High rate tests of the photon detection system for the LHCb RICH Upgrade
LHCb RICH升级的光子探测系统由一个多阳极光电倍增管（MaPMT）阵列组成，该阵列由定制的模块化电子器件读出。整个链的行为在CERN使用脉冲激光进行了研究。进行阈值扫描以研究在高事件率和不同光子强度下的MaPMT脉冲高度谱。结果表明，在900 V的偏置电压的光子探测效率的降低，标记为20%的单光子峰高下降，当事件率从100 kHz增加到20 MHz。在1000 V偏置电压下未观察到这种降低。
2018-01-08 hep-ex physics.ins-det
The LHCb VELO Upgrade
LHCb是一个前向光谱仪实验，致力于研究欧洲核子研究中心大型强子对撞机（LHC）质子碰撞产生的美丽和魅力强子衰变的新物理。VErtex LOcator（VELO）是围绕相互作用点的微带硅探测器，提供跟踪和顶点测量。计划于2018年进行的LHCb实验升级将把亮度提高到$\rm 2\times10^{33}\ cm^{-2}s^{-1}$，并将作为一个事件率为40 MHz的无干扰系统进行读出。极不均匀的辐射剂量将达到$\rm 5 \times 10^{15}$ 1 MeV $\rm n_{eq}/cm^2$在VELO传感器的最里面的区域，和输出数据带宽将增加40倍。正在开发一种升级的探测器，该探测器基于Timepix/Medipix系列的像素传感器，具有55 x 55 $\rm μm^2$像素。此外，正在并行开发比电流检测器具有更细间距、更高粒度和更薄的微带解决方案。VELO升级计划的现状将与最近的试验梁结果一起描述。
2013-02-25 hep-ex physics.ins-det
Computing and software for LHCb Upgrade II
本文介绍LHCb Upgrade II在极高亮度下面临的计算与软件挑战，并提出相应的研发计划，以应对高粒子通量和数据率，惠及整个粒子物理界。
2025-03-31 hep-ex physics.ins-det
Testbeam studies of pre-prototype silicon strip sensors for the LHCb UT upgrade project
LHCb实验正准备在2018-2019年进行重大升级。升级的关键组件之一是位于实验分析磁体上游的新硅跟踪器。上游跟踪器（UT）将由硅条探测器的四个平面组成，每个平面覆盖约2 m $^2$的面积。这些探测器的一个重要考虑因素是它们在暴露于大辐射剂量后的性能。在这篇文章中，我们提出了预原型的n-in-p和p-in-n传感器，已被照射的能量密度高达$4.0\times10^{14}$ $n_{\rm eq}$ cm $^{-2}$的测试束结果。
2015-11-05 hep-ex physics.ins-det
Test of the photon detection system for the LHCb RICH Upgrade in a charged particle beam
LHCb探测器将进行升级，以更有效地利用LHC在运行III中的可用光度，并扩大其发现潜力。环形成像切伦科夫探测器是LHCb探测器的关键组成部分，用于粒子识别。在本文中，我们描述的设置和带电粒子束的测试结果，进行评估原型的升级光电链从多阳极PMT光电传感器的读出和数据采集系统。
2016-10-10 hep-ex physics.ins-det
Technology developments for LHCb Upgrade II
本文总结了为在LS4期间安装的LHCb重大探测器升级所需的技术开发，旨在解决极高粒子注量和数据量挑战，确保在高辐射环境下实现卓越的时空分辨率以执行物理计划。
2025-04-03 hep-ex physics.ins-det
Proposal on Application of the Multi-Wire Proportional Chambers of the LHCb MUON Detector at Very High Rates for the Future Upgrades
LHCb的MUON探测器（MD）是世界上最大的此类仪器之一，也是辐射最多的仪器之一。在大型强子对撞机的第一次和第二次运行期间，它表现得非常好，瞬时光度为4 $\times$ 10 $^{32}$ cm $^{-2}$ s $^{-1}$，跟踪效率分别为1 $\%$和2.6 $\%$。展望未来LHCb升级2（U2）计划在2031年，并旨在运行探测器在增加亮度的一个因素$\sim$ 50，并在同一时间保持非常高的（$\sim$ 99 $\%$）的检测效率，一个选项与重用的重要部分，目前的多线正比室（MWPC）在一个新的μ子系统。此外，新的前端电子（FEE）和现有的测试设置适用于设计的第一个想法：新的MWPC具有更高的粒度的阴极读出垫和新的FEE进行了描述。
2020-07-06 hep-ex physics.ins-det
Beam test results for the upgraded LHCb RICH optoelectronic readout system
从2018年开始，LHCb探测器将升级到更高的光度，并扩大其新发现的潜力。Ring Imaging Cherenkov（RICH）探测器是LHCb探测器粒子识别的关键组件之一，升级后的规格将需要重新设计光电读出链。在目前的工作中，我们描述的实验装置和粒子束进行的测试，以评估和验证的光电读出系统的性能的结果。
