Data acquisition for Germanium-detector arrays

Die Wandlung von analogen zu digitalen Signalen und die anschließende online/offline Verarbeitung ist die technologische Voraussetzung zahlreicher Experimente. Für diese Aufgaben werden häufig sogenannte Analog-Digital-Wandler (ADC) und FPGAs („field-programmable gate array“) eingesetzt. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Evaluierung der FPGA und ADC Komponenten für die geplante FlashCAM 2.0 DAQ (FC2.0 DAQ). Die Entwicklung der ersten FlashCAM (1.0) DAQ (FC1.0 DAQ) wurde unter Federführung des Max-Planck-Instituts für Kernphysik im Jahre 2012 begonnen und war ursprünglich eine exklusive Entwicklung für das Cherenkov Telescope Array (CTA) Experiment. In der Zwischenzeit wird FlashCAM in zahlreichen Experimenten (HESS, HAWK, LEGEND-200, etc.) eingesetzt, die sowohl Photomultiplier (PMTs) als auch High Purity Germanium (HPGe) Detektoren umfassen. Beide Detektorentypen unterscheiden sich massiv in ihren Anforderungen und können auch von der neuen DAQ abgedeckt werden. Das Themengebiert der Arbeit umfasst den gesamten funktionellen Umfang einer modernen DAQ. Moderne DAQ Systeme benötigen eine möglichst hohe Read Out Performance zwischen dem DAQ Board und dem es kontrollierenden Server. Die Umsetzung eines leistungsfähigen Firmware Designs und das Design einer hierauf angepassten Hardware/Softwareschnittstelle wird am Beispiel der Zynq Familie vorgestellt. Die Zynq-Familie von Xilinx ist von besonderem Interesse, da der Hardwarehersteller Trenz Elektronik ein flexibles, einfach aufsteckbares Modulkonzept mit verschiedenen SoCs der Zynq-Serie anbietet. Neben der Read Out Performance einer DAQ ist ihre Auflösungsgrenze von entscheidender Bedeutung für das Gelingen des finalen Experiments. Die verwendete FADC Karte muss sich daher durch exzellente SNR und Linearitätseigenschaften auszeichnen. Die Evaluierung solcher FADC Karten setzt ein Testsetup voraus, dass in Signalreinheit und Stabilität die hohen Anforderungen der devices under test übertreffen muss. Praktisch sind diese Bedingungen nur unter hohem (Kosten) Aufwand erreichbar. Im Rahmen der Arbeit wurden daher auch alternative Testkonzepte entwickelt, die mit akzeptablen Abstrichen in der Genauigkeit eine Messung im experimentellen Umfeld ermöglichen können. Da sich die Themengebiete in ihrem Inhalt deutlich unterscheiden, wurde die vorliegende Arbeit in zwei Themenkomplexe aufgeteilt. Der erste Teil der Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz der Zynq Familie in der geplanten „FlashCAM“ Nachfolger DAQ. Der zweite Teil widmet sich der ADC Nichtlinearitätsbestimmung. Die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit lassen sich folgt zusammenfassen: ▪ Die „High Performance“ (HP) Schnittstellen der Zynq-UltraScale+ haben eine aussetzerfreie Bandbreite von 2.4 GB/s in den externen Arbeitsspeicher der Trenz Module. Wird noch zusätzlich die standardmäßig vorhandene 1 Gb PS-Ethernet Verbindung betrieben, verbleibt der CPU noch eine Bandbreite von mindestens 0.5 GB/s in den Arbeitsspeicher. Im Fall der Zynq-7000 Serie ist eine effiziente Implementierung der HP Schnittstellen schwierig, da die CPU nur vergleichsweise niedrige Arbeitsspeicherzugriffsraten erreicht. Die HP Schnittstellen sind eine wichtige Designalternative da ein durchgehender Datentransfer in den externen Arbeitsspeicher ein Design ermöglichen würde dass weniger stark durch den verfügbaren FPGA internen Speicher begrenzt ist. Dies wäre besonders für Anwendungen in der HPGe-Spektroskopie wünschenswert, da der praktische Nutzen des verwendeten Designs stark von der zur Verfügung stehende Puffergröße abhängt. ▪ Die “Accelerator Coherency” Schnittstelle (ACP) ermöglicht ein direkter Datentransfer aus der FPGA in den Cache der Zynq-CPU. Die entworfene ACP-CMA hat eine Bandweite von bis zu 2.4 GB/s und bietet für Cache-CPU Zugriffe noch ausreichend Reserve. Dass die Zynq-CPU die Cachedaten ohne ein Abwürgen der ACP-CMA verarbeiten kann, ist entscheidend. Wäre dies nicht der Fall könnte die CPU im Parallelbetrieb von Ethernet und ACP-CMA nicht die notwendigen Vorarbeiten zur Ethernet-Übertragung („Event Building“) bewältigen. In der Evaluierung wurde eine maximale Event Building Bandbreite von 0.7 GB/s festgestellt. Wahrscheinlich ist die reale maximale Bandbreite deutlich höher anzusiedeln. Einschränkend muss betont werden, dass in praktischen Applikationen zusätzliche Einschränkungen in Kraft treten, die de-facto einen kontinuierlichen Betrieb der ACP-CMA unmöglich machen. Diese Einschränkungen – die nicht prinzipieller Natur sind - wurden in der durchgeführten Ermittlung nicht berücksichtigt. Da weiterhin alle Zynq-FPGAs über einen Cache verfügen, ist die ACP-CMA eine Designlösung, die auf allen verfügbaren Zynq-FPGAs sinnvoll implementiert werden kann. Dies unterscheidet sie von der entwickelten HP-DMA, die häufig nur für Implementierungen in einer Zynq-UltraScale FPGA interessant ist. ▪ Der neuentwickelte FC2.0 Prototype wurde bereits in experimentellen Setups eingesetzt. Als Anwendungsbeispiel dient die Messung und Analyse eines γ-ray Spektrums eines HPGe-Detektors. ▪ Der Erfolg einer ADC Nichtlinearitätsbestimmungen ist stark von der Signalreinheit des verwendeten Eingangssignal abhängig. In Simulationen konnte gezeigt werden, dass die neu entwickelten Verfahren nur relativ schwach durch Pulsernichtlinearitäten verfälscht werden. Einen praktischen Vergleich zwischen den neuen und einer klassischen Methode konnte keinen signifikanten Unterschied feststellen. Die untersuchten Methoden können daher für eine zukünftige Implementation in FC2.0 empfohlen werden

