[論文レビュー] A Method to check the Connectivity for the ATLAS TRT Detector

N. Ghodbane, X. Pons+1 more|ArXiv.org|Oct 14, 2005

Particle Detector Development and Performance被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、ATLAS TRTエンドキャップ検出器のための二重手法による接続性チェックを提示する。この手法は、ノイズスキャンレート積分解析とDTMROC積算モードテストを組み合わせ、機能しない読み出しチャネルを特定する。この方法により、99.6%の動作チャネルが検出され、残りの0.4%が主にWEBメタリゼーション欠陥のため非機能的である。

ABSTRACT

We report on a technique developed to diagnostic for non working readout channels of the Transition Radiation Tracker (TRT), one of the three inner detectors of the ATLAS experiment. From a detailled study, we show that 99.6 % of the readout channels of the TRT endcap-detector are perfectly operational.

研究の動機と目的

• 統合段階におけるATLAS TRTエンドキャップ検出器の機能しない読み出しチャネルを信頼性高く診断するための手法を開発すること。
• 初期受入テストで捉えきれなかった間歇的または潜伏的な故障を読み出しチャネルで検出する課題に対処すること。
• WEBビア、ブラインドホール、またはメタリゼーションクラックに起因する故障したチャネルを特定することで、検出器の品質保証を向上させること。
• 設置前に検出されないチャネル故障を最小限に抑えることで、TRTの高い運用効率を確保すること。
• ノイズスキャンと積算モード技術の有効性を検証し、低信号または断線したチャネルを検出する感度を向上させること。

提案手法

• ノイズレートが著しく低いチャネルを特定するため、ノイズスキャンレート積分解析を用いる。μ - 3σ未満の値を示すチャネルは、潜在的に故障していると判断される。
• DTMROCチップの積算モードを活用し、ドリフト時間信号レートを測定する。0.01 Hz未満の値を示すチャネルは、問題があるとマークされる。
• 富士通のメスコネクタにおける静電容量をpFメーターで測定し、平均値より5 pF以上低い値を示す場合、ビアまたはブラインドホール欠陥を示唆する。
• 電圧計のダイオードチェック機能を用い、小さなDC電流を注入し、順方向電圧降下を測定することで、信号経路における異常なダイオード動作を特定する。
• ノイズスキャン、積算モード、静電容量、ダイオードチェックの複数の手法の結果を照合し、故障を特定の部位（ビア、ブラインドホール、ストロー）に特定する。
• システム的な解析と故障の局所化を可能にするために、MySQLベースのデータベースとPHPウェブインターフェースを導入し、テスト結果を保存・取得する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 受入テスト後に機能しないATLAS TRTエンドキャップ検出器の読み出しチャネルを、どのように信頼性高く検出できるか？
• RQ2 初期資格テストで捉えきれなかった、WEBビア、ブラインドホール、または信号経路における間歇的または潜伏的な故障を効果的に特定するための手法は何か？
• RQ3 ノイズスキャンレート積分法とDTMROC積算モードテストは、標準的な受入テストに比べて、故障検出感度をどの程度向上させるか？
• RQ4 WEBメタリゼーション欠陥がチャネル故障に与える影響は何か？また、電気的測定により、それらをどのように特定できるか？
• RQ5 静電容量測定とダイオードチェックを組み合わせた電気的診断手法は、読み出しチェーン内の特定部品（ビア、ブラインドホール、ストロー）に故障をどの程度正確に局所化できるか？

主な発見

• 接続性チェック手法により、TRTエンドキャップ検出器で合計487の機能しない読み出しチャネルが特定された。そのうち231が受入テスト後に断線しており、性能不全に起因する。
• 231の断線チャネルのうち、合計122,880の読み出しチャネルの99.6%が正常に動作しており、99.6%の稼働率を示している。
• 受入テスト後に断線したのは全チャネルの0.19%にとどまり、残りの0.21%の非機能的チャネルは統合段階で検出された。
• ノイズスキャンレート積分法は256の新規問題チャネルのうち216を検出しており、積算モード法は252を検出しており、高い一致度と補完的感度を示している。
• 統合段階で合計256の新規故障チャネルが発見されたが、主にWEBビアの問題に起因しており、そのうち48%は受入テスト段階で既に修理を経験していた。
• A型WEBはB型WEBよりも著しく多くの修理を要しており、一部の修理済みチャネルは時間経過とともに再故障を示しており、特定のWEB設計に長期的な信頼性の問題があることが示された。