2016-10-31 physics.ins-det
The LHCb Vertex Locator performance and Vertex Locator upgrade
LHCb是欧洲核子研究中心大型强子对撞机（LHC）上的一项实验，致力于研究美丽和魅力强子衰变中的新物理。顶点探测器（VELO）是围绕LHCb相互作用点的硅探测器。探测器工作在严重和高度不均匀的辐射环境中。小间距和模拟读数导致最佳单次命中精度为4 $\rm μ$ m。计划于2018年升级的LHCb实验将把整个读出转换为一个以40 MHz事件速率运行的无干扰系统。顶点探测器将不得不应对高达10 $^{16}$ 1 MeV $\rm n_{eq}/cm^2$的辐射水平，比目前实验中预期的高出一个数量级。正在开发一种基于Timepix/Medipix系列芯片的像素检测器解决方案，该芯片具有55 x 55 $\rm μm$像素。此外，微带解决方案也在开发中，具有比当前检测器更细的间距，更高的粒度和更低的质量。VELO的当前状态将与最近的测试结果一起描述。
2012-10-24 hep-ex physics.ins-det
LHCb VELO Upgrade
计划于2021年开始的LHC Run-III的LHCb实验的升级将使实验转变为一个以40 MHz事件速率读取完整探测器的无干扰系统。所有数据简化算法将在高级软件场中执行，使检测器能够在$2\times10^{33} \mathrm{cm}^{-2}\mathrm{s}^{-1}$的光度下运行。顶点探测器（VELO）是围绕相互作用区域的硅顶点探测器。电流检测器将被一个混合像素系统取代，该系统配备了能够以40 MHz读出的电子设备。升级后的VELO将为软件触发器提供快速模式识别和轨迹重建。硅像素传感器具有$55\times55 μm^{2}$间距，并由Timepix/Medipix系列的VeloPix ASIC读出。最热区域的像素命中率为900 Mhits/s，升级后的VELO的总数据速率超过3 Tbit/s。探测器模块位于单独的真空中，通过薄的定制箔与束真空分开。箔将通过铣削制造，并可能通过化学蚀刻进一步减薄。通过使用在400 $μm$厚的硅衬底内的微通道中循环的蒸发CO $_2$冷却剂，材料预算将最小化。描述了VELO升级的现状，并介绍了辐照传感器组件运行的最新结果。
2016-04-18 hep-ex physics.ins-det
Machine learning and parallelism in the reconstruction of LHCb and its upgrade
在LHC非常成功的第一次数据采集之后，LHCb实验开发了一种新的触发策略，为运行II提供实时重建，对齐和校准。该策略依赖于高级别触发器中的类似离线的轨迹重建，使得单独的离线事件重建变得不必要。为了实现这种重建，并且另外跟上由于加速器升级而导致的更高的事件率，轨道重建所使用的时间必须减少。通过利用并行计算技术已经部分地实现了定时改进，在本文档中将通过考虑两个示例应用来描述并行计算技术。尽管减少了计算时间，但在重建效率和假率方面的重建质量可以在几个地方得到改善。快速机器学习技术的两个应用突出显示，在重建的早期阶段细化跟踪候选人的选择。
2017-10-24 hep-ex physics.ins-det
Architecture of the LHCb muon Frontend control system upgrade
LHCb实验（图1），目前正在欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机（LHC）上获取数据，旨在研究B介子扇区的CP破坏。它的关键元件是μ子探测器[1]，它允许触发，并从包含b衰变中识别μ子。整个探测器的电子系统（图2）非常复杂，其μ子探测器实验控制系统（ECS）允许监测和控制超过7000个前端板。目前负责控制μ子探测器前端（FE）电子设备的系统由10个板条箱组成;每个板条箱包含两种模块：脉冲分配模块（PDM）和多达20个服务板（SB），通过定制背板连接，总量约为800个微控制器[2]。LHCb升级计划于2018/19年进行，这将使探测器能够利用更高的亮度运行。这次升级将使实验能够积累更多的光度，以实现更精确的测量。新架构的主要思想利用了为辐射环境开发的新CERN快速通信协议GBT[3]，保持了与探测器的巨大连接性和系统的模块化。CERN开发的新芯片组GBTx和GBT-SCA[4]以及更强大的计算机的可用性允许设计一个快速连接到探测器的新系统。在新的系统中，控制单元从设备移动到控制室的计算机，而不是实际系统中的低速总线发送高级命令到检测器中的智能单元。
2015-12-08 hep-ex physics.ins-det
Evolution of the energy efficiency of LHCb's real-time processing
升级后的LHCb探测器将于2022年开始数据采集，将必须实时处理4 TB/s的平均数据速率。由于LHCb的物理目标要求读出每个LHC束团交叉的完整探测器信息并可用于实时处理，因此这种带宽挑战相当于ATLAS和CMS HL-LHC软件读出的挑战，但可提前五年交付。在过去的六年里，LHCb合作对其软件基础设施、模式识别和选择算法进行了自下而上的重写，以使它们能够更有效地利用现代高度并行的计算架构。我们审查的影响，这种重新优化的实时处理软件和硬件，将用于升级的LHCb探测器的能源效率。我们还审查了决定采用由GPU和CPU组成的混合计算架构的LHCb的未来数据处理的实时部分的影响。我们讨论了这些结果的影响如何LHCb的实时功率要求可能会在未来的发展，特别是在计划的第二次升级的探测器的背景下。