Meandering rivers in modern desert basins: Implications for channel planform controls and prevegetation rivers

The influence of biotic processes in controlling the development of meandering channels in fluvial systems is controversial. The majority of the depositional history of the Earth's continents was devoid of significant biogeomorphic interactions, particularly those between vegetation and sedimentation processes. The prevailing perspective has been that prevegetation meandering channels rarely developed and that rivers with braided planforms dominated. However, recently acquired data demonstrate that meandering channel planforms are more widely preserved in prevegetation fluvial successions than previously thought. Understanding the role of prevailing fluvial dynamics in non- and poorly vegetated environments must rely on actualistic models derived from presently active rivers developed in sedimentary basins subject to desert-climate settings, the sparsest vegetated regions experiencing active sedimentation on Earth. These systems have fluvial depositional settings that most closely resemble those present in prevegetation (and extra-terrestrial) environments. Here, we present an analysis based on satellite imagery which reveals that rivers with meandering channel planforms are common in modern sedimentary basins in desert settings. Morphometric analysis of meandering fluvial channel behaviour, where vegetation is absent or highly restricted, shows that modern sparsely and non-vegetated meandering rivers occur across a range of slope gradients and basin settings, and possess a broad range of channel and meander-belt dimensions. The importance of meandering rivers in modern desert settings suggests that their abundance is likely underestimated in the prevegetation rock record, and models for recognition of their deposits need to be improved

