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Chemistry

Quantifier les données de Fluorescence de rayons x à l’aide de cartes

doi: 10.3791/56042 Published: February 17, 2018

Summary

Ici, nous démontrons l’utilisation du logiciel x-ray fluorescence raccord, cartes, créé par l’Argonne National Laboratory pour la quantification des données de la microscopie de fluorescence. Les données chiffrées qui en résulte sont utiles pour comprendre la distribution élémentaire et rapports stoechiométriques dans un échantillon d’intérêt.

Abstract

La quantification des rayons x, microscopie à fluorescence (XRF) cartes en ajustant les spectres crus à une norme connue est cruciale pour évaluer la composition chimique et la distribution élémentaire dans un matériau. XRF axés sur le rayonnement synchrotron est devenue une technique de caractérisation intégrale pour une variété de sujets de recherche, notamment en raison de son caractère non destructif et sa grande sensibilité. Aujourd'hui, synchrotrons peuvent acquérir des données de fluorescence à résolution spatiale bien inférieure à un micron, ce qui permet l’évaluation des variations de compositions à l’échelle nanométrique. Par le biais de quantification appropriée, il est alors possible d’obtenir une compréhension approfondie et à haute résolution de ségrégation élémentaire, relations stœchiométriques et le comportement de regroupement.

Cet article explique comment utiliser les cartes de montage logiciel développé par l’Argonne National Laboratory, pour la quantification des cartes XRF complet 2-D. Nous utilisons comme exemple résulte d’un Cu (In, Ga) Se2 cellules solaires, prise à l’Advanced Photon Source beamline 2-ID-D Argonne National Laboratory. Nous montrons la procédure standard pour les données brutes de raccord, montrent comment évaluer la qualité d’un ajustement et présenter les produits typiques générés par le programme. En outre, nous discutons dans ce manuscrit, certain limitations de logiciel et de présenter des propositions pour savoir comment corriger davantage les données à être numériquement exactes et représentatives des spatialement résolue, concentrations élémentaires.

Introduction

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XRF axés sur le rayonnement synchrotron a été utilisé dans plusieurs disciplines pendant de nombreuses décennies. Par exemple, il a été utilisé en biologie sur des études comme celle effectuée par Geraki et al., dans lequel ils ont quantifié des quantités infimes de concentrations de métaux au sein de tissus mammaires cancéreuses et non cancéreuses 1. Plus généralement, XRF quantitative a été appliquée à un large éventail d’études biologie concernant les concentrations de métaux dans les cellules et tissus, tel que décrit par Paunesku et al. 2. de même, protistes marins ont été étudiés pour les oligo-éléments 3,4 , et même des distributions de micro et macronutriments ont été observées au sein de l’usine cellules 5. Travailler par Kemner et al. 6, qui a identifié des différences marquées dans la morphologie et la composition élémentaire dans les cellules de bactéries unique, a également été possible grâce à l’analyse quantitative de XRF. En outre et plus particulièrement pertinents pour l’exemple divulgués ici, scientifiques de matériaux étudie les dispositifs photovoltaïques ont eu recours XRF haute résolution pour des études sur l’existence d’impuretés métalliques submicroniques à semi-conducteurs de silicium 7 , 8, corrélatif, travail sur les distributions comment élémentaires affectent les performances électriques dans les dispositifs solaires 9,10, et identification des gradients profondeur dépendant de CIGS mince des cellules solaires par le pâturage d’incidence des rayons x fluorescence (GIXRF) 11.

Plusieurs de ces études font usage non seulement des fonctionnalités haute résolution du synchrotron de fluorescence des rayons x pour étudier la distribution spatiale, mais aussi la quantification de l’information pour tirer des conclusions numériques. Dans de nombreuses études, il est essentiel de connaître les concentrations élémentaires associées les distributions spatiales susmentionnées. Par exemple, dans l’ouvrage de Geraki et al., l’étude nécessaire de quantifier la différence dans les concentrations de fer, cuivre, zinc et potassium dans les cancéreux et les tissus du sein non cancéreuses, afin de mieux comprennent quelles concentrations deviennent nocifs pour les tissus humains 1. De même, travailler par Luo et al. fait usage de XRF quantifié pour identifier de petites quantités de chlore incorporé dans les cellules solaires perovskite lorsque synthétisées avec et sans contenant du chlore précurseurs 12. Pour certaines études dans lesquelles les concentrations d’éléments sont quantification nécessaire, appropriée est donc une étape nécessaire et essentielle.

Le processus de quantification des concentrations élémentaires de mesures de fluorescence (XRF) aux rayons x se traduit par les comtes d’intensité de fluorescence en concentrations massiques (p. ex. µg/cm2). Les spectres brutes présentent le nombre de photons recueillis par le détecteur de fluorescence dispersive en énergie en fonction de l’énergie. Les spectres sont tout d’abord s’adapter et puis par rapport à une mesure standard pour calculer les données chiffrées. En particulier, la première étape de l’installation des spectres de fluorescence est essentielle même pour l’analyse qualitative des éléments. C’est parce que les chefs d’accusation sont mis en cellule avant son installation, basée sur leur énergie, ce qui devient un problème quand deux éléments avec des transitions similaires de fluorescence sont contenus dans l’échantillon. Dans cette situation, les chefs d’accusation peuvent être incorrectement mis en cellule et donc associées à l’élément mal.

Souvent aussi, il est nécessaire de quantifier les spectres XRF afin de tirer avec précision les conclusions sur les quantités relatives des éléments dans un échantillon. Sans quantification appropriée, comtes d’éléments lourds et d’éléments plus légers seront comparées directement, en ignorant les différences en capture cross section, absorption et fluorescence de probabilité, l’atténuation des photons de fluorescence et la distance de la bord de l’absorption de l’élément de l’énergie incidente, qui toutes affectent le nombre de photons frappant le détecteur. Par conséquent, le processus de montage les spectres pour chaque carte et en comparant les intensités maximales à la norme, qui sont font dans la procédure suivante, est essentiel pour la quantification précise de chacune des concentrations élémentaires.