2021-06-14 hep-ex physics.ins-det
Photodetectors and front-end electronics for the LHCb RICH upgrade
LHCb实验的RICH探测器提供了在CERN的LHC中高能质子-质子碰撞产生的强子在宽动量范围（2至100 GeV/c）的识别。切伦科夫光被收集在对单光子敏感的光子探测器平面上。RICH将升级（2019年），以40 MHz的速率读取每个束流交叉。当前的混合光子探测器（HPD）将被多阳极光电倍增管（Hamamatsu R11265和H12699 MaPMT的定制）取代。这8个$\times$ 8像素器件由于其小像素尺寸、高增益、可忽略的暗计数率（$\sim$ 50 Hz/cm $^2$）和适度的串扰而满足实验要求。几个管的测量性能的报告，连同他们的长期稳定性。采用0.35 $μ$ m CMOS AMS工艺设计了一种新型的8通道MaPMT读出前端芯片，命名为MAPIO。该芯片工作在二进制模式下，并结合了低功耗（\hbox{$\sim$1 mW/Ch}），宽带宽（基线恢复在$\leq$ 25 ns）和辐射硬度。12位数字寄存器允许优化每个通道的动态范围和阈值电平，并提供现场校准工具。的设计选择和表征的电子。
2016-11-01 hep-ex physics.ins-det
A fast and efficient SIMD track reconstruction algorithm for the LHCb Upgrade 1 VELO-PIX detector
升级后的CERN LHCb探测器将于2021年开始采集数据，必须使用商用处理器实时重建4 TB/s的原始探测器数据。这是任何科学领域中最大的实时数据处理挑战之一。我们提出了一个内在的并行重建算法的顶点检测器的LHCb实验设计，以最佳地利用多核通用架构。我们将其与以前的最先进的标量模式识别算法进行比较，并显示出显着更快的处理速度，在某些情况下，所有当前的替代品的物理性能增加。我们评估的算法上的两个高端架构，从两个不同的供应商，并详细讨论了不同的SIMD指令集体系结构的扩展对性能的影响。
2019-12-20 physics.ins-det
A Comprehensive Bandwidth Testing Framework for the LHCb Upgrade Trigger System
针对 LHCb 升级后触发系统带宽与存储挑战，开发了自动化测试框架，模拟完整软件栈，测量 4000 个算法的性能，通过仪表板与摘要支持开发与决策。
2025-03-25 hep-ex physics.ins-det
Muon identification for LHCb Run 3
μ子的识别对于LHCb的物理计划至关重要。在升级阶段，从LHC的运行3开始，实验的触发将完全基于软件。亮度增加到$2\times10^{33}$ cm $^{-2}$ s $^{-1}$将需要改进μ子识别标准，目标是性能等于或优于运行2，但在更具挑战性的环境中。在本文中，两个新的μ子识别算法开发的LHCb升级，并显示其性能的信号效率与背景减少。
2020-12-14 hep-ex physics.ins-det
Microchannel cooling for the LHCb VELO Upgrade I
LHCb VELO升级I目前正在为2022年LHC运行3的开始安装，使用具有内部循环两相\cotwo的硅微通道冷却器，用于在真空中运行的混合像素模块的热控制。这是该技术迄今为止最大规模的应用。微通道冷却器的生产于2019年7月完成，冷却结构的组装于2021年9月完成。本文描述了支持微通道生产和组装的R\&D路径和设计选择的动机。微通道冷却器具有优异的热性能、低且均匀的质量、与ASIC没有热膨胀失配并且是抗辐射的。流体和热性能。
2021-12-23 hep-ex physics.ins-det
Real-time reconstruction of long-lived particles at LHCb using FPGAs
在最早的LHCb触发水平下寻找磁体下游的轨道不是升级触发的基线计划的一部分，因为执行搜索需要大量的CPU时间。许多长寿命粒子，如$K^0_S$和奇异重子，在顶点径迹探测器后衰变，从而限制了它们的重建效率。我们提出了一个基于FPGA的未来创新的实时跟踪系统的性能的研究，在研发工作的LHCb升级Ib（LHC运行~4）的背景下，致力于重建的前向跟踪探测器（闪烁光纤跟踪器）的磁铁下游的粒子，这是能够在30 MHz的全LHC碰撞率处理事件。
2020-06-19 hep-ex physics.ins-det
The LHCb Vertex Detector Upgrade
大型强子对撞机将为探索电弱对称性破缺的质量尺度提供机会。因此，我们希望能够发现物理学在标准模型之外的直接表现，这将提出新的问题，这些问题可能会通过对美丽和魅力衰减的精确测量来阐明。LHCb实验准备在LHC启动后立即实施这一雄心勃勃的计划。将其物理灵敏度提高至少一个数量级对于完成这项研究至关重要，因为新的物理效应可能是微妙的。一个新的顶点检测器是这个项目的关键元素。重要的要求是高达约10 $^{16} n_{eq} {\rm cm}^{-2}$的通量的辐射电阻，以及能够在40 MHz下与射束相互作用同步地将其事件信息传递到后端接收器板的前端电子设备。
