Präzise Temperaturmessung für das PANDA
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Präzise Temperaturmessung für das PANDA elektromagnetische Kalorimeter Masterarbeit im Studiengang „Master of Science“ im Fach Physik an der Fakultät für Physik und Astronomie der Ruhr-Universität Bochum von Anikó Csapó aus Eberswalde Bochum 2013 ii Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis iv Tabellenverzeichnis v 1 Einleitung und Motivation 1 2 Das Standardmodell der Teilchenphysik 2.1 Leptonen und Quarks . . . . . . . . 2.2 Die starke Wechselwirkung . . . . . 2.3 Hadronen . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Charmonia . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Glueballs und Hybride . . . . . . . . . . . . 3 3 4 6 6 6 3 Das PANDA-Experiment 3.1 Das FAIR-Projekt und der High Energy Storage Ring . . . . . . . . . . 3.2 Der PANDA-Detektor und das Targetspektrometer . . . . . . . . . . . 9 9 11 4 Das elektromagnetische Kalorimeter 4.1 Allgemeine Anforderungen an das EMC 4.2 Bleiwolframat als Szintillator . . . . . . 4.3 Thermische Anforderungen an das EMC 4.4 Aufbau des EMC . . . . . . . . . . . . 17 17 18 20 21 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Temperaturmessungen im EMC 25 6 Kalibrierung des THMP 6.1 Der THMP . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Temperaturabhängigkeit des THMP 6.3 Langzeitstabilität des THMP . . . . 6.4 Kalibrierung des THMP . . . . . . . 6.5 Qualität der Kalibrierung . . . . . . . . . . . 27 27 28 30 31 34 . . . . . 37 37 38 40 43 45 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren 7.1 Die thinPT-Sensoren . . . . . . . 7.2 Der Kalibrieraufbau . . . . . . . . 7.3 Kalibrierung der thinPT-Sensoren . 7.4 Qualität der Kalibrierung . . . . . 7.5 Reproduzierbarkeit . . . . . . . . 8 Stresstest der thinPT-Sensoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 Inhaltsverzeichnis iii 9 Zusammenfassung 49 A Ablaufplan für die Kalibrierung des THMP 51 B Ablaufplan für die Kalibrierung von thinPT-Sensoren 55 C Schaltplan der Kalibrierplatine 59 Danksagung 63 iv Abbildungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis 2.1 2.2 2.3 2.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 4.11 4.12 4.13 4.14 4.15 4.16 4.17 4.18 5.19 6.20 6.21 6.22 6.23 6.24 6.25 6.26 6.27 6.28 6.29 7.30 7.31 7.32 7.33 7.34 7.35 7.36 7.37 Annihilationprozess in der QED und der QCD . . . . . . . . . . . . . . Darstellung des Quarkeinschlusses (Confinement) . . . . . . . . . . . . Das Charmonium-Spektrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Übersicht der Zustände, die mit PANDA erzeugt werden können . . . . Überblick des internationalen Beschleunigerzentrums FAIR . . . . . . . Aufbau des HESR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Darstellung der Resonanz-Scan-Methode . . . . . . . . . . . . . . . . . Aufbau des PANDA-Detektors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Konzept für die Detektierung und Identifizierung von Teilchen . . . . . Targetoptionen für das PANDA-Experiment . . . . . . . . . . . . . . . Verteilung der Ereignisraten in der Vorwärtsendkappe . . . . . . . . . . Lichtausbeute von PbWO4 in Abhängigkeit von der Temperatur . . . . . Änderung der Lichtausbeute pro ◦ C in Abhängigkeit von der Temperatur Energieauflösung in Abhängigkeit von der Photonenenergie . . . . . . . Das elektromagnetische Kalorimeter des Targetspektrometers . . . . . . Aufbau einer Subunit in der Vorwärtsendkappe . . . . . . . . . . . . . Frontansicht des Prototypen der Vorwärtsendkappe . . . . . . . . . . . Rückansicht des Prototypen der Vorwärtsendkappe . . . . . . . . . . . Prinzip der Vierleitermessung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . THMP-Mainboard bestückt mit vier Huckepackplatinen . . . . . . . . . Messung mit dem THMP im Klimaschrank bei 10 ◦ C, 20 ◦ C und 30 ◦ C . Messung mit modifiziertem THMP im Klimaschrank bei 10 ◦ C, 20 ◦ C und 30 ◦ C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Messung eines Referenzwiderstands von 100 Ω bei 20 ◦ C . . . . . . . . Kalibrierplatine für die Kalibrierung des THMP . . . . . . . . . . . . . Ablauf einer Kalbrierung des THMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kennlinie eines kalibrierten THMP-Kanals . . . . . . . . . . . . . . . . Residuen zu der ermittelten Kennlinie . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kennlinie eines nicht spezifikationsgerechten THMP-Kanals . . . . . . Residuen zu der Kennlinie des nicht spezifikationsgerechten THMPKanals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Sensorkopf eines thinPT-Sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Innerer Aufbau der thinPT-Sensoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kalibrieraufbau mit thinPT-Sensoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Sensorbox für die thinPT-Sensoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Abweichung der Referenzkennlinie zu der reduzierten Kennlinie . . . . Zeitlicher Verlauf des Widerstands eines thinPT-Sensors . . . . . . . . . Histogramm mit angepasster Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . Kennlinie eines kalibrierten thinPT-Sensors . . . . . . . . . . . . . . . 5 5 7 7 9 10 11 12 13 13 18 19 20 21 21 23 24 24 25 28 29 30 31 32 33 33 34 35 35 37 38 39 39 41 41 42 42 Tabellenverzeichnis 7.38 7.39 7.40 7.41 8.42 Residuen zu der gezeigten Kennlinie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Pull-Verteilung der insgesamt 90 kalibrierten thinPT-Sensoren . . . . . Kennlinien eines thinPT-Sensors (zwei unabhängige Kalibriervorgänge) Differenz der beiden Kennlinien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Zeitlicher Temperaturverlauf während des Stresstests . . . . . . . . . . v 43 45 46 46 47 Tabellenverzeichnis 2.1 2.2 2.3 3.4 4.5 4.6 6.7 7.8 7.9 Übersicht der sechs Leptonen und ihre Eigenschaften . . . . . . . . . . Übersicht der sechs Quarks und ihre Eigenschaften . . . . . . . . . . . Übersicht der Eichbosonen und ihre Eigenschaften . . . . . . . . . . . Übersicht der wichtigsten Parameter des HESR . . . . . . . . . . . . . Eigenschaften des Szintillatormaterials Bleiwolframat . . . . . . . . . . Merkmale des elektromagnetischen Kalorimeters . . . . . . . . . . . . Widerstandswerte beider Kalibrierplatinen . . . . . . . . . . . . . . . . Parameter und Testgrößen für die Anpassung eines Polynom zweiter und dritter Ordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Überprüfung der Kalibrierung anhand der zusätzlichen Temperaturen . . 3 4 4 10 19 22 31 40 44 1 Einleitung und Motivation 1 1 Einleitung und Motivation Es gibt vier fundamentale Kräfte, die allen physikalischen Phänomenen der Natur zugrunde liegen. Dabei ist die starke Wechselwirkung die Kraft, die Quarks zu Hadronen bindet. Das Ziel der Hadronenphysik ist es, die starke Wechselwirkung mit Hilfe der Quantenchromodynamik, vollständig zu beschreiben. Durch diverse Experimente an Teilchenbeschleunigern wurde bereits eine Vielzahl an Hadronen entdeckt; Phänomene wie der Quark-Einschluss (Confinement), die Massenerzeugung bei Nukleonen oder die Existenz von exotischen Teilchen können allerdings noch nicht vollständig erklärt werden. Mit PANDA (antiProton ANnihilation at DArmstadt), dem größten Experiment an dem geplanten Beschleunigerzentrum FAIR (Facility for Antiproton and Ion Research) am GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung in Darmstadt, sollen ab 2017 diese Fragestellungen genauer untersucht werden. Die Charmonium-Spektroskopie und die Suche nach gluonischen Anregungen wie Glueballs, Hybriden und Multi-QuarkZuständen stellen dabei wesentliche Punkte des umfangreichen PANDA-Physikprogramms dar. Das elektromagnetische Kalorimeter (EMC) ist dabei von entscheidender Bedeutung. Im PANDA-EMC wird als Szintillatormaterial Bleiwolframat (PbWO4 ) verwendet. Da Photonen in einem Energiebereich von 10 MeV bis zu 14,6 GeV mit einer möglichst hohen Energie-, Orts- und Zeitauflösung detektiert werden müssen, wird das ganze EMC bei −25 ◦ C betrieben. Die Änderung der Lichtausbeute pro ◦ C ist bei −25 ◦ C mit 3 %/◦ C deutlich stärker als bei Raumtemperatur. Daraus ergeben sich hohe Anforderungen an die Temperaturhomogenität und -stabilität im EMC. Zeitliche Temperaturschwankungen im Bereich von einigen zehntel Grad würden die Energieauflösung bereits herabsetzen, so dass eine Überwachung der Temperaturen im EMC unabdingbar ist. Um die angestrebte Genauigkeit von ±0,05 ◦ C bei der Temperaturmessung zu erreichen, wurde für das PANDA-Experiment ein Mehrzweckauslesesystem entwickelt, das sogenannte Temperature and Humidity Monitoring Board for PANDA (THMP), sowie etwa 100 µm dünne Widerstandssensoren aus Platindraht (thinPT-Sensoren), mit denen die Temperatur an den Kristallen überwacht werden kann. Die geforderte Genauigkeit macht eine Kalibrierung der gesamten Auslesekette, bestehend aus thinPT-Sensoren und THMP, zwingend notwendig. Aufbauend auf [1] befasst sich diese Arbeit mit der Entwicklung einer geeigneten Kalibriermethode sowohl für den THMP als auch für die thinPT-Sensoren, sowie mit der Überprüfung der Zuverlässigkeit von den thinPT-Sensoren unter erhöhter Beanspruchung. Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut: Zunächst wird ein Überblick über die für das PANDAExperiment relevanten Grundlagen der Hadronenphysik gegeben sowie das Beschleunigerzentrum FAIR und der PANDA-Detektor vorgestellt. Dabei wird das elektromagnetische Kalorimeter im Detail beschrieben und die sich daraus ergebenden Anforderungen, insbesondere die thermischen Anforderungen, abgeleitet. Danach wird zu- 2 1 Einleitung und Motivation nächst das Prinzip der Temperaturmessung im EMC diskutiert, bevor die Kalibrierung des THMP und der thinPT-Sensoren mit dem THMP sowie die bisher erzielten Ergebnisse vorgestellt werden. In diesem Zusammenhang werden zudem Untersuchungen zur Temperaturabhängigkeit und Langzeitstabilität des THMP diskutiert. Abschließend werden der mit den thinPT-Sensoren durchgeführte Stresstest sowie deren Ergebnisse vorgestellt. Im Rahmen dieser Arbeit wurden insgesamt drei THMP-Einheiten und 90 thinPT-Sensoren kalibriert sowie mit zehn thinPT-Sensoren der Stresstest durchgeführt. 2 Das Standardmodell der Teilchenphysik 3 2 Das Standardmodell der Teilchenphysik Das Standardmodell der Teilchenphysik beschreibt die elementaren Teilchen sowie die Wechselwirkungen, denen diese Teilchen unterliegen. Aus heutiger Sicht existieren mit Quarks, Leptonen und Eichbosonen drei Sorten von elementaren Teilchen. Dabei werden die Quarks und Leptonen aufgrund ihrer halbzahligen Spins in die Gruppe der Fermionen eingeordnet und stellen die eigentlichen Bausteine der Materie dar. Die Eichbosonen als Mittlerteilchen der verschiedenen Wechselwirkungen werden aufgrund ihrer ganzzahligen Spins in die Gruppe der Bosonen eingeordnet. 