Nous démontrons comment convertir raw comtes de photons de fluorescence aux unités de microgrammes par centimètre carré (µg/cm2) en ajustant d’abord un spectre intégral, ou un spectre cumulée de tous les spectres individuels dressée à chaque mesure spot ou pixel dans un plan 2D. Ce spectre montre les intensités relatives des différents éléments contenus dans l’échantillon. La distance Qu'au bord de l’absorption d’un certain élément provient de l’énergie du faisceau incident influe sur l’intensité de leurs pics de fluorescence. En général, plus les deux énergies sont, plus l’intensité produite pour ces éléments, même si ce n’est pas toujours le cas. Figure 4 Ref 13 illustre la dépendance de la longueur de l’absorption des photons de rayon x, qui est directement liée à l’intensité qui en résulte, pour les éléments de la majorité dans une cellule solaire de méthylammonium plomb iodure pérovskite. Cela montre la réponse de la fluorescence des éléments en ce qui concerne l’énergie, et montre qu’il n’est pas une diminution continuelle de réponse avec l’augmentation de distance de l’énergie incidente, mais plutôt qu’il est aussi dépendant de l’élément lui-même.

Le résultat de cette relation est que raw concentrations élémentaires peuvent apparaître plus élevées pour les canaux d’élément avec les énergies d’excitation plus près à l’énergie incidente, même si les quantités véritables de ces éléments sont plus faibles par rapport aux autres éléments avec excitation énergies plus éloigné de l’incident. Par conséquent, la dépendance énergétique de l’intensité, ainsi que d’autres facteurs comme les variations de rendement de fluorescence, bords d’absorption différentes, sensibilité du détecteur et fond de mesure, etc., est pourquoi ajustement des données est très importante avant le dessin conclusions sur les quantités observées élémentaires. Nous appliquons ensuite un algorithme d’ajustement au spectre intégral, où l’utilisateur définit les éléments et les paramètres pour s’adapter dans un document de texte.

L’algorithme, créé par Vogt et al. 14, fait appel à des régions d’intérêt (ROI) de filtrage, dans lequel il s’intègre sur des certains éléments régions de pointe et analyse en composantes principales (PCA). Tout d’abord, APC est fait pour identifier uniquement les éléments et les pics qu’on retrouve très fortement. Cela permet la séparation du bruit du signal vrai. Ensuite, le principe composants identifiés sont quantifiés numériquement, ce qui est important pour deconvoluting des pics d’élément différent avec la même énergie d’excitation, par exemple qui se chevauchent Au Mα et Paléα. Enfin, retour sur investissement de filtrage peut être appliqué pour les données numériques en intégrant sur des régions déterminées.

Pour les chefs d’accusation concernent les concentrations élémentaires, une référence bien quantifiée (souvent dénommée « standard ») est mesurée dans les mêmes conditions de mesure, la géométrie et l’énergie, que l’échantillon de l’étude. Cette norme est souvent de Dresde AXO ou de la National Institute of Standards and Technology (NIST). Ils couvrent une variété de différents éléments et viennent avec des distributions élémentaires tabulées. La normalisation des comtes mesurées de l’échantillon d’intérêt aux comtes de la norme dans les mêmes conditions de mesure fournit la base pour la quantification élémentaire pour l’échantillon d’intérêt.

Plus précisément, cartes identifie les éléments et leurs concentrations de la norme soit par le fait que l’information standard est connue par le programme (comme c’est le cas pour les normes AXO et NIST) ou par le biais de données entrées dans un fichier séparé (dans le cas d’un norme différente utilisée). De cette information, le programme concerne les intensités mesurées les éléments standard sous les paramètres de mesure à la concentration attendue intégrée dans les cartes. Ensuite, il crée un facteur d’échelle pour tenir compte de tout décalage et extrapole ce facteur d’échelle à tous les autres éléments non inclus dans la norme. Le facteur d’échelle puis inclut l’offset à partir des paramètres de mesure et les informations fournies dans les cartes pour la conversion linéaire des comtes brutes en densité en µg/cm2.

Ici, nous démontrons comment faire utilisation du programme, cartes, développé par le Dr S. Vogt, de quantifier les données acquises auprès des faisceaux de lumière fluorescence aptes au Laboratoire National Argonne (ANL) 14. Les données utilisées pour la démonstration a été acquise au secteur ID-2D de l’ANL en utilisant la configuration de mesure illustrée à la Figure 1 de 10. La procédure d’ajustement peut également être appliquée aux données tirées d’autres sources, toutefois, noter que certaines caractéristiques de l’ANL faisceaux sont incorporés dans le programme et devront être mis à jour.

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Protocol

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Remarque : Avant de commencer le montage, il est important de savoir quelques petites choses sur les mesures prises : le nombre d’éléments de détecteur utilisé - faisceaux différents utilise des détecteurs différents qui sont parfois segmentées en plus petites sections dont les chiffres sont lire et compilé ; l’énergie incidente utilisée ; et la norme mesurée. Cette information sera appliquée tout au long des différents aspects de la procédure.