2009-03-09 physics.ins-det
Spatial resolution and efficiency of prototype sensors for the LHCb VELO Upgrade
为LHCb VELO升级开发的传感器原型的空间分辨率和检测效率的全面研究。数据样本收集在欧洲核子研究中心SPS H8束线使用强子混合质子和π介子动量约180 GeV/c。传感器性能的特点是使用辐照和非辐照传感器。辐照样品经受质子和中子的最大注量$\mathrm{8\times10^{15}~1~MeV~n_{eq}~cm^{-2}}$。空间分辨率的测量是将探测到的命中与Timepix 3望远镜重建的轨道预测的位置进行比较。分辨率为不同的施加偏置电压和轨道角度，传感器厚度和植入物的大小。
2022-03-28 physics.ins-det
The readout supervisor firmware for controlling the upgraded LHCb detector and readout system
2019年，CERN的LHCb实验将进行重大升级，其探测器电子设备和整个读出系统将被更换。目标是在40 MHz的LHC全频率下读出所有事件，达到约40 Tb/s的总数据速率。在这种情况下，开发了一种新的定时，触发和读出控制系统：其主要任务是集中分配时钟，定时信息并同步读出系统中的所有元素：从最后的前端ASIC到要存储的事件的构建。定时和读出控制系统的核心是一个VHDL固件核心，该固件核心现已完成，目前正在升级的子探测器的测试台和测试梁中使用，用于其初始调试阶段。这样的固件核心能够生成所有必要的过程以保持所有读出元件与LHC聚束交叉的同步，并且它能够生成用于校准或测试目的的异步命令。它还能够通过使用通用和完全可配置的方法来适应特定的配方以处理不同的运行条件。在本文中，这样的固件背后的哲学和实施进行了详细描述，提出特别强调的实时逻辑过程，以满足升级LHCb探测器的同步和读出控制的要求。
2018-06-25 physics.ins-det
Charge collection properties of prototype sensors for the LHCb VELO upgrade
一个广泛的传感器测试活动，致力于测量原型候选人的顶点探测器（VELO）检测器的升级LHCb实验的电荷收集性能。电荷收集是用暴露于高达$8 \times 10^{15}~1~\mathrm{\,Me\kern -0.1em V}~ \mathrm{ \,n_{eq}}~{\mathrm{ \,cm}}^{-2}$的能量密度的传感器以及未辐照的原型测量的。结果进行了讨论，包括不同水平的照射和偏压上的电荷收集性能的影响。观察到的电荷倍增的一些传感器，不均匀地照射24 GeV的质子，最高的注量水平。保护环区域附近的电荷收集的分析，揭示了传感器原型之间的显着差异。所有测试的传感器变体在暴露于最大能量密度后成功地收集了6000个电子的最小所需电荷。
2020-12-18 physics.ins-det
Status of the LHCb detector
LHCb是一个致力于研究B介子衰变中的CP破坏和其他罕见现象的实验，具有非常高的精度。这是2008年将在欧洲核子研究中心的14 TeV质子-质子大型强子对撞机（LHC）上进行的四个实验之一。在这里，我们简要介绍了实验的现状，以及未来的升级计划。
2010-10-15 hep-ex physics.ins-det
SciFi: A large Scintillating Fibre Tracker for LHCb
LHCb探测器将在LHC的长周期2（LS2）期间进行升级，以应对更高的瞬时亮度，并使用无闪烁器的读出系统以40 MHz读出数据。目前的LHCb主跟踪系统将被一个基于双折射光纤的单一均匀探测器所取代。这篇文章概述了光纤跟踪器的概念，并介绍了最新的测试梁和实验室结果补充的系列生产的经验。
2017-10-23 hep-ex physics.ins-det
LHCb RICH Upgrade: an overview of the photon detector and electronics system
LHCb实验是欧洲核子研究中心LHC上运行的四个大型探测器之一，主要致力于CP破坏测量和在美丽和魅力强子的罕见衰变中寻找新物理。来自两个环形图像切伦科夫（RICH-1和RICH-2）探测器的数据对于识别宽动量范围内的粒子至关重要。从2019年起，计划进行14 TeV的碰撞，亮度达到$2\cdot10^{33}$ cm $^{-2}$ s $^{-1}$，束团间距为25 ns，目标是每年收集5 fb $^{-1}$的数据。为了避免在如此高的速率（40 MHz）下PID性能的退化，必须升级RICH检测器。新的光电探测器（多阳极光电倍增管，MaPMT）已被选定，并将使用一个8通道芯片，命名为MAPIO，旨在维持光子计数率高达40兆赫，同时尽量减少功耗和串扰读出。128位数字寄存器允许选择阈值和衰减值，并提供有用的测试和调试功能。光电传感器和电子设备被安排在基本单元中，其第一个原型已于2014年秋季在带电粒子束中进行了测试。概述的CNOO功能和读出电子。
2015-11-30 physics.ins-det
The VELO Upgrade
