3.1. 阈值扫描

许多探测器特性可以从阈值扫描中得出。为此，用单色X射线均匀照射模块。当全局阈值为(E类_第个)相对于每帧的能量增加。

s曲线法（Dinapoli，2004)用于分析阈值扫描。在我们的例子中，s曲线被线性因子扩展，以考虑电荷共享²贡献。s曲线的这种表示是基于观察结果的经验，并很好地描述了数据。之前的能量校准V（V）_{化学机械抛光}需要偏置控制模块的全局阈值，以便将电压横坐标转换为能量，

s曲线（1）有一个明确的拐点一₁它是入射X射线能量的像素阈值(E类_在里面)使用过的。参数一₂与电子噪声、电荷共享和能量谱有关^三X射线的入射。The magnitude of一_三由通量光源和曝光时间。斜坡一₄在线性项中，对传感器的电荷共享进行建模。

图3显示了单个PILATUS像素五种不同光束能量的阈值扫描，作为全局阈值的函数为了进行比较，图3中每次扫描的数据根据全局阈值设置为50%时记录的计数数进行标准化E类_在里面.

图3 针对不同入射X射线能量，对具有低增益CSA设置的像素进行阈值扫描。

3.2. 费用分摊

入射光子在传感器内部转换为电荷云，通过施加的电场将电荷云传输到收集电极。由于扩散和库仑排斥，电荷云向收集电极漂移时，其直径增加。如果转换接近或位于像素之间的边界，则信号将在相邻像素之间共享（Ponchut等。, 2002；贝尔加马斯基等。, 2008).

当前PILATUS探测器系统的前身中的电荷共享特征是使用红外激光确定有效电荷收集区（Broennimann等。, 2002). 或者，电荷共享对计数率的影响可以直接从阈值扫描（Tlustos等。, 2004). 然而，就实际操作条件而言，通过单色X射线阈值扫描测量电荷共享的方法优于激光方法，因为红外光子在传感器表面转化为电荷，而X射线在整个硅体中转化。

参数一₄在（1）中表示全局阈值设置低于入射光子能量时阈值扫描计数率线性下降的斜率。此斜率是由于相邻像素之间的电荷共享造成的。自（1）起以绝对计数描述阈值扫描，一₄标准化后与曝光时间无关光子通量，因此具有可比性。对于归一化，计数N个₅₀使用，注册时全局阈值设置为50%E类_在里面。在此特定阈值设置下，计数率独立于电荷共享，并表示正确计数的光子数。因此，归一化电荷共享斜率为k个=一₄/N个₅₀.

由于电荷共享发生在传感器像素的边界处，其效果取决于周长和像素面积之间的比率。在一个简单的模型中，归一化电荷共享斜率与传感器像素的相应面积分数相关联，其中共享转换光子的电荷，例如对于k个=4.5%千伏⁻¹在E类_在里面=12 keV对应的面积是k个E类_在里面/2=像素的27.2%。将此区域视为沿像素边界的条带，我们可以计算其宽度。使用上述示例，条带宽度为12.6 对于普通PILATUS像素，则为µm。假设任何像素大小的宽度都相同，k个可以根据已知的k个特定像素大小的。

PILATUS的归一化电荷共享斜率由8、10、12、14和16的阈值扫描确定 keV X射线。上述几何因素用于计算k个跨越读出芯片之间间隙的大传感器像素的值⁴(囊性纤维变性。图4)并与测量值进行了比较。平均值k个法线大小像素的值和平均值k个计算的较大像素的值k个根据上述模型得出的值如图5所示.

图4 传感器的光学显微镜图像与正常像素（正方形）和跨越读出芯片之间间隙的大像素（矩形）相反。

图5 平均归一化电荷共享斜率(k个)正常尺寸和大像素的不同X射线能量，包括计算的k个对于大像素。

3.3. 能量分辨率

像素的阈值扫描曲线对应于阈值以上X射线源的积分能量谱。传感器的电子噪声以及模拟和数字前端进一步拓宽了频谱。因此，用单色X射线进行的阈值扫描的导数产生光谱峰值，其中表观宽度是像素的能量分辨率的度量。除了单个像素的分辨率外，探测器系统的整体能量分辨率（OER）还必须包括像素到像素的阈值色散。由于阈值扫描数据中的噪声通过数值微分得到增强，因此每个像素需要数千个入射光子才能获得可靠的峰值。为了获得更好的统计数据，在分化之前对模块的阈值扫描进行平均，即计算每个阈值的所有像素的平均计数。因此，还考虑了阈值色散。

修剪后的平均阈值扫描的导数⁵用于12的模块 keV X射线如图6所示朝向低阈值能量的恒定尾部源于电荷共享效应，该电荷共享效应仅略微影响朝向高能量的峰肩。对右肩区域（包括峰值）的数据进行高斯拟合。系统的OER由半最大值时的全宽给出[FWHM=2（2ln2）]^1/2σ] 峰值的σ²是拟合高斯的方差。

图6 12的平均阈值扫描的导数 用高斯拟合的keV X射线。

针对三种不同的CSA增益设置对PILATUS模块进行调整，并针对每个设置使用8进行阈值扫描 keV X射线。表2列出了通过所述方法从扫描中获得的OER。模块也在8、10、12、14和16进行了调整 低增益CSA设置的keV，并记录每个能量的阈值扫描，以研究OER的能量依赖性。作为入射X射线能量函数的OER如图7所示.

图7 使用低增益CSA设置，修剪后的PILATUS模块在不同X射线能量下的总能量分辨率。插图：相对整体能量分辨率。

由于电子噪声与CSA增益的倒数成比例，因此对于高增益CSA设置（卡夫等。, 2009)，OER随着增益的增加而提高。

3.4. 停滞时间

在SLS材料科学束线X04SA的表面衍射站上，研究了高强度同步辐射束PILATUS探测器的计数行为。光束线具有15个不同厚度的铝、钛和钼滤光片，以控制光束的衰减。为了避免由于吸收器导致的光束硬化，单色仪被设置为16 keV，因为高次谐波（≥32 keV）被下摆动器大大抑制通量在高能下，低镜反射率和低硅散射因子（Patterson等。, 2005). 由于硅传感器的效率低于30以上的10%，来自高次谐波的剩余辐射被进一步抑制 千伏。因此，使用滤光片来产生不同的光束强度是合理的。之前使用PILATUS探测器在低强度（<10000 计数像素⁻¹秒⁻¹). 在这样做的过程中，直接同步加速器光束在模块上散焦，使得光斑直径为几毫米。使用相同的设置来研究检测器的计数行为。对于每一个以小步增加的滤波器传输，都会记录一帧。曝光时间设置为20 毫秒，防止计数器在非常高的强度下溢出。使用中等和低增益CSA设置记录数据E类_第个=6、8和10.7 千伏。

实验期间SLS的时间结构为t吨_在= 780 具有约50个390个电子束的ns ps长度每2 ns，然后是180的间隙 包含单个束团的ns。将X射线传输视为泊松分布t吨_在从探测器的角度出发，考虑到波束的给定时间结构，可以使用蒙特卡罗（MC）模型来模拟探测器对入射率的响应（贝特曼，2000).

生成了50到250之间100个不同死区时间的MC数据 纳秒。对每个停滞时间的MC数据进行参数化，并将参数化结果与像素的实验数据进行比较(囊性纤维变性。图8). 通过最小值χ²在参数化和实验数据之间，对应的死区时间(τ)已确定。平均值τ，以这种方式获得，相对于相对全局阈值设置(E类_第个/E类_在里面)，如图9所示.越短τ对于低增益CSA设置，源于进入比较器的较稀脉冲，因此解析两个连续脉冲的时间小于中等增益CSA的设置。两种CSA设置的共同点是单调的下拉菜单τ用于增加E类_第个/E类_在里面.实验数据取自E类_第个/E类_在里面=83%的事件率高于1×10时，与蒙特卡洛模型存在显著偏差⁶ 光子s⁻¹，这意味着堆积效应占主导地位，因此所用模型无法充分描述实验数据（Laundy&Collins，2003).

图8 像素的检测计数率与16的入射率的函数 使用50%相对全局阈值和中等增益CSA设置的keV X射线。蒙特卡罗模型预测与数据吻合较好。

图9 平均停滞时间(τ)用于12和16 keV X射线相对于介质增益的相对全局阈值设置(一)和低增益(b条)CSA设置。黑色误差条表示平均统计误差τ，红色误差条表示统计误差和系统误差的总和。

如果是无间隙的平板填充同步加速器光束或X射线管，光子在时间上的传递可以被视为均匀的，而在计数效率在高利率下，可以使用分析模型进行计算（贝特曼，2000),

哪里N个_{光突发事件}描述检测到的速率和N个₀真实入射光子速率。因此，可以在软件中应用脱机速率校正。为了最小化恒定曝光时间的大系列曝光的计算时间(t吨)，通过查找表完成速率校正。映射记录计数的查找表(N个_{光突发事件}t吨)相应的事件计数(N个₀t吨)使用（2）是为特定的停滞时间和特定的曝光时间创建的，当其中之一发生更改时。图像传输到数据采集计算机后，根据查找表替换每个像素的计数。每个像素的入射速率应至少低于以下公式给出的可检测最大速率N个_0最大= 1/τ，因为较高的比率在检测到的比率方面变得模棱两可，并会导致误解。曝光时间必须与检测到的速率相适应，以避免计数器溢出，因为计数器在超出范围后会从零开始重新计数。同样值得注意的是，由于计数效率在高速率下，意味着像素的相对统计计数误差由检测到的光子数给出，这大于入射光子数的相同误差。这导致数据中的信噪比降低，速率增加。如果曝光期间入射率发生变化，这种简单的速率校正将失败，因为校正方法假设每个像素的速率不变。在上述SLS时间结构的情况下，（2）之间的误差对于42万的输入率，蒙特卡罗模型大约为2% 光子⁻¹像素⁻¹(630000 光子⁻¹像素⁻¹)低（中）增益CSA设置的相对全局阈值为50%。

4.1. 荧光抑制

将像素阈值精确设置为入射光子能量的50%会产生最大值检测效率，同时避免因费用分摊而重复计算（卡夫等。, 2009). 然而，在某些情况下，为了抑制对荧光背景的干扰，最好选择一个更高的阈值，但效率会略有下降（Ponchut&Zontone，2003). 在NdGaO的情况下_三，镓在10.367吸收 9.252时的keV和荧光 千电子伏(K（K）α₁), 9.225 千电子伏(K（K）α₂)和10.264 千电子伏(K（K）β₁)产生了重要的背景（汤普森等。, 2001).

为了证明改变阈值水平的效果，入射X射线能量被设置为15.92 keV，探测器位于倒易空间，这是（200）和（202）布拉格峰之间CTR上的最弱点。记录了一系列图像，同时将全局阈值增加到8到15之间 千电子伏(囊性纤维变性。图10). 通过将包含衍射特征的像素的感兴趣区域（ROI）内的所有计数相加，获得（201）衍射信号的总强度。为了确定平均背景，对信号下方方框形式的第二个ROI内所有像素的计数进行平均(囊性纤维变性。图11的插图). 信号下方的背景等于平均背景乘以信号ROI中的像素数。从信号ROI中的积分计数中减去该背景，得到真实的衍射信号。

图10 NdGaO 201信号探测器图像（缩放）三使用15.92 keV X射线和全局阈值(一) 9.5 keV和(b条) 12 千伏。

图11 NdGaO 201信号的集成信号、集成背景和集成信号加背景三关于全局阈值，使用15.92 keV X射线。插图：白色矩形标记确定背景的ROI；矩形顶部的白色形状表示信号集成的ROI。

信号ROI内的集成信号、集成背景和总测量强度作为全局函数阈值能量如图11所示如预期的那样，当全局阈值超过Ga的荧光能量时，背景显著降低。相比之下，由于损失了检测效率。因此，信背景比从2.7大幅提高至8 12时keV阈值为44.5 keV阈值（图12).

图12 NdGaO 201信号的信背景比三关于全局阈值，使用15.92 keV X射线。

4.2. 饱和容差

衍射实验中的一个常见问题是测量非常接近于强信号的弱信号。由于其耐辐射设计和完全没有晕染，PILATUS探测器允许对弱信号进行曝光优化，即使这涉及到任何相邻强信号的完全饱和。为了研究这是否真的是真的，或者事实上探测器一部分的严重过度辐射是否会影响其他未饱和的区域，在两次倒数空间扫描中记录了非常强烈的（202）布拉格峰周围的强度分布，标称滤波器透射值为1±0.01（高）和（1±0.01）×10⁻²（低），在其他相同条件下。

在标称布拉格峰值位置拍摄的图像如图13所示当使用高透射值时，可见特征中心的强布拉格峰严重饱和。在图像顶部绘制了多条等高线。高（暗、蓝）传输数据的8000、16000和32000计数等值线叠加在低（亮、橙）传输数据对应的等值线上(即80、160和320计数）。

图13 在标称布拉格峰值位置拍摄的探测器图像（图14中的阴影框). 中心部分饱和到比最大可检测计数率高几个数量级。在顶部绘制了几个等高线，分别用于高（深色、蓝色）和低（浅色、橙色）传输数据。

通过叠加每次扫描的单个探测器帧，可以构建人工强度体数据集。⁶如图14所示，这些体积数据可用于生成强度图或通过取样倒数空间体积的线切割，或可视化强度分布的等值面在这里，我们比较了相同标称强度10000和10000/100=100计数的等值面，分别用于高和低传输数据。事实上，两个等值面在数据的噪声范围内非常吻合，这证明图像的一部分的过度照射不会影响那些未饱和像素的性能。

图14 从过滤传输分别为1（高）和0.01（低）的数据中获取的10000（深、蓝）和100（浅、橙）计数的强度等值面。这两个等值面完全重合。

这样做的一个重要结果是，可以用未衰减的光束测量强峰值附近的弱信号，而强信号不会影响弱信号或损坏检测器。因此，无需使用光阑来遮挡强衍射信号(例如布拉格峰），可以使用更简单的测量几何形状，从而提供更大的灵活性、可靠性和速度。然而，人们应该记住，诸如直接聚焦同步加速器束产生的强烈信号仍将在几秒钟内对探测器造成辐射损伤（索伯特等。, 2009). 此外，应该提到的是，上述测量是使用摆动器产生的聚焦光束进行的。如果使用聚焦波荡器辐射（聚焦光斑通常比摆动光束小得多），则未衰减的布拉格峰可能会损坏探测器。