1. mise en place du programme

  1. Télécharger l’IDL et le programme de cartes
    NOTE : Les liens pour télécharger des cartes et IDL se trouvent à http://www.stefan.vogt.net/downloads.html et http://www.harrisgeospatial.com/ respectivement. Ensemble, les fichiers de programme est censés prendre jusqu'à environ 20 Mo. L’espace réel requis pour le processus d’ajustement, cependant, seront en fait beaucoup plus grande et dépendent du nombre de fichiers de données pour être en forme et leur taille de fichier. Les exigences minimales périphérique pour montage sont à peu près 8 Go de RAM, processeur double ou quadri-cœur avec des vitesses supérieures à 2,0 GHz. Encore une fois, les exigences augmentent considérablement avec la taille des fichiers être apte.
    1. Pour télécharger IDL Virtual Machine, allez vers le lien fourni et créer un compte. Après avoir reçu un email de confirmation, connectez-vous au site Web et sélectionnez « Downloads » sous l’onglet « Mon compte ». Dans téléchargements, il devrait y avoir une option pour le plus récent logiciel IDL pour Windows, Mac ou Linux. Pour la vidéo, la version 8.5 de IDL Virtual Machine a été utilisée.
      Remarque : Pour la vidéo, version 1.7.3.12 des cartes a été utilisée. Version 1.7.3.12 et surtout peut être utilisé pour le montage de données acquises en mode stepscan et flyscan.
    2. Cliquez sur le lien pour la version la plus récente des cartes et télécharger le dossier zip. Le fichier ZIP doit contenir le fichier binaire IDL de cartes ainsi que les fichiers « compound.dat », « henke.xdr » et « xrf_library.csv ».
    3. Déplacer ce dernier trois fichiers dans le dossier « lib » dans le dossier d’IDL créé dans les documents lors de l’installation. Ces fichiers contiennent des informations spécifiques à fluorescence de rayons x nécessaires pour les cartes. Par exemple, le fichier de bibliothèque de FRx stocke toutes les énergies d’excitation pour tous les éléments.
    4. Placer l’icône du programme de cartes n’importe où, cependant, il est souvent plus facile à placer sur le bureau. Ce faisant le rend facile à localiser et à exécuter l’interface utilisateur graphique (GUI).
  2. Rassembler les fichiers nécessaires pour le montage préliminaire
    Remarque : Les fichiers qui sont requis avant d’effectuer un ajustage de précision sont nommés « maps_settings.txt », les « maps_fit_parameters_override.txt », les fichiers se terminant par « .mda » et un fichier standard se terminant par « .mca ». Un exemple de jeu de ces fichiers se trouvent dans les pièces justificatives. Le fichier standard fourni est la norme AXO qui a été mesurée à secteur ID-2D de l’Argonne National Laboratory à l’aide d’un incident énergie de faisceau de rayons x 10.4 keV. Les mêmes paramètres ont été utilisés pour les mesures des données présentées dans cette démonstration.
    1. Transférer le fichier de paramètres de forme, les fichiers de données et les fichiers standard dans le répertoire utilisé au cours de l’acquisition de données à l’ordinateur sur lequel le raccord avec des cartes sera effectué. En outre, le fichier de paramètres de cartes fourni dans les informations complémentaires peut servir pour n’importe quelle situation.
    2. Créez un dossier sur le bureau. Par exemple, créer des « C:\Users\user\Desktop\Fittingfiles ». Il est très important qu’aucun fichier ou dossier inclus dans le chemin d’installation ne contienne un espace comme cartes ne sera pas en mesure d’y accéder.
    3. Créez un sous-dossier « Fittingfiles » nommé « mda » et placer tous les fichiers de données « .mda » acquis depuis les mesures de fluorescence de rayons x à l’intérieur. Veillez à inclure le fichier pour la carte représentant qui sera utilisé pour générer la solution. Par exemple, dans la vidéo, le fichier « 2idd_0220.mda » est utilisé car elle est relativement similaire dans les dimensions et la résolution de la majorité des cartes restantes pour être en forme.
    4. Placer les fichiers restants de 1,2 Step dans le dossier parent. Ces fichiers seront édités dans les étapes décrites ci-dessous.
      1. Placez l’ou les fichiers standard (se terminant par « .mca ») dans le dossier « Fittingfiles ».
        NOTE : Une norme adaptée doit contenir au minimums deux éléments en commun avec les échantillons étudiés. Dans les cas où aucune norme commerciale appropriée n’existe, un échantillon contenant des éléments d’intérêt en quantités connues peut être fabriqué et utilisé comme un étalon. Dans ce cas, l’échantillon créé doit être mesurée de la même manière que toute autre norme.
      2. Lorsque vous utilisez la norme AXO Dresde 15, renommer le fichier pour être « axo_std.mca ». Pour un détecteur 1 élément, qu’un seul fichier est obligatoire et doit se terminer par « .mca ». Toutefois, si un détecteur 4 quadrants a été utilisé, il faut quatre fichiers standards se terminant par « .mca0 » par « .mca3 ».
      3. Si vous utilisez la norme National Institute of Standards and Technology (NIST) 1833 ou 1832 pour les échantillons minces, nommez le fichier quelque chose comme la norme NIST est par la suite sélectionné manuellement plutôt que référencé au sein du programme.
        NOTE : En ce moment, peut être appliquée qu’une seule norme pour le montage à la fois. Cependant, si on craint qu’une certaine norme ne couvre pas suffisamment d’éléments également contenus dans l’échantillon, il est possible de relancer les raccords en utilisant des normes différentes à chaque fois. Les données de chaque norme peuvent alors être comparées pour la précision.
      4. Si plus d’une norme est utilisée, soit déplacer la forme « .h5 » de chaque série des fichiers dans un dossier distinct portant la mention pour chaque norme ou renommer les fichiers, par exemple se terminant par « _ < norme utilisée >»
      5. Si ni l’AXO ou le NIST standard est suffisant pour les échantillons étudiés, mesurer tous les autres échantillons en tant que norme comme condition qu’elle contienne une quantité connue d’éléments. Pour les cartes à connaître pour utiliser ce nouveau standard, ajouter le fichier « maps_standardinfo.txt » vers le dossier parent, « Fittingfiles ». Ce fichier a été inclus dans les informations complémentaires et peut-être être adapté pour une utilisation directement.
        1. Pour utiliser la norme créée, ouvrez le fichier d’informations standard et entrez le nom de fichier pour le standard, qui peut être appelé n’importe quoi se terminant dans les formats appropriés « .mca », à utiliser dans la ligne « nom du fichier : » (si vous utilisez plusieurs quadrants, entrez seulement le nom se termine par « .mca0 »). Ensuite, répertoriez les éléments qui sont dans la norme, séparée par des virgules dans la ligne « ELEMENTS_IN_STANDARD : ».
        2. En multipliant la densité de chaque élément dans la norme par l’épaisseur de la norme, calculer la densité de chaque élément dans le µg/cm2. Liste de ces valeurs dans l’ordre en ce qui concerne l’ordre des éléments dans l’étape 1.2.4.4. dans la ligne « poids : », également séparés par des virgules.
      6. Correspond au nombre de fichiers nommés « maps_fit_parameters_override.txt » pour le nombre d’éléments de détecteurs utilisés. Si seulement un détecteur de fumée a été utilisé, le fichier conserve le format « maps_fit_parameters_override.txt ».
      7. Si un détecteur quadripartite a été utilisé, copiez et collez le fichier de paramètres quatre fois dans le dossier parent et puis renommez les extensions à la plage de « .txt0 » à « .txt3 ».
      8. Vérifiez dans le fichier « maps_settings.txt » qu’il énumère le nombre correct d’éléments détecteurs dans la ligne « DETECTOR_ELEMENTS : » (il faut 1 ou 4).