2.1 Leptonen und Quarks Es gibt insgesamt sechs Leptonen, die sich, entsprechend ihrer Masse, in drei Generationen einordnen lassen (s. Tab. 2.1). Elektron (e− ) und Elektron-Neutrino (νe ) werden der ersten Generation zugeschrieben, gefolgt von Myon (µ− ) und Myon-Neutrino (νµ ) sowie Tauon (τ− ) und Tauon-Neutrino (ντ ). Elektron, Myon und Tauon unterliegen der elektromagnetischen und schwachen Wechselwirkung. Neutrinos weisen hingegen keine elektrische Ladung auf und unterliegen daher nur der schwachen Wechselwirkung. Tab. 2.1: Übersicht der sechs Leptonen und ihre Eigenschaften [2]. Generation 1 2 3 Lepton e− νe µ− νµ τ− ντ Q [e] -1 0 -1 0 -1 0 Spin 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 h i Masse MeV/c2 0,511 < 2·10−6 105,66 < 0,19 1777 < 18,2 Neben den Leptonen gibt es in der Familie der Fermionen noch die Quarks. Es gibt insgesamt sechs verschiedene Quarks, das up-, down-, strange-, charme-, topund bottom-Quark, die sich anhand des Isospins Iz und des Flavours (Charmness C, Strangeness S , Topness T und Bottomness B) unterscheiden lassen. Sie lassen sich analog zu den Leptonen in drei Generationen einordnen (s. Tab. 2.2). Quarks tragen nicht nur eine elektrische Ladung, sondern auch eine Farbladung (rot, grün, blau), so dass sie der elektromagnetischen und der starken Wechselwirkung unterliegen. Zu jedem Teilchen existiert zudem ein Anti-Teilchen, welches die gleiche Masse und den gleichen Spin wie das Teilchen aufweist, bei dem aber die additiven Quantenzahlen dem Teilchen entgegengesetzt sind. 4 2 Das Standardmodell der Teilchenphysik Tab. 2.2: Übersicht der sechs Quarks und ihre Eigenschaften [2]. Generation 1 2 3 Quark u d c s t b Q [e] +2/3 -1/3 +2/3 -1/3 +2/3 -1/3 Iz C 1/2 0 -1/2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S 0 0 0 -1 0 0 T 0 0 0 0 1 0 B 0 0 0 0 0 -1 h i Spin Masse MeV/c2 1/2 1,8 - 3,0 1/2 4,5 - 5,3 1/2 1250 - 1300 1/2 90 - 100 1/2 171830 - 174310 1/2 4150 - 4210 2.2 Die starke Wechselwirkung Das Standardmodell der Teilchenphysik beschreibt eine relativistische Quantenfeldtheorie, in der Kräfte durch Felder ausgedrückt werden und die Wechselwirkung über Feldquanten (Eichbosonen) erfolgt. Im Standardmodell werden die elektromagnetische, die schwache sowie die starke Wechselwirkung berücksichtigt1 . Eine Übersicht über die Austauschteilchen dieser drei Wechselwirkungen und ihrer Eigenschaften ist in Tabelle 2.3 gegeben. Das Austauschteilchen der elektromagnetischen Wechselwirkung ist das Tab. 2.3: Übersicht der Eichbosonen und ihre Eigenschaften [3]. Wechselw. elektromagn. schwach stark Eichboson γ Z0 W± g Q [e] 0 0 ±1 0 h i Masse MeV/c2 < 10−24 91,1867 ± 0,0021 80,385 ± 0,015 0 rel. Stärke 10−2 10−14 10−14 1 Reichw. [m] ∞ 10−18 10−18 10−15 masselose Photon und ihre Reichweite ist unendlich. Die schwache Kraft wird über das neutrale Z-Boson oder die geladenen W ± -Bosonen vermittelt. Im Gegensatz zum masselosen Photon sind die Austauschteilchen der schwachen Wechselwirkung schwer und haben daher nur eine geringe Reichweite. Das Austauschteilchen der starken Wechselwirkung ist das masselose Gluon, die Reichweite ist aber nicht wie bei der elektromagnetischen Wechselwirkung unendlich, sie ist auf die Größenordnung eines Nukleons beschränkt. Dieser Unterschied führt dazu, dass sich die starke Wechselwirkung anders verhält als die elektromagnetische Wechselwirkung. 1 Die Gravitationskraft zwischen Elementarteilchen ist in der Teilchenphysik von vernachlässigbarer Bedeutung, da sie um viele Größenordnungen schwächer ist als die elektromagnetische, schwache oder starke Kraft. 2 Das Standardmodell der Teilchenphysik 5 Abb. 2.1: Annihilationprozess in der QED und der QCD [4]. In Abbildung 2.1 sind die beiden zugrundeliegenden Prozesse dargestellt. In der QED gibt es nur die elektrische Ladung und es gilt die Ladungserhaltung. Die beiden elektrischen Ladungen vernichten sich gegenseitig, so dass das Photon keine elektrische Ladung trägt. Die Funktion der elektrischen Ladung in der QED wird in der QCD der Farbladung (rot, grün und blau) zugeschrieben. Bei der in Abbildung 2.1 gezeigten Quark-Antiquark-Annihilation ist das Gluon nicht farbneutral, weil Antirot nicht die Antifarbe von Blau ist, sondern die von Rot. D. h. Gluonen tragen eine Farb- und eine Anti-Farbladung. Damit können sie auch untereinander wechselwirken. Diese Selbstwechselwirkung führt zum Quarkeinschluss (Confinement). Mit zunehmenden Abstand Abb. 2.2: Darstellung des Quarkeinschlusses (Confinement) bei einem qq̄-Paar [5]. zwischen einem Quark-Antiquark-Paar steigt das Potenzial immer weiter an bis das Gluonenfeld genug Energie gespeichert hat, um ein neues Quark-Antiquark-Paar zu erzeugen (s. Abb. 2.2). Bei Abständen kleiner dem Nukleonenradius sind Quark und Antiquark hingegen als quasi-freie Teilchen zu betrachten (asymptopische Freiheit). Daher wird die Kopplungskonstante der QCD auch running coupling constant genannt. Effektive Potenzialmodelle wie beispielsweise a V(r) = − + b · r r (2.1) eignen sich zum Teil sehr gut um die starke Wechselwirkung zu beschreiben. Das Potenzial der starken Wecheselwirkung besteht aus einem Coulomb-artigen Term (wie in der QED) und einem linearen Term, der das Confinement-Verhalten beschreibt [6]. 6 2 Das Standardmodell der Teilchenphysik 2.3 Hadronen Eine direkte Folge des Confinements ist die Abwesenheit von freien Quarks sowie die Beobachtung von ausschließlich farbneutralen Teilchen. Diese gebundenen Quarksysteme werden als Hadronen bezeichnet. Dabei unterscheidet man zwischen Mesonen und Baryonen. Mesonen bestehen aus einem Quark und einem Antiquark (qq̄) und weisen einen ganzzahligen Spin auf. Dagegen bestehen Baryonen aus drei Quarks und weisen einen halbzahligen Spin auf. Eine Übersicht der bisher bekannten Mesonen und Baryonen kann dem Review of Particle Physics der Particle Data Group [2] entnommen werden. Im Folgenden wird auf das Charmonium-System (cc̄) eingegangen, da es einen Schwerpunkt im Physikprogramm von PANDA darstellt [7]. 2.4 Charmonia Einen Zustand, der aus einem Charm- und Anticharm-Quark (cc̄) besteht, bezeichnet man als Charmonium. Der erste Zustand dieser Art, das J/ψ, wurde 1974 zeitgleich am SLAC (Stanford Linear ACcelerator) und am BNL (Brookhaven National Laboratory) entdeckt. Abbildung 2.3 gibt einen Überblick über das bisher bekannte CharmoniumSpektrum. Der Bereich oberhalb der sogenannten DD-Schwelle (Open Charm Physics) wirft noch viele Fragen auf. Die dort gefundenen Charmonium-ähnlichen XYZZustände waren von der Theorie nicht vorhergesagt und werden als mögliche Molekülbzw. Tetraquark-Zustände ((qq̄)(qq̄), qq̄qq̄) diskutiert [8]. 2.5 Glueballs und Hybride Eine weitere Konsequenz der Selbstwechselwirkung von Gluonen ist die Existenz von Glueballs und Hybriden. Glueballs bezeichnen dabei rein gluonische Zustände ohne Quarkinhalt (gg) und Hybride Mesonen mit konstituierenden Gluonen (qq̄g). Besonders interessant sind dabei die Zustände, die nach dem Standardmodell verboten sein müssten, d. h. Glueballs wie auch Hybride können exotische Quantenzahlen aufweisen. Ausführliche Abhandlungen zu diesem Thema sind beispielsweise [6, 9, 10] zu entnehmen. Einen Überblick über die mit PANDA erreichbaren Zustände ist mit Abbildung 2.4 gegeben. 2 Das Standardmodell der Teilchenphysik Abb. 2.3: Das Charmonium-Spektrum [6]. Abb. 2.4: Übersicht der Zustände, die mit PANDA erzeugt werden können [11]. 7 3 Das PANDA-Experiment 9 3 Das PANDA-Experiment 3.1 Das FAIR-Projekt und der High Energy Storage Ring Abb. 3.5: Überblick des internationalen Beschleunigerzentrums FAIR [12]. An dem GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung in Darmstadt entsteht das internationale Beschleunigerzentrum FAIR (Facility for Antiproton and Ion Research). FAIR wird Antiprotonen- und Ionenstrahlen mit bisher unerreichter Intensität und Qualität liefern. Dafür sorgen insgesamt acht Ringbeschleuniger mit bis zu 1100 m Umfang sowie zwei Linearbeschleuniger. Herzstück der neuen Anlage ist das DoppelringSynchrotron SIS100/SIS300. Abbildung 3.5 zeigt einen Überblick des gesamten Beschleunigerzentrums mit den verschiedenen Experimenten. Ziel des PANDA-Experimentes ist es, durch Proton-Antiproton-Annihilation neue Erkenntisse im Bereich der starken Wechselwirkung zu gewinnen. Der dazu notwendige Antiprotonenstrahl wird vom High Energie Storage Ring (HESR) bereitgestellt (s. Abb. 3.6). Damit steht dem PANDA-Experiment ein Antiprotonenstrahl mit Strahlimpulsen von 1,5 GeV/c bis zu 15 GeV/c zur Verfügung, so dass alle Charmonium-Zustände sowie charm- und strangenesshaltige Hadronen oberhalb der DD-Schwelle direkt erzeugt werden können (vgl. Abb. 2.4). Der HESR kann in zwei Modi betrieben werden, im High Luminosity Mode (maximale Luminosität) und im High Resolution Mode (Minimale Impulsunschärfe). Tabelle 3.4 fasst die wichtigsten Parameter für beide Betriebsmodi zusammen. Im High Luminosity Mode werden die Antiprotonen nur stochastisch gekühlt, so dass die maximale Luminosität erreicht wird, um bei der Suche nach seltenen Zerfällen möglichst hohe Ereignisraten zu erhalten. Im High Resolution Mode wird zusätzlich eine 10 3 Das PANDA-Experiment Abb. 3.6: Schematische Darstellung des HESR [13]. Tab. 3.4: Übersicht der wichtigsten Parameter des HESR [12]. Parameter High Resolution Mode Impulsbereich [GeV/c] 1,5 - 8,9 Speicherkapazität 1010 Impulsunschärfe δp/p ≤ 4 · 10−5 Luminosität [cm−2 s−1 ] 2 · 1031 High Luminosity Mode 1,5 - 15,5 1011 10−4 2 · 1032 Elektronenkühlung eingesetzt. Dies führt zu einer geringeren Luminosität, allerdings lässt sich durch die Elektronenkühlung auch eine geringere Impulsunschärfe erreichen. Zudem kann damit die Antiprotonenenergie variiert werden ohne die Strahloptik zu ändern, so dass Resonanz-Scans durchgeführt werden können. Dazu muss allerdings die Resonanz auch direkt erzeugbar sein, d. h. besonders Formationsexperimente wie PANDA, bei denen alle Resonanzen direkt erzeugt werden können, provitieren von der Resonanz-Scan-Methode. Dies ist ein wesentlicher Punkt für die Umsetzung des PANDA-Physikprogramms. Abbildung 3.7 zeigt das Prinzip dieser Methode. Durch die Variation der Strahlenergie wird die Resonanz vermessen. Die gemessene Linienform ergibt sich aus der Faltung der natürlichen Linienform der Resonanz mit dem Strahlprofil. Somit ist nicht wie bei Produktionsexperimenten die Detektorauflösung entscheidend, sondern die Impulsunschärfe des Strahls. 3 Das PANDA-Experiment 11 Abb. 3.7: Darstellung der Resonanz-Scan-Methode [14]. 3.2 Der PANDA-Detektor und das Targetspektrometer Im vorigen Abschnitt wurden die Vorteile von FAIR und dem HESR in Hinblick auf das PANDA-Experiment beschrieben. Das Physikprogramm von PANDA umfasst dabei nicht nur die Charmonium-Spektroskopie, sondern auch die Suche nach gluonischen Anregungen wie Glueballs oder Hybriden. Um diese seltenen Reaktionen nachweisen zu können, bedarf es eines komplexen Detektorsystems. Der PANDA-Detektor ist für die Detektion von neutralen und geladenen Teilchen mit einer hohen Energie- und Ortsauflösung über einen weiten Energiebereich und nahezu den gesamten Raumwinkel ausgelegt. Aufgrund der zu erwartenden Ereignisraten von bis zu 10 MHz sind die einzelnen Detektorkomponenten hinsichtlich Ratenverträglichkeit und Strahlenhärte optimiert worden. Abbildung 3.8 zeigt den schematischen Aufbau des PANDA-Detektors. Da es sich bei PANDA um ein Fixed-Target-Experiment handelt besteht der Detektor aus einem Targetspektrometer und einem Vorwärtsspektrometer. Das Targetspektrometer umschließt den Wechselwirkungspunkt und deckt den Bereich großer Winkel ab. Das Vorwärtsspektrometer beginnt in Strahlrichtung einen Meter hinter dem Targetspektrometer und deckt den Bereich kleiner Winkel ab. Das Targetspektrometer wird durch einen supraleitenden Solenoid, der ein Magnetfeld von bis zu 2 T erzeugt, umschlossen, so dass sich die geladenen Teilchen innerhalb des Targetspektrometers auf gekrümmten Bahnen bewegen. Die unterschiedlichen Teildetektoren des Targetspektrometers sind zylindersymmetrisch um den Wechselwirkungspunkt angeordnet, angefangen mit dem Micro-Vertex-Detektor (MVD), der primäre und sekundäre Vertizes detektiert. Für die Spurrekonstruktion und Impulsmessung geladener Teilchen sind ein Straw-Tube-Tracker (STT) und Gas-Elektron-Multiplier (GEM) vorgesehen. Zusammen mit dem sich anschließenden Flugzeitspektrometer (TOF, Time Of Flight) und dem Cherenkov-Detektor (DIRC, Detector for Internally Reflected Cherenkov light) lassen sich Pionen, Kaonen und Protonen identifizieren. Vor dem supraleitenden Solenoiden befindet sich das elektromagnetische Kalorimeter (EMC), welches 12 3 Das PANDA-Experiment Abb. 3.8: Aufbau des PANDA-Detektors [15]. Elektronen, Positronen und Photonen detektiert. Als abschließende Detektorkomponente des Targetspektrometers befinden sich in den Zwischenräumen des Eisenjochs MyonDetektoren. Hinter dem Targetspektrometer befindet sich das Vorwärtsspektrometer für Teilchen die sich unter kleinen Winkeln zur Strahlachse in Strahlrichtung bewegen. Die einzelnen Detektorkomponenten sind in Strahlrichtung hintereinander angeordnet, angefangen mit einem Dipolmagnet, der 2,5 m lang ist und eine Öffnung von 1 m mal 3 m hat. Die Spurrekonstruktion und Impulsmessung erfolgt mittels Multi-Wire-Drift-Chambers (MDC) und Straw-Tube-Trackern (STT) entlang des Dipolmagneten. Es folgen eine TOF-Wand sowie ein Dual-Radiator RICH-Detektor, die zusammen mit den zuvor genannten Spurdetektoren eine Identifizierung von Pionen, Kaonen und Protonen bis zu einem Impuls von 15 GeV/c ermöglichen. Dahinter befindet sich abschließend ein elektromagnetisches Kalorimeter (F-EMC) und Myon-Detektoren. Abbildung 3.9 zeigt eine zusammenfassende Darstellung des Konzeptes für die Detektierung und Identifizierung von geladenen und ungeladenen Teilchen bis hin zur Rekonstruktion, um exklusive Messungen durchzuführen. Aus dem Schaubild geht das komplexe Zusammenspiel der einzelnen Detektorkomponenten hervor. In den nächsten Abschnitten werden die einzelnen Detektorkomponenten des Targetspektrometers sowie deren Funktion im Detail vorgestellt. 