LHCb探测器的重大升级计划于2018-2019年安装。之后，所有子探测器将在40 MHz的LHC聚束交叉频率下读出，触发器将完全在软件中实现。硅条顶点探测器将被混合像素探测器取代。在这些会议记录中，讨论了以下项目：前端ASIC，数据速率，数据传输，冷却，辐射硬传感器，模块设计和模拟性能。
2014-12-20 hep-ex physics.ins-det
The Future of RICH Detectors through the Light of the LHCb RICH
气体切伦科夫辐射体的自然色散、光学系统的像差和光子探测器的像素尺寸限制了本RICH系统在LHCb实验中的性能。此外，整体PID性能可能受到高检测器占用率的影响，因为模式识别在高粒子多重性的情况下变得更加困难。本文展示了一种通过系统地解决前面提到的每个限制来提高性能的方法。这些想法被应用在LHCb实验的当前和未来的升级阶段。虽然适用于特定的情况下，他们被用来作为一个范例，什么是可实现的高精度富检测器的开发和实现。
2017-05-08 hep-ex physics.ins-det
FPGA-based real-time data processing for accelerating reconstruction at LHCb
在运行3中，从2022年开始，LHCb软件触发器将以30 MHz的LHC平均交叉率开始重建事件。在升级后的DAQ系统中，LHCb为新的异构计算解决方案建立了一个测试平台，用于实时事件重建，以便将来在更高的亮度下运行。一种这样的解决方案是高度并行化的定制跟踪处理器（“人造视网膜”），其在通过快速串行链路连接的最先进的FPGA设备中实现。我们描述了一个现实的原型重建的像素跟踪检测器，将运行在运行3期间的真实数据的状态。
2022-01-20 hep-ex physics.ins-det
The LHCb VELO Upgrade Module Construction
本文介绍了为 LHC Run 3 升级构建的 LHCb VELO Upgrade 双面像素化混合硅探测器模块的构建、质量保证测试及性能结果。
2024-04-21 hep-ex physics.ins-det
Measurement of thermal properties of the LHCb VELO detector using track-based software alignment
采用实时探测器对准方法研究了LHCb顶点探测器（VELO）的热特性。作为VELO的工作温度的函数的检测器元件的位置和取向的变化。这项研究使用了LHCb实验在LHC运行2（2018年10月）结束时进行的VELO温度扫描期间收集的数据集。与在$+45^\circ$至$-25^\circ$的温度范围内对单个模块进行的实验室测量相比，在$-30^\circ$的工作温度下观察到VELO模块的显著收缩。从实验室测量到较低温度的外推所预期的热收缩，以及本对准研究的结果是一致的。
2022-05-26 hep-ex physics.ins-det
Luminosity at LHCb in Run 3
LHCb探测器通过在填充期间稳定瞬时光度来优化其在100 ~1和100 ~2中的性能。这是通过根据基于硬件的触发计数器的瞬时光度测量来调整两个碰撞光束之间的距离来实现的。升级后的LHCb探测器的瞬时光度是以前的五倍，并且它具有完全基于软件的触发器。因此，采用了一种新的光度测量方法。新的计数器，特别注意在时间上的最大稳定性，和一个新的专用检测器已被引入运行~3。此外，为了验证从校准到数据采集条件的线性，执行每填充发射度扫描。我们提出了一个概述的新实施的光度测量方法，以及早期的成就，在最初几个星期的数据采集。
2022-11-22 hep-ex physics.ins-det
Evaporative CO2 cooling using microchannels etched in silicon for the future LHCb vertex detector
大型强子对撞机的顶点探测器接收到的极端辐射剂量对其冷却系统提出了严格的要求。为了防止辐射损坏，传感器应保持在-20摄氏度以下，同时，必须消除读出芯片和传感器中产生的相当大的热负荷。蒸发CO2冷却使用微通道蚀刻在硅平面与读出芯片热接触是一个有吸引力的选择。在本文中，我们提出了第一个结果的微通道原型循环，两相CO2和模拟比较。我们还讨论了一个实际的设计升级VELO探测器的LHCb实验采用这种方法。
2013-02-16 hep-ex physics.ins-det
Metal Foil Detectors assembly for the beam and background monitoring in the LHCb experiment
本文介绍 LHCb 的 RMS-R3 束流与本底辐射监测系统，其采用耐辐射金属箔探测器并独立连续运行，实验证明其在五个亮度数量级范围内具有线性、高可重复性响应。
2025-07-24 hep-ex physics.ins-det
Generative Adversarial Networks for LHCb Fast Simulation
National Research University Higher School of Economics（国立研究型大学高等经济学院）
