Development of a highly segmented monolithic SDD array and an active collimation method for high-throughput X-ray spectroscopy at synchrotron facilities

X-ray fluorescence spectrometers support researchers across a wide range of applications, from materials science and biomedical research to environmental studies and non-invasive analysis of cultural heritage. Many of these applications rely on the intense X-ray beams provided by synchrotron radiation facilities to investigate the fundamental properties of matter and perform elemental analysis of samples. However, as beamtime at synchrotron facilities is a scarce resource, increasing the detection throughput is essential to minimize scan times and maximize experimental efficiency. The continuous evolution of these sources, from advanced third-generation facilities to emerging fourth-generation storage rings, has dramatically increased the available photon flux and brilliance. Consequently, the experimental bottleneck has shifted from photon generation to signal detection, creating a need for energy-dispersive detection systems capable of matching these unprecedented fluxes without saturation. While traditional multichannel detectors constructed from discrete single-element Silicon Drift Detectors (SDDs) are widespread, they suffer from significant dead area between elements. To overcome this, current research is moving toward monolithic detector configurations, which minimize the source-detector distance and maximize solid angle coverage. This dissertation addresses the "detector bottleneck" through a system-level approach within the framework of the ARDESIA project. It focuses on the development of a high-throughput detector based on monolithic SDD arrays, exploring two complementary strategies: optimizing per-channel processing capability and increasing aggregate throughput via high detector segmentation within a compact active area. As for the first strategy, to identify the optimal readout strategy for highly parallelized detector arrays, Chapter 3 establishes the performance boundaries of single-channel readout chains through a systematic evaluation of state-of-the-art Digital Pulse Processors (DPPs). Three distinct architectures were characterized: a commercial trapezoidal shaper, a model-based processor, and a custom firmware solution on an open-FPGA platform. The results quantified the inherent trade-off between energy resolution and event throughput, demonstrating that while trapezoidal shapers offer superior resolution at moderate rates, model-based processors can withstand extreme fluxes, sustaining output rates exceeding 2 Mcps per channel. Additionally, a novel 20-bit direct preamplifier sampling architecture was characterized, paving the way for high-dynamic-range front-end electronics. The second strategy drives the core contribution of this work: the design, development, and characterization of ARDESIA-64 (Chapter 4), a detection system based on a monolithic 8x8 SDD array designed to quadruple the channel density and aggregate count rate of the previous-generation ARDESIA detector. By implementing 64 channels within the same 24 mm x 24 mm footprint as its predecessor, the system targets an aggregate throughput exceeding 70 Mcps. Realizing this module required a multidisciplinary design approach to accommodate the high-density array within strictly constrained spatial volumes, without compromising spectroscopic performance. The work details the development of a custom modular architecture for the first ARDESIA-64 demonstrator, which includes low-noise electronic readout, precision mechanical assembly, and thermal management system. These innovations address the critical challenges introduced by scaling, including dense interconnection, channel uniformity, and thermal dissipation. Furthermore, an extensive characterization campaign was conducted on monolithic SDDs arrays of varying thicknesses. The sensors were systematically evaluated across a wide range of operating temperatures to investigate the effect of temperature-dependent noise sources on spectroscopic performance. Experimental validation demonstrated outstanding spectroscopic performance, achieving an average energy resolution of 129.3 eV FWHM at 5.9 keV for a collimated 1 mm-thick sensor and 125.9 eV for a collimated 450 um-thick sensor. Furthermore, the system exhibited remarkable thermal stability, maintaining sub-140 eV operation for thinner sensor variants even close to room temperature, proving its viability for environments where aggressive cryogenic cooling is not feasible. To fully exploit the benefits of high segmentation, this thesis finally addresses a critical side effect: charge sharing (CS) between adjacent pixels. As pixel pitch decreases, the probability of a single X-ray interaction depositing charge across multiple pixels increases, leading to spectral distortion. Traditional mechanical collimation becomes inefficient in highly segmented geometries, potentially masking up to 36% of the active area in ARDESIA-64 and significantly reducing the detector's collecting power. To overcome this limitation, the active collimation paradigm was introduced in Chapter 5. The dissertation presents CASPER (Charge-Sharing Analysis and Spectroscopic Performance Enhancement via Reconstruction), an algorithmic approach that identifies split events via coincidence timing and rise-time discrimination. Without this correction, partial energy events are effectively lost to the spectral background even in uncollimated setups. By summing the correlated partial signals to reconstruct the full photon energy, CASPER maximizes the effective detection efficiency, recovering events that would otherwise degrade the spectrum. A real-time FPGA proof-of-concept validated the feasibility of this approach for online operation. Furthermore, a machine-learning extension, CASPER-AI, was developed using Decision Tree classification to enhance performance. This machine learning approach significantly improves background suppression and peak-to-tail (PTT) ratio, achieving a 10.2-fold improvement in the PTT while maintaining charge-sharing recovery. In conclusion, this research addresses high-rate limitations by simultaneously combining sensor innovation, optimized readout electronics, and advanced signal processing. The ARDESIA-64 system leverages this multi-disciplinary approach, paving the way for experimental conditions previously limited by detector saturation, allowing for significantly faster X-ray spectroscopy experiments in synchrotron facilities.