2. effectuer le montage

  1. Lancer de cartes
    1. Double-cliquez sur l’icône « maps.sav » situé sur le bureau et puis cliquez n’importe où sur la fenêtre pop-up IDL pour continuer.
    2. Sur la première fenêtre après ouverture, appelée « démarre : cartes v < version utilisée >«, sélectionnez « Appuyez sur à changer parent dir « , puis sélectionnez le dossier « Fittingfiles » créé précédemment.
    3. Sélectionnez « O.K. et aller ├á la configuration ».
  2. Générer un spectre à partir d’une carte représentante d’utiliser pour le montage
    1. Dans la fenêtre de configuration, qui peut être accessible via « config + générer des cartes » « configuration générale », changement du faisceau réglage pour correspondre à la source de rayonnement utilisé pour les mesures.
      1. Si des mesures ont été réalisées à une source de différent faisceaux, vérifiez quelle option dans le programme est pour une source de rayonnement paramètres relativement similaire à celui de la configuration utilisée. Beamline capacités pour l’Advanced Photon Source (APS) à ANL peuvent être trouvées à https://www1.aps.anl.gov/Beamlines/Directory. En comparant certains paramètres tels que la résolution et le flux peut déterminer quel réglage ANL dans la fenêtre de configuration est plus semblable à la source de rayonnement utilisé pour les mesures.
    2. Choisissez « Sélectionner les fichiers mda (et répertoire) » et le dossier devraient ouvrir le dossier « Fittingfiles » contenant tous les fichiers nécessaires. Ensuite, choisissez un fichier « .mda » qui correspond à une carte représentante (il faut une carte des paramètres de composition et mesure semblables à la plupart des scans qui sera apte à l’aide des paramètres établis de cette carte représentante) et cliquez sur « ouvrir » .
      Remarque : Si elle ne s’ouvre pas dans le dossier adéquat, il peut être modifiée en sélectionnant « parent dir » et le dossier approprié.
    3. Entrez dans l’énergie incidente utilisée en keV.
    4. Sélectionnez « commencer le traitement ». Lorsque le processus est terminé, plusieurs nouveaux dossiers ont été créés dans le répertoire et dans le dossier « img.dat », il devrait y avoir 1 ou 5 dossiers (selon le nombre de détecteurs utilisés) nommé « .h5 ».
      Remarque : Dans le cas d’un détecteur multi-éléments, h5 fichiers sont générés pour chaque segment du détecteur (par exemple, les fichiers « .h50 » par « .h53 » pour un détecteur de 4 éléments) et un fichier qui correspond à la moyenne de chaque élément.
      1. Pour afficher certains éléments comme transformés, mais pas bonne forme ou quantifiés, entrez ces éléments dans la ligne « ELEMENTS_TO_FIT : » du fichier « maps_fit_parameters_override.txt ». Inclure des éléments avec des pics de L - ou M-line comme « In_L » ou « Au_M » par exemple. Dans le cas contraire, le fichier traité contiendra uniquement des informations de plan pour les éléments qui ont été inclus dans le fichier de paramètres de forme avant la transformation.
    5. Pour afficher le spectre, allez dans « fichier » « Ouvrir image XRF - avg ou élément unique seulement » et recherchez dans le dossier « img.dat » le fichier généré « .h5 » qui sera utilisé pour le montage des cartes restantes, puis sélectionnez « Ouvrir ».
      Remarque : Il existe diverses façons d’afficher le fichier traité, qui contient le spectre intégral des données brutes, ou la somme des spectres individuels acquis à chaque pixel dans une carte, ainsi que les cartes complets des données impropres et non quantifiées. Dans la plupart des cas, il est préférable de consulter les données normalisées à la chambre de l’ion en amont, qui peut être faite en allant à la deuxième liste déroulante du répertoire cartes et en sélectionnant « U.S.-IC ».
      1. Afficher les données générées en sélectionnant « visualisation » → « multi-Element vue (M) », qui montrera les cartes transformés pour chacun des éléments.
        Remarque : À ce stade, les données semblent ont été quantifiés, parce qu’ils sont représentés en unités de µg/cm2, cependant, ils n’ont pas encore été bon et donc ne représentent pas les données correctement quantifiées. Une fois terminée l’installation réelle, elle remplace le fichier « .h5 », il est donc important de garder une trace de quels fichiers ont été bon et qui ont tout simplement été convertis au format « .h5 », comme a été indiqué au point 2.2.4.
      2. Dans un souci de l’appareil, Découvre le spectre intégral, alors allez dans « affichage » → « spectre intégrante de terrain ». La figure 1 montre un exemple de ce que ressemblera un spectre intégral (en blanc).
    6. Enregistrer les données de spectre intégrée dans un fichier « .txt » en sélectionnant « génère la sortie » « Exporter la série de spectres intégré brut (long) ». Fermez la fenêtre.
      1. Pour enregistrer l’image, utilisez un programme de capture d’écran, des cartes de lui-même n’a pas l’option pour enregistrer l’image.
      2. Pour replot les données, tracer les données exportées de spectre intégrée contre la gamme d’énergie à l’aide de n’importe quel logiciel de visualisation de données.
        Remarque : Le fichier avec le spectre intégré s’appellera « intspec < beamline > _ < samplenumber >. h5.txt » et vous trouverez dans le répertoire parent dans le dossier nommé « sortie ».
  3. Préparer le fichier override pour raccord
    1. Allez dans « Outils » → « spectre tool» puis sélectionnez le fichier « .txt » nommé « intspec < beamline > _ < samplenumber >. h5.txt »
    2. Ouvrez le fichier nommé « maps_fit_parameters_override.txt », qui devrait maintenant se situer dans le répertoire principal, tel que décrit à l’étape 1.2.3. et entrez les paramètres connus, tel que discuté ci-dessous. Ce fichier est utilisé pour toutes les situations, quel que soit le nombre d’éléments détecteurs.
      1. Dans la ligne « DETECTOR_ELEMENTS : », vérifiez que le numéro est le numéro approprié pour le nombre d’éléments de détecteurs utilisés pour la source de rayonnement.
      2. Dans la ligne « ELEMENTS_TO_FIT : », entrez pas prévu d’éléments manquants, étiquetage des lignes L et M avec les suffixes « _L » et « _M ». K-lignes sont pris en charge par défaut.
      3. Dans la ligne « COHERENT_SCT_ENERGY : », entrez l’énergie incidente utilisée. Dans les deux lignes suivantes, comprennent les limites supérieures et inférieures pour la gamme d’énergie, car cartes pénètreront pour l’énergie incidente exacte. Habituellement, une plage de ± 0,2 keV à ± 0,5 keV de l’énergie incidente est suffisante.
      4. Dans la ligne « MAX_ENERGY_TO_FIT : », entrez une valeur non inférieure à 1 keV au-dessus de l’énergie incidente et de même, dans la ligne « MIN_ENERGY_TO_FIT : », entrez une valeur de pas moins de 1 keV.
      5. Vers le bas du fichier, il y a les options « SI_ESCAPE_ENABLE : » et « GE_ESCAPE_ENABLE : ». Selon le matériau du détecteur élément utilisé (Si ou Ge), saisissez 1 pour l’élément utilisé et un 0 pour l’élément non utilisé. Ceci intégrera un facteur d’évasion pour l’élément de détection dans l’ajustement.
      6. Sous les lignes à 2.3.2.5, entrez les noms d’élément détecteur. Il est très important que cette information est correcte, sinon le dosage sera incorrecte parce qu’il ne fait référence aux voies appropriées au cours du processus.
