[论文解读] Timing performance of radiation hard MALTA monolithic Pixel sensors
本文介绍了MALTA2单片像素传感器,这是一种在180 nm CMOS工艺中制造的抗辐射DMAPS原型,其前端设计经过优化,适用于高流强对撞机环境。在CERN SPS的测试束实验中,该传感器实现了亚2 ns的时间分辨率(1.8–1.9 ns RMS),时间走漂低于25 ns,且在高电荷信号下时间抖动低至0.16 ns,证明其适用于HL-LHC追踪系统。
The MALTA family of Depleted Monolithic Active Pixel Sensor (DMAPS) produced in Tower 180 nm CMOS technology targets radiation hard applications for the HL-LHC and beyond. Several process modifications and front-end improvements have resulted in radiation hardness up to $2 imes 10^{15}~1~ ext{MeV}~ ext{n}_{eq}/ ext{cm}^2$ and time resolution below 2 ns, with uniform charge collection efficiency across the Pixel of size $36.4 imes 36.4~μ ext{m}^2$ with a $3~μ ext{m}^2$ electrode size. The MALTA2 demonstrator produced in 2021 on high-resistivity epitaxial silicon and on Czochralski substrates implements a new cascoded front-end that reduces the RTS noise and has a higher gain. This contribution shows results from MALTA2 on timing resolution at the nanosecond level from the CERN SPS test-beam campaign of 2021.
研究动机与目标
- 解决HL-LHC及未来对撞机对高抗辐射性、高速度、低材料消耗追踪传感器的需求。
- 在现有ALPIDE技术基础上,进一步提升单片像素传感器的时间分辨率和抗辐射能力。
- 通过优化前端电子学和像素架构,最小化时间走漂和抖动。
- 在不同基底(外延和直拉法)及工艺变体(NGAP、XDPW)下验证性能表现。
- 利用测试束数据,在高流强、高辐照条件下验证时间性能。
提出的方法
- 在Tower 180 nm CMOS工艺中制造MALTA2,采用NGAP和XDPW工艺改进,以增强像素拐角处的电场分布。
- 集成级联式前端放大器,以降低RTS噪声并提高信号增益。
- 采用异步读出机制,通过短脉冲像素地址传输方式,最小化数字功耗。
- 使用3 ps分箱时间数字转换器(TDC)测量通过受控电荷注入获得的时间抖动。
- 在CERN SPS进行测试束实验,使用180 GeV质子束和闪烁体时间参考信号。
- 对读出架构中的信号传播延迟进行校正,以提取本征时间分辨率。
实验结果
研究问题
- RQ1MALTA2单片像素传感器在纳秒量级下的本征时间分辨率是多少?
- RQ2XDPW工艺改进如何提升电荷收集速度和时间性能?
- RQ3在不同电荷沉积水平下,时间走漂和时间抖动性能如何?
- RQ4在高辐射水平下,传感器在时间分辨率和触发效率方面的表现如何?
- RQ5像素拐角处的电荷共享对时间分辨率和时间走漂有何影响?
主要发现
- MALTA2传感器的时间分辨率测量值为1.8 ns(直拉法)和1.9 ns(外延)RMS,基于簇中首个信号到达时间相对于闪烁体参考信号的时间差。
- 对于90Sr源的90%信号,时间走漂低于25 ns,对应阈值约为~130–170 e−。
- 前端电子的时间抖动范围为0.16 ns(1200 e−时)至4.7 ns(100 e−时),表明电子稳定性极佳。
- 在25 ns窗口内触发效率超过98%,在8 ns窗口内超过90%,满足LHC束团交叉时间要求。
- 由于电荷共享效应,像素中心与拐角之间观测到2–3 ns的时间偏移,证实了单个像素电荷减少会增加时间走漂。
- 传感器在芯片范围内性能均匀,且在高达3×10¹⁵ 1 MeV nₑq/cm²的辐照下仍保持稳定,辐照后时间分辨率无显著退化。
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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。