Gli spettrometri a fluorescenza a raggi X supportano la ricerca in un'ampia gamma di applicazioni, dalla scienza dei materiali alla ricerca biomedica, fino agli studi ambientali e all'analisi non invasiva del patrimonio culturale. Molte di queste applicazioni impiegano gli intensi fasci di raggi X forniti dai sincrotroni per studiare le proprietà fondamentali della materia ed eseguire indagini elementari sui campioni. Tuttavia, poiché il tempo di fascio (beamtime) rappresenta una risorsa limitata, aumentare il throughput di rivelazione è un requisito essenziale per ridurre al minimo i tempi di scansione e ottimizzare l'efficienza sperimentale. Il continuo sviluppo di questi acceleratori, dalle strutture di terza generazione a quelle emergenti di quarta generazione, ha aumentato drasticamente il flusso di fotoni e la brillanza a disposizione. Questo ha spostato il limite tecnologico degli esperimenti dalla generazione dei fotoni all'acquisizione del segnale, creando la necessità di sistemi di rivelazione a dispersione di energia capaci di elaborare flussi elevatissimi evitando la saturazione. Nonostante i sistemi multicanale convenzionali, costituiti da sensori a deriva di silicio (SDD) discreti, siano molto diffusi, essi soffrono di una considerevole area inattiva tra i singoli elementi. Per risolvere questo problema, la ricerca attuale si sta orientando verso configurazioni di rivelatori monolitici, che riducono al minimo la distanza sorgente-rivelatore e massimizzano la copertura dell'angolo solido. Questa dissertazione affronta le limitazioni intrinseche ai sistemi di rivelazione adottando un approccio sistemico, sviluppato nell'ambito del progetto ARDESIA. La ricerca è focalizzata sulla realizzazione di un rivelatore ad elevato tasso di conteggi basato su array monolitici di SDD, e persegue due strategie complementari: da un lato, l'ottimizzazione delle capacità di elaborazione del singolo canale; dall'altro, la massimizzazione del throughput aggregato mediante un'elevata densità di segmentazione del rivelatore in un'area attiva di dimensioni contenute. In merito alla prima strategia, al fine di identificare la modalità di readout ottimale per array di rivelatori altamente parallelizzati, il Capitolo 3 definisce i limiti prestazionali delle catene di acquisizione a singolo canale mediante una valutazione sistematica di diversi Digital Pulse Processors (DPP) allo stato dell'arte. Nello specifico, sono state caratterizzate tre differenti architetture: un filtro trapezoidale commerciale, un processore model-based, e una soluzione firmware dedicata su piattaforma open-FPGA. I risultati ottenuti hanno permesso di quantificare il compromesso intrinseco tra risoluzione energetica e throughput degli eventi. È emerso che, sebbene i filtri trapezoidali garantiscano una risoluzione superiore a tassi di conteggio moderati, i processori model-based si rivelano in grado di tollerare flussi estremi, sostenendo tassi di conteggio superiori a 2 Mcps per canale. Inoltre, è stata caratterizzata un'innovativa architettura di campionamento diretto del preamplificatore tramite ADC a 20 bit, gettando le basi per una futura elettronica di front-end. La seconda strategia costituisce il contributo principale del presente lavoro di tesi: la progettazione, lo sviluppo e la caratterizzazione di ARDESIA-64 (Capitolo 4), un sistema di rivelazione basato su un array monolitico di SDD 8x8, ideato per quadruplicare sia la densità dei canali sia il tasso di conteggio totale rispetto alla precedente generazione di moduli ARDESIA. Integrando 64 canali nel medesimo ingombro spaziale di 24 mm x 24 mm del suo predecessore, l'architettura è concepita per raggiungere un throughput complessivo superiore a 70 Mcps. La realizzazione di questo modulo ha richiesto un approccio di progettazione multidisciplinare per adattare l'array ad alta densità all'interno di vincoli geometrici stringenti, preservandone inalterate le eccellenti prestazioni spettroscopiche. La tesi illustra nel dettaglio l'architettura modulare sviluppata per il primo dimostratore ARDESIA-64, la quale integra