        1. Pour rechercher les noms de fichier approprié, ouvrez le fichier « .mda » en sélectionnant « fichier » « ouvrir fichier mda » puis en allant dans « affichage » « multi affichage d’élément (M) » et en sélectionnant sur la partie inférieure droite « Sélectionner les éléments/détecteurs » . Cela ouvrira une fenêtre contenant toutes les chaînes stockées dans le fichier « .mda ». Copier et coller les noms de variable (PV) de processus pour le SRCurrent (p. ex. SRCURRENT:S:SRcurrentAI.VAL), chambres d’ion en amont et en aval (par exemple US_IC:2idd:scaler1_cts1. C et DS_IC:2idd:scaler1_cts1. B) et quatre fichiers pour le temps écoulé en direct, le temps réel écoulé, le taux de comptage d’entrée et le taux de comptage de sortie (par exemple ELT1:2iddXMAP:ElapsedLive, ERT1:2iddXMAP:ElapsedReal, ICR1:2iddXMAP:dxp1. InputCountRate, OCR1:2iddXMAP:dxp1. OutputCountRate). Enfin la désignation pour l’airpath (p. ex. AIRPATH:0.0).
          Remarque : Si on ne sait pas quels noms à utiliser, demander le scientifique beamline assistance, car cette étape est cruciale pour la précision de la procédure.
    3. Enregistrez le fichier.
  4. Identification des paramètres d’ajustement
    1. Essayez l’ajustement en cliquant sur « analyse » « digne du spectre ».
      1. Tout d’abord, vérifiez que la gamme d’énergie dans le haut de la fenêtre comprend tous les éléments d’intérêt. En règle générale, il est plus facile d’utiliser la même gamme comme indiqué dans l’étape 2.3.2.3.
        Remarque : Ensuite, pour le premier essayage, c’est très bien pour le « non d’iters », ou nombre d’itérations de l’appareil, à zéro. Cela passera par la suite dans le processus d’ajustement pour améliorer la qualité de l’ajustement.
      2. Enfin, au bas de la fenêtre où il est dit « faire lot digne de tous les spectres », sélectionnez le troisième bouton du haut intitulé « w / E libre, FWHM, nuages de points, fixé les queues » afin de lancer le premier ajustement. Dans le dossier du répertoire principal, créera un nouveau fichier nommé « average_resulting_maps_fit_parameters.txt ».
    2. Sur la gauche de l’outil de spectre, sélectionnez l’ensemble de la liste déroulante des menus nommée « spec » à lire « none » sauf une, qui doit se lire « monté ». Cela montrera seulement l’ajustement placée au-dessus du spectre, avec la ligne colorée représentant l’ajustement et la ligne blanche, représentant le spectre mesuré respectivement. Partir de cette image, il peut devenir évident que certains pics majeurs ne se chevauchent pas très bien avec le spectre, ou même que l’ajustement ne contient-elle pas un pic à tous où le spectre montre clairement un. Si c’est le cas, changements devront être effectuées dans le fichier de paramètres de forme.
    3. Commencer en utilisant la fonction "Ajouter » →"élément » et le (+) et les signes (-) au bas de l’outil technique pour rechercher des éléments manquants. Cela peut être fait en alignant les lignes d’énergie avec des pics qui la fit ne semble pas comprendre.
    4. Si ce n’est pas tout à fait clair ce qui éléments pourraient manquer, exécuter l’ajustement avec un plus grand nombre d’itérations pour améliorer l’ajustement et aider à expliquer quelles améliorations doivent encore être apportées. Cela peut être fait en changeant dans la fenêtre « spec fit » l' option « no d’ITER ». Habituellement, faisant au moins 50 itérations permettra d’améliorer l’ajustement assez sensiblement tels que les autres améliorations nécessaires soient plus facilement reconnaissables.
    5. Ajouter des éléments manquants identifiés dans le fichier « maps_fit_parameters.txt » (note : pas le fichier « average_resulting » mentionné précédemment) et enregistrez le fichier.
      Remarque : Si il semble encore y être certains sommets n’étant ne pas inclus dans le raccord, il est possible éléments avec ups de pile. Un pieu de l’élément vers le haut se produit quand les deux photons XRF (souvent du même élément avec la même énergie) frappent le détecteur dans le même temps, en cours de lecture comme un photon d’une énergie qui est la somme des deux photons originales.
    6. Pour rechercher et inclure des éléments de pile-up, utilisez la même procédure que 2.4.3, mais plutôt en sélectionnant « Ajouter » « élément + carambolage ». Une fois les carambolages sont identifiés, ajoutez les combinaisons d’éléments à la ligne « ELEMENTS_WITH_PILEUP : » avec les éléments inclus dans un carambolage, séparé par un trait de soulignement (p. ex. Si_Si pour un amoncellement de silicium et de silicium) ou Si_Cl pour un amoncellement des photons Si et Cl.
    7. Évaluer les rapports de branchement des éléments L-line. La plupart des éléments de K-line sont déjà inclus dans le fichier de paramètres de forme et ce sont en grande partie exacte et cité dans la littérature 16,17. L-lignes, cependant, souvent doivent être améliorés comme ils ont été trouvés à varier avec excitation energy 14. Actuellement, il n’y a aucune telle procédure pour M-lines.
    8. Regardez les éléments L-ligne besoin d’améliorer les rapports d’embranchement tant dans les sections « BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L : "et BRANCHING_RATIO_ADJUSTMENT_L : ».
      NOTE : « BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L : » décrit les accessibles énergie niveaux L1, L2, L3, qui dépendent de l’énergie incidente. Par exemple, si L1 > énergie incidente > L2, puis 0, 1, 1 doit être utilisée pour les valeurs de réglage respectifs.
      1. Pour ajuster la famille ramification, commencez par créer des lignes individuelles mis en forme avec l’élément et puis trois 1. » s, comme indiqué ci-dessous.
        BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L : In_L, 1., 1., 1.
        BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L : Pb_L, 1., 1., 1.
      2. Ajuster ces chiffres pour changer les rapports entre les intensités maximales appartenant à chaque groupe par rapport à l’autre pour tenter de mieux répondre à l’intensité de l’ajustement de l’intensité du pic du spectre intégré.
        NOTE : « BRANCHING_RATIO_ADJUSTMENT_L : » décrit alternativement chaque transition couche L individuelle, chacune avec une énergie unique. Modification du rapport d’embranchement, modifie la valeur en référence à la valeur provenant de la littérature, ancrée dans le programme de cartes en multipliant les deux valeurs.
      3. Pour adapter ces valeurs, forment une comparaison de la hauteur de la ligne de référence (bleue, jaune ou rose généralement, en fonction de la famille de ramification) observée par le biais de la fonctionnalité de « element »« Ajouter » et la hauteur réelle puis calcule la rapport d’embranchement d’évaluation approximative.
        NOTE : par exemple, si la ligne de Lβ1 est représentée deux fois aussi haut que le sommet réel apparaît, puis un rapport d’embranchement pour cette ligne devrait être 0,5 ou 50 % de la valeur de la littérature.
    9. Enregistrez le fichier fitparameters et répétez les étapes commençant par l’étape 2.4.2 jusqu'à ce que l’ajustement semble être raisonnable. Lorsque l’ajustement semble être dans des limites raisonnables, exécuter le montage une fois de plus, mais avec au moins 10 itérations k.
      NOTE : Ceci est fait parce que pendant le processus de quantification, il n’est pas possible de changer le nombre d’itérations utilisées. Par conséquent, augmentant le nombre d’itérations à ce stade du processus de veille à ce que les informations contenues dans la moyenne fichier paramètres ajustement résultant, qui est mis à jour à chaque tentative de monter et plus tard utilisé pour la procédure de quantification, est aussi précis que possible.

