重离子辐照下基于硅像素探测器的高速闩锁相机原型机研制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1932143
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A3203.兰州重离子加速器
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Under heavy ion irradiation, the latch-up effect is one of the main factors leading to chip damage. With the development of the country in the fields of aerospace, nuclear energy, etc., the demand for anti-radiation chips is gradually increasing, and the high-speed chip latch-up effect detection camera will improve the research and development efficiency of anti-radiation chips. Laser pulse and microbeam scanning are the main methods for measuring the latch-up effect of chip microstructures, but the long scan time is an important bottleneck for test efficiency. This project will use monolithic active pixel sensor (MAPS) and the latch protection circuit and the detection circuit to complete the chip latch-up test under the heavy ion beam. The latch-up protection mechanism of the MAPS chip, the latch-up probability density generation algorithm, the influence of the beam type and intensity on the detection accuracy, and the latch-up detection circuit will be the main research contents of this project.This latch-up camera will enhance the testing ability of the Heavy ion beam facility at Lanzhou.
在重离子辐照下,闩锁效应是导致芯片损毁的主要因素之一,随着国家在航空航天、核能等领域的发展,对抗辐射芯片的需求逐渐增大,高精度高速芯片闩锁效应检测将提高抗辐射芯片的研发效率。激光脉冲和微束扫描是目前芯片微结构闩锁效应测量的主要手段,但扫描时间长是测试效率的重要制约瓶颈。本项目利用单片有源硅像素探测器(MAPS)探测位置精度高、面积大、芯片薄的特点作为重粒子定位装置,结合闩锁保护电路与检测电路,研究在面束流下高速完成芯片闩锁发生概率分布图像测量的原型机。MAPS芯片的闩锁保护机制、闩锁概率密度生成算法、束流类型与强度对探测精度的影响、闩锁检测电路将是本项目的主要研究内容。研究完成的闩锁相机将增强兰州重离子加速器单粒子效应测试能力。

结项摘要

利用重离子束流进行器件单粒子效应定位测量将有效提高抗辐射器件的研发效率,本项目主要研究基于像素芯片的单粒子效应定位系统原型机。首先,研制了基于自研的Topmetal-M像素芯片的原型机,并在兰州中科院近物所的320MeV/u的Ar40重离子束流环境下进行了测试,像素芯片单像素40*40微米下单粒子的平均束斑大小约为66像素,粒子穿透角分辨率约为0.6度,位置分辨率约为3.4微米。其次,基于Topmetal-M像素芯片研制了Topmetal-M2芯片,芯片等效电荷噪声降低至约20个电子,功耗降低至约0.73瓦,芯片减薄至约50微米。最后,研制了基于FPGA的数据获取系统。本项目研制的原型机可以直接用于离子束流位置监测,基于Topmetal-M2芯片的新原型机将在2023年进行进一步的测试。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
PulseDL: A reconfigurable deep learning array processor dedicated to pulse characterization for high energy physics detectors
PulseDL:一种可重新配置的深度学习阵列处理器,专用于高能物理探测器的脉冲表征
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ai Pengcheng;Wang Dong;Huang Guangming;Shen Fan;Fang Ni;Xu Deli;Wang Hui;Chen Junling
  • 通讯作者:
    Chen Junling
Prototype of single-event effect localization system with CMOS pixel sensor
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  • DOI:
    10.1007/s41365-022-01128-5
  • 发表时间:
    2022-11-01
  • 期刊:
    NUCLEAR SCIENCE AND TECHNIQUES
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Liu, Jun;Zhou, Zhuo;Wang, Min
  • 通讯作者:
    Wang, Min
A deep learning approach to multi-track location and orientation in gaseous drift chambers
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  • DOI:
    10.1016/j.nima.2020.164640
  • 发表时间:
    2020-05
  • 期刊:
    Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ai Pengcheng;Wang Dong;Sun Xiangming;Huang Guangming;Li Zili
  • 通讯作者:
    Li Zili

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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    --
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  • 通讯作者:
    许长春

其他文献

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相似国自然基金

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  • 批准号:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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