un'elettronica di lettura a basso rumore, un assemblaggio meccanico di alta precisione e un dedicato sistema di gestione termica. Tali accorgimenti tecnologici si propongono di risolvere le criticità insite nel processo di miniaturizzazione, quali la gestione delle interconnessioni ad alta densità, la garanzia dell'uniformità di risposta tra i canali e l'efficace dissipazione termica. È stata condotta una campagna di caratterizzazione su array monolitici di SDD di vari spessori, valutati sistematicamente in un ampio intervallo di temperature operative al fine di indagare l'impatto delle sorgenti di rumore termo-dipendenti sulle performance del dispositivo. La validazione sperimentale ha dimostrato eccellenti prestazioni spettroscopiche, raggiungendo una risoluzione energetica media di 129.3 eV FWHM a 5.9 keV per un sensore collimato da 1 mm di spessore, e di 125.9 eV per un analogo sensore da 450 µm. A ciò si aggiunge una notevole stabilità termica: le varianti più sottili del sensore hanno mantenuto una risoluzione inferiore a 140 eV pur operando in prossimità della temperatura ambiente. Tali risultati ne confermano la piena applicabilità in contesti sperimentali che precludono l'uso di sistemi di raffreddamento criogenico intensivo. Per sfruttare appieno i vantaggi dell'elevata segmentazione, la fase conclusiva del lavoro affronta una problematica intrinseca di primaria importanza: il fenomeno della condivisione di carica (charge sharing, CS) tra pixel adiacenti. La riduzione del passo (pitch) dei pixel aumenta la probabilità che un singolo evento di assorbimento dei raggi X distribuisca il proprio pacchetto di carica su elementi sensibili contigui, generando inevitabili distorsioni degli spettri acquisiti. La tradizionale collimazione meccanica diventa inefficiente in geometrie altamente segmentate, arrivando potenzialmente a mascherare fino al 36% dell'area attiva in ARDESIA-64 e riducendo significativamente il potere di raccolta del rivelatore. Per ovviare a tale limitazione, il Capitolo 5 introduce il paradigma della collimazione attiva. La tesi presenta CASPER (Charge-Sharing Analysis and Spectroscopic Performance Enhancement via Reconstruction), un algoritmo che identifica gli eventi condivisi sfruttando l'analisi delle coincidenze temporali e la discriminazione del tempo di salita dei segnali (rise-time). Senza questa correzione e in configurazioni non collimate, i conteggi ad energia parziale andrebbero inevitabilmente ad incrementare il fondo spettrale. Attraverso la somma coerente dei segnali parziali correlati, volta a ricostruire l'energia nominale del fotone incidente, CASPER massimizza l'efficienza di rivelazione effettiva, ripristinando eventi che, altrimenti, concorrerebbero unicamente alla degradazione dello spettro. L'implementazione di una proof-of-concept operante in tempo reale su architettura FPGA ha avvalorato la fattibilità e l'efficacia di tale logica in acquisizioni sperimentali in sincrotrone. Successivamente, l'indagine si è arricchita con lo sviluppo di CASPER-AI, una variante dell'algoritmo di collimazione attiva basata su tecniche di machine-learning che implementa modelli di classificazione ad alberi decisionali (Decision Tree) per raffinare ulteriormente le performance analitiche. Questa strategia di apprendimento automatico incrementa in modo sensibile la reiezione del rumore di fondo e il rapporto picco-coda (peak-to-tail, PTT), facendo registrare un miglioramento del PTT di un fattore 10.2, preservando integralmente le capacità di ricostruzione della carica condivisa. In conclusione, il presente progetto di ricerca affronta le limitazioni legate agli alti tassi di conteggio proponendo una sinergia tra innovazione sensoristica, ottimizzazione dell'elettronica di front-end e tecniche avanzate di elaborazione dei segnali digitali. Il sistema ARDESIA-64 sfrutta questo approccio multidisciplinare, aprendo la strada a condizioni sperimentali precedentemente limitate dalla saturazione del rivelatore e consentendo esperimenti di spettroscopia a raggi X significativamente più veloci presso i sincrotroni.