3. Lancez l’installation

  1. Renommer des fichiers
    1. Le fichier « average_resulting_maps_fit_parameters_override.txt » est mis à jour avec chaque raccord, utilisez ce fichier pour le montage réel qui s’appliqueront à tous les fichiers « .mda » nécessitant une quantification. Tout d’abord, renommez le fichier « maps_fit_parameters_override.txt » qui était utilisé pour le montage comme « maps_fit_parameters_override_input.txt ». Renommez ensuite le fichier « average_resulting_maps_fit_parameters_override.txt » en « maps_fit_parameters_override.txt ».
    2. Si vous utilisez un détecteur de 4 éléments, copiez / collez le fichier nouvellement nommé « maps_fit_parameters_override.txt » pour créer les quatre fichiers supplémentaires et puis modifiez l’extension de chacun, tels qu’ils sont nommés « maps_fit_parameters_override.txt0 » par « maps_fit_ parameters_override.txt3 ».
  2. Créer le fichier de configuration
    1. Allez dans « config + générer des cartes » « configuration générale et produire des cartes » et modifiez les paramètres comme au début de la procédure pour refléter la configuration de la mesure.
    2. Sélectionnez le faisceau utilisé ou beamline représentatif et cochez « utiliser le raccord ».
    3. Cliquez sur « Sélectionner les fichiers mda (et répertoire) » et sélectionnez tous les fichiers « .mda » d’être en forme dans le dossier « mda ». Ces fichiers peuvent ont été ajoutés au dossier précédemment à l’étape 1.2.3.), mais si pas, ils peuvent être copiés et collés dans le dossier en ce moment.
    4. Sur le côté droit de la fenêtre, en utilisant le signe (+) et (-) signes de déplacer à droite et à gauche, faites défiler les éléments et cochez ceux qui figurent dans le fichier d’ajustement des paramètres qui est utilisé pour le montage.
      1. Ajouter les éléments manquants à partir de cette fenêtre en cochant une case d’un élément non utilisé et ensuite renommer l’élément dans le champ « nom ROI », notamment « _L » ou « _M » juste comme il est écrit dans le fichier de paramètres de forme. En plus si vous renommez l’élément, entrez l’énergie pour la position centrale de la ligne avec la plus haute énergie (c.-à-d. si créer un onglet pour In_L, entrez la valeur deLα1 énergie) de la littérature.
        Remarque : Un moyen facile de trouver cette valeur est en utilisant le programme d’Héphaïstos qui peut être téléchargé en ligne dans le cadre du paquet « Demeter avec Strawberry Perl », qui se trouvent actuellement à https://bruceravel.github.io/demeter/ 18. Une autre option consiste à télécharger la brochure de données de rayons x de la page http://xdb.lbl.gov/. Dans le programme d’Héphaïstos, il est possible de sélectionner un élément dans le tableau périodique et faites défiler vers le bas pour trouver l’énergie (Notez la différence de l’unité entre Héphaïstos et cartes).
    5. Également cocher les cases « inteview », « s_e », « s_a », « TFY » et « Bkgnd ».
    6. Une fois toutes les modifications effectuées, sélectionnez « paramètres vers un fichier de config d’écriture » dans le coin supérieur droit. Le fichier peut être nommé n’importe quoi, mais doit se terminer par l’extension « .cfg » et doit être placé dans le dossier principal, « Fittingfiles ». Ce fichier va enregistrer tous les paramètres entrés à l’étape 3.2.) pour une utilisation future.
      Remarque : En sélectionnant « lire les paramètres du fichier de config » permet à l’utilisateur d’ouvrir le fichier contenant les paramètres de forme stockées dans le futur. En outre, les paramètres enregistrés peuvent être modifiés et mis à jour en ouvrant un fichier « .cfg », entrant dans les changements et puis en sélectionnant « écrire les paramètres vers un fichier de config » une fois de plus.
    7. Enfin, si vous utilisez la norme NIST (1832 ou 1833), cliquez sur « NBS » pour la norme appropriée et sélectionnez le fichier standard qui doit être utilisé pour le montage.
  3. Appliquant le raccord
    1. Sélectionnez Démarrer le traitement. Une série de cases s’affiche, un pour chaque élément standard qui est en forme (selon le nombre d’éléments de détecteurs utilisés). Cela n’arrivera pas, cependant, si une norme autre que le NIST ou AXO est utilisée.
      Remarque : Selon le nombre et la taille des fichiers « .mda » être apte, le programme peut durer de 30 minutes à heures pour terminer.