3 Das PANDA-Experiment 13 Abb. 3.9: Konzept für die Detektierung und Identifizierung von Teilchen [13]. 3.2.1 Targetsystem Um die angestrebte Luminosität von 2 · 1032 cm−2 s−1 zu erzielen, ist neben dem HESR das Target die entscheidende Komponente. Für das PANDA-Experiment werden aufgrund des umfangreichen Physikprogramms verschiedene Targetsysteme angedacht. Abbildung 3.10 zeigt eine Übersicht der verschiedenen Targetoptionen und deren Einsatzmöglichkeiten. Für die Untersuchung von Antiproton-Proton-Annihilationen sind zwei verschiedene Varianten von Wasserstofftargets vorgesehen, das Pellet-Target und das Cluster-Jet-Target. Mit beiden Systemen lässt sich die für die angestrebte Luminosität notwendige Targetdichte von 4 · 1015 Wasserstoffatomen pro cm2 erreichen. Dabei haben beide Targetvarianten Vor- und Nachteile [16]. Abb. 3.10: Targetoptionen für das PANDA-Experiment [13]. 14 3 Das PANDA-Experiment Bei dem Pellet-Target-System werden durch eine dünne vibrierende Düse Tröpfen erzeugt, die dann frei in Richtung Wechselwirkungspunkt fallen. Auf dem Weg passieren sie eine Vakuumkammer, wodurch sie zu sogenannten Pellets gefrieren. Bei dem Cluster-Jet-Target werden mit Hilfe einer Lavaldüse kontinuierlich aus gekühltem Wasserstoffgas schmalbandige Cluster aus Wasserstoffatomen erzeugt. Der große Vorteil gegenüber dem Pellet-Target-System ist die geringe zeitliche Dichteschwankung und die damit verbundene nahezu konstante Luminosität. Die Rekonstruktion des Wechselwirkungspunktes erweist sich hingegen deutlich schwieriger als beim Pellet-TargetSystem. 3.2.2 Micro-Vertex-Detektor Der Micro-Vertex-Detektor (MVD) umschließt den direkten Wechselwirkungspunkt und soll primäre wie auch sekundäre Vertizes nachweisen. Sekundäre Vertizes treten beispielsweise bei D-Mesonen auf. Aufgrund ihrer sehr kurzen Lebenszeit zerfallen sie bereits nach einigen µm bis hin zu einigen cm in leichtere Hadronen, deren Vertex durch den MVD rekonstruiert werden muss. Der MVD besteht aus strahlenharten Siliziumdetektoren aufgeteilt in einen Barrel-Bereich und einem Vorwärtsbereich. Es werden sowohl Pixel- als auch Streifen-Detektoren verwendet. Designstudien haben gezeigt, dass eine Ortsauflösung unter 100 µm erreicht wird [13]. 3.2.3 Spurdetektoren Die Spurdetektoren dienen der Spurrekonstruktion, Impulsmessung und Identifizierung geladener Teilchen. Dazu befinden sich die Spurdetektoren innerhalb des vom Solenoiden erzeugten Magnetfeldes, so dass sich die geladenen Teilchen auf gekrümmten Bahnen bewegen. Aus den gemessenen Teilchenbahnen lassen sich der Teilchenimpuls und die Ladung bestimmen. Über den spezifischen Energieverlust dE/dx lässt sich zudem die Teilchensorte identifizieren. Für das Targetspektrometer ist im Bereich des Barrels als Spurdetektor ein Straw-Tube-Tracker (STT) vorgesehen. Er setzt sich aus insgesamt 4636 einzelnen Driftröhren zusammen. Sie sind zylindrisch in 24 Lagen angeordnet, wobei die mittleren acht Lagen zu den anderen Lagen leicht geneigt sind. Bei den Driftröhren handelt es sich im Grunde um gasgefüllte Röhren aus aluminisierter Mylarfolie, in deren Inneren ein 20 µm dünner, vergoldeter Wolfram-Rhenium-Draht gespannt ist. Sie weisen einen Durchmesser von 10 mm und eine Länge von 1,5 m auf. Erste Testmessungen haben gezeigt, dass eine Ortsauflösung von 150 µm erreichbar ist. Für Teilchen die unter einem Winkel kleiner 22 ◦ emittiert werden befinden sich in Vorwärtsrichtung Gas-Electron-Multiplier-Detektoren (GEM). 3 Das PANDA-Experiment 15 3.2.4 Flugzeitspektrometer Das Flugzeitspektrometer (TOF, Time Of Flight) misst die Flugzeit eines Teilchens. Zusammen mit der Impuls- und dE/dx-Informationen aus den Spurdetektoren, lässt sich das Teilchen anhand seiner Masse identifizieren. Da für das Targetspektrometer nur ein TOF-Stop-Detektor vorgesehen ist, sind nur relative Zeitmessungen zwischen zwei Teilchen möglich. Der TOF-Stop-Detektor besteht im Wesentlichen aus Streifenszintillatoren die über Photomultiplier ausgelesen werden. Die Flugstrecke beträgt zwischen 50 cm und 100 cm, so dass eine Zeitauflösung im Bereich von 50 ps bis 100 ps erreicht werden muss. Das TOF eignet sich für die Identifizierung von Teilchen mit einem Impuls von bis zu 800 MeV/c. 3.2.5 Cherenkov-Detektoren Mit Hilfe von Cherenkov-Detektoren lässt sich die Geschwindigkeit von Teilchen messen. Geladene Teilchen, die mit einer Geschwindkeit β · c < 1/n in einem Medium propagieren, emittieren Cherenkov-Licht unter dem Winkel Θ = arccos(1/(n · β)). Aus der Messung des Winkels Θ ergibt sich dann die Geschwindigkeit. Zusammen mit der Impulsinformation aus den Spurdetektoren, lässt sich das Teilchen anhand seiner Masse identifizieren. Im Targetspektrometer kommt im Bereich des Barrels ein zylindrischer Detektor für Intern Reflektiertes Cherenkov-Licht (DIRC) zum Einsatz und in Vorwärtsrichtung ein als Scheibe geformter DIRC (Disc-DIRC). Um Pionen und Kaonen in einem Impulsbereich von 800 MeV/c (vgl. Abschnitt 3.2.4) bis 5 GeV/c unterscheiden zu können, wird als Radiator Quartzglas verwendet. 3.2.6 Elektromagnetisches Kalorimeter In Abschnitt 4 wird das EMC noch ausführlich behandelt. Die Aufgabe des elektromagnetischen Kalorimeters (EMC) ist es Photonen, Elektronen und Positronen über einen großen Energiebereich mit einer hohen Energie-, Orts- und Zeitauflösung zu detektieren. 3.2.7 Myon-Detektoren Die Myon-Detektoren stellen die äußersten Detektoren des Targetspektrometers dar und sind in Form von Mini Drift Tubes (MDT) in das Eisenjoch eingelassen. Da Myonen im Gegensatz zu Elektronen, Photonen und Hadronen nur sehr schwach mit Materie wechselwirken, sind sie die einzigen Teilchen, die das Eisenjoch durchdringen und ein Signal in den Minidriftröhren erzeugen. Anhand der geometrischen Schauerstruktur lassen sich zudem Primär-Myonen von Sekundär-Myonen und Untergrund-Myonen unterscheiden. 4 Das elektromagnetische Kalorimeter 17 4 Das elektromagnetische Kalorimeter Elektromagnetische Kalorimeter stellen eine entscheidende Komponente in teilchenphysikalischen Experimenten dar. Mit einem elektromagnetischen Kalorimeter lässt sich die Energie von Elektronen, Positronen und Photonen bestimmen. Des Weiteren kann es für die Ortsbestimmung eingesetzt werden [15]. Die zugrundeliegende Idee ist, dass ein einfallendes Teilchen im Kalorimeter durch Bremsstrahlung und Paarbildung abgebremst und absorbiert wird und die deponierte Energie bestimmt wird. Dazu nutzt man Szintillatoren, die die deponierte Energie in sichtbares Licht, sogenanntes Szintillationslicht umwandelt, welches dann mit Photodetektoren gemessen werden kann. Es gibt zwei Typen elektromagnetische Kalorimeter, homogene Kalorimeter und Sampling-Kalorimeter. Bei einem homogenen Kalorimeter dient der Szintillator auch als Absorber, bei einem Sampling-Kalorimeter wird für den Absorber ein anderes Material verwendet. Beide Typen kommen im PANDA-Detektor zum Einsatz. Das EMC im Targetspektrometer ist ein homogenes Kalorimeter mit Bleiwolframat (PbWO4 ) als Szintillator. Im Vorwärtsspektrometer kommt ein Sampling-Kalorimeter mit abwechselnden Schichten aus Absorbermaterial (Blei) und Szintillator zum Einsatz. Bei dem homogenen Kalorimeter wird die gesamte Energie im Szintillator deponiert, so dass eine sehr gute Energieauflösung erreicht werden kann. Bei dem Sampling-Kalorimeter kann der Energiedeposit in den Absorberschichten aus Blei nicht gemessen werden, wodurch die Energieauflösung im Vergleich zu einem homogenen Kalorimeter schlechter ist. Dafür ist ein Sampling-Kalorimeter deutlich kostengünstiger. Im Folgenden wird nur auf das elektromagnetische Kalorimeter des Targetspektrometers eingegangen, da es in dieser Arbeit die zentrale Detektorkomponente darstellt. 4.1 Allgemeine Anforderungen an das EMC Viele der mit PANDA nachzuweisende Zerfälle zeichnen sich durch eine hohe Anzahl an Elektronen, Positronen und Photonen im Endzustand aus, die alle mit einer möglichst hohen Akzeptanz über einen weiten Energiebereich mit einer hohen Energie-, Orts- und Zeitauflösung detektiert werden sollten. Um eine maximale geometrische Akzeptanz zu erreichen, wird eine nahezu vollständige Raumwinkelabdeckung angestrebt. Des Weiteren sollte das EMC eine non-pointing-Geometrie aufweisen, d. h. die Kristalle sind nicht direkt auf den Wechselwirkungspunkt gerichtet, so dass Akzeptanzlücken zwischen den Kristallen ausgeschlossen werden können. Viele Photonen resultieren aus Zerfällen neutraler Pionen. Um diese möglichst effizient rekonstruieren zu können, ist eine Energieschwelle kleiner 20 MeV notwendig, angestrebt sind 10 MeV [15]. Die Energieschwelle bezieht sich dabei auf ein Cluster, das sich aus mehreren Kristallen zusammensetzt. Für einen einzelnen Kristall ergibt sich eine Einzelkristallschwelle von 3 MeV mit einem 18 4 Das elektromagnetische Kalorimeter Detektorrauschen von 1 MeV. Angestrebt ist eine Energieauflösung von 2% σE ≤ 1% ⊕ √ . E E/GeV (4.2) Die notwendige Ortsauflösung ergibt sich ebenfalls aus dem Zerfall des neutralen Pions. Bei einem maximalen Impuls von 14 GeV/c beträgt der Öffnungswinkel zwischen den beiden Photonen nur noch 0,5 ◦ , was einem Abstand von etwa 3 cm in der Vorwärtsendkappe des EMC entspricht. Um die beiden Photonen räumlich trennen zu können, müssen die geometrischen Abmaße des Kristalls sowie der Molière-Radius des Szintillatormaterials in diesem Bereich liegen (vgl. Abschnitt 4.2 und 4.4). Abb. 4.11: Verteilung der Ereignisraten in der Vorwärtsendkappe [15]. Für das EMC sind Ereignisraten von bis zu 500 kHz zu erwarten. In Abbildung 4.11 ist die Verteilung der Ereignisraten in der Vorwärtsendkappe des EMC gezeigt. Um bei diesen Raten Ereignisse zeitlich auflösen zu können, bedarf es eines schnellen Szintillators. So müssen die Abklingzeiten im Bereich von Nanosekunden liegen. Aufgrund der hohen Ereignisraten ist das EMC, insbesondere die Vorwärtsendkappe, einer sehr hohen Strahlendosis ausgesetzt, so dass sowohl Szintillator als auch Photodetektoren und Elektronik strahlenhart sein müssen. 