes are miniature strip sensors, monitor diodes, and the ATLAS test chip, which contains several test structures. Such devices are tested by several sites across the collaboration depending on the type of samples (non-irradiated components or irradiated with protons, neutrons, or gammas). The parameters extracted from the tests are then uploaded to a database and analyzed by Python scripts. These parameters are mainly examined through histograms and time-evolution plots to obtain parameter distributions, production trends, and meaningful parameter-to-parameter correlations. The purpose of this analysis is to identify possible deviations in the fabrication or the sensor quality, changes in the behavior of the test equipment at different test sites, or possible variability in the irradiation processes. The conclusions extracted from the QA program have allowed test optimization, establishment of control limits for the parameters, and a better understanding of device properties and fabrication trends. In addition, any abnormal results prompt immediate feedback to a vendor.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».