The LHC at CERN is the largest particle accelerator in the world. It is preparing to run from 2022 to 2025 after which it will undergo an upgrade to become the High Lumino- sity LHC that is scheduled to start in the middle of 2027. The instantaneous luminosity will go from the previous 2.1×1034 cm-2s-1 up to 7.5×1034 cm-2s-1 and deliver a total integrated luminosity expected of 3000 fb−1 by the end of its lifetime. This represents a great challenge in terms of radiation hardness that requires research, development and improvements in many areas such as electronics and safety. The ATLAS infrastructure requires vast amounts of knowledge in many areas in order to plan interventions or to react properly to unexpected events during opera- tion and maintenance. A main contribution of this research to the safety of ATLAS has been the development of an ATLAS Expert System, a knowledge-base mean that contains an overall representation of the experiment’s infrastructure systems and their inter-dependencies in the way they function. This tool is currently being used by Tech- nical Coordination and the sub-detectors teams to prepare interventions, understand their risks in all the infrastructure and analyse events in the ATLAS control room. In an effort to improve the safety infrastructure, a new water leak detection system has been developed based on a novel sensing technique, that improves the precision and reliability of the safety system. The system has been tested as a prototype in the service cavern of ATLAS and will be commissioned for operation during Run 3. In the context of the characterization of monolithic Pixel detectors, a Trigger Logic Unit has been developed for a new beam telescope. It has been used in the test-beam campaigns during LS2, and it has improved the operation procedures of the telescope. It provides a more flexible interface while preserving the functionalities and perfor- mance of the previous technology based on NIM electronics. Also, a test framework has been designed and produced for the study of the radiation effects in the memory cells technology used in the MALTA family.El gran colisionador de hadrones, o LHC, es el acelerador de partículas más grande y potente del mundo. Ha sido construido por el CERN, la Organización Europea para la Investigación Nuclear, entre 1998 y 2008 en Ginebra, Suiza. Sucesivas mejoras en el LHC supondrán a partir de mediados del 2027 un incremento de la luminosidad, cuando pasará a llamarse High Luminosity LHC (HL-LHC). Esta tesis se divide en dos partes, por una parte la seguridad y operación de la infraestructura y por otra los sistemas de control y toma de datos. La primera parte de la tesis se dedica a la seguridad y operación de la infraestructura. Después de más de 10 años de funcionamiento, el riesgo de posibles fallos en elementos de la infraestructura derivados de su envejecimiento supone un peligro con posibles consecuencias para la operación en tiempo y coste a pesar del constante mantenimiento. Igualmente, las continuas mejoras y modificaciones a las que se somete la infraestructura, aumentan la necesidad de una mejor base de conocimiento y de su transferencia entre los expertos de los diferentes sistemas que forman el experimento. El envejecimiento de los sistemas aumenta el riesgo de funcionamiento incorrecto en los sistemas de refrigeración principales y los cercanos a la electrónica suponiendo un mayor riesgo de inundaciones y daños en componentes electrónicos de difícil sustitución. Los sistemas de detección convencionales se basan en pequeños sensores cuya superficie de actuación se limita a la inmediata proximidad del sensor. Sin embargo, la rápida detección de pequeñas y grandes cantidades de agua, en lugares de restringido acceso y en grandes superficies es necesaria. En consecuencia, la investigación sigue una estrategia en la que se incluye materiales que proporcionan mayor superficie supervisada a coste inferior. Los resultados mostraron grandes posibilidades en los materiales basados en nanotubos de carbono. Adicionalmente, el conocimiento de la infraestructura que se encuentra en constante cambio es un reto cada vez mayor al que se enfrentan los expertos, para su correcto mantenimiento y operaciones de mejora. Por ello en la tesis se plantean dos hipótesis relativas a la seguridad de la infraestructura de ATLAS: ¿Puede mejorar la seguridad del detector mediante el uso de nuevos sensores? ¿Podría un sistema experto proporcionar mayor conocimiento y seguridad en las operaciones de mantenimiento y operación en la infraestructura de ATLAS? La segunda parte de la tesis se centra en los sistemas de control y toma de datos utilizados para la caracterización de sensores de Píxel monolíticos en TowerJazz 180 nm. Los sensores de Píxel monolíticos muestran un potencial muy grande para la física de altas energías, sin embargo, siguen limitados por su resistencia a la radiación y facilidad de uso en experimentos como