4.2 Bleiwolframat als Szintillator Für das elektromagnetische Kalorimeter des Targetspektrometers wird der anorganische Szintillator Bleiwolframat (PbWO4 ) verwendet. Tabelle 4.5 fast die wichtigsten Eigenschaften zusammen. Bleiwolframat hat eine Strahlungslänge von 0,89 cm und einen Molière-Radius von 2 cm. Mit einer Abklingzeit von 10 ns handelt es sich bei 4 Das elektromagnetische Kalorimeter 19 Tab. 4.5: Eigenschaften des Szintillatormaterials Bleiwolframat [15]. Eigenschaften Dichte ρ [g/cm3 ] Strahlungslänge X0 [cm] Molière-Radius RM [cm] Abklingzeit [ns] Emissions-Wellenlänge λmax [nm] Brechungsindex n rel. Lichtausbeute bei −25 ◦ C dLA/dT bei −25 ◦ C dE/dx [MeV/cm] PbWO4 8,3 0,89 2,00 10 420 2,17 2,5 %(NaI) −3 %/◦ C 10,2 Bleiwolframat um einen schnellen Szintillator. Zudem weist Bleiwolframat eine hohe Strahlenhärte auf. Der einzige Nachteil von Bleiwolframat ist die geringe Lichtausbeute. Durch spezielle Dotierungen mit Molybdän und Lanthan kann die Lichtausbeute verdoppelt werden. Zudem ist die Lichtausbeute stark temperaturabhängig. Wie aus Abbildung 4.12 hervor geht, führt Abkühlen von +25 ◦ C auf −25 ◦ C zu einer um einen Faktor 3,5 höheren Lichtausbeute. Allerdings verringert sich dabei auch die Strahlenhärte. Die für das EMC geforderte Energieauflösung wäre bei Raumtemperatur nicht erreichbar, bei −25 ◦ C hingegen schon. Aus diesem Grund wird das gesamte EMC bei −25 ◦ C betrieben1 . Abb. 4.12: Lichtausbeute von PbWO4 in Abhängigkeit von der Temperatur [17]. 1 Noch tiefere Temperaturen würden zu einer nicht mehr ausreichenden Strahlenhärte von PbWO4 führen. 20 4 Das elektromagnetische Kalorimeter 4.3 Thermische Anforderungen an das EMC Mit Abschnitt 4.1 wurden bereits Anforderungen an das elektromagnetische Kalorimeter definiert. Um diese mit Bleiwolframat als Szintillator zu erfüllen, muss das EMC bei −25 ◦ C betrieben werden. Daraus leiten sich weitere Anforderungen bezüglich der Temperaturstabilität und -homogenität ab. Abb. 4.13: Änderung der Lichtausbeute pro ◦ C in Abhängigkeit von der Temperatur [17]. Bei −25 ◦ C ist nicht nur die Lichtausbeute höher als bei Raumtemperatur, sondern auch die Änderung der Lichtausbeute pro ◦ C (s. Abb. 4.13), so dass bereits kleine Temperaturschwankungen zu einer deutlich schlechteren Energieauflösung führen würden. Die Änderung der Energieauflösung aufgrund von Temperaturschwankungen sollte daher deutlich geringer sein, als die angestrebte Energieauflösung (1 - 2 %): σAufl. durch ∆T ≤ 0,2 % (4.3) Bei −25 ◦ C beträgt die Änderung der Lichtausbeute pro ◦ C 3 %/◦ C (vgl. Abb. 4.13). Damit ergibt sich eine maximale Temperaturschwankung von σ∆T ≤ 0,2 % / 3 %/◦ C = 0,07 ◦ C (4.4) beziehungsweise ein Spitze-Spitze-Wert von √ ∆T max = σ∆T · 12 = 0,24 ◦ C. (4.5) Für das elektromagnetische Kalorimeter sollten daher die Temperaturschwankung kleiner ±0,1 ◦ C sein [18]. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Temperaturhomogenität, entlang der Kristalle. Bei einer Inhomogenität von bis zu 10 % verschlechtert sich die Energieauflösung nur geringfügig (s. Abb. 4.14). Damit ergibt sich als weitere Anforderung, dass der Temperaturgradient entlang eines Kristalls 0,1 ◦ C/cm nicht überschreiten darf1 . Der Temperaturgradient von 0,1 ◦ C/cm ergibt sich aus einer Kristalllänge von 20 cm und einer Temperatur von −25 ◦ C. 1 4 Das elektromagnetische Kalorimeter 21 Abb. 4.14: Energieauflösung in Abhängigkeit von der Photonenenergie für verschieden starke Inhomogenitäten der Lichtausbeute [18]. 4.4 Aufbau des EMC Das elektromagnetische Kalorimeter des Targetspektrometers setzt sich aus drei Teilen zusammen, einem fassförmigen Mittelteil (Barrel) sowie einer Rückwärts- und Vorwärtsendkappe in Form eines Kegelstumpfes. Die Raumwinkelabdeckung beträgt 93,4 %. Abb. 4.15: Das elektromagnetische Kalorimeter des Targetspektrometers. Die rückwärtige Endkappe ist ausgeblendet [15]. 22 4 Das elektromagnetische Kalorimeter Abbildung 4.15 zeigt den schematischen Aufbau des EMC. Mit Tabelle 4.6 sind die wichtigsten Merkmale des elektromagnetischen Kalorimeters zusammengefasst. Das Barrel besteht aus insgesamt 11360 Kristallen, die Rückwärtsendkappe aus 528 Kristallen und die Vorwärtsendkappe aus 3856 Kristallen. Die Kristalle sind 20 cm lang (22 X0 ), so dass auch hochenergetische Elektronen, Positronen und Photonen vollständig gestoppt werden können. Die Querschnittsfläche liegt mit etwa 2,5 × 2,5 cm im Bereich des Molière-Radius von Bleiwolframat sowie im Bereich der angestrebten Ortsauflösung. Die Kristalle sind nicht direkt auf den Wechselwirkungspunkt ausgerichtet so dass Akzeptanzlücken zwischen den Kristallen ausgeschlossen sind. Der grundlegende Tab. 4.6: Merkmale des elektromagnetischen Kalorimeters [15]. Anzahl der Kristalle Winkelbereich Entfernung von der Achse Entfernung vom Target Innenradius Außenradius Energiebereich: 10 (20) MeV Dosisleistung Gy/a Vorwärtsendkappe 3856 ◦ 5 vert. - 23,6 ◦ 10 ◦ horiz. 23,6 ◦ Fass 11360 22 ◦ - 140 ◦ Rückwärtsendkappe 528 ◦ 151,4 - 169,7 ◦ 2,5 m 2,05 m 0,18 m 0,92 m 14,6 GeV 125 0,57 m 0,94 m 7,3 GeV 7 0,55 m 0,10 m 0,30 m 0,7 GeV 0,15 Aufbau von Barrel, Rückwärts- und Vorwärtsendkappe ist wie folgt: Die Kristalle werden durch dünne Kohlefaserhüllen, sogenannten Alveolen, in Gruppen (Subunits) zusammengefasst und an eine Haltestruktur aus Aluminium montiert. Dabei ist jeder Kristall einzeln mit einer speziellen Spiegelfolie ummantelt, um die Lichtausbeute zu erhöhen. Hinter den Kristallen befinden sich die Photodetektoren und die Elektronik, wie Spannungsteiler und Vorverstärker. Als Photodetektoren werden Vakuum Photo Trioden (VPT), Vakuum Photo Tetroden (VPTT) und Avalance Photo Dioden (APD) zum Einsatz kommen. Mit Abbildung 4.16 ist exemplarisch der Aufbau einer Subunit in der Vorwärtsendkappe dargestellt. Aus Tabelle 4.6 geht hervor, dass die Vorwärtsendkappe den größten Energiebereich abdeckt und der höchsten Dosisleistung ausgesetzt ist. Da Halbleiterdetektoren wie APDs nicht strahlenhart sind, werden trotz geringerer Verstärkung VPTs oder VPTTs verwendet1 . Für die Rückwärtsendkappe ist der abzudeckende Energiebereich sowie die Dosisleistung deutlich geringer, so dass sich APDs sehr gut eignen. Für das Barrel können ausschließlich APDs verwendet werden, da VPTs und VPTTs nicht senkrecht zum Magnetfeld betrieben werden können. Um die 1 Für die äußeren Bereiche der Vorwärtsendkappe können evtl. auch APDs verwendet werden, da dort die Ereignisrate sowie die Strahlendosis deutlich geringer ist als in den inneren Bereichen der Vorwärtsendkappe. 4 Das elektromagnetische Kalorimeter 23 Abb. 4.16: Aufbau einer Subunit in der Vorwärtsendkappe [19]. thermischen Anforderungen zu erfüllen, muss das EMC aufwendig isoliert und gekühlt werden. Zudem muss es luftdicht abgeschlossen sein und bei einer geringen Luftfeuchtigkeit gekühlt werden, damit sich kein Eis an den Kristallen oder der Elektronik bilden kann. Aus diesem Grund wird die EMC-Atmosphäre dauerhaft mit getrockneter Luft gespült. Um die Temperatur an den Kristallen messen zu können, wurden etwa 100 µm dünne Temperatursensoren (thinPT-Sensoren) entwickelt. Zudem wurde für die Temperaturmessung ein spezielles Mehrzweckauslesesystem, das Temperature and Humidity Monitoring Board for PANDA (THMP), entwickelt (s. Abschnitt 5). Des Weiteren müssen die Strahlenschäden für jeden einzelnen Kristall während des Experiments monitoriert werden. Dazu werden mit einem LED-Lichtpulser Lichtpulse über Glasfasern in die einzelnen Kristalle geleitet und die deponierte Energie mit einer Referenz abgeglichen. Mit dem LED-Pulser lassen sich unterschiedliche Farben und Lichtintensitäten wählen, so dass die Transmission bei verschiedenen Wellenlängen sowie die Linearität der Auslesekette überwacht werden kann. Die Machbarkeit des elektromagnetischen Kalorimeters wurde bereits mit mehreren Prototypen gezeigt. So wurde beispielsweise in den letzten Jahren am Lehrstuhl für Experimentalphysik 1 der Ruhr-Universität Bochum ein Prototyp für die Vorwärtsendkappe des EMC entwickelt (s. Abb. 4.17 und 4.18) und die Performance im Rahmen von Strahlzeiten am CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire), MAMI (MAinzer MIkrotron) und ELSA (ELektronen-Stretcher Anlage) getestet. 24 4 Das elektromagnetische Kalorimeter Abb. 4.17: Frontansicht des Prototypen der Vorwärtsendkappe. Die Fronthülle sowie Isolierung sind noch nicht montiert. Die Glasfaserbündel (gelb) werden später an den LED-Lichtpulser angeschlossen. Die Frontflächen der mit Spiegelfolie ummantelten Kristalle sind innerhalb der Alveolen zu erkennen. Abb. 4.18: Rückansicht des Prototypen der Vorwärtsendkappe. Die Rückplatte sowie die Isolierung sind noch nicht montiert. Aufgrund der Kompaktheit des EMC ist die Kabeldichte sehr hoch. Mit Hilfe von Leiterplatinen (PCBs, grün) werden die Signale sowie Versorgungsspannungen von Außen in den Prototyp übertragen. Des Weiteren sind die gelben Flachbandkabel der thinPT-Temperatursensoren zu erkennen, die zwischen den Kristallen im Prototyp verbaut sind. 5 Temperaturmessungen im EMC 25 5 Temperaturmessungen im EMC Damit Temperaturschwankungen von ±0,1 ◦ C oder Temperaturgradienten von 0,1 ◦ C/cm entlang eines Kristalls gemessen werden können, muss die Temperaturmessung direkt an den Kristallen erfolgen und eine Genauigkeit von ±0,05 ◦ C aufweisen. Dies macht eine Temperaturmessung mit Widerstandsthermometern wie beispielsweise Platin-Temperatursensoren (PT100) in einer Vierleiterschaltung erforderlich. Abbildung 5.19 zeigt das Prinzip einer solchen Vierleitermessung. Bei dieser Messmethode fließt über zwei der vier Leitungen ein Strom von etwa 1 mA und über die beiden anderen Leitungen wird die am Sensor abfallende Spannung gemessen. Der Widerstand der Messleitungen wird dabei nicht mit gemessen, so dass sich der Widerstand des Sensors mit Rϑ = Uϑ /Ire f direkt berechnen lässt. Aufgrund der kompakten Bauweise des EMC lassen sich für die Temperaturmessung an den Kristallen keine kommerziellen PT100-Sensoren verwenden. Daher wurden etwa 100 µm dünne Platin-Temperatursensoren (thinPT-Sensoren) entwickelt, die alle einzeln kalibriert werden müssen. Für die Temperaturmessung mit diesen Sensoren wurde auch ein Mehrzweckauslesesystem, das Temperature and Humidity Monitoring Board for PANDA (THMP), entwickelt. Auch hier muss jeder Auslesekanal des THMP einzeln kalibriert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde für die gesamte Auslesekette eine Kalibriermethode entwickelt und getestet. In den folgenden Abschnitten wird zunächst auf die Kalibrierung des THMP eingegangen und darauf aufbauend die Kalibrierung der thinPT-Sensoren mit dem THMP vorgestellt. Abb. 5.19: Prinzip der Vierleitermessung [20]. 6 Kalibrierung des THMP 27 6 Kalibrierung des THMP Im Folgenden werden zunächst die Spezifikationen und der Aufbau des THMP beschrieben. Dabei werden Untersuchungen zur Temperaturabhängigkeit und Langzeitstabilität des THMP vorgestellt. Danach wird auf die entwickelte Kalibriermethode für den THMP sowie deren Ergebnisse eingegangen. Bisher wurden vier THMP, bestückt mit 19 PBB, kalibriert, d. h. insgesamt 152 THMP-Kanäle. Für zukünftige Kalibrierungen des THMP ist in Anhang A ein Ablaufplan mit einer ausführlichen Beschreibung des technischen Ablaufs gegeben. 6.1 Der THMP Der THMP wurde unter Anderem im Rahmen von [21] entwickelt. Bei dem THMP handelt es sich um ein modular aufgebautes Auslesesystem mit einem universellen Mainboard auf das unterschiedliche Huckepackplatinen, sogenannte Piggy Back Boards (PBB), aufgesetzt werden können. Das Mainboard bietet insgesamt acht Steckplätze. In Abbildung 6.20 ist ein mit vier Huckepackplatinen bestückter THMP gezeigt. Es gibt vier Arten von PBB: • für die Auslese von Temperatursensoren • für die Auslese von Feuchte- und Drucksensoren • für die Strom- und Spannungsmessung • als IO-Board für digitale Schaltsignale Mit dem PBB für Temperaturmessungen können bis zu acht Temperatursensoren (kommerzielle PT100 und thinPT-Sensoren) ausgelesen werden. Die Designparameter für den THMP lassen sich anhand eines PT100 und den thermischen Anforderungen ableiten: Ein PT100 weist bei 0 ◦ C einen Widerstand von R0 = 100 Ω auf. In erster Näherung lässt sich der Widerstand bei einer Temperatur T mit einer linearen Funktion R(T ) = R0 (1 + α∆T ) und dem Temperaturkoeffizient für Platin α = 3,85 · 10−3 Ω/K beschreiben. Damit ergibt sich für die angestrebte Temperaturauflösung von ±0,05 ◦ C eine Widerstandsänderung von ±0,02 Ω. Bei einem Messstrom von 1 mA ergibt sich gemäß dem Ohm’schen Gesetz für einen Widerstand von 100 Ω (0 ◦ C) eine zu messende Spannung von 0,1 V. Die aufzulösende Widerstandsänderung von ±0,02 Ω entspricht einer Spannungsänderung von lediglich ±0,02 mV und ist damit um einen Faktor 5000 geringer als das Messsignal. Daher bedarf es eines präzisen, rauscharmen Messsystems. Besonders die Temperaturabhängigkeit und Langzeitstabilität des THMP ist von entscheidender Bedeutung. 