LHCb是欧洲核子研究中心大型强子对撞机上运行的主要实验之一。物理程序的丰富性和LHCb测量精度的提高导致需要更大的模拟样本。当升级后的LHCb探测器开始在LHC运行3中收集数据时，这种需求将进一步增加。考虑到为今后几年制作蒙特卡罗模拟事件所承诺的计算资源，必须使用快速模拟技术来应付预期的数据集规模。在LHCb生成模型，这是现在广泛用于计算机视觉和图像处理正在研究，以加速在量热计和切伦科夫探测器的高级别响应的簇射的产生。我们证明，这种方法提供了高保真度的结果，随着显着的速度增加，并讨论这些结果可能的含义。我们还提出了一种实现该算法到LHCb模拟软件和验证测试。
2020-03-21 cs.LG hep-ex physics.ins-det
Challenges and strategies in verification of FastRICH ASIC for the LHCb RICH detector
CERN（欧洲核子研究组织）
本文研究了LHCb RICH探测器LS3升级II中FastRICH ASIC的验证挑战与策略，重点在于功能正确性、时序性能和鲁棒性，通过模拟和压力测试验证了其性能。
2026-01-23 hep-ex physics.ins-det
GNN for Deep Full Event Interpretation and hierarchical reconstruction of heavy-hadron decays in proton-proton collisions
针对LHCb升级后碰撞次数增多带来的存储与本底挑战，提出基于GNN的深度全事件解释方法，可同时识别重建单事件所有重强子衰变链，突破了传统选择流程的局限。
2023-04-28 hep-ex physics.ins-det
A hybrid deep learning approach to vertexing
在2021年过渡到运行3时，LHCb将经历一次重大的光度升级，每个事件的预期可见主顶点（PV）从1.1增加到5.6，并将采用纯软件触发。这推动了对用于跟踪和重建的替代高度并行和GPU友好算法的兴趣增加。我们将提出一个新的原型算法的顶点在LHCb升级条件。我们使用自定义内核将稀疏的3D命中和跟踪空间转换为密集的1D数据集，然后应用深度学习技术来查找PV位置。通过使用几个卷积神经网络层在我们的内核上训练网络，我们已经实现了超过90%的效率，每个事件不超过0.2个假阳性（FP）。除了其物理性能之外，该算法还为1D卷积网络的可视化和研究提供了丰富的可能性。我们将讨论设计，性能和未来潜在的改进和研究领域，例如恢复完整3D顶点信息的可能方法。
2019-06-19 hep-ex physics.ins-det
LHCb VELO software alignment, Part III: the alignment of the relative sensor positions
LHCb Vertex传感器包含42个硅传感器模块。每个模块有两个硅传感器。提出了一种用于从数据确定每个模块内的硅传感器的相对对准的方法。软件实现的细节进行了讨论。蒙特卡罗模拟研究表明，在传感器平面内获得的对准精度为1.3微米。
2008-07-22 physics.ins-det
A true real-time success story: the case of collecting beauty-ful data at the LHCb experiment
CERN的LHCb实验目前正在完成2009年开始的LHC首次大数据采集活动。它收集的数据是其标称设计光度值的2.5倍以上，全球效率约为92%。更令人惊讶的是，通过比较数据质量输出获得的在线和离线记录亮度之间的效率接近99%，这突出了探测器，其数据采集系统和控制系统的表现，尽管比最初预见的更苛刻和更多变的条件。本文将描述LHCb实验的优异性能，通过横向捆绑在一起的定时和数据采集系统，软件触发，实时校准和移位器与控制系统的交互。将特别注意其实时方面，这允许通过实时校准和对齐整个检测器执行与离线重建相同性能水平的在线重建。此外，还将展示为安全地操作实验并与LHC操作的各个阶段同步而选择的各种解决方案。事实上，LHCb实验的准自主控制系统是解释这样一个大型探测器如何能够由大约300名非专家移位器成功全天候运行的关键。最后，将提出一个严格的审查实验，以证明探测器的重大升级的原因。
2018-06-25 hep-ex physics.ins-det
Performance of the LHCb Vertex Detector Alignment Algorithm determined with Beam Test Data
LHCb是欧洲核子研究中心大型强子对撞机上专用的重口味实验。部分组装的硅顶点定位器（VELO）的LHCb实验已在梁测试。来自该波束测试的数据已被用于确定VELO对准算法的性能。提取了模块中两个硅传感器的相对对准和模块的相对对准。这种对齐被证明是准确的，在大约2微米和0.1 mrad的水平的平移和旋转，分别在平面上的传感器。传感器在正常轨道入射角下的单次命中精度约为10微米。系统的对准被示出为在空气至真空压力变化和组装系统的机械运动下稳定在优于10微米的水平。
2008-07-31 hep-ex physics.ins-det
Alignment procedure of the LHCb Vertex Detector
LHCb是大型强子对撞机（LHC）项目的四个主要实验之一，该项目将于2008年在CERN启动。该实验主要致力于B-Physics，因此需要精确的顶点重建。硅顶点定位器（VELO）具有优于10微米的单次命中精度，可用于离线和触发。这些要求严格限制了其对齐。对准的额外挑战来自于探测器在LHC的每次填充之间缩回以及其独特的圆盘r/phi条几何形状。本文介绍了为VELO开发的基于航迹的软件对准程序。该程序主要是基于一个非迭代方法，使用矩阵求逆技术。该程序被证明与模拟事件是快速的，鲁棒性和实现适当的对准精度。