Modeling of GERDA Phase II data

The GERmanium Detector Array (GERDA) experiment at the Gran Sasso underground laboratory (LNGS) of INFN is searching for neutrinoless double-beta ($0\nu\beta\beta$) decay of $^{76}$Ge. The technological challenge of GERDA is to operate in a "background-free" regime in the region of interest (ROI) after analysis cuts for the full 100$\,$kg$\cdot$yr target exposure of the experiment. A careful modeling and decomposition of the full-range energy spectrum is essential to predict the shape and composition of events in the ROI around $Q_{\beta\beta}$ for the $0\nu\beta\beta$ search, to extract a precise measurement of the half-life of the double-beta decay mode with neutrinos ($2\nu\beta\beta$) and in order to identify the location of residual impurities. The latter will permit future experiments to build strategies in order to further lower the background and achieve even better sensitivities. In this article the background decomposition prior to analysis cuts is presented for GERDA Phase II. The background model fit yields a flat spectrum in the ROI with a background index (BI) of $16.04^{+0.78}_{-0.85} \cdot 10^{-3}\,$cts/(kg$\cdot$keV$\cdot$yr) for the enriched BEGe data set and $14.68^{+0.47}_{-0.52} \cdot 10^{-3}\,$cts/(kg$\cdot$keV$\cdot$yr) for the enriched coaxial data set. These values are similar to the one of Gerda Phase I despite a much larger number of detectors and hence radioactive hardware components

Modeling of GERDA Phase II data

The GERmanium Detector Array (Gerda) experiment at the Gran Sasso underground laboratory (LNGS) of INFN is searching for neutrinoless double-beta (0νββ) decay of 76Ge. The technological challenge of Gerda is to operate in a “background-free” regime in the region of interest (ROI) after analysis cuts for the full 100 kg·yr target exposure of the experiment. A careful modeling and decomposition of the full-range energy spectrum is essential to predict the shape and composition of events in the ROI around Qββ for the 0νββ search, to extract a precise measurement of the half-life of the double-beta decay mode with neutrinos (2νββ) and in order to identify the location of residual impurities. The latter will permit future experiments to build strategies in order to further lower the background and achieve even better sensitivities. In this article the background decomposition prior to analysis cuts is presented for Gerda Phase II. The background model fit yields a flat spectrum in the ROI with a background index (BI) of 16.04+0.78−0.85⋅10−3 cts/(keV·kg·yr) for the enriched BEGe data set and 14.68+0.47−0.52⋅10−3 cts/(keV·kg·yr) for the enriched coaxial data set. These values are similar to the one of Phase I despite a much larger number of detectors and hence radioactive hardware components

Roadmap on machine learning in electronic structure

In recent years, we have been witnessing a paradigm shift in computational materials science. In fact, traditional methods, mostly developed in the second half of the XXth century, are being complemented, extended, and sometimes even completely replaced by faster, simpler, and often more accurate approaches. The new approaches, that we collectively label by machine learning, have their origins in the fields of informatics and artificial intelligence, but are making rapid inroads in all other branches of science. With this in mind, this Roadmap article, consisting of multiple contributions from experts across the field, discusses the use of machine learning in materials science, and share perspectives on current and future challenges in problems as diverse as the prediction of materials properties, the construction of force-fields, the development of exchange correlation functionals for density-functional theory, the solution of the many-body problem, and more. In spite of the already numerous and exciting success stories, we are just at the beginning of a long path that will reshape materials science for the many challenges of the XXIth century

Investigation of growth parameters for ScAlN-barrier HEMT structures by plasma-assisted MBE

Due to its outstanding polarization properties and the possibility of lattice-matched growth on GaN, ScxAl1-xN is a promising material among group III nitrides providing a wide field of potential applications in modern semiconductor technology. However, epitaxial growth of ScxAl1-xN by MBE is still in an early stage of research. In this work, ScxAl1-xN samples were grown by plasma-assisted MBE on GaN-on-sapphire templates under a variety of growth conditions and pulsed supply of Sc and Al, resulting in compositions ranging from Sc0.02Al0.98N to Sc0.69Al0.31N. Samples grown in the highly metal-rich regime showed phase degradation and high surface roughness, whereas growth in the N-rich and intermediate regime led to phase purity and surface roughness as low as 0.7 nm. Electrical characterization revealed a 2DEG for Sc0.2Al0.8N with a sheet resistance of 215 Ω/squ, a Hall mobility of 553 cm2 V−1centerdots−1, and a sheet carrier density of 5.26 × 1013 cm−2 at 77 K