28 6 Kalibrierung des THMP Abb. 6.20: THMP-Mainboard bestückt mit vier Huckepackplatinen. 6.2 Temperaturabhängigkeit des THMP Die Umgebungstemperatur für den THMP im PANDA-Experiment ist bisher noch nicht genau definiert. Vorraussichtlich wird der THMP aber nicht im klimatisierten Bereich positioniert sein, so dass die Temperaturabhängigkeit des THMP einen wesentlichen Punkt darstellt. Um das Temperaturverhalten des THMP genauer zu untersuchen, wurden mit Hilfe eines Klimaschranks verschiedene Umgebungstemperaturen simuliert. Dabei wurde mit dem THMP ein Widerstand mit 100 Ω als konstante Referenz (Temperaturkoeffizient ±10 ppm/◦ C) bei einer Umgebungstemperatur von 10 ◦ C, 20 ◦ C und 30 ◦ C vermessen. Dieser Temperaturbereich deckt sowohl die später im PANDA-Detektor auftretenden Umgebungstemperaturen für den THMP, sowie die bei der Kalibrierung des THMP auftretenden Umgebungstemperaturen ab. Aus Abbildung 6.21 geht hervor, dass Temperaturänderungen von 10 ◦ C zu einer Änderung von 30 ADC-Kanälen führen. Daraus ergibt sich eine Temperaturdrift von 3 Ch/◦ C. Der THMP besitzt eine ADC-Konversion von 0,25 mV/Kanal und eine Verstärkung von 79,9, so dass bei einem Messstrom von 1 mA die Temperaturdrift umgerechnet 0,01 Ω/◦ C beträgt1 . Bei einer angestrebten Auflösung von ±0,05 ◦ C beziehungsweise ±0,02 Ω, bedeutet dies, dass sich die Umgebungstemperatur des THMP um nicht mehr als ±2 ◦ C ändern dürfte. Da nicht gewährleistet ist, dass der THMP während des ExperiMit dem verwendeten Referenzwiderstand (R = 100 Ω, Temperaturkoeffizient ±10 ppm/◦ C) treten lediglich Widerstandsänderungen von 0,001 Ω/◦ C auf. 1 6 Kalibrierung des THMP 29 Abb. 6.21: Messung eines Referenzwiderstands mit dem THMP im Klimaschrank bei 10 ◦ C, 20 ◦ C und 30 ◦ C. mentes Temperaturänderungen geringer ±2 ◦ C erfährt und ebenfalls nicht gewährleistet ist, dass die Temperaturen bei denen der THMP kalibriert wurde im Bereich von ±2 ◦ C gleich den Temperaturen im Experiment sind, wurden im Rahmen dieser Arbeit Modifikationen am THMP vorgenommen, mit dem Ziel eine höhere Temperaturstabilität zu erreichen: • Verwendung von Präzisionsreferenzspannungsquellen für Instrumentenverstärker: Die Instrumentenverstärker, welche den konstanten Messstrom und den Offset erzeugen, benötigten Präzisionsreferenzspannungsquellen. Der Offset ist notwendig um den Arbeitsbereich des Instrumentenverstärkers dem Anwendungsbereich entsprechend optimal anzupassen. • Verwendung von Widerständen mit geringen Temperaturkoeffizienten an Instrumentenverstärker: Die Widerstände, welche sich an den Instrumentenverstärkern befanden, wurden gegen Widerstände mit einem Temperaturkoeffizient von ±10 ppm/◦ C ausgetauscht, so dass wichtige Referenzwiderstände möglichst temperaturunabhängig sind. • Entfernung von Schutzdioden an PBB: Die Schutz- beziehungsweise Rückstromdioden welche auf den PBB zur Sicherung nachgeschalteter Elektronik im Fehlerfalle verbaut waren, wurden aufgrund ihrer starken Temperaturabhängigkeit ersatzlos entfernt. Mit dem zuvor durchgeführten Messprogramm wurde die Temperaturabhängigkeit des modifizierten THMP erneut überprüft. Vergleicht man die Messung nach den Modifika- 30 6 Kalibrierung des THMP tionen (s. Abb. 6.22) mit der zuvor aufgenommenen Messung (s. Abb. 6.21), so sind keine eindeutigen Temperaturstufen mehr erkennbar. Im Mittel lassen sich Schwankungen von ±5 ADC-Kanälen beobachten, welche nicht mehr eindeutig als Temperaturabhängigkeit des THMP interpretiert werden können, wie der folgende Abschnitt verdeutlicht. Abb. 6.22: Messung eines Referenzwiderstands mit modifiziertem THMP im Klimaschrank bei 10 ◦ C, 20 ◦ C und 30 ◦ C. 6.3 Langzeitstabilität des THMP Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Langzeitstabilität des THMP. Um dies genauer zu untersuchen, wurde ein Referenzwiderstand (R = 100 Ω, Temperaturkoeffizient ±10 ppm/◦ C) mit dem modifizierten THMP im Klimaschrank über 19 Stunden bei 20 ◦ C vermessen. Mit Hilfe eines PT100-Sensors wurde zudem die Temperatur innerhalb des Klimaschranks überwacht. Die mit dem PT100-Sensor beobachteten Temperaturschwankung während der Messung lagen im Bereich von ±0,02 ◦ C. Abbildung 6.23 zeigt den zeitlichen Verlauf der gemessenen ADC-Kanäle. Der THMP weist bei konstanter Umgebungstemperatur Schwankungen von ±5 ADC-Kanälen beziehungsweise ±0,016 Ω auf. In Bezug auf die in Abschnitt 6.2 diskutierten Ergebnisse (Schwankungen von ±5 ADC-Kanälen bei Temperaturänderungen von 20 ◦ C ± 10 ◦ C) lässt sich eine Temperaturabhängigkeit des THMP ausschließen. Vielmehr lassen sich die Schwankungen von ±0,016 Ω als Untergrundrauschen des THMP verstehen. Das Untergrundrauschen liegt damit unterhalb der angestrebten Auflösung von ±0,05 ◦ C beziehungsweise ±0,02 Ω. Damit sind alle Designanforderungen erfüllt. 6 Kalibrierung des THMP 31 Abb. 6.23: Messung eines Referenzwiderstands von 100 Ω über 19 Stunden bei 20 ◦ C. 6.4 Kalibrierung des THMP Für die Kalibrierung des THMP werden Referenzwiderstände mit dem THMP vermessen. Mit insgesamt zehn Referenzwiderständen von 80 Ω bis 121 Ω wird der THMP über einen Temperaturbereich von −50 ◦ C bis +55 ◦ C kalibriert. Dazu wurden im Rahmen dieser Arbeit zwei Kalibrierplatinen entwickelt, die mit den Referenzwiderständen bestückt sind. Tabelle 6.7 zeigt die Widerstandswerte1 sowie deren Aufteilung auf die beiden Kalibrierplatinen. Tab. 6.7: Widerstandswerte beider Kalibrierplatinen. PT100-Temp. /◦ C −49,2 −23,2 0 25,7 54,2 1 1. Platine R/Ω 80,6 90,9 100,0 110,0 121,0 PT100-Temp. /◦ C −34,9 −17,1 −8,7 13,1 39,7 2. Platine R/Ω 86,3 93,3 96,6 105,1 115,4 Jeder einzelne Widerstand wurde über einen längeren Zeitraum vermessen, um den Widerstandswert zu bestimmen. Dazu wurde ein Digitalmultimeter der Firma Agilent (Modell 34980A) verwendet. Die Genauigkeit bei der Vermessung der Widerstandswerte beträgt ±1 mΩ. Diese Werte wurden zudem mehrmals erfolgreich überprüft, um die Reproduzierbarkeit, insbesondere aufgrund der Steckvorgänge auf der Kalibrierplatine, zu gewährleisten. 32 6 Kalibrierung des THMP Bei der Entwicklung der Kalibrierplatinen wurde ein besonderes Augenmerk auf die folgenden zwei Punkte gelegt: • Die Widerstände auf den Platinen weisen mit einem Temperaturkoeffizient von 10 ppm/◦ C eine ausreichend geringe Temperaturabhängigkeit auf. • Die Schaltung zwischen den zu vermessenden Widerständen erfolgt im Bereich der Vierleitermessung, d. h. mit vier Überbrückungskontakten. Abb. 6.24: Kalibrierplatine für die Kalibrierung des THMP. In Abbildung 6.24 ist eine der beiden Kalibrierplatinen gezeigt. Zudem ist in Anhang C der zugehörige Schaltplan gegeben. Für jeden der acht Kanäle eines PBB gibt es fünf Widerstände. Die Kalibrierplatine wird über zwei 16-polige Flachbandkabel mit dem THMP verbunden. Mit den beiden Platinen ist es möglich zwei PBB gleichzeitig zu kalibrieren (s. Abb. 6.25). Im Folgenden wird kurz der Ablauf einer Kalibrierung zweier PBB beschrieben. Ein Ablaufplan mit einer ausführlichen Beschreibung des technischen Ablaufs der Kalibrierung befindet sich in Anhang A. Alle 30 Sekunden wird ein ADC-Wert pro THMP-Kanal ausgelesen. Insgesamt werden zehn Messwerte je Widerstand aufgenommen. Anschließend müssen auf den beiden Kalibrierplatinen für alle Kanäle der PBB die Überbrückungskontakte auf den nächsten zu vermessenden Widerstand umgesteckt werden. Danach kann der nächste Widerstand vermessen werden. Dies wird für alle fünf Widerstände auf den Kalibrierplatinen durchgeführt. Wurden die fünf Messreihen aufgenommen, werden die Kalibrierplatinen getauscht, d. h. ist anfangs auf dem PBB 1 die erste Kalibrierplatine angeschlossen und auf PBB 2 die zweite Kalibrierplatine, muss anschließend auf PBB 1 die zweite Kalibrierplatine und auf PBB 2 die erste Kalibrierplatine angeschlossen sein. Anschließend werden analog zu den vorherigen Beschreibungen die anderen fünf Widerstände vermessen. 6 Kalibrierung des THMP 33 Abb. 6.25: Schematische Darstellung des Ablaufs einer Kalbrierung des THMP. Am Ende sind mit jedem THMP-Kanal für alle zehn Widerstände jeweils zehn ADCWerte aufgenommen worden. Aus den zehn ADC-Werten pro Widerstand wird der Mittelwert und die Standardabweichung berechnet, gegen die dann die Widerstandswerte aufgetragen werden (s. Abb. 6.26). Daraus ergibt sich ein linearer Zusammenhang zwischen ADC-Kanal und Widerstand: R(ADC) = p0 + p1 · ADC (6.6) Durch die Anpassung an die Messdaten lässt sich mit Hilfe der Kalibrierparameter p0 und p1 aus einem ADC-Kanal direkt der Widerstand berechnen. Dabei ist diese Kennlinie für jeden THMP-Kanal einzeln zu bestimmen. R/Ω χ2 / ndf Prob p0 p1 125 120 5.4 / 8 0.7141 78.31 ± 0.001915 0.003148 ± 2.411e-07 115 110 105 100 95 90 85 80 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 ADC / Channels Abb. 6.26: Kennlinie eines kalibrierten Kanals auf einem THMP. 34 6 Kalibrierung des THMP 6.5 Qualität der Kalibrierung Um die Qualität der Kalibrierung zu bewerten, eignen sich der Wert χ2 /nd f und die Wahrscheinlichkeit Prob (χ2 , nd f ) die die Güte der Anpassung der Kennlinie an die Messdaten wiederspiegeln. Im Idealfall sollten diese Werte bei 1 liegen. Die exemplarisch für einen THMP-Kanal gezeigte Kennlinie, weist einen χ2 /nd f -Wert von 0,68 und eine Wahrscheinlichkeit von 0,71 auf, was auf eine präzise Kalibrierung hindeutet. Zur genaueren Überprüfung der Qualität der Kalibrierung können zudem die Residuen betrachtet werden (s. Abb. 6.27). Diese beschreiben die Differenz zwischen den Werten der Referenzwiderstände und den aus den ADC-Werten mit Hilfe der Kennlinie berechneten Widerstandswerten: ∆R = RRe f − RKennlinie = RRe f − (p0 + p1 · ADC) (6.7) ∆R/Ω Abbildung 6.27 zeigt die zu der Kennlinie aus Abbildung 6.26 gehörigen Residuen. Die Residuen sollten nicht größer als die mit ±0,02 Ω für den THMP angestrebte Auflösung sein. Aus Abbildung 6.27 gehen Residuen von lediglich ±0,005 Ω hervor. Bisher wurden vier THMP, bestückt mit 19 PBB kalibriert, d. h. insgesamt 152 THMP-Kanäle. Aus den dabei gewonnenen Erfahrungen lässt sich ableiten, dass sich der Bereich ±0,01 Ω als Kriterium für die Residuen sehr gut eignet. Kanäle die dieses Kriterium nicht einhalten konnten, wiesen eine nicht spezifikationsgerechte Herstellung beziehungsweise Bestückung auf. Exemplarisch ist mit Abbildungen 6.28 und 6.29 ein solcher Fall dargestellt. Der Wert χ2 /nd f ist deutlich größer 1, die Wahrscheinlichkeit nahe null und auch die Residuen sind größer ±0,01 Ω. 0.004 0.003 0.002 0.001 0 -0.001 -0.002 -0.003 -0.004 -0.005 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 ADC / Channels Abb. 6.27: Residuen zu der ermittelten Kennlinie. Kalibrierung des THMP 35 R/Ω χ2 / ndf Prob p0 p1 125 120 93.94 / 8 7.368e-17 78.59 ± 0.002049 0.003161 ± 2.648e-07 115 110 105 100 95 90 85 80 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 ADC / Channels Abb. 6.28: Kennlinie eines nicht spezifikationsgerechten THMP-Kanals. ∆R/Ω 6 0.02 0.015 0.01 0.005 0 -0.005 -0.01 -0.015 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 ADC / Channels Abb. 6.29: Residuen zu der Kennlinie des nicht spezifikationsgerechten THMP-Kanals. 