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Description
Vortrag zur Masterarbeit von Timo Muscheid zum Thema Echtzeit Pulserkennung und Verarbeitung für supraleitende Sensoren
Metallisch-magnetische Kalorimeter können bei der hochauflösenden Röntgenspektroskopie zur Messung der Energie beim radioaktiven Zerfall eingesetzt werden. Für die Erstellung von Energiespektren ist die Aufzeichnung und Analyse einer Vielzahl solcher Partikelabsorptionen nötig, weshalb viele Kalorimeter parallel betrieben und Messungen über einen langen Zeitraum durchgeführt werden. Die Daten der Kalorimeter werden mittels eines Mikrowellen-SQUID-Multiplexer zusammengeführt und von einem SDR-System ausgelesen, welches die hoch abgetasteten Signalverläufe der einzelnen Sensoren in Echtzeit verarbeitet und abspeichert. Eine Anwendung dieses Ausleseverfahrens ist das ECHo-Experiment, das die Energie beim Elektroneneinfang des Isotops 163-Holmium mit 10.000 Sensoren misst, um den oberen Grenzwerts der Neutrinomasse mit sub-eV Sensitivität zu bestimmen.
Aufbauend auf einem existierenden System soll die Signalverarbeitung zur Reduktion der Datenrate um eine Ereignisdetektion erweitert werden, welche die Daten in Echtzeit analysiert, die relevanten Abtastwerte in Datenpakete umformt und die Zeitpunkte der Ereignisse zwischenspeichert. Anschließend können die Datenpakete von mehreren Ketten zusammengeführt und auf einem Speicher per DMA abgelegt werden.
Die Pulserkennung konnte in einer Messung zur Vorbereitung für den Einsatz im ECHo-Experiment verwendet werden und lieferte erste Daten, womit die praktische Anwendbarkeit des ausgearbeiteten Konzepts demonstriert werden konnte. Der Speicherbedarf der generierten Daten bei einer Sensoraktivität von 1.2 Bq konnte durch den Einsatz der Pulserkennung um mehr als 99 % verringert werden. Zusätzlich zur Minimierung des Speicherbedarfs erlaubt das Format der generierten Datenpakete eine Vereinfachung der Auswertung.
Der aktuelle Prototyp des Systems kann für die Verarbeitung von 320 Sensoren auf einem ZU9EG-MPSoC implementiert werden. Eine Skalierung auf die vorgesehene Auswertung von 800 Sensoren pro Verarbeitungseinheit erfordert jedoch einen Chip mit größerer FPGA-Fläche, wie den ZU19EG.
Vortragssprache: Deutsch
Lecture to the master thesis from Timo Muscheid on the Topic Real-Time Pulse Detection and Processing for Superconducting Sensors
Metallic magnetic calorimeters are used for X-Ray spectroscopy to measure the particle energy in radioactive decay. The determination of energy spectra requires recording and analysis of a large number of atomic decays wherefore many calorimeters are operated in parallel and long measurement periods are necessary. The individual sensor signals are merged by a microwave-SQUID-multiplex and sent to a software-defined-radio system, which processes and stores the sampled data. This readout procedure is used within the ECHo experiment that aims to determine the upper limit of the neutrino mass with sub-eV sensitivity by analysing the energy spectrum of 163-Holmium measured with 10.000 calorimeters.
The signal processing chain of the software-defined-radio system shall be extended by an event detection for reduction of the data rate by analysing the signals in real-time and converting the relevant samples to data packages with its specific timestamps. After merging the packages of multiple processing chains, the data is stored via DMA.
The processing system with active event detection was tested in an experimental setup as preparation for its use within the ECHo experiment. First measurement results demonstrated the applicability of the elaborated concept. By means of the event detection, the storage volume was reduced by more than 99% with an activity of 1.2 Bq per sensor. Additionally, the structure of the stored packages simplifies further data analysis.
The current system prototype is able to process 320 calorimeters and is implemented on a ZU9EG-MPSoC. Scaling the system up to the intended processing of 800 sensors however requires a chip with bigger FPGA area such as the ZU19EG.
Lecture language: German