ATLAS. Existe una necesidad de mayor modularidad, adaptabilidad y flexibilidad para caracterizar los detectores de Píxel monolíticos. Sistemas de caracterización utilizados previamente se basan en osciloscopios y sistemas dedicados. El uso de FPGAs puede proporcionar mayor precisión y velocidad en la toma de datos de una forma que no es escalable con osciloscopios y con un coste más reducido que con anteriores tecnologías. En este contexto, en la presente tesis se plantea la siguiente hipótesis. ¿Puede el uso de FPGAs reemplazar la tecnología previa en caracterización de los sensores de Píxel? Teniendo en cuenta el contexto de la investigación y las motivaciones mencionadas, el objetivo general de la presente tesis doctoral es el siguiente: La investigación y desarrollo de nuevas soluciones para mejorar la seguridad del detector frente a fugas de agua y el control de los sistemas de Píxel en estado de I+D para ATLAS, reduciendo el impacto de las operaciones en el detector y los costes en la toma de datos para el Run 4, durante el tiempo de operación y de mantenimiento. Se propone los siguientes objetivos específicos para la realización de la investigación a las hipótesis previamente planteadas: Diseño y desarrollo de un Sistema Experto para ATLAS. El sistema debe emular el razonamiento de los expertos siendo capaz de entender preguntas y proporcionar respuestas. Para ello se ha de diseñar y recopilar una base de conocimiento detallado de las partes críticas del detector como los sistemas de seguridad, grupos de gas, refrigeración, criogenia, campos magnéticos y electricidad. Se ha de diseñar un sistema de inferencia lógica que interprete la base de conocimiento para producir simulaciones y mostrar de forma comprensible el comportamiento de ATLAS, respondiendo a los escenarios que se le plantean. Diseño y desarrollo de un sistema para la detección y actuación en caso de fugas de agua. El sistema tiene como objetivo reemplazar la tecnología existente en el marco de los sistemas de supervisión para el Run 4 de ATLAS. El nuevo sistema debe reducir activamente el riesgo constante de fugas en los circuitos de refrigeración y ser capaz de cubrir grandes superficies con una alta sensibilidad y rápida velocidad de actuación con un bajo coste. Demostrar la flexibilidad de las FPGAs para su uso en la caracterización de sensores de Píxel monolíticos mediante el diseño y construcción de una Unidad de Trigger Lógica para la toma de datos con un telescopio para haces de partículas. La nueva unidad debe aportar mayor control, flexibilidad y reducción de costes. Adicionalmente se ha de desarrollar e implementar el entorno de análisis de la resistencia a la radiación de las memorias de tecnología de Towerjazz 180 nm. La presente tesis doctoral se basa en el trabajo de investigación desarrollado en el experimento de ATLAS en el CERN, en el marco de la colaboración entre el grupo EP-ADE del CERN y la Universidad de Valencia como miembro del grupo EP-ADE. En los siguientes puntos se describe la metodología e investigación llevada a cabo con el objetivo de alcanzar los objetivos previamente enumerados. El experimento ATLAS del LHC Este capítulo describe el experimento de ATLAS en el LHC, sus sub-detectores e infraestructura; y se enumeran los criterios básicos de su diseño. Sistema Experto de ATLAS En este capítulo se describe como partiendo de la consideración de la infraestructura como un complejo árbol de dependencias, se ha creado un Sistema Experto basado en objetos, que es capaz de simular las reacciones de la infraestructura como respuesta a los escenarios presentados por un usuario. El Sistema Experto de ATLAS contiene una base de conocimiento sobre la infraestructura, presentada al usuario a través de diagramas similares a los utilizados en los sistemas SCADA y de interfaces de búsqueda. Las motivaciones del Sistema Experto son desarrollar el conocimiento de la infraestructura como conjunto, reducir el riesgo de efectos inesperados en las intervenciones y comprender las causas de situaciones inesperadas en la infraestructura. Sus principales objetivos son: Describir la infraestructura de ATLAS con sus elementos e interconexiones entre ellos de forma comprensible para usuarios de ATLAS provenientes de diferentes disciplinas y con diferentes niveles de conocimiento. Emular de forma rápida el comportamiento de los sistemas en cualquier escenario propuesto por el usuario Utilizar tecnologías estándar para facilitar su manteamiento durante la vida del detector. Los sistemas representados en la infraestructura incluyen: campos magnéticos, gas, refrigeración, criogenia, ventilación, electricidad y sistemas de seguridad incluyendo DSS. La arquitectura del sistema está compuesta por una base de datos orientada a objetos, un servidor de simulaciones y una aplicación web cliente-servidor. Se utiliza una base de datos de objetos del sistema de Trigger de ATLAS (OKS), que será la misma durante la vida del