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren 37 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren 7.1 Die thinPT-Sensoren Aufgrund der kompakten Bauweise des elektromagnetischen Kalorimeters und dem damit verbundenen sehr eingeschränkten Platz von etwa 150 µm zwischen den Kristallen, können keine kommerziellen PT100-Sensoren für die Temperaturmessung genutzt werden. Daher wurden für das EMC etwa 100 µm dünne Sensoren entwickelt, sogenannte thinPT-Sensoren. Aus dem Namen geht bereits hervor, dass sie die gleiche Charakteristik und Funktionsweise aufweisen wie Platin-Temperatursensoren. Abbildung 7.30 Abb. 7.30: Sensorkopf eines thinPT-Sensors [22]. zeigt einen solchen handgefertigten thinPT-Sensor. Der Sensorkopf hat eine Breite von 20 mm, damit er auf den Seiten der Kristalle befestigt werden kann und nicht über die Kanten hinausragt. Die Länge des Sensorkopfes ist mit 34 mm ausreichend kurz, um der Temperaturmessung noch eine definierte Position zuzuordnen und mit einem weiteren thinPT-Sensor den Temperaturgradient entlang des Kristalls zu bestimmen. Abbildung 7.31 zeigt den inneren Aufbau der thinPT-Sensoren: Zwischen zwei Kaptonfolien mit einer Dicke von 25 µm und 55 µm (selbstklebend) wird ein Platindraht mit einem Durchmesser von 25 µm in mehreren Bahnen verlegt. Zum Schutz des Sensorkopfes wird dieser mit einer weiteren Kaptonfolie stabilisiert. Die thinPT-Sensoren sollen zudem, analog zu einem PT100, bei 0 ◦ C einen Widerstand von R0 = 100 Ω aufweisen. Die dafür notwendige Länge des Platindrahtes lässt sich mit dem spezifischen Widerstand von Platin ρ = 110 · 10−9 Ωm direkt berechnen. Dabei ist zu beachten, dass die Fertigung der thinPT-Sensoren bei Raumtemperatur erfolgt und der erforderliche Widerstand des Platindrahtes gemäß Abschnitt 6.1 R(20 ◦ C) = R0 · (1 + α · ∆T ) (7.8) = 100 Ω · (1 + 3,85 · 10 Ω/ C · 20 C) ≈ 107,8 Ω −3 ◦ ◦ (7.9) 38 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren Abb. 7.31: Innerer Aufbau der thinPT-Sensoren [22]. beträgt und damit sich die notwendige Länge wie folgt berechnet: l l =ρ· A π · r2 2 R·π·r ⇒l= ≈ 0,48 m ρ R=ρ· (7.10) (7.11) Eine ausführliche Beschreibung zum Aufbau und Fertigungsprozess der thinPT-Sensoren findet sich in [22]. Da die thinPT-Senoren handgefertigt werden, sind geringe Unterschiede in der Länge des Platindrahtes nicht zu vermeiden und eine individuelle Kalibrierung zwingend notwendig. 7.2 Der Kalibrieraufbau Eine erste Kalibriermethode wurde im Rahmen von [1] entwickelt. Zu diesem Zeitpunkt musste jedoch noch ein alternativer Aufbau verwendet werden, da der THMP noch nicht einsatzbereit war. Zur Auslese der Temperatursensoren wurde damals das Digitalmultimeter der Firma Agilent (Modell 34980A) verwendet. Im Rahmen dieser Arbeit wurde nun die gesamte Auslesekette, wie sie auch bei PANDA zum Einsatz kommt, für die Kalibrierung verwendet. Die Auslesekette setzt sich zusammen aus thinPT-Sensoren, Sensor-PCB (Printed Circuit Board) und THMP. Abbildung 7.32 zeigt den Gesamtaufbau für die Kalibrierung der thinPT-Sensoren. Im linken Teil der Abbildung ist die temperierte Sensorbox innerhalb der Isolierbox zu sehen. Die Enden der thinPT-Sensoren werden aus der Isolierbox herausgeführt und an das Sensor-PCB, welches extra für PANDA entwickelt wurde, angeschlossen. Im rechten Teil der Abbildung ist die andere Seite des Sensor-PCB sowie der mit Flachbandkabel angeschlossene THMP zu sehen. Der eigentliche Kalibrieraufbau, bestehend aus Isolierbox und Sensorbox, basiert auf dem in [1] entwickelten Konzept: Mit einer Isolierbox wird die temperierte Sensorbox, in der sich die thinPT-Sensoren befinden, zur Umgebung thermisch abgeschirmt. Als Isoliermaterial werden hier VakuumIsolier-Paneele der Firma va-Q-tec (λ = 0,0053 W/m/K) sowie Hartschaumstoff 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren 39 Abb. 7.32: Kalibrieraufbau mit thinPT-Sensoren, eingebaut in der Sensorbox, innerhalb der noch offenen Isolierbox. Die thinPT-Sensoren sind direkt mit dem Sensor-PCB verbunden. Der THMP ist bereits an das Sensor-PCB über Flachbandkabel angeschlossen. (λ = 0,03 W/m/K) verwendet. Zudem wird bevor die Isolierbox verschlossen wird der Freiraum im Inneren mit Styroporkugeln ausgefüllt. Die aus Kupfer gefertigte Sensorbox wird zwischen zwei ebenfalls aus Kupfer gefertigten Kühlkörpern montiert. Für eine stabile und homogene Temperierung sorgt das an die beiden parallel geschalteten Kühlkörper angeschlossene Kälte-Umwälzthermostat FP50-HL der Firma Julabo1 . Abbildung 7.33 zeigt die Sensorbox im Detail. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die- Abb. 7.33: Sensorbox für die thinPT-Sensoren. se modifiziert. Bisher befanden sich in der Sensorbox nur zwei Referenzsensoren zur Überwachung und Berechnung der exakten Temperatur im Aufbau. Im Rahmen dieser Arbeit wurde der Aufbau um einen dritten Referenzsensor erweitert, so dass nun im Boden, im Deckel sowie in der Mitte der Sensorbox die Temperatur gemessen werden kann und eine bessere Temperaturbestimmung für die Sensorbox ermöglicht. Mit 1 Das Thermostatenbad des Kälte-Umwälzthermostat FP50-HL weist eine Temperaturkonstanz von ±0,01 ◦ C auf [23]. 40 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren diesem Aufbau können bis zu zehn thinPT-Sensoren gleichzeitig kalibriert werden. Im Detail ist der Aufbau der Sensorbox wie folgt: Die Seiten sowie der Boden, das Mittelelement und der Deckel bestehen aus 5 mm starken Kupferplatten. Im Boden, im Deckel und im Mittelelement befinden sich Bohrungen für die Referenzsensoren. Zwischen zwei thinPT-Sensoren werden zudem 0,5 mm starke Kupferplatten gelegt. 7.2.1 Die Referenzsensoren Für die Kalibrierung der thinPT-Sensoren wurden Referenzsensoren verwendet, die im Rahmen von [1] kalibriert und eingesetzt wurden. Dabei wurden die drei Referenzsensoren in einem Aluminium-Zylinder im Thermostatenbad des Kälte-Umwälzthermostats kalibriert. Die Referenzsensoren wurden in dem Temperaturbereich von −30 ◦ C bis +30 ◦ C in Schritten von je 1 ◦ C vermessen. An die Messdaten wurden ein Polynom zweiter und dritter Ordnung angepasst (s. Tab. 7.8). Aus der Betrachtung der Testgröße χ2 /nd f und der Wahrscheinlichkeit Prob (χ2 , nd f ), die beide im Bereich von 1 liegen sollten, geht eindeutig hervor, dass ein Polynom dritter Ordnung die Charakteristik eines PT100 am Besten beschreibt. Gleiches gilt für die Bestimmung der Kennlinie eines thinPT-Sensors. Tab. 7.8: Parameter und Testgrößen für die Anpassung eines Polynom zweiter und dritter Ordnung an die Messdaten [1]. χ /nd f Prob p0 p1 p2 p3 2 Polynom 2. Ordnung Polynom 3. Ordnung 114,7 / 58 (≈ 2) 53,79 / 57 (≈ 1) −5 1,324 · 10 0,5964 −4 99,93 ± 8,859 · 10 99,93 ± 8,866 · 10−4 0,3917 ± 3,359 · 10−5 0,3911 ± 8,391 · 10−5 (−5,428 ± 0,213) · 10−5 (−5,343 ± 0,213) · 10−5 (1,077 ± 0,138) · 10−6 7.3 Kalibrierung der thinPT-Sensoren Da eine Kalibrierung basierend auf 61 Temperaturschritten wie beispielsweise bei der Kalibrierung der Referenzsensoren, einen zu hohen Zeitaufwand bedeutet, wurde in [1] für die Kalibrierung der thinPT-Sensoren eine reduzierte Kalibriermethode erarbeitet. Demnach sind die sechs Kalibrierpunkte −30 ◦ C, −25 ◦ C, −20 ◦ C, −10 ◦ C, 0 ◦ C und 30 ◦ C ausreichend. Trotz der geringeren Anzahl an Kalibrierpunkten (Temperaturen) traten dadurch keine signifikanten Einbußen bei der Qualität der Kennlinienbestimmung auf. Zur Veranschaulichung ist mit Abbildung 7.34 die Abweichung der an die sechs Kalibrierpunkte angepasste Kennlinie von der an die 61 Kalibrierpunkte angepasste Kennlinie dargestellt. Die Kennlinie kann mit lediglich sechs Kalibrierpunkten 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren 41 ∆R/Ω hinreichend genau bestimmt werden. Insbesondere in dem für das PANDA-EMC relevanten Temperaturbereich von −30 ◦ C bis −20 ◦ C beträgt die Abweichung lediglich 0,005 Ω. 0.005 0 -0.005 -0.01 -0.015 -30 -20 -10 0 10 20 30 T / °C Abb. 7.34: Abweichung der, an die sechs Kalibrierpunkte angepassten Kennlinie von der, an die 61 Kalibrierpunkte angepassten Kennlinie [1]. Darauf aufbauend, wurden die thinPT-Sensoren bei −30 ◦ C, −25 ◦ C, −20 ◦ C, −10 ◦ C, 0 ◦ C und 30 ◦ C kalibriert. Im Anschluss an die eigentliche Kalibrierung wurden die thinPT-Sensoren zusätzlich bei −22,5 ◦ C und −27,5 ◦ C vermessen, um die Genauigkeit der Kennlinienbestimmung zu überprüfen. Jede Temperaturstufe beschreibt einen Zeitraum von 6,5 Stunden, damit sich immer ein thermisches Gleichgewicht einstellt1 , lediglich die zwei zusätzlichen Temperaturen werden nur über 4,5 Stunden vermessen (s. Abb. 7.35). Damit beläuft sich die Gesamtdauer der Kalibrierung auf 48 Stunden. R/Ω Graph 110 105 100 95 90 0 10 20 30 40 50 t/h Abb. 7.35: Zeitlicher Verlauf des Widerstands eines thinPT-Sensors während der Kalibrierung. 1 Untersuchungen zum thermischen Verhalten des Kalibrieraufbaus sind [1] zu entnehmen. 42 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren Einträge Die roten senkrechten Linien in Abbildung 7.35 stellen die Enden der Temperaturstufen dar. Für die Bestimmung der Kennlinie werden lediglich die letzten 160 Messpunkte vor dem Ende einer jeden Temperaturstufe verwendet. Dabei werden zunächst die ADCWerte mit Hilfe der Kalibrierparamter (Kennlinie) für die einzelnen Kanäle des THMP in Widerstände umgerechnet und in Histogramme gefüllt (s. Abb. 7.36). Für die KanäEntries Mean RMS χ2 / ndf 140 Prob Constant Mean Sigma 120 100 158 95.99 0.00411 1.053e-11 / 0 0 156.7 ± 1.0 95.99 ± 30.72 0.004333 ± 0.026456 80 60 40 20 0 95.96 95.97 95.98 95.99 96 96.01 96.02 R/Ω Abb. 7.36: Histogramm mit angepasster Normalverteilung zur Bestimmung des Widerstandswertes. le, an denen die Referenzsensoren angeschlossen sind, werden die Widerstandswerte zunächst noch weiter verarbeitet und mit Hilfe der Kalibrierparameter der drei Referenzsensoren in Temperaturen umgerechnet und dann ebenfalls in Histogramme gefüllt. Sowohl der Mittelwert und die mittlere quadratische Abweichung des Histogramms als auch der Mittelwert und die Breite einer an das Histogramm angepassten Normalverteilung lassen sich als Widerstandswert und Fehler einer Temperaturstufe verwenden. Beide Verfahren liefern adäquate Ergebnisse. Aufgrund der hohen Temperaturstabilität weisen die Messdaten häufig eine sehr schmale Verteilung auf, so dass die Verwendung der Histogrammwerte aus technischer Sicht zuverlässiger ist. T / °C calibration_ch10 30 20 χ2 / ndf 2.201 / 2 Prob 0.3327 p0 -195.3 ± 0.01501 p1 0.8533 ± 0.0002079 p2 0.01414 ± 1.974e-06 p3 -4.104e-05 ± 1.294e-08 10 0 -10 -20 -30 90 95 100 105 110 115 R/Ω Abb. 7.37: Kennlinie eines kalibrierten thinPT-Sensors. 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren 43 Die Temperatur innerhalb der Sensorbox wurde über drei Referenzsensoren gemessen. Um eine globale Temperatur für jeden Kalibrierpunkt zu erhalten, wird aus den Temperaturen der drei Referenzsensoren der Mittelwert gebildet und der Fehler gemäß Fehlerfortpflanzung unter Berücksichtigung der Fehler der drei Referenztemperaturen berechnet. Abbildung 7.37 zeigt die globalen Temperaturen (und Fehler) aufgetragen gegen die zugehörigen Widerstandswerte (und Fehler) des thinPT-Sensors sowie die Anpassung eines Polynoms dritter Ordnung: T (R) = p0 + p1 · R + p2 · R2 + p3 · R3 (7.12) 7.4 Qualität der Kalibrierung Um die Qualität der Kalibrierung zu bewerten, eignet sich der Wert χ2 /nd f der die Güte der Anpassung der Kennlinie an die Messdaten wiederspiegelt. Im Idealfall sollte dieser Wert bei 1 liegen. Die exemplarisch für einen thinPT-Sensor gezeigte Kennlinie, weist einen χ2 /nd f -Wert von 0,94 auf. Zur weiteren Überprüfung der Qualität der Kalibrierung werden die Residuen betrachtet. Diese beschreiben die Differenz zwischen den Temperaturen der Referenzsensoren (globale Temperatur) und den aus den Widerstandswerten mit Hilfe der Kennlinie berechneten Temperaturen: ∆T = T Re f − T Kennlinie = T Re f − p0 + p1 · R + p2 · R2 + p3 · R3 (7.13) Abbildung 7.38 zeigt die zu der Kennlinie aus Abbildung 7.37 gehörigen Residuen. Die Residuen sollten nicht größer als ±0,05 ◦ C (angestrebte Auflösung für die Temperatur◦ messung) sein. Aus Abbildung 7.38 gehen Residuen von lediglich +0,008 −0.003 C hervor. ∆ T / °C Residuen_ch10 0.008 0.006 0.004 0.002 0 -0.002 90 95 100 105 110 115 R/Ω Abb. 7.38: Residuen zu der gezeigten Kennlinie. Zusätzlich zu den eigentlichen Kalibrierpunkten wurden zwei zusätzliche Temperaturen vermessen, um eine weitere Bewertungsmöglichkeit zu haben. Für jede der beiden zu- 44 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren sätzlichen Temperaturen wird die Referenztemperatur mit der des thinPT-Sensors unter Berücksichtigung der Fehler verglichen. Die Temperaturen des thinPT-Sensors werden dabei mit der zuvor bestimmten Kennlinie berechnet. Stimmt eine der beiden Temperaturen des thinPT-Sensors im Rahmen der Fehler nicht mit der zugehörigen Referenztemperatur überein, wird der thinPT-Sensor aussortiert. Der Temperaturfehler ergibt sich dabei gemäß der Gaußschen Fehlerfortpflanzung aus: q ∆T = ∆p0 2 + R2 ∆p1 2 + R4 ∆p2 2 + R6 ∆p3 2 + p1 + 2p2 R + 3p3 R2 2 ∆R2 (7.14) Ein weiteres Bewertungskriterium ist die Größe des Temperaturfehlers (thinPT-Sensor). Ist der Temperaturfehler größer als ±0,05 ◦ C, so wird der thinPT-Sensor ebenfalls aussortiert. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt wurden insgesamt 90 thinPT-Sensoren kalibriert. Mit Tabelle 7.9 sind exemplarisch die Ergebnisse der Kalibrierung von zehn thinPT-Sensoren zusammengefasst. 80 % der thinPT-Sensoren wurden erfolgreich kalibriert1 , im Durchschnitt liegt die Erfolgsquote bei etwa 75 %. Tab. 7.9: Überprüfung der Kalibrierung anhand der zwei zusätzlichen Temperaturen. Sensor T Re f *36 *32 *29 *30 *28 *31 *33 *23 *35 *34 = (−21,79 ± 0,05) ◦ C −21,74 ± 0,03 −21,74 ± 0,03 −21,99 ± 0,05 −21,72 ± 0,03 −21,74 ± 0,04 −21,74 ± 0,04 −21,74 ± 0,03 −21,76 ± 0,04 −21,76 ± 0,04 −21,54 ± 0,91 T Re f = (−26,66 ± 0,05) ◦ C Ok? −26,61 ± 0,03 ja −26,61 ± 0,03 ja −26,78 ± 0,05 nein −26,59 ± 0,03 ja −26,59 ± 0,04 ja −26,61 ± 0,04 ja −26,60 ± 0,03 ja −26,62 ± 0,04 ja −26,62 ± 0,03 ja −26,49 ± 0,88 nein Um die Qualität der Kalibriermethode sensorübergreifend zu betrachten, wurde für die 90 kalibrierten thinPT-Sensoren eine sogenannte Pull-Verteilung erzeugt. Dazu wurde bei jedem Sensor für alle sechs Kalibrierpunkte der Pull gemäß T Re f − T (7.15) Pull = q 2 2 ∆T Re f − ∆T berechnet und in ein Histogramm gefüllt. Mit Hilfe der Pull-Verteilung lassen sich die abgeschätzten Fehler der Kalibrierung überprüfen. Eine Pull-Verteilung hat im optimalen Fall seinen Schwerpunkt bei null und eine Breite von eins. Eine Schwerpunktsverschiebung deutet auf einen systematischen Fehler hin, d. h. die Messwerte werden 1 Die beiden aussortierten thinPT-Sensoren werden nicht vollständig aussortiert, sondern zu einem späteren Zeitpunkt erneut kalibriert. 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren 45 systematisch in eine bestimmte Richtung geschoben. Eine Breite kleiner eins deutet auf eine Überschätzung der Fehler hin, d. h. die eigentlichen Fehler sollten eher kleiner sein. In Abbildung 7.39 ist die Pullverteilung der insgesamt 90 kalibrierten thinPT-Sensoren gezeigt. Eine signifikante Schwerpunktsverschiebung ist nicht zu erkennen. Da sie zudem deutlich kleiner ist als die Breite der Pull-Verteilung, können systematische Fehler durch die Kalibriermethode ausgeschlossen werden. Die Breite der Pull-Verteilung ist hingegen kleiner eins und damit sind wahrscheinlich die eigentlichen Fehler kleiner als die berechneten Fehler. Dies führt aber nicht zu einem systematischen Fehler. Pull Entries 540 Mean 300 0.002165 RMS 0.2789 2 χ / ndf 71.38 / 9 311.9 ± 18.7 Constant 250 Mean -0.003428 ± 0.005578 0.1186 ± 0.0046 Sigma 200 150 100 50 0 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 Abb. 7.39: Pull-Verteilung der insgesamt 90 kalibrierten thinPT-Sensoren. 7.5 Reproduzierbarkeit Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Kalibrierung von thinPT-Sensoren ist die Reproduzierbarkeit der Kennlinie. Daher wurde ein Satz von thinPT-Sensoren zweimal kalibriert und die Kennlinien miteinander verglichen. In Abbildung 7.40 sind exemplarisch für einen der zehn thinPT-Sensoren die beiden Kennlinien in dem für das EMC relevanten Temperaturbereich (−30 ◦ C bis −20 ◦ C) dargestellt. Da die beiden Kennlinien nicht unterscheidbar sind ist mit Abbildung 7.41 die Differenz der beiden Kennlinien, allerdings über den gesamten Temperaturbereich (−30 ◦ C bis +30 ◦ C) aufgetragen. In dem für das EMC relevanten Temperaturbereich sind die Abweichungen mit etwa 0,01 ◦ C vernachlässigbar. Im Bereich höherer Temperaturen nehmen die Abweichung erwartungsgemäß geringfügig zu. In Abschnitt 7.3 wurde bereits das Verhalten der Kennlinie basierend auf sechs Kalibrierungspunkten diskutiert. Daraus ging hervor, dass der Bereich oberhalb der für das EMC relevanten Temperaturen stärker auf Änderungen reagiert. Somit ist eine ausreichende Reproduzierbarkeit der Kennlinie mit dieser Kalibriermethode gegeben. 7 Kalibrierung der thinPT-Sensoren T/°C 46 -20 -22 -24 -26 -28 -30 92 92.5 93 93.5 94 94.5 95 95.5 96 R/Ω ∆T/°C Abb. 7.40: Kennlinien eines thinPT-Sensors, ermittelt aus zwei unabhängigen Kalibriervorgängen, in dem für das EMC relevanten Temperaturbereich. 0.05 0 -0.05 -0.1 -0.15 90 95 100 105 110 115 120 R/Ω Abb. 7.41: Differenz der beiden Kennlinien, über den gesamten Temperaturbereich. Während der Kalibrierung der insgesamt 90 thinPT-Sensoren wurden zwei Kalibriervorgänge, aufgrund von Umgebungstemperaturen von mehr als 30 ◦ C, vollständig verworfen. Nach der Auswertung dieser beiden Messreihen hat sich gezeigt, dass sich die stark erhöhte Umgebungstemperatur negativ auf die Kalibrierung ausgewirkt hat: Das KälteUmwälztermostat muss bei höheren Umgebungstemperaturen stärker Regeln, was sich signifikant auf die Temperaturstabilität in der Sensorbox auswirkt. Aus diesem Grund sollte zukünftig der Kalibrieraufbau in einem klimatisierten Bereich betrieben werden, so dass eine konstante Umgebungstemperatur von etwa 20 ◦ C sichergestellt ist. 8 Stresstest der thinPT-Sensoren 47 8 Stresstest der thinPT-Sensoren T/°C Neben der Kalibrierung der THMP und thinPT-Sensoren ist der Stresstest der thinPTSensoren ein weiterer wichtiger Aspekt. Die thinPT-Sensoren sind fest im EMC verbaut und können bei einem Ausfall nicht ersetzt werden. Daher müssen sie eine hohe Zuverlässigkeit über einen langen Zeitraum aufweisen. Aus diesem Grund wurde durch einem Stresstest die Lebensdauer der Sensoren unter erhöhten Beanspruchungen überprüft. Die höchsten Beanspruchungen erfahren die thinPT-Sensoren bei den Abkühlund Aufwärmvorgängen. Der Stresstest verläuft über einen Zeitraum von 16 Tagen, in denen 32 Temperaturzyklen gefahren werden. In einem Zyklus werden zunächst die Sensoren für sechs Stunden bei einer Temperatur von −25 ◦ C betrieben und danach ebenfalls für sechs Stunden bei einer Temperatur von 20 ◦ C. Damit erfahren die Sensoren pro Tag 2 Temperaturzyklen. Abbildung 8.42 zeigt den Temperaturverlauf gemessen mit einem der thinPT-Sensoren. Um die Messdaten bewerten zu können, wird an jedes Plateau (6 Stunden) eine Konstante angepasst und daraus die Mittelwerte und Standardabweichungen für −25 ◦ C und 20 ◦ C ermittelt. Für beide Temperaturplateaus beträgt der Fehler lediglich ±0,01 ◦ C, so dass nach insgesamt 64 Temperaturänderungen alle thinPT-Sensoren zuverlässig arbeiten und auch keine Alterungseffekte zu beobachten sind. 20 10 0 -10 -20 0 50 100 150 200 250 300 350 400 t/h Abb. 8.42: Zeitlicher Temperaturverlauf während des Stresstests, gemessen mit einem thinPTSensor. 9 Zusammenfassung 49 9 Zusammenfassung Diese Arbeit befasst sich mit der Kalibrierung der THMP und thinPT-Sensoren für das PANDA-Experiment sowie mit dem Langzeitverhalten der thinPT-Sensoren. Um die angestrebte Energieauflösung im elektromagnetischen Kalorimeter zu erreichen, muss es bei −25 ◦ C betrieben werden. Da als Szintillator Bleiwolframat verwendet wird, ergeben sich hohe Anforderungen an die Temperaturhomogenität und -stabilität. Zeitliche Temperaturschwankungen größer ±0,1 ◦ C sowie Temperaturgradienten entlang eines Kristalls von ±0,1 ◦ C/cm würden die Energieauflösung herabsetzen. Daher ist eine Überwachung der Temperaturen im EMC zwingend notwendig. Um die angestrebte Genauigkeit von ±0,05 ◦ C bei der Temperaturmessung zu erreichen, wurden für das PANDA-Experiment als Auslesesystem der THMP und als Temperatursensoren etwa 100 µm dünne thinPT-Sensoren entwickelt. Die geforderte Genauigkeit macht eine Kalibrierung der gesamten Auslesekette erforderlich. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine entsprechende Kalibriermethode entwickelt und mit insgesamt drei THMP-Einheiten und 90 thinPT-Sensoren getestet. Zunächst wurde der THMP durch gezielte Modifikationen hinsichtlich seiner Temperaturabhängigkeit und Langzeitstabilität optimiert. Es konnte gezeigt werden, dass der THMP den Anforderungen genügt. Das Untergrundrauschen ist mit ±0,016 Ω kleiner als die angestrebte Genauigkeit von ±0,05 ◦ C beziehungsweise ±0,02 Ω und eine Temperaturabhängigkeit ist nicht mehr gegeben. Für die Kalibrierung der thinPT-Sensoren wurde der Kalibrieraufbau optimiert. Die Auslese erfolgt zudem mit dem THMP. Damit wird für die Kalibrierung die gleiche Auslesekette verwendet, wie sie im PANDA-Experiment zum Einsatz kommt. Mit den ermittelten Kennlinien ist eine Genauigkeit von ±0,05 ◦ C erreichbar. Damit genügt auch die Kalibriermethode der thinPT-Sensoren den Anforderungen. Zudem konnte gezeigt werden, dass mit dem Kalibrieraufbau die Reproduzierbarkeit der Kennlinie gewährleistet ist. Ein weiterer wesentlicher Punkt dieser Arbeit war die Zuverlässigkeit der thinPT-Sensoren unter erhöhter Beanspruchung. Im Rahmen eines Stresstests über einen Zeitraum von 16 Tagen, in denen 32 Temperaturzyklen gefahren wurden, konnten die Lebensdauer sowie Alterungseffekte genauer untersucht werden. Die thinPT-Sensoren waren nach dem Stresstest noch immer funktionstüchtig. Es konnten keine Alterungseffekte beobachten werden, so dass sie für den Einsatz im PANDA-Experiment geeignet sind. A Ablaufplan für die Kalibrierung des THMP 51 A Ablaufplan für die Kalibrierung des THMP Durchführung der Messung • 1. PBB (Steckplatz 0) mit Flachbandkabel an 1. Kalibrierplatine anschließen (Widerstände: R1 = 80,6 Ω; 90,9 Ω; 100,0 Ω; 110,0 Ω; 121,0 Ω) • 2. PBB (Steckplatz 1) mit Flachbandkabel an 2. Kalibrierplatine anschließen (Widerstände: R2 = 86,3 Ω; 93,3 Ω; 96,6 Ω; 105,1 Ω; 115,4 Ω) • Jumper auf die kleinsten Widerstände setzen (R1 = 80,6 Ω und R2 = 86,3 Ω) • Spannungsversorgung für THMP einschalten • ca. 15 Minuten warten (Bauteile sollen Betriebstemperatur erreichen) • am Labor-Laptop Oberfläche „ThmpDebug“ starten • ADC Kanäle von angeschlossenen PBBs überprüfen (Richtwerte siehe nachfolgende Tabelle) – in Konsole: cd /home/labuser/ThmpDebug ./ThmpDebug 1. Platine R/Ω 80,6 90,9 100,0 110,0 121,0 ADC Kanäle 750 4000 6800 10000 13500 2. Platine R/Ω 86,3 93,3 96,6 105,1 115,4 ADC Kanäle 2500 4700 5800 8500 11200 • mehrmals Werte aktualisieren; Werte sollten lediglich um zwei bis drei Kanäle schwanken (Keine Drift!) • Oberfläche schließen • Daten-Ordner erstellen – in Konsole: mkdir /home/labuser/ThmpDebug/thmpcalib/Kalibrierung/nameTHMP (z.B. paul) 52 A Ablaufplan für die Kalibrierung des THMP • Messung durchführen (THMP Adresse z.B. 700, t = 30 s, Anzahl Werte = 10) – in Konsole: ./ThmpDebug -watcher /dev/ttyUSB0 700 30 10 > /home/labuser/ThmpDebug /thmpcalib/Kalibrierung/nameTHMP/Dateiname.txt Dateiname entsprechend: paul_platz0_80.txt • Nachdem die erste Messung mit den kleinsten Widerständen fertig ist, Messung mit Tastenkombination „Strg“+„C“ beenden • wie folgt fortfahren: – Jumper auf die nächstgrößeren Widerstände setzen (R1 = 90,9 Ω und R2 = 93,3 Ω) – Messung durchführen: ./ThmpDebug -watcher /dev/ttyUSB0 700 30 10 > /home/labuser/ThmpDebug /thmpcalib/Kalibrierung/nameTHMP/Dateiname.txt