Terahertz Single-Photon Measurement System Based on Superconducting MKIDs Array
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz (THz) imaging has emerged as a critical technology for security screening, offering non-invasive detection of concealed objects. However, existing systems face challenges in balancing sensitivity, imaging speed, and scalability. Superconducting Microwave Kinetic Inductance Detectors (MKIDs) present a promising solution due to their low noise, high sensitivity, and compatibility with large-scale arrays. This study focuses on developing a 600 GHz MKID-based imaging system optimized for human security screening, addressing the limitations of current THz imaging technologies. The system employs a hexagonal array of 331 MKID pixels fabricated on a 3-inch high-resistivity silicon wafer. Each pixel consists of a lumped-element resonator with an interdigitated capacitor (IDC) and a thin Al inductor for THz absorption. A Silicon-on-Insulator (SOI) substrate with a suspended optical cavity structure enhances photon absorption efficiency at 600 GHz. The readout system utilizes frequency-domain multiplexing, enabling parallel signal processing across multiple pixels. Cryogenic cooling to 40 mK is achieved using a dilution refrigerator, and THz radiation is generated by a calibrated blackbody source. The system demonstrates a single-pixel noise equivalent power (NEP) of 9.3×10−15W/Hz1/2 and a noise equivalent temperature difference (NETD) of 0.028K/Hz1/2. Compared to existing systems, this design achieves a 62% reduction in noise and 96% lower power consumption per pixel. This work presents a high-performance THz imaging system based on superconducting MKID arrays, achieving unprecedented sensitivity and imaging speed for security screening applications. The innovative use of SOI-based optical cavities and frequency-domain multiplexing enables scalable, low-power operation. Future efforts will focus on expanding pixel counts, optimizing thermal management, and integrating real-time imaging algorithms for practical deployment in security checkpoints.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».