experimento. Los objetos están implementados como instancias de las clases descritas en la propia la base de datos, que contienen atributos y relaciones a otros objetos. Se han desarrollado dos tipos de interfaz de usuario, una basada en tablas y listas de búsqueda que proveen de información detallada sobre los objetos y sus dependencias y otra de tipo visual basada en diagramas. Los elementos de la infraestructura están representados en la base de datos como objetos que instancian una clase. Se ha establecido un modelo para estimar la fiabilidad de partes de la infraestructura mediante el Sistema Experto de ATLAS en el que la probabilidad supervivencia (${P_{s$ de Probability of survival) de un sistema supone la probabilidad de cumplir con su tarea y la probabilidad de fallo (${P_{f$) se calcula como ${P_{f=1-{P_{s$. El cálculo de la causa más probable (Most Probable Cause) ha sido implementado en el Sistema de Experto para permitir una rápida estimación de la posible causa para el escenario presentado. Sistemas de control en física de altas energías El capítulo está dedicado a describir las contribuciones a la investigación y desarrollo de sensores de Píxel monolíticos en Towerjazz 180 nm. Se ha desarrollado una Unidad de Trigger Lógica para la toma de datos con un telescopio para haces de partículas. Con el objetivo de aportar mayor control, flexibilidad y reducción de costes. Adicionalmente se ha desarrollado e implementado el entorno de análisis de la resistencia a la radiación de las memorias de tecnología de Towerjazz 180 nm para el chip SEU_TJ180. Telescopio de MALTA La medida de la eficiencia de la colección de carga de Píxel suele llevarse a cabo mediante el uso de telescopios para haces de partículas. Recientemente se ha desarrollado un telescopio para haces de partículas utilizando sensores de MALTA en los planos que lo componen. Unidad de Trigger Lógica Se ha desarrollado una Unidad de Trigger para el nuevo telescopio. La TLU es responsable de sincronizar el funcionamiento de los elementos del telescopio para la adquisición y guardado de datos. La motivación para el desarrollo de una nueva TLU es reemplazar la unidad previa basada en obsoleta tecnología NIM. Su configuración se realiza mediante combinaciones de conexiones entre los módulos con distintas funciones alojados en una crate que forman la TLU. Se pretende reemplazar debido a su alto coste, poca flexibilidad, alta complejidad de operación y dificultad de transporte. La TLU de MALTA, está basada en un dispositivo programable de puertas lógicas (FPGA). El uso de esta tecnología permite reducir los costes, el peso y facilita la operación y flexibilidad. La conexión con los planos se realiza mediante dos conectores FMC, uno de entrada y otro de salida. La combinación de las señales se realiza en la FPGA programada con el firmware diseñado para la TLU. La TLU de MALTA ofrece flexibilidad de configuración de forma remota lo que reduce las interrupciones en la toma de datos evitando la necesidad de entrar en el área de irradiación. Ha sido utilizada para la toma de datos en los beam tests de DESY y SPS. En la investigación se llega a la conclusión de que es posible adaptarla a otros sistemas. SEU_TJ180 Se ha preparado el banco de pruebas para el estudio de la resistencia a la radiación de las memorias utilizadas por la familia de sensores de MALTA mediante el uso del chip SEU_TJ180. La metodología consiste en la escritura y lectura continuada de las memorias durante la irradiación en un haz de iones pesados para establecer la sección eficaz de un SEU. Se ha diseñado y fabricado una PCB para la operación y alimentación del chip. Se conecta mediante FMC a una FPGA Kintex KC705 para su control y lectura. Un firmware ha sido desarrollado en VHDL para controlar el chip desde la FPGA y un entorno de software ha sido preparado para operar y alimentar el chip a través de fuentes de alimentación, ejecutar los tests de forma automatizada y tomar los datos. Detección de fugas de agua El riesgo en la infraestructura de ATLAS debido a fugas de agua es uno de los más importantes. Pequeñas cantidades de agua pueden afectar a la electrónica de manera irreparable y grandes fugas son poco probables, pero pueden tener un gran impacto. El sistema actual de detección de agua está basado en sensores de cable Raytech (anteriormente TraceTek) T3000 cuya resistencia varía en la presencia de líquidos y módulos de lectura TTC-1 encargados de medir la resistencia de los cables y proporcionar una respuesta binaria. Esta solución implica grandes costes para cubrir grandes áreas, tiene un gran desgaste en el tiempo y no han resultado una solución fiable. Se ha desarrollado una nueva solución para la infraestructura de ATLAS con el nombre de RELIANCE (Reliable Liquid Detection for Critical Environments). Después de un proceso de búsqueda para un nuevo sistema de detección, el candidato elegido es un material basado en nano-tubos de carbono (CNTs) desarrollado