Development of quality assurance procedures and methods for the CBM Silicon Tracking System

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dc.contributor.advisor Schmidt, Hans Rudolf (Prof. Dr.)
dc.contributor.author Lavrik, Evgeny
dc.date.accessioned 2017-12-05T09:27:46Z
dc.date.available 2017-12-05T09:27:46Z
dc.date.issued 2017-11
dc.identifier.other 496047582 de_DE
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/79035
dc.identifier.uri http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-790359 de_DE
dc.identifier.uri http://dx.doi.org/10.15496/publikation-20433
dc.description.abstract The Compressed Baryonic Matter (CBM) experiment at the future Facility for Antiproton and Ion Research (FAIR) aims to study the properties of nuclear matter at high net-baryon densities and moderate temperatures. It is expected that, utilizing ultra-relativistic heavy-ion collisions, a phase transition from hadronic matter to QCD matter will be probed. Among the key objectives are the determination of the nature and order of the transition (deconfinement and/or chiral) and the observation of a critical end-point. To measure and determine the physics phenomena occurring in these collisions, appropriate detectors are required. The Silicon Tracking System (STS) is the key detector to reconstruct charged particle tracks created in heavy-ion collisions. In order to assure the necessary detector performance, about 900 silicon microstrip sensors must be checked and tested for their quality. For these tasks highly efficient and highly automated procedures and methods have to be developed. The first part of this dissertation reports on a novel automated inspection system developed for the optical quality control of silicon microstrip sensors. Proposed methods and procedures allow to scan along the individual sensors to recognize and classify sensor defects. Examples of these defects are: surface scratches, implant defects, metalization layer lithography defects and others. In order to separate and classify these defects various image-processing algorithms based on machine vision are used. The silicon sensors are also characterized geometrically to ensure the mechanical precision targeted for the detector assembly procedures. Since the STS detector will be operated in a high radiation environment with a total non-ionizing radiation dose up to 1x10^14 n_eq/cm^2 over 6 years of operation, the silicon sensors need to be kept in the temperature range of -5 to -10 °C at all times to minimize reverse annealing effects and to avoid thermal runaway. The second part of this work is devoted to the development and optimization of the design of cooling bodies, which remove the thermal energy of overall more than 40 kW produced by the front-end readout electronics. In particular, thermodynamical models were developed to estimate the cooling regimes and thermal simulations of the cooling bodies were carried out. Based on the performed calculations an innovative bi-phase CO2 cooling system of up to 200 W cooling power was built and allowed to verify the simulated cooling body designs experimentally. en
dc.description.abstract In der geplanten Experimentieranlage für Antiprotonen- und Ionenforschung (Facility for Antiproton and Ion Research, FAIR) wird das Compressed Baryonic Matter Experiment (CBM) nukleare Materie bei hoher Baryonendichte und moderaten Temperaturen untersuchen. Der Phasenübergang zwischen hadronischer und QCD-Materie kann mithilfe von ultrarelativistischen Schwerionenkollisionen untersucht werden. Die wichtigsten Ziele sind die Bestimmung der Art des Übergangs (Deconfinement- und/oder chiraler Phasenübergang) und die Untersuchung des kritischen Endpunktes im Phasendiagramm. Um diese Phänomene zu untersuchen, sind geeignete Detektorsysteme notwendig. Das Silicon Tracking System (STS) ist der zentrale Detektor, mit Hilfe dessen die Spuren der in den Schwerionenkollisionen erzeugten geladenen Teilchen rekonstruiert werden. Um die volle Funktionsfähigkeit des STS sicherzustellen, müssen die mehr als 900 Siliziumstreifensensoren vor dem Zusammenbau überprüft und getestet werden. Hierfür müssen die hocheffiziente und automatisierte Prozeduren und Methoden entwickelt werden. In erstem Teil dieser Dissertation wird über ein automatisiertes optisches Inspektionssystem berichtet. Das System erlaubt es, die einzelnen Siliziumsensoren auf potentielle vorhandene Oberflächendefekte zu untersuchen und sie zu klassifizieren. Beispiele hierfür sind: Kratzer auf der Oberfläche, Implantierungsdefekte oder Lithographiedefekte der Metallisierungsschicht. Für das Erkennen dieser Defekte werden mehrere “Machine Vision” Bildbearbeitungsalgorithmen benutzt. Außerdem werden die geometrischen Parameter der Sensoren, die für den Zusammenbau des STS wichtig sind, optisch kontrolliert. Der STS Detektor wird bei extrem hohen Kollisionsraten betrieben. Innerhalb einer Betriebsbszeit von 6 Jahren wird eine Strahlungsdosis von bis zu 1x10^14 n_eq/cm^2 akkumuliert, was zu einer deutlichen Erhöhung des Dunkelstrom führt und letztlich des “end-of-life” Kriterium darstellt. Die Siliziumsensoren müssen deswegen auf -5 bis -10 °C gekühlt werden, um “reverse Annealing” Effekte zu minimieren und das “Thermal Runaway” Phänomen zu verzögern. Durch die Ausleselektronik werden andererseits mehr als 40 kW an thermischer Energie nahe der Sensoren produziert, die deshalb mit Kühlkörpern komplett abgeleitet werden muß. Das zweite Teil dieser Dissertation wurde der Optimierung von Kühlkörpern gewidmet. Dafür wurden thermodynamische Modelle implementiert und entsprechende thermische Simulationen durchgeführt. Im Rahmen der Arbeit wurde ein 200 W CO2 Kühlungssystem gebaut, das es erlaubt, die Modellberechnungen und Simulationen einer Kühlung mit 2-phasigem CO2 zu überprüfen. de_DE
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Universität Tübingen de_DE
dc.rights ubt-podok de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en en
dc.subject.classification Silicium , Sensor , Detektor , Entwicklung , Optik , Qualität , Kontrolle , Metrologie , LabVIEW , Vision , Visuelles System , Neuronales Netz , Deep learning , Finite-Elemente-Methode , Zustandsgleichung , Kohlendioxid , Kühlung de_DE
dc.subject.ddc 530 de_DE
dc.subject.other Silicon en
dc.subject.other Sensors en
dc.subject.other Detector en
dc.subject.other Development en
dc.subject.other Optical quality assurance en
dc.subject.other Quality control en
dc.subject.other Metrology en
dc.subject.other Lab en
dc.subject.other Bi-Phase de_DE
dc.subject.other Vision en
dc.subject.other CO2 de_DE
dc.subject.other Neural networks en
dc.subject.other Cooling en
dc.subject.other FEM de_DE
dc.subject.other EOS de_DE
dc.subject.other Neuronale Netzwerke de_DE
dc.subject.other Metrologie de_DE
dc.subject.other Qualitätskontrolle de_DE
dc.subject.other Sensoren de_DE
dc.subject.other Silizium de_DE
dc.subject.other Optische Qualitätssicherung de_DE
dc.title Development of quality assurance procedures and methods for the CBM Silicon Tracking System en
dc.type PhDThesis de_DE
dcterms.dateAccepted 2017-11-13
utue.publikation.fachbereich Physik de_DE
utue.publikation.fakultaet 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät de_DE

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