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The KM3NeT Collaboration is developing two deep-sea neutrino telescopes in the Mediterranean Sea. These telescopes use digital optical modules equipped with photomultipliers and acquisition electronics. Mounted on vertical strings, thousands of these modules are already in operation. Once completed, the telescopes will feature over six thousand synchronized modules, creating one of the world’s most advanced detection networks. This work presents the strategies in the design, upgrade, and manufacturing of the acquisition electronics boards for KM3NeT to obtain high-reliability products that can operate in deep sea conditions, 2500 meters deep in the case of ORCA and 3500 meters in the case of ARCA. Various methods, including FIDES analysis, Design for Manufacturability (DfM) analysis, Highly Accelerated Life Tests (HALT), Highly Accelerated Stress Screening (HASS), and functional test benches are employed. In addition, the ancillary board developed for the debugging of produced boards with problems of synchronization is presented. The validation workflow follows a structured process for upgrading any acquisition board, integrating iterative steps to ensure performance and robustness. By adopting an agile-inspired approach, the methodology prioritizes efficiency and adaptability, fulfilling the tight production planning of the experiment, while maintaining high-reliability standards.
Design and Validation of High-Reliability Acquisition Electronics for KM3NeT Neutrino Telescope
Bouasla A. B.;Attallah R.;Adriani O.;Albert A.;Alhebsi A. R.;Alshalloudi S.;Alshamsi M.;Alves Garre S.;Ameli F.;Andre M.;Aphecetche L.;Ardid M.;Ardid S.;Aublin J.;Badaracco F.;Bailly-Salins L.;Baret B.;Bariego-Quintana A.;Barnard M.;Becherini Y.;Bendahman M.;Benfenati Gualandi F.;Benhassi M.;Benoit D. M.;Benusova Z.;Berbee E.;Berti E.;Bertin V.;Betti P.;Biagi S.;Boettcher M.;Bonanno D.;Bondi M.;Bottai S.;Bouasla A. B.;Boumaaza J.;Bouta M.;Bouwhuis M.;Bozza C.;Bozza R. M.;Branzas H.;Bretaudeau F.;Breuhaus M.;Bruijn R.;Brunner J.;Bruno R.;Buis E.;Buompane R.;Burriel I.;Busto J.;Caiffi B.;Calvo D.;Capone A.;Carenini F.;Carretero V.;Cartraud T.;Castaldi P.;Cecchini V.;Celli S.;Cerisy L.;Chabab M.;Chen A.;Cherubini S.;Chiarusi T.;Chung W.;Circella M.;Clark R.;Cocimano R.;Coelho J. A. B.;Coleiro A.;Condorelli A.;Coniglione R.;Coyle P.;Creusot A.;Cuttone G.;Dallier R.;De Benedittis A.;De Wasseige G.;Decoene V.;Deguire P.;Del Rosso I.;Di Mauro L. S.;Di Palma I.;Diaz A. F.;Diego-Tortosa D.;Distefano C.;Domi A.;Donzaud C.;Dornic D.;Drakopoulou E.;Drouhin D.;Ducoin J. -G.;Duverne P.;Dvornicky R.;Eberl T.;Eckerova E.;Eddymaoui A.;van Eeden T.;Eff M.;van Eijk D.;El Bojaddaini I.;El Hedri S.;El Mentawi S.;Ellajosyula V.;Enzenhofer A.;Farino M.;Ferrara G.;Filipovic M. D.;Filippini F.;Franciotti D.;Fusco L. A.;Gal T.;Garcia Mendez J.;Garcia Soto A.;Gatius Oliver C.;Geisselbrecht N.;Genton E.;Ghaddari H.;Gialanella L.;Gibson B. K.;Giorgio E.;Goos I.;Goswami P.;Gozzini S. R.;Gracia R.;Guillon B.;Haack C.;Hanna C.;van Haren H.;Hazelton E.;Heijboer A.;Hennig L.;Hernandez-Rey J. J.;Idrissi A.;Idrissi Ibnsalih W.;Illuminati G.;Jaimes R.;Janik O.;Joly D.;de Jong M.;de Jong P.;Jung B. J.;Kalaczynski P.;Katz U. F.;Keegans J.;Kikvadze V.;Kistauri G.;Kopper C.;Kouchner A.;Kovalev Y. Y.;Krupa L.;Kueviakoe V.;Kulikovskiy V.;Kvatadze R.;Labalme M.;Lahmann R.;Lamoureux M.;Langella A.;Larosa G.;Lastoria C.;Lazar J.;Lazo A.;Lehaut G.;Lemaitre V.;Leonora E.;Lessing N.;Levi G.;Lindsey Clark M.;Longhitano F.;Madarapu S.;Magnani F.;Malerba L.;Mamedov F.;Manfreda A.;Manousakis A.;Marconi M.;Margiotta A.;Marinelli A.;Markou C.;Martin L.;Mastrodicasa M.;Mastroianni S.;Mauro J.;Mehta K. C. K.;Miele G.;Migliozzi P.;Migneco E.;Mitsou M. L.;Mollo C. M.;Morales-Gallegos L.;Mori N.;Moussa A.;Mozun Mateo I.;Muller R.;Musone M. R.;Musumeci M.;Navas S.;Nayerhoda A.;Nicolau C. A.;Nkosi B.;Fearraigh B. O.;Oliviero V.;Orlando A.;Oukacha E.;Pacini L.;Paesani D.;Palacios Gonzalez J.;Papalashvili G.;Papini P.;Parisi V.;Parmar A.;Pastore C.;Paun A. M.;Pavalas G. E.;Pena Martinez S.;Perrin-Terrin M.;Pestel V.;Petropavlova M.;Piattelli P.;Plavin A.;Poire C.;Popa V.;Pradier T.;Prado J.;Pulvirenti S.;Quiroz-Rangel C. A.;Randazzo N.;Ratnani A.;Razzaque S.;Rea I. C.;Real D.;Riccobene G.;Robinson J.;Romanov A.;Ros E.;Saina A.;Salesa Greus F.;Samtleben D. F. E.;Sanchez Losa A.;Sanfilippo S.;Sanguineti M.;Santonocito D.;Sapienza P.;Scaringella M.;Scarnera M.;Schnabel J.;Schumann J.;Seneca J.;Sevle Myhr P. A.;Sgura I.;Shanidze R.;Shao C.;Sharma A.;Shitov Y.;Simkovic F.;Simonelli A.;Sinopoulou A.;Spisso B.;Spurio M.;Starodubtsev O.;Stavropoulos D.;Stekl I.;Stocco D.;Taiuti M.;Tayalati Y.;Thiersen H.;Tosta e Melo I.;Trocme B.;Tsourapis V.;Tully C.;Tzamariudaki E.;Ukleja A.;Vacheret A.;Valsecchi V.;Van Elewyck V.;Vannoye G.;Vannuccini E.;Vasileiadis G.;Vazquez de Sola F.;Veutro A.;Viola S.;Vivolo D.;van Vliet A.;de Wolf E.;Lhenry-Yvon I.;Zavatarelli S.;Zito D.;Zornoza J. D.;Zuniga J.
2025-01-01
Abstract
The KM3NeT Collaboration is developing two deep-sea neutrino telescopes in the Mediterranean Sea. These telescopes use digital optical modules equipped with photomultipliers and acquisition electronics. Mounted on vertical strings, thousands of these modules are already in operation. Once completed, the telescopes will feature over six thousand synchronized modules, creating one of the world’s most advanced detection networks. This work presents the strategies in the design, upgrade, and manufacturing of the acquisition electronics boards for KM3NeT to obtain high-reliability products that can operate in deep sea conditions, 2500 meters deep in the case of ORCA and 3500 meters in the case of ARCA. Various methods, including FIDES analysis, Design for Manufacturability (DfM) analysis, Highly Accelerated Life Tests (HALT), Highly Accelerated Stress Screening (HASS), and functional test benches are employed. In addition, the ancillary board developed for the debugging of produced boards with problems of synchronization is presented. The validation workflow follows a structured process for upgrading any acquisition board, integrating iterative steps to ensure performance and robustness. By adopting an agile-inspired approach, the methodology prioritizes efficiency and adaptability, fulfilling the tight production planning of the experiment, while maintaining high-reliability standards.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11567/1323759
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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.