CARATTERIZZAZIONE DI SENSORI AL SILICIO SOTTILI PER LA MISURA DI SINGOLI IONI CARBONIO IN FASCI TERAPEUTICI

The single-particle identification and counting is a technological challenge for a detector which has to control in real time clinical particle beams. In the framework of the INFN-SIG project, the University of Turin and the National Institute for Nuclear Physics are dealing with this challenge developing new silicon sensors, advanced electronics and data acquisition system to develop a carbon ions’ counter able to measure the number of ions and the arrival times. During my thesis, I had in charge the data analysis of the first tests of thin silicon sensors irradiated with clinical carbon ions at the National Center of Oncological Hadrontherapy (CNAO) in Pavia. The purpose of the tests was the characterization of the signal generated by the energy released in the silicon by single carbon ions in the clinical energy range, i.e. between 120 and 400 MeV/u. The measurement setup included a silicon sensor with 60 µm active thickness and segmented in 11 strip, each one characterized by 550 μm width, 4000 μm length and 591 μm pitch. The 8 central strips were readout by a 8-channel front-end board and the analogue outputs were sent to a CAEN digitizer which acquires the waveforms of 204.5 ns with a sample frequency of 5 GS/s. The waveforms of each strip, readout in parallel, were saved in a PC for the offline analysis. Measurements were done with four different beam energies and, for each energy, tests were repeated changing the bias voltage from 4 to 300 V. The purpose of my work was to reconstruct the signal amplitude distribution generated in each strip by single carbon ions at different energies and with different sensor bias voltages. First I had to identify and select the waveforms showing signals with an amplitude larger than a certain threshold, then, for each strip I evaluated all the peak amplitudes. The achieved amplitude distributions showed a clear separation between signal and noise and were fitted with a convolution between a Gaussian and Landau distribution, to estimate from the fit the characteristic signal amplitude from the most probable values (MPV) as a function of the energy. The same analysis was repeated for different values of the bias voltage to study the length of the signals and the charge deposited by single carbon ions and to find the drift velocity saturation region. Finally, I worked on the study of charge sharing, i.e. the probability of a carbon ion to cross the detector in the region between two strips. In this case, the released charge is shared by the two neighbouring strips and a lower amplitude signal is observed in both of them. From the distribution of time distance between peaks measured in the neighbouring strips and selecting only peaks with a time distance below a certain threshold, I could evaluate the percentage of charge sharing and see the bunch structure of the beam.

L’identificazione e il conteggio della singola particella è una sfida tecnologica per un rivelatore che deve controllare in tempo reale i fasci terapeutici di protoni e ioni carbonio. Nell’ambito del progetto SIG, l’Università di Torino e l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare stanno affrontando questa sfida sviluppando nuovi sensori, avanzata elettronica e software per lettura e acquisizione dati con l’obiettivo di costruire un contatore di ioni carbonio capace di misurare il numero di ioni e il tempo di passaggio. Nel lavoro di tesi mi sono occupata dell’analisi dati dei primi test di caratterizzazione di sensori al silicio sottili irraggiati con ioni carbonio presso il Centro Nazionale di Adroterapia Oncologica (CNAO) di Pavia, con lo scopo di misurare il segnale generato dall’energia rilasciata nel silicio dal singolo ione. Il setup di misura comprendeva un sensore al silicio con spessore attivo di 60 µm e segmentato in 11 strip di larghezza 550 μm, lunghezza 4 mm e pitch 591 μm. Le otto strip centrali del sensore erano lette da 8 canali di una scheda di front-end, collegati ad un digitizer CAEN che permette di digitalizzare i segnali in finestre temporali (o forme d’onda) da 204.5 ns con una frequenza di campionamento di 5 GS/s. Per consentire un’analisi offline, le forme d’onda delle otto strip acquisite in parallelo vengono salvate in un PC. Le misure sono state fatte per quattro diverse energie del fascio nell’intervallo usato per la clinica, ovvero tra 120 e 400 MeV/u. Inoltre, per ogni energia, si sono ripetute le misure polarizzando il sensore con nove differenti tensioni per studiare l’effetto del campo elettrico sul segnale. Il primo obiettivo della mia tesi è stato ricostruire e studiare la distribuzione delle ampiezze dei segnali generati nelle strip dai singoli ioni alle diverse energie e con diverse tensioni di polarizzazione. La sequenza di funzioni da me implementate include l’esclusione dall’analisi delle forme d’onda prive di segnali con ampiezza sopra una certa soglia e la creazione di una distribuzione dell’ampiezza dei picchi presenti nelle forme d’onda delle otto strip. Le distribuzioni di ampiezza hanno mostrato una netta separazione tra segnale e rumore e sono state fittate con la convoluzione di una distribuzione gaussiana con una distribuzione di Landau, ottenendo dal fit la stima delle ampiezze caratteristiche del segnale tramite i valori del most probable value (MPV) in funzione dell’energia. Ripetere l’analisi per i diversi valori della tensione di polarizzazione ha permesso di studiare come variano la lunghezza dei segnali e la carica rilasciata dal singolo ione carbonio, identificando la tensione a cui satura la velocità di deriva degli elettroni nel sensore utilizzato. Infine mi sono occupata dello studio del charge sharing, ovvero della probabilità che ha uno ione carbonio, nelle condizioni sperimentali prima descritte, di colpire il rivelatore nella zona compresa tra una strip e l’altra. In questo caso, la carica rilasciata viene divisa tra le due strip confinanti dando origine a due segnali di minore ampiezza su entrambe le strip. Dalla distribuzione della distanza temporale tra i picchi presenti nelle due strip vicine e selezionando i picchi con differenza temporale sotto una certa soglia, ho stimato la percentuale di charge sharing e messo in evidenza la struttura a bunch del fascio.