2008-07-31 hep-ex physics.ins-det
LHC beam monitoring via real-time hit reconstruction in the LHCb VELO pixel detector
本文介绍 LHCb 在 VELO 像素探测器读出固件中实现实时像素簇重建，以节省带宽与触发资源，并按束团和碰撞逐次监测簇密度，用于亮度测量和 LHC 束流监测。
2024-09-10 hep-ex physics.ins-det
Tesla : an application for real-time data analysis in High Energy Physics
在LHC第一次长时间关闭时对LHCb计算基础设施的升级允许通过软件触发器计算高质量的衰变信息，使得单独的离线事件重建变得不必要。此外，被触发的候选的存储空间比否则将需要被持久化的整个原始事件小一个数量级。Tesla遵循LHCb着名物理学家命名惯例，是一款旨在处理触发器计算的信息的应用程序，其结果输出用于直接执行物理测量。
2016-04-19 hep-ex physics.ins-det
Using machine learning to speed up new and upgrade detector studies: a calorimeter case
National Research University Higher School of Economics（国家研究型高等经济大学）；The Yandex School of Data Analysis（Yandex数据分析学院）
在本文中，我们讨论了先进的机器学习技术如何使物理学家在设计阶段对探测器的实际操作模式进行深入研究。所提出的方法可以应用于未来探测器和现有探测器的设计概念（CDR）和技术设计（TDR）阶段，如果升级。机器学习方法可以加速可能的检测器配置的验证，并将自动化整个检测器研发，这通常伴随着大量分散的研究。本文介绍了利用机器学习技术进行探测器研发的方法及其优化周期，重点介绍了LHCb探测器\cite{lhcls3}的电磁量能器升级项目。证明了电磁量能器的空间重构和到达时间特性。
2020-03-11 cs.LG hep-ex physics.comp-ph
Electronic Instrumentations for High Energy Particle Physics and Neutrino Physics
本文介绍了高能粒子物理实验（LHCb）和中微子物理实验（CUORE和CUPID）的几种电子仪器的设计、鉴定和操作。从2019年开始，LHC加速器的LHCb实验将升级到更高的光度，并将重新设计其几个探测器。RICH探测器将需要一个全新的光电读出系统。这种系统的开发已经达到了一个高级阶段，在粒子束设施上进行的几次测试可以使整个系统的性能合格。为了使前端芯片具有更高的稳定性和更好的电源调节性能，研制了一种抗辐射的低压差线性稳压器ALDO。设计策略，性能测试和结果从辐照运动。在中微子物理学领域，大型测辐射热探测器，如CUORE及其未来升级的CUPID所采用的探测器，为研究无中微子双β衰变提供了独特的机会。它们的操作需要读出仪器中的特定策略，这在本文中被完整地描述。对CUPID实验系统的工作参数的确定和优化以及系统在实验区的集成进行了深入的讨论，并对CUPID实验中两个电子子系统的最新升级进行了讨论
2018-08-30 physics.ins-det
Lamarr: LHCb ultra-fast simulation based on machine learning models deployed within Gauss
University of Firenze（佛罗伦萨大学）；Istituto Nazionale di Fisica Nucleare（国家核物理研究院）
本文提出Lamarr框架，通过深度生成模型参数化LHCb探测器响应与重建算法，并嵌入Gauss框架，实现超快模拟以应对Run 3海量模拟数据需求。
2024-08-30 cs.LG hep-ex physics.ins-det
LHCb VELO Timepix3 Telescope
LHCb VELO Timepix 3望远镜是一个硅像素跟踪系统，最初是为了评估LHCb VELO升级原型的性能而建造的。该芯片由八个混合像素硅传感器平面组成，配备了Timepix 3 ASIC。这些平面提供出色的电荷测量、时间戳和空间分辨率，系统可以在高跟踪速率下运行。本文介绍了该望远镜的结构、数据采集系统和离线重建软件。重建轨迹的时间分辨率为350 ps。在CERN SPS装置上，对180~GeV/c % \gevc混合强子束流的指向分辨优于2~ \mum。该望远镜已被证明可以以500万个粒子~ \unit{s^{-1}\cdot cm^{-2}}的速度运行而效率没有损失。
2019-02-26 physics.ins-det
Alignment of the LHCb Vertex Locator
LHCb将于2008年开始在强子对撞机上进行第一次专门的重味实验。为了满足B-物理中顶点重建的严格要求，其顶点检测器（VELO）必须具有很高的命中精度。VELO的单次命中精度优于10微米。然而，VELO的操作距离束流只有8 mm，并且必须在每次LHC填充时缩回并重新插入。因此，检测器对其对准算法提出了独特的要求。部分组装的VELO系统已经在光束测试中进行了测试。新的软件对准方法连同它们的相互作用与计量测量。从蒙特卡罗模拟研究的结果进行了讨论，最近的束流测试结果表明，证明该方法的精度在微米级。
2008-07-22 physics.ins-det
Timing performance of the LHCb VELO Timepix3 Telescope
我们进行了详细的研究的LHCb VELO Timepix 3望远镜的定时性能与180 GeV/c的混合强子束在欧洲核子研究中心SPS。为了提高单平面时间测量的分辨率，提出了一种双重方法，从而使整个轨道时间测量更加精确。第一步使用重构轨道的空间信息结合传感器中测量的信号电荷来校正不同效应的混合：载流子漂移时间的变化;信号感应的变化，这是像素中的非均匀加权场的结果;最后，模拟前端中的时间游走。第二步校正Timepix 3中的系统定时偏移，范围为-2 ns至2 ns。通过应用该方法，我们将跟踪时间分辨率从438 $\,\pm\,$ 16 ps提高到276 $\,\pm\,$ 4 ps。
2020-08-11 physics.ins-det
An updated hybrid deep learning algorithm for identifying and locating primary vertices
我们提出了一种改进的混合顶点算法，将深度学习与传统方法相结合。即使该算法是一个通用的方法来顶点查找，我们在这里集中在它的应用程序作为一个替代的主顶点（PV）的LHCb实验的发现工具。在2021年过渡到运行3时，LHCb将经历一次重大的光度升级，从每个事件1.1到5.6个预期的可见PV，并且它将采用纯软件触发。我们使用自定义内核将稀疏的3D命中和跟踪空间转换为密集的1D数据集，然后应用深度学习技术，使用代理分布来找到PV位置，以编码训练数据中的真相。去年，我们报告说，使用几个卷积神经网络层在我们的内核上训练网络，效率超过90%，每个事件的假阳性（FP）不超过0.2。通过修改算法的几个元素，我们现在可以实现超过94%的效率，并显著降低FP率。我们的研究迄今为止已经使用玩具蒙特卡罗（MC），我们开始研究KDE从完整的LHCb运行3 MC数据，包括在顶点定位器，而不是原型跟踪的完整跟踪。
2020-07-02 hep-ex physics.ins-det
Silicon detectors for the LHC Phase-II upgrade and beyond. RD50 status report
预计LHC的亮度将显著增加，以获得最大的物理潜力。特别是预计在2023年进行的第二阶段升级将意味着前所未有的辐射水平，大大超出目前使用的硅跟踪器的限制。ATLAS、CMS和LHCb正在研究全硅中央跟踪器，最内层将采用极抗辐射的硅传感器。在RD 50协作中，一个大型的研发计划已经进行了十多年，跨越了实验边界，为HL-LHC跟踪器开发具有足够辐射耐受性的硅传感器。最近RD 50研究的关键领域包括新的传感器制造技术，如HV-CMOS，与通常在小晶圆上生产粒子探测器的高度专业化的代工厂相比，以极具竞争力的价格利用了半导体行业中CMOS工艺的广泛可用性。我们还寻求更深入地了解宏观传感器性能之间的联系，如辐射引起的漏电流，掺杂浓度和捕获的增加，和缺陷水平的微观性能。另一个重要的活动是开发先进的传感器类型，如3D硅探测器，旨在满足HL-LHC顶点层的极端辐射水平。另一个重点领域是LGAD领域，其中用于创建高场区域的专用倍增层内置于传感器中。LGAD的特点是在辐照后也具有高信号，并且与传统的硅探测器相比具有非常快的信号，这使它们成为HL-LHC中ATLAS和CMS定时层的理想候选者。我们将介绍如上所述的几种硅探测器技术的最新技术，以及对应于HL-LHC注量和部分超出的辐射水平。
2019-10-14 hep-ex physics.ins-det
The LHCb ultra-fast simulation option, Lamarr: design and validation
Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN)（意大利国家核物理研究所）；University of Firenze（佛罗伦萨大学）；University of Milano-Bicocca（米兰比可卡大学）；European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究组织）；University of Manchester（曼彻斯特大学）；University of Ferrara（费拉拉大学）
本文提出基于 Gaudi 的 Lamarr 框架，通过深度生成模型和梯度提升决策树参数化探测器响应与重建算法，实现 LHCb 超快仿真，并在与详细仿真良好一致的同时获得两个数量级的加速。
2023-09-22 cs.LG hep-ex physics.ins-det
Graph Neural Network-Based Pipeline for Track Finding in the Velo at LHCb
基于图神经网络的ETX4VELO管道在LHCb实验中实现更高效的轨迹寻找，提升轨迹重建精度和效率。
2025-11-25 hep-ex physics.data-an physics.ins-det
