Development of a Simulation Model and Precise Timing Techniques for PICOSEC-Micromegas Detectors
Creators: name: Καλλιτσοπούλου, Αλεξάνδρα Ανέστη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Ανιχνευτές αερίου γεμίσματος - Micromegas
Τεχνικές Χρονισμού σήματος υψηλής ακρίβειας
Μοντέλο Προσομοίωσης – Νευρωνικά δίκτυα
gaseous detectors - micromegas
high precision timing
simulation model – Neural Νetworks

description: Η παρούσα εργασία στοχεύει στην ανάπτυξη αλγορίθμων επεξεργασίας σήματος που μπορούν να διερευνήσουν τις δυνατότητες ενός ανιχνευτήPICOSEC-MicroMegas και προσφέρει τη δυνατότητα για online, ακριβή χρονισμό. Ο ανιχνευτής PICOSEC-MicroMegas είναι ένας νέος ανιχνευτής αερίου που προσφέρει ακριβή ανάλυση χρονισμού σε πειραματικές μετρήσεις. Η απόδοση των προτεινόμενων αλγορίθμων επεξεργασίας σήματος αξιολογείται από μια ποικιλία δοκιμών χρησιμοποιώντας πειραματικά δεδομένα. Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν στην παρούσα έρευνα, συγκεντρώθηκαν κατά τη διάρκεια Laser Test Beams, στο CEA/IRAMIS-SACLAY. Χρησιμοποιούμε δύο σετ πειραματικών δεδομένων: το SPE-set περιλαμβάνει μεμονωμένες κυματομορφές φωτοηλεκτρονίων και το σύνολο EXP περιέχει κυματομορφές που αντιστοιχούν σε μέσο όρο 7,8 φωτοηλεκτρόνων. Οι EXP-set κυματομορφές, όταν αναλυθούν πλήρως, καταλήγουν σε χρονική διακριτική ικανότητα 18,3±0,2ps. Εναλλακτικοί αλγόριθμοι, βασισμένοι στην Constant Fraction Discrimination τεχνική, αλλά χρησιμοποιώντας το φορτίο πάνω από κάποιο κατώφλι για τη διόρθωση συστηματικών σφαλμάτων χρονισμού, περιγράφονται και αξιολογούνται λεπτομερώς. Επιπλέον, έχει αναπτυχθεί και αξιολογηθεί μια τεχνική χρονισμού με χρήση Artificial Neural Networks(ANN). Για να δημιουργηθεί ένα κατάλληλο σετ μάθησης για το ΑΝΝ, έχει αναπτυχθεί ένα νέο μοντέλο προσομοίωσης. Χρησιμοποιήσαμε τις κυματομορφές του EXP-set, για να ποσοτικοποιήσουμε την ακρίβεια των τεχνικών που αναπτύχθηκαν και διαπιστώσαμε ότι επιτυγχάνεται η ίδια ακρίβεια χρονισμού, όπως στην πλήρη ανάλυση επεξεργασίας σήματος. ́Εχουμε επίσης αποδείξει ότι η εκτίμηση του Signal Arrival Time χρησιμοποιώντας τις αναπτυγμένες τεχνικές είναι συνεπής και αμερόληπτη. Τέλος, ένα άλλο ελκυστικό χαρακτηριστικό των νέων αναπτυγμένων τεχνικών είναι το γεγονός ότι μπορούν να χρησιμοποιηθούν κατά τη λήψη δεδομένων για να παρέχουν γρήγορο χρονισμό των σωματιδίων για σκανδαλισμό και επιλογή γεγονότων
description: This work aims at the development of signal processing algorithms that can explore the potential of a PICOSEC-MicroMegas detector and offers the ability for online, precise timing. The PICOSEC-MicroMegas detector is a novel gaseous detector offering precise timing resolution in experimental measurements. The performance of the pro-posed signal processing algorithms performance is evaluated by a variety of tests using experimental data. The data used in the present research, were accumulated during a Laser Beam Test at CEA/IRAMIS-SACLAY. We use two sets of experimental events:the SPE-set comprises single photoelectron waveforms, and the EXP-set contains wave-forms corresponding to an average of 7.8 photoelectrons. The EXP-set waveforms, when fully analyzed, result to a timing resolution of 18.3±0.2 ps. Alternative algorithms,based on Constant Threshold Discrimination, but using multi-Charge above threshold to correct for systematic timing effects, are described and evaluated in detail. Furthermore,a timing technique using Artificial Neural Networks(ANN) has been advanced and evaluated. To generate an appropriate learning set for the ANN, a novel simulation model has been developed. We have used the EXP-set waveforms, to quantify the accuracy of the developed techniques and we found that the same timing precision, as in the full signal processing analysis, is achieved. We have also proved that the estimation of the Signal Arrival Time using the developed techniques is consistent and unbiased. Finally,another attractive feature of the new developed techniques is the fact that they can be used during data acquisition to provide fast timing of the particles arrival for triggering and event selection