Dateiname entsprechend: paul_platz0_90.txt beenden mit „Strg“+„C“ – Jumper umsetzen auf (R1 = 100,0 Ω und R2 = 96,6 Ω) – Messung durchführen: ./ThmpDebug -watcher /dev/ttyUSB0 700 30 10 > /home/labuser/ThmpDebug /thmpcalib/Kalibrierung/nameTHMP/Dateiname.txt Dateiname entsprechend: paul_platz0_100.txt beenden mit „Strg“+„C“ – Jumper umsetzen auf (R1 = 110,0 Ω und R2 = 105,1 Ω) – Messung durchführen: ./ThmpDebug -watcher /dev/ttyUSB0 700 30 10 > /home/labuser/ThmpDebug /thmpcalib/Kalibrierung/nameTHMP/Dateiname.txt Dateiname entsprechend: paul_platz0_110.txt beenden mit „Strg“+„C“ – Jumper umsetzen auf (R1 = 120,0 Ω und R2 = 115,4 Ω) – Messung durchführen: ./ThmpDebug -watcher /dev/ttyUSB0 700 30 10 > /home/labuser/ThmpDebug /thmpcalib/Kalibrierung/nameTHMP/Dateiname.txt Dateiname entsprechend: paul_platz0_120.txt beenden mit „Strg“+„C“ • Nachdem erste Messreihe abgeschlossen ist, Kalibrierplatinen umstecken: – 1. Kalibrierplatine auf 2. PBB stecken – 2. Kalibrierplatine auf 1. PBB stecken A Ablaufplan für die Kalibrierung des THMP 53 • Messung fortführen wie zuvor beschrieben, Jumper auf kleinste Widerstände setzen • Dateiname: paul_platz0_86.txt (nicht platz1!), Messung durchführen, . . . • weitere Schritte zur Ablage der Dateien nachfolgender Tabelle entnehmen Sofern weitere PBBs zu kalibrieren sind, wird die 1. Kalibrierplatine mit dem 3. PBB (Steckplatz 2) und die 2. Kalibrierplatine mit dem 4. PBB (Steckplatz 3) verbunden. Die Kalibrierung wird anschließend analog dem zuvor beschriebenen Ablauf durchgeführt. Um evtl. Schäden durch das Umstecken der Kalibrierplatinen zu vermeiden, sollte während des Umsteckvorganges die Spannungsversorgung des THMP unterbrochen werden. PBB 0 und 1 Dateiname: paul_platz0_80.txt paul_platz0_90.txt paul_platz0_100.txt paul_platz0_110.txt paul_platz0_120.txt paul_platz0_86.txt paul_platz0_93.txt paul_platz0_96.txt paul_platz0_105.txt paul_platz0_115.txt PBB 2 und 3 Dateiname: paul_platz2_80.txt paul_platz2_90.txt paul_platz2_100.txt paul_platz2_110.txt paul_platz2_120.txt paul_platz2_86.txt paul_platz2_93.txt paul_platz2_96.txt paul_platz2_105.txt paul_platz2_115.txt PBB 4 und 5 Dateiname: paul_platz4_80.txt paul_platz4_90.txt paul_platz4_100.txt paul_platz4_110.txt paul_platz4_120.txt paul_platz4_86.txt paul_platz4_93.txt paul_platz4_96.txt paul_platz4_105.txt paul_platz4_115.txt PBB 6 und 7 Dateiname: paul_platz6_80.txt paul_platz6_90.txt paul_platz6_100.txt paul_platz6_110.txt paul_platz6_120.txt paul_platz6_86.txt paul_platz6_93.txt paul_platz6_96.txt paul_platz6_105.txt paul_platz6_115.txt Erstellung der Kalibrierparameter Mit Hilfe eines IPython-Skriptes (siehe CD), werden die Mittelwerte mit Fehlern der ADC Kanäle für alle PBBs auf dem jeweiligen THMP in einem Arbeitsschritt berechnet, diese sind für die Berechnung der Kalibrierparameter notwendig. Dabei ist unbedingt das Skript unter einem neuen Namen abzulegen. Nach erfolgreicher Ausführung des Skriptes wird für jedes PBB eine Datei (.dat) mit den berechneten Werten erstellt. • IPython öffnen – In Konsole: firefox & ipython notebook - -pylab • In Firefox wird das Dashboard geöffnet 54 A Ablaufplan für die Kalibrierung des THMP • Musterdatei „thmp_name“ öffnen und Kopie erstellen, diese speichern unter z.B. „thmp_paul“ File → Make a Copy . . . File → Rename . . . Das Skript ist in zwei Bereiche aufgeteilt. Im oberen Bereich (A) werden die Daten der zuvor durchgeführten Kalibrierung eingelesen und im unteren Bereich (B), wird für jedes ausgewählte PBB eine Datei erstellt in der die berechneten Werte geschrieben werden. • (A) Zeilen für nicht kalibrierte PBBs löschen • (A) Dateipfad aktualisieren • (B) Blöcke für nicht kalibrierte PBBs löschen (Blöcke beginnen immer mit #pbb 0, #pbb 1, . . . ) • (B) Dateipfad für Kalibrierparameter ändern • Skript speichern und ausführen (Play-Button „Run Cell“) • Root-Skript (siehe CD) für THMP-Kalibrierung laden und ausführen – in Konsole: root .L calthmp.C++ calthmp(“a“,“b“) – Parameter a steht den Namen des THMP (z.B. paul); Parameter b steht für das PBB (z.B. pbb0); aus beiden Parametern setzt sich der Name der Datei zusammen, die eingelesen werden soll – (.q um Root zu beenden) • In den von Root erstellten Dateien befinden sich die Kalibrierparameter für das jeweilige PBB. Die txt-Dateien sind wie folgt aufgebaut: Daten der 8 Kanäle sind untereinander aufgelistet In einer Zeile stehen jeweils die Werte für p0 p1 σ p0 σ p1 • Für weitere PBBs entsprechend vorgehen B Ablaufplan für die Kalibrierung von thinPT-Sensoren 55 B Ablaufplan für die Kalibrierung von thinPT-Sensoren Vorbereitung der Messung • 10 thinPT-Sensoren auswählen • Isolierbox öffnen und Styropor-Kügelchen vorsichtig entfernen bis Sensorbox mit Kühlkörper zur Hälfte frei ist • Bolzen nach oben herausziehen und Sensorbox zwischen Kühlungkörper vorsichtig herausziehen • Restliche Styropor-Kügelchen entfernen • Deckelplatte und Zwischenplatten aus Sensorbox entfernen • thinPT-Sensoren einlegen: – auf Bodenplatte einen Sensor legen – vorsichtig eine dünne Zwischenplatte darauf legen – abwechselnd Sensor und dünne Zwischenplatte stapeln – auf den 5. Sensor wird eine dicke Zwischenplatte (für Referenzsensor in der Mitte des Aufbaus) aufgelegt – anschließend wieder abwechselnd Sensor und dünne Zwischenplatte stapeln – abschließend auf den letzten (10.) Sensor die Deckelplatte auflegen • auf korrekten Sitz der Referenzsensoren achten (Sensoren sollen so tief wie möglich in der Bohrung sitzen; unten: Ref.-Sensor 1; mitte: Ref.-Sensor 2; oben: Ref.-Sensor 3) • Sensorbox vorsichtig zwischen die Kühlkörper schieben (auf thinPT-Sensorkabel achten!) • Sensorbox und Kühlkörper mit Bolzen fixieren • nochmals Sitz der Referenzsensoren überprüfen und thinPT-Sensorkabel aus Isolierbox führen • Isolierbox mit Styropor-Kügelchen füllen (Füllstand Oberkante Isolierbox) • Deckel der Isolierbox aufsetzen und mit Gewicht beschweren (auf Kabel der Referenzsensoren achten) • thinPT-Sensor-Enden mit Sensor-PCB verbinden 56 B Ablaufplan für die Kalibrierung von thinPT-Sensoren • Sensorseriennummer und Position notieren, Bsp. siehe nachfolgende Tabelle (zur Nachhaltung sollte der Dateiname sowie die Startzeit notiert werden) PBB Steckplatz 1 PBB 1 Steckplatz 2 PBB 2 PBB Kanal 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 Sensor-PCB Stecker 4.1 4.2 4.3 4.4 3.1 3.2 3.3 3.4 2.1 2.2 2.3 2.4 thinPT-Sensor Seriennr. *1 *2 *3 *4 *5 *6 *7 *8 – – *9 *10 – Ref2 Ref3 Ref1 • Spannungsversorgung für THMP einschalten • ca. 15 Minuten warten (Bauteile sollen Betriebstemperatur erreichen) • am Labor-Laptop Oberfläche „ThmpDebug“ starten und ADC-Werte von thinPTSenoren überprüfen – in Konsole: cd /home/labuser/ThmpDebug ./ThmpDebug • mehrmals Werte aktualisieren; Werte sollten lediglich um zwei bis drei Kanäle schwanken (Keine Drift!) • Oberfläche schließen Start der Kalibrierung • Julabo einschalten und Kühlprogramm starten: – in das Menü des Julabo wechseln – Menüpunkt „Proggeber Start“ auswählen – Start Profil: 2 – ab Abschnitt: 0 B Ablaufplan für die Kalibrierung von thinPT-Sensoren 57 – Durchläufe: 1 – Profilende: StdBy – Starten: ja • Messung durchführen (THMP Adresse z.B. 700, t = 5 s) – in Konsole: ./ThmpDebug -watcher /dev/ttyUSB0 700 5 > Dateiname.txt • Messung ist nach 48 h beendet • Messung mit Tastenkombination „Strg“+„C“ beenden Erstellung der Kalibrierparameter Mit einem Root-Skript (siehe CD) lassen sich die Kalibrierparameter der thinPT-Sensoren erstellen. Dieses Skript sowie die zwei Dateien mit den THMP-Kalibrierparametern (ebenfalls auf CD) müssen sich im selben Ordner befinden. • Root-Skript für thinPT-Sensor-Kalibrierung laden und ausführen – in Konsole: root .L cal_thinpt.C++ cal_thinpt(“ name“,“ channel“,“ sensor“,“ opt“) – Parameter name steht für den Dateiname der Messung der Kalibrierung. – Parameter channel steht für den THMP-Kanal, an dem der zu kalibrierende Sensor angeschlossen ist. (mögliche Kanäle: ch10, ch11, ch12, ch13, ch14, ch15, ch16, ch17, ch20, ch21, ch22, ch23, ch24, ch25, ch26, ch27) – Parameter sensor steht für die Seriennummer des Sensors. – Parameter opt ist ein optionaler Parameter und somit nicht zwingend notwendig, möglich sind die Optionen “bin“ oder “gaus“. Falls der Parameter nicht angegeben wird, wird die Option “bin“ gesetzt. Bei der Option “bin“ wird der Widerstandswert aus dem Histogramm ermittelt und bei der Option “gaus“ wird der Widerstandswert aus der Anpassung der Normalverteilung ermittelt. – (.q um Root zu beenden) 58 B Ablaufplan für die Kalibrierung von thinPT-Sensoren • Nach erfolgreicher Durchführung werden zwei Dateien erstellt. – In “calibrationparameters_sensor.txt“ befinden sich die Kalibrierparameter für den Sensor. Die Datei ist wie folgt aufgebaut: name sensor p0 σ p0 p1 σ p1 p2 σ p2 p3 σ p3 – Die zweite Datei “calibrationresult_sensor.txt“ zeigt die Überprüfung der Kalibrierung mit Hilfe der beiden zusätzlichen Temperaturen mit einer Beurteilung ob der Sensor ok ist oder nicht. C Schaltplan der Kalibrierplatine C Schaltplan der Kalibrierplatine 59 Literatur 61 Literatur [1] A. Csapó. Kalibrierung von Temperatursensoren für das PANDA elektromagnetische Kalorimeter. Bachelorarbeit, Ruhr-Universität Bochum, 2011. [2] J. Beringer et al. Review of particle physics. Physical Review D, 86(1), 2012. [3] B. Povh et al. Teilchen und Kerne: Eine Einführung in die physikalischen Konzepte. 7. Auflage, 2006. [4] J. Becker. Entwicklungs- und Simulationsarbeiten für den Prototypen des PANDA elektromagnetischen Vorwärtskalorimeters. Masterarbeit, Ruhr-Universität Bochum, April 2009. [5] R.K.D. Groß et al. Hadronen-und Kernphysik Status und Perspektiven. 2003. [6] M.B. Voloshin. Charmonium. 61(2):455–511, 2008. Progress in Particle and Nuclear Physics, [7] PANDA Collaboration. Physics Performance Report for PANDA: Strong Interaction Studies with Antiprotons. ArXiv e-prints, March 2009, 0903.3905. [8] S. Godfrey und S.L. Olsen. The Exotic XYZ Charmonium-Like Mesons. Annual Review of Nuclear and Particle Science, 58(1):51, 2008. [9] V. Crede und C.A. Meyer. The experimental status of glueballs. Progress in Particle and Nuclear Physics, 63(1):74–116, 2009. [10] E. Klempt und A. Zaitsev. 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Analyse des Zerfalls χcJ → K + K − η bei BESIII und Entwicklung eines Kühlsystems für den Prototypen des PANDA-EMC. Dissertation, RuhrUniversität Bochum, Juni 2012. [19] Hossein Moeini et al. Design studies of the PWO End-cap Calorimeter for PANDA. arXiv preprint arXiv:1306.2819, 2013. [20] Ch. Schenk und U. Tietze. Halbleiter-Schaltungstechnik. 2002. [21] P. Friedel. Analyse des Zerfalls J/Ψ → γφφ bei BESIII und Entwicklung für den Prototyp des PANDA-EMC. Dissertation, Ruhr-Universität Bochum, November 2012. [22] J. Schulze. Analyse des Zerfalls χc0 → K + K − π0 π0 bei BESIII und Entwicklung von mechanischen Komponenten für einen Prototypen des PANDA-EMC. Dissertation, Ruhr-Universität Bochum, April 2012. [23] Datenblatt FP50-HL Kälte-Umwälzthermostat. www.julabo.de, 2013. Danksagung An dieser Stelle möchte ich allen danken, die in irgendeiner Form zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben. Ein besonderer Dank geht dabei an: Alle Mitarbeiter der Experimentalphysik 1 für das sehr angenehme Arbeitsklima. Prof. Dr. Ulrich Wiedner für die Bereitstellung dieses interessanten Themas. PD Dr. Fritz-Herbert Heinsius für die wertvollen Diskussionen und die Übernahme des Zweitgutachtens. Dr. Thomas Held, Dr. Matthias Steinke und Torsten Schröder für die vielen wertvollen Diskussionen und ihr Engagement während dieser Arbeit sowie den hilfreichen Anmerkungen und Korrekturen zu dieser Arbeit. Dipl. Ing. Mario Fink für die vielen hilfreichen Tipps, Diskussionen und Hilfestellungen. Ebenso danke ich meinem Freund Jörn für die liebevolle Unterstützung während der Zeit des Schreibens dieser Arbeit.