4. vérification de l’ajustement

  1. Ouvrir les fichiers pour les spectres équipées en allant dans « fichier » → « Image XRF Open - avg ou élément unique seulement » , puis sélectionnez sous le dossier « img.dat », l’un des fichiers « .h5 » qui ont été créés.
  2. Suivant la même procédure comme indiqué au point 2.2.5.1, ouvrez la fenêtre d’affichage des éléments multiples et normaliser les données à la chambre de l’ion en amont.
    1. Pour sélectionner quels éléments/canaux sont affichés, utilisez les menus déroulants pour « # images X: » et « # images Y: » permet de sélectionner les dimensions des cartes à afficher. Ensuite, choisissez « Sélectionner les éléments/détecteurs » et un menu pop-up s’affichera avec cases à cocher pour toutes les chaînes contenues dans le fichier de la forme « .h5 ».
  3. Vérifiez que les valeurs pour les éléments connus pour être dans l’échantillon de sens. Une estimation de la concentration peut être calculée si l’épaisseur de l’échantillon est connue. Pour calculer, utilisez l’équation suivante :
    Concentration = densité élémentaire × échantillon épaisseur
    NOTE : par exemple, une estimation de la concentration de cuivre dans une cellule de solaire CIGS épaisse 2 µm est environ 18 µg/cm2. Compare les valeurs pour le cuivre à la Figure 2, on voit que l’estimation est sur l’extrémité inférieure, mais que la quantification est du bon ordre de grandeur.
  4. Pour être en mesure de cliquer par l’intermédiaire des scans multiples qui ont été bon, allez dans « fichier » → « mise à jour liste des fichiers du répertoire courant ». Cela placera tous les fichiers dans le dossier « img.dat » dans la troisième liste déroulante de gauche à droite de la fenêtre de cartes.
  5. Pour exporter les données vers un fichier de feuille de calcul ou un fichier de Igor, sélectionnez « créer des fichiers ASCII combinées de cartes » ou « faire IGOR combiné des fichiers de cartes » pour exporter les données pour chaque canal actuellement sélectionné est affichée dans la fenêtre. Par conséquent, afin d’exporter les données pour tous les canaux, d’abord sélectionner assez lignes et colonnes pour le numéro des éléments et des détecteurs qui veulent être lus et exporté, puis cliquez sur « Sélectionner les éléments/détecteurs » pour choisir leur. S’il est souhaitable d’avoir chacun des canaux stockés en tant que fichiers distincts, utilisez l’option « faire séparé... » pour le type de fichier respectifs.
  6. Pour exporter les données d’un lot de fichiers, allez à « fichier » → « liste mise à jour des fichiers actuels de répertoire "". Cela montrera tous les fichiers dans le dossier « img.dat ». Puis, après avoir sélectionné les éléments à exporter, l’option « export combinée des fichiers ASCII (séparés) des cartes » va générer des fichiers de feuille de calcul pour tous les fichiers « .h5 » dans le dossier.
    NOTE : Les données exportées seront enregistrées dans le dossier « sortie » dans le répertoire parent.

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Representative Results

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Un exemple de bon ajustement des résultats peut être vu dans les Figures suivantes. Tout d’abord, dans la Figure 1 montre une comparaison directe entre un pauvre ajustement et un bon ajustement pour le spectre intégral. Le mauvais ajustement est réparable par assurer qu'aucun éléments ne sont manquants, par exemple le cuivre, qui a une crête claire dans la Figure 1(à gauche), mais n’est pas inclus dans l’ajustement et les rapports de branchement des lignes L et K pour améliorer la précision de réglage. Figure 2 montre plutôt une comparaison entre les canaux de l’élément avant et après la pose. La première différence notable est l’unité pour les changements de valeurs de « brut » à « ug/cm ^ 2", ce qui laisse supposer que les données ont été quantifiées. En outre, plages numériques doivent s’aligner avec ceux attendus du calcul suggéré à la section 4.2. Ces valeurs ne devraient généralement pas aller à zéro. S’ils le font, c’est presque toujours un signe qu’il y a une erreur dans le montage.

Les canaux en cuivre et fer peut être vu avant et après le montage. Au-delà d’observer les changements de valeur, il est également clair que les images sont mieux résolus et les bandes qui apparaissent dans les données brutes sont allés sur le raccord. Cette augmentation de résolution vient à la suite de la déconvolution de pointe effectuée par le raccord pour la séparation des éléments qui se chevauchent de pics. C’est juste un des avantages d’ajustage et de quantifier les données, offrant la possibilité de mieux qualitativement et quantitativement, analyser les données de fluorescence. Dans l’exemple particulier d’une cellule solaire CIGS, une des propriétés qui intéresse les chercheurs est la distribution des trois cations, cuivre, indium, gallium, tout au long de l’appareil. Recherche statistique a été faite pour étudier le changement de leurs concentrations dans les céréales et grains limites 16. Une telle étude requiert la résolution améliorée au sein de la carte afin que les limites soient plus facilement reconnaissables grâce à une technique de bassin versant. En outre, étant en mesure d’étudier la corrélation et la corrélation des éléments offre une perspective sur l’homogénéité de l’échantillon et la façon de l’améliorer.

Alors que les données quantifiées permet désormais de relier les concentrations élémentaires, la procédure d’ajustement n’est pas parfaite. Il y aura toujours une marge d’erreur introduite depuis les différentes étapes de la procédure, y compris, mais non limité à, la qualité de l’ajustement, la sélection, homogénéité de la matrice, de mesure et d’extrapolation de la norme et l’influence d’autres facteurs tels que la fluorescence secondaire et variation épaisseur de l’échantillon qui ne sont pas pris en considération par les cartes. Ces erreurs peuvent être minimisés en sélectionnant un niveau homogène avec plusieurs éléments communs avec l’échantillon et améliorer les rapports d’embranchement autant que possibles, cependant, noter que certains d'entre eux, tels que le contrôle qualité de l’ajustement, sont des erreurs systématiques qui sont difficiles pour éradiquer complètement. Bien qu’il n’est pas possible de quantifier directement l’erreur survenue, normes achetés fournira une estimation de l’erreur pour les concentrations des éléments, qui sont souvent assez élevés et devraient être considérées en essayant d’analyser et de propager des erreurs.

Corriger les données supplémentaires pour certaines des questions telles que la variation d’épaisseur, atténuation du faisceau et la fluorescence secondaire peuvent aider à réduire l’erreur encore plus loin. Méthodes disponibles pour effectuer ces corrections sont décrites dans la section « discussion ».

Figure 1
La figure 1. Démonstration d’avant (à gauche) et après (à droite) les ajustements appropriés ont été apportées au fichier raccord pour produire un montage précis (indiqué en vert) du spectre intégral (indiqué en blanc) et plus tard, pour convertir raw la numération µg/cm2 avec précision. Deux types d’erreur sont encerclés au point a : le cercle rouge identifie un élément manquant, dans ce cas Cu, et le cercle jaune identifie un problème avec les rapports de branchement de la ligne de In_L. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 2
La figure 2. Démonstration de devant (en haut) et après le montage (en bas) et la quantification des canaux fluorescence d’intérêt. Le plus remarquable est le changement dans les unités de « brut » à « ug/cm ^ 2 ». Les valeurs quantifiées du fer et du cuivre dans une cellule de solaire CIGS épaisse de 2 µm sur un substrat d’acier inoxydable d’une épaisseur de 500 µm sont de l’ordre de 1000 et 100 µg/cm2.

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Discussion

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Les chiffres montrent l’importance de l’ajustement des données à l’aide de cette procédure. Figures 1 (à droite) et 2 (en bas) montrent un résultat représentatif devrait découler d’un bon ajustement. Si il suffit d’une forme, l’image de spectre intégral ressemblera sensiblement au large et les données chiffrées qui aura erreurs dans ce document, bien que ceux-ci seront difficiles à détecter dans la plupart des cas. Pour certains types d’échantillons pour lesquels la norme n’est pas représentant des éléments de l’échantillon, en particulier que les échantillons ne contiennent pas les éléments dans la norme, la quantification repose uniquement sur informations pour tous les éléments de l’extrapolation intérêt. Dans une telle situation, le raccord apparaîtra pour être précis lors de l’analyse en utilisant le spectre intégral, cependant, à quantifier, les valeurs apparaîtront spectaculairement incorrectes. Dans ce cas, il devient nécessaire d’utiliser un standard de quantités connues qui est plus semblable à l’échantillon. Le processus de choix et de comparer les normes est bien démontré dans une étude par Twining et al.., qui fait usage de la norme NIST, ainsi que certains étalons, synthétisés pour quantifier biologiques des échantillons de 3. Ce faisant, les auteurs ont pu vérifier la pertinence de chaque norme et comparer les densités produites à l’aide de chacune des normes pour le montage. Plus important encore, l’article montre la réduction de l’erreur qui résulte de choix d’une norme appropriée et opposées, le fort impact qu’en utilisant la mauvaise norme peut avoir sur la quantification.

En plus de l’ajustage de précision et de la quantification, il y a autres corrections qui peuvent être faites pour assurer l’interprétation exacte des données quantifiées produites par XRF. Un exemple est décrit par l’Ouest et al. 20, qui utilise des calculs d’atténuation fournies par DeBoer 21 plus corriger les données chiffrées pour les variations d’épaisseur et atténuation du faisceau dans un échantillon de multicouche. L’article utilise des cellules solaires CIGS film mince dans une étude de cas pour démontrer l’importance d’utiliser ces corrections d’atténuation avant de former des conclusions sur les variations de la concentration observée. La correction résout le problème que dans un échantillon multicouche avec variation d’épaisseur supposée au sein des couches, régions avant correction peuvent suggérer des quantités plus élevées de relatives d’un certain élément due à épaississement plutôt qu’accru élémentaire concentration. La correction compte aussi pour l’atténuation du faisceau du faisceau entrant et sortant dans des échantillons de multicouches, ainsi que l’atténuation des éléments au sein de la couche spécifique d’intérêt. Il s’agit d’un exemple d’analyse supplémentaire nécessaires pour la quantification précise de données de la microscopie de fluorescence des rayons x. Cependant, les corrections appliquées dans 20 reposent sur des hypothèses qui ne tiennent pas pour tous les types d’échantillons, et autres corrections peuvent doivent être examinées selon le matériau de l’échantillon et les caractéristiques structurales.

Il est important de noter que les données brutes et ajustées incluