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The XENONnT detector uses the latest and largest liquid xenon-based time projection chamber (TPC) operated by the XENON Collaboration, aimed at detecting Weakly Interacting Massive Particles and conducting other rare event searches. The XENONnT data acquisition (DAQ) system constitutes an upgraded and expanded version of the XENON1T DAQ system. For its operation, it relies predominantly on commercially available hardware accompanied by open-source and custom-developed software. The three constituent subsystems of the XENONnT detector, the TPC (main detector), muon veto, and the newly introduced neutron veto, are integrated into a single DAQ, and can be operated both independently and as a unified system. In total, the DAQ digitizes the signals of 698 photomultiplier tubes (PMTs), of which 253 from the top PMT array of the TPC are digitized twice, at ×10 and ×0.5 gain. The DAQ for the most part is a triggerless system, reading out and storing every signal that exceeds the digitization thresholds. Custom-developed software is used to process the acquired data, making it available within ∼30 s for live data quality monitoring and online analyses. The entire system with all the three subsystems was successfully commissioned and has been operating continuously, comfortably withstanding readout rates that exceed ∼500 MB/s during calibration. Livetime during normal operation exceeds 99% and is ∼90% during most high-rate calibrations. The combined DAQ system has collected more than 2 PB of both calibration and science data during the commissioning of XENONnT and the first science run.
The triggerless data acquisition system of the XENONnT experiment / Aprile, E.; Aalbers, J.; Abe, K.; Agostini, F.; Ahmed Maouloud, S.; Althueser, L.; Andrieu, B.; Angelino, E.; Angevaare, J. R.; Antochi, V. C.; Antón Martin, D.; Arneodo, F.; Baudis, L.; Baxter, A. L.; Bellagamba, L.; Biondi, R.; Bismark, A.; Brookes, E. J.; Brown, A.; Bruenner, S.; Bruno, G.; Budnik, R.; Bui, T. K.; Cai, C.; Cardoso, J. M. R.; Cichon, D.; Cimental Chavez, A. P.; Coderre, D.; Colijn, A. P.; Conrad, J.; Cuenca-García, J. J.; Cussonneau, J. P.; D'Andrea, V.; Decowski, M. P.; Di Gangi, P.; Di Pede, S.; Diglio, S.; Eitel, K.; Elykov, A.; Farrell, S.; Ferella, A. D.; Ferrari, C.; Fischer, H.; Flierman, M.; Fulgione, W.; Fuselli, C.; Gaemers, P.; Gaior, R.; Gallo Rosso, A.; Galloway, M.; Gao, F.; Glade-Beucke, R.; Grandi, L.; Grigat, J.; Guida, M.; Hammann, R.; Higuera, A.; Hils, C.; Hoetzsch, L.; Hood, N. F.; Howlett, J.; Iacovacci, M.; Itow, Y.; Jakob, J.; Joerg, F.; Joy, A.; Kato, N.; Kara, M.; Kavrigin, P.; Kazama, S.; Kobayashi, M.; Koltman, G.; Kopec, A.; Kuger, F.; Landsman, H.; Lang, R. F.; Levinson, L.; Li, I.; Li, S.; Liang, S.; Lindemann, S.; Lindner, M.; Liu, K.; Loizeau, J.; Lombardi, F.; Long, J.; Lopes, J. A. M.; Ma, Y.; Macolino, C.; Mahlstedt, J.; Mancuso, A.; Manenti, L.; Marignetti, F.; Marrodán Undagoitia, T.; Martens, K.; Masbou, J.; Masson, D.; Masson, E.; Mastroianni, S.; Messina, M.; Miuchi, K.; Mizukoshi, K.; Molinario, A.; Moriyama, S.; Morå, K.; Mosbacher, Y.; Murra, M.; Müller, J.; Ni, K.; Oberlack, U.; Paetsch, B.; Palacio, J.; Peres, R.; Peters, C.; Pienaar, J.; Pierre, M.; Pizzella, V.; Plante, G.; Qi, J.; Qin, J.; Ramírez García, D.; Rocchetti, A.; Sanchez, L.; Sanchez-Lucas, P.; dos Santos, J. M. F.; Sarnoff, I.; Sartorelli, G.; Schreiner, J.; Schulte, D.; Schulte, P.; Schulze Eißing, H.; Schumann, M.; Scotto Lavina, L.; Selvi, M.; Semeria, F.; Shagin, P.; Shi, S.; Shockley, E.; Silva, M.; Simgen, H.; Takeda, A.; Tan, P. -L.; Terliuk, A.; Thers, D.; Toschi, F.; Trinchero, G.; Tunnell, C.; Tönnies, F.; Valerius, K.; Volta, G.; Weinheimer, C.; Weiss, M.; Wenz, D.; Wittweg, C.; Wolf, T.; Xu, D.; Xu, Z.; Yamashita, M.; Yang, L.; Ye, J.; Yuan, L.; Zavattini, G.; Zerbo, S.; Zhong, M.; Zhu, T.. - In: JOURNAL OF INSTRUMENTATION. - ISSN 1748-0221. - 18:07(2023). [10.1088/1748-0221/18/07/p07054]
The triggerless data acquisition system of the XENONnT experiment
Aprile, E.;Aalbers, J.;Abe, K.;Agostini, F.;Ahmed Maouloud, S.;Althueser, L.;Andrieu, B.;Angelino, E.;Angevaare, J. R.;Antochi, V. C.;Antón Martin, D.;Arneodo, F.;Baudis, L.;Baxter, A. L.;Bellagamba, L.;Biondi, R.;Bismark, A.;Brookes, E. J.;Brown, A.;Bruenner, S.;Bruno, G.;Budnik, R.;Bui, T. K.;Cai, C.;Cardoso, J. M. R.;Cichon, D.;Cimental Chavez, A. P.;Coderre, D.;Colijn, A. P.;Conrad, J.;Cuenca-García, J. J.;Cussonneau, J. P.;D'Andrea, V.;Decowski, M. P.;Di Gangi, P.;Di Pede, S.;Diglio, S.;Eitel, K.;Elykov, A.;Farrell, S.;Ferella, A. D.;Ferrari, C.;Fischer, H.;Flierman, M.;Fulgione, W.;Fuselli, C.;Gaemers, P.;Gaior, R.;Gallo Rosso, A.;Galloway, M.;Gao, F.;Glade-Beucke, R.;Grandi, L.;Grigat, J.;Guida, M.;Hammann, R.;Higuera, A.;Hils, C.;Hoetzsch, L.;Hood, N. F.;Howlett, J.;Iacovacci, M.;Itow, Y.;Jakob, J.;Joerg, F.;Joy, A.;Kato, N.;Kara, M.;Kavrigin, P.;Kazama, S.;Kobayashi, M.;Koltman, G.;Kopec, A.;Kuger, F.;Landsman, H.;Lang, R. F.;Levinson, L.;Li, I.;Li, S.;Liang, S.;Lindemann, S.;Lindner, M.;Liu, K.;Loizeau, J.;Lombardi, F.;Long, J.;Lopes, J. A. M.;Ma, Y.;Macolino, C.;Mahlstedt, J.;Mancuso, A.;Manenti, L.;Marignetti, F.;Marrodán Undagoitia, T.;Martens, K.;Masbou, J.;Masson, D.;Masson, E.;Mastroianni, S.;Messina, M.;Miuchi, K.;Mizukoshi, K.;Molinario, A.;Moriyama, S.;Morå, K.;Mosbacher, Y.;Murra, M.;Müller, J.;Ni, K.;Oberlack, U.;Paetsch, B.;Palacio, J.;Peres, R.;Peters, C.;Pienaar, J.;Pierre, M.;Pizzella, V.;Plante, G.;Qi, J.;Qin, J.;Ramírez García, D.;Rocchetti, A.;Sanchez, L.;Sanchez-Lucas, P.;dos Santos, J. M. F.;Sarnoff, I.;Sartorelli, G.;Schreiner, J.;Schulte, D.;Schulte, P.;Schulze Eißing, H.;Schumann, M.;Scotto Lavina, L.;Selvi, M.;Semeria, F.;Shagin, P.;Shi, S.;Shockley, E.;Silva, M.;Simgen, H.;Takeda, A.;Tan, P. -L.;Terliuk, A.;Thers, D.;Toschi, F.;Trinchero, G.;Tunnell, C.;Tönnies, F.;Valerius, K.;Volta, G.;Weinheimer, C.;Weiss, M.;Wenz, D.;Wittweg, C.;Wolf, T.;Xu, D.;Xu, Z.;Yamashita, M.;Yang, L.;Ye, J.;Yuan, L.;Zavattini, G.;Zerbo, S.;Zhong, M.;Zhu, T.
2023
Abstract
The XENONnT detector uses the latest and largest liquid xenon-based time projection chamber (TPC) operated by the XENON Collaboration, aimed at detecting Weakly Interacting Massive Particles and conducting other rare event searches. The XENONnT data acquisition (DAQ) system constitutes an upgraded and expanded version of the XENON1T DAQ system. For its operation, it relies predominantly on commercially available hardware accompanied by open-source and custom-developed software. The three constituent subsystems of the XENONnT detector, the TPC (main detector), muon veto, and the newly introduced neutron veto, are integrated into a single DAQ, and can be operated both independently and as a unified system. In total, the DAQ digitizes the signals of 698 photomultiplier tubes (PMTs), of which 253 from the top PMT array of the TPC are digitized twice, at ×10 and ×0.5 gain. The DAQ for the most part is a triggerless system, reading out and storing every signal that exceeds the digitization thresholds. Custom-developed software is used to process the acquired data, making it available within ∼30 s for live data quality monitoring and online analyses. The entire system with all the three subsystems was successfully commissioned and has been operating continuously, comfortably withstanding readout rates that exceed ∼500 MB/s during calibration. Livetime during normal operation exceeds 99% and is ∼90% during most high-rate calibrations. The combined DAQ system has collected more than 2 PB of both calibration and science data during the commissioning of XENONnT and the first science run.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11588/986528
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.