X 線蛍光データ マップを使用しての定量化

Summary

ここを示す x 線蛍光管継手ソフトウェアの使用マップ、蛍光顕微鏡データの定量化のためのアルゴンヌ国立研究所によって作成されました。結果の定量化されたデータは元素分布と関心のサンプル内の化学量論比の理解に役立ちます。

Abstract

X 線蛍光顕微鏡が既知の標準生スペクトルの一致によってマップの定量化は、化学組成と材料組成分布を評価するため重要です。放射光を用いた蛍光 x 線分析研究、特にその非破壊的な性質とその高感度のためのさまざまな不可欠な評価技術となっています。今日では、シンクロトロンは、ナノスケールで組成変化の評価を可能にする、ミクロン以下の空間分解能での蛍光のデータを取得できます。適切な数量を元素の偏析、化学量論的関係、およびクラスタ リングの動作の詳細な高解像度理解を得ることは、です。

この資料では、完全 2 D 蛍光 x 線マップの定量化のためのアルゴンヌ国立研究所によって開発されたソフトウェアをフィッティング マップを使用する方法について説明します。私たちは Cu 結果の例として使用 (In, Ga) Se₂太陽電池には、高度な光子源ビームライン 2 ID--d アルゴンヌ国立研究所で撮影されました。フィッティング生データの標準的な手順を示す適合の品質を評価し、プログラムによって生成された典型的な出力を提示する方法を示します。さらに、我々 は本稿で特定のソフトウェアの制限と数値精度での代表的な空間にさらにデータを修正する方法にとって提供提案解決、元素濃度について説明します。

Introduction

放射光を用いた蛍光 x 線分析は、何十年もの複数の分野にわたって使用されています。たとえば、それはゲラキ地区ら微量癌と非癌の乳房組織¹内の金属の濃度を定量化彼らが研究の生物学で使用されています。一般的に、蛍光 x 線定量に適用されているさまざまな細胞や組織中の金属濃度と生物学 Paunesku et al.による記述で²。 同様に、微量元素^3,4海洋原生生物を調べたと植物細胞⁵もマイクロ ・栄養素の分布が認められました。Kemnerらによる作業します。⁶形態の明瞭な差異と元素組成の単一の細菌のセルの識別、また定量的蛍光 x 線分析を可能しました。さらと具体的に例に関連するここで開示される、太陽電池デバイスの材料科学的研究をしたシリコン半導体⁷でサブミクロン金属不純物の存在に関する研究高分解能蛍光 x 線分析用^,8、どの元素分布の作業太陽^9,10

Protocol

注: 継手を開始する前にそれはによる測定値についていくつかのことを知ることが重要: 検出器要素を使用して異なるビームラインの数カウントするから、小さいセクションに分割は時々 別の検出器を使用して読み込まれ、コンパイル;入射エネルギーの使用;測定される標準。この情報は、プロシージャのさまざまな側面全体に適用されます。

1. プログラムを設定

1. IDL とマップのプログラムをダウンロードします。
   注: マップと IDL をダウンロードするためのリンクになれます http://www.stefan.vogt.net/downloads.html と http://www.harrisgeospatial.com/ それぞれ。一緒に、約 20 MB までをプログラム ファイルを必要があります。フィット プロセスの実際の領域要件が実際にはるかに大きくなるし、フィットするデータファイルとファイル サイズの数によって異なります。フィッティングのための最小限のデバイス要件は、ほぼ 2.0 GHz 以上の 8 GB の RAM、デュアルまたはクアッドコア プロセッサ速度です。もう一度、要件は適しているファイル ・ サイズが大幅に増加します。
   1. IDL 仮想マシンをダウンロードへのリンクを提供してアカウントを作成します。確認メールを受信した後、ウェブサイトにログインし、 「マイアカウント」タブの下の

Results

適切なフィッティング結果の例は、次の図で見ることができます。まず、貧しい人々 間の直接比較を示す図 1フィットし、積分スペクトルにぴったり。悪いフィットは要素がない不足している、例えば銅、明確なピークは、図 1(左) しますが、フィットに含まれていないことを確認両方精度を向上させる L と K 線の分岐比を調整することによって修理できます。図 2は、代わりに要素チャンネル前に、と装着後の比較を示します。最初の顕著な違いは「生」から値の変化の単位「ug/cm ^ 2"データが定量化されていることを示唆しています。また、番号の範囲は、セクション 4.2 で提案された計算から予想されるものと揃える必要があります。これらの値は必要があります一般にゼロになること。場合は、これはほとんど常に継ぎ手はエラー記号です。

Discussion

数字は、この手順を使用してデータをフィッティングの重要性を示します。図 1 (右) と 2 (下)は、適切なフィッティングから生じる代表的な結果を示します。不足がある場合、積分スペクトル画像が著しくオフになります、結果の定量化されたデータが、エラーがあるが、これらはほとんどの場合を検出するは難しいでしょう。特定のサンプルの型が標準であるサンプルでは、要素の代表的なサンプルは、標準の要素のいずれかを含まれていない、特に、定量化に依存しているだけのすべての要素の情報を外挿する関心します。このような状況ではときに、値の定量化にただし、積分スペクトルを用いて正確に劇的に誤った時間が表示されます継ぎ手が表示されます。このような状況でより、サンプルのような知られている量の標準を使用する必要があります。選択の基準を比較するプロセスは、よくらのからみで研究で示さ。、NIST 標準では、同様にいくつかの作られた使用基準を合成は、 ³のサンプル生物を定量化のため。により、著者は、各標準の妥当性を検証し、継ぎ手の各標準を使用して生成された記録密度を比較すること.......