por la Universidad de Washington (USA) llamado Smart Paper. Para la detección de agua el factor tenido en cuenta es la diferencia entre la resistencia en seco R_dry y la resistencia en húmedo R_wet, expresada como dR=R_wet-R_dry. Dada la propia composición del Smart Paper, es intrínsecamente susceptible a la humedad, temperatura, deformación mecánica y contacto con superficies conductivas. El Smart Paper ha sido caracterizado para diferenciar la presencia de agua de otros factores. Se ha desarrollado un sistema de lectura (read-out) para el leer el Smart Paper, llamado RELIANCE box, tiene como requerimientos poder monitorizar los sensores en las cavernas, analizar la señal para descartar falsos positivos y comunicarse con DCS para su configuración y propagación de alarmas. Un entorno de software opera el sistema en tiempo real. Se ha desarrollado como una librería en C++ compilada siguiendo las herramientas estándar de ATLAS. Tiene como funciones principales la lectura del ADC, conversión de sus valores en base a las constantes de calibración, detección de alarmas y propagación del estado. Adicionalmente se ha desarrollado un algoritmo embebido en el software llamado Chasing Averages cuyo propósito es diferenciar fluctuaciones debidas a factores ambientales de una rápida evolución de la señal debida al contacto con el agua. La supervisión de RELIANCE box se ha desarrollado como un servidor OPC Unified Architecture (OPC-UA) utilizando el entorno Quasar para facilitar su integración en DCS. El software online ejecutado en el RELIANCE box se ha desarrollado como una máquina de estados siguiendo la convención establecida para para DCS. Conclusiones La presente tesis doctoral investiga y desarrolla nuevas soluciones para la seguridad del detector, el conocimiento de la infraestructura y su control. Los desarrollos reducen el impacto de las operaciones del detector y costes en la toma de datos para el Run 4, durante el tiempo de operación y de mantenimiento. Se ha implementado un Sistema Experto para ATLAS que ofrece a sus usuarios una simulación fiable de la infraestructura de ATLAS, permitiendo la planificación de intervenciones reduciendo sus riesgos y la obtención de información de gran parte de sus sistemas y el diagnóstico de posibles causas de situaciones inesperadas. Está siendo utilizado por expertos de la infraestructura y en la sala de control en ATLAS. Los resultados muestran un alto grado de concordancia entre sus predicciones y el resultado de las intervenciones y eventos. Se puede mejorar la seguridad frente a fugas de agua mediante el sistema implementado para ATLAS. El sistema se basa en un sensor de celulosa y nanotubos de carbono que puede ser fabricado de forma industrial y un sistema de adquisición de datos embebido e integrado en DCS. El sistema está actualmente en fase de pruebas en la caverna de servicios de ATLAS y permite la detección de fugas de agua a partir de unas pocas gotas en grandes superficies con un tiempo de reacción inferior al minuto. El sensor tiene el potencial para convertirse en un nuevo estándar para la tecnología de detección de agua dada su sensibilidad e indisolubilidad en agua. A pesar de los retos actuales que presenta la tecnología, entre los que se encuentran la conectividad del sistema de lectura con procesos industriales y el despliegue en las cavernas de ATLAS, el sistema podrá monitorizar el desarrollo de una fuga de agua y proteger el costoso equipamiento con mayor cobertura que la tecnología anterior. Se ha demostrado que el uso de FPGAs para tareas de toma de datos mejora la eficiencia de toma de datos y reduce el tiempo necesario para ajustar configuraciones distintas, mediante el desarrollo de una Unidad de Trigger Lógica para el telescopio de haces de partículas en el marco de la caracterización de detectores de Píxel. La unidad permite la operación del telescopio para haces de partículas y ha servido para reemplazar la tecnología anterior y mejorar su rendimiento y flexibilidad de uso. Los beneficios obtenidos son muchos, una electrónica más ligera y de menor coste, mayor flexibilidad en la configuración y uso, así como menor número de interrupciones durante la operación del telescopio debido a las capacidades remotas de las FPGAs. La TLU de MALTA basada en una FPGA ha demostrado su capacidad durante las campañas de tests con haces de partículas con resultados que se ajustan a los requerimientos para el telescopio. Igualmente se ha desarrollado el entorno de caracterización del SEU_TJ180 chip para evaluar la resistencia de la tecnología de las memorias de Towejazz 180 nm. El sistema permite ejecutar tests de forma rápida desde la FPGA lo que permite tener una respuesta inmediata de los resultados durante el tiempo del haz que suele ser reducido de alto coste. Con todo lo explicado en el resumen, quedan abordadas las hipótesis planteadas, en los sucesivos capítulos se demostrarán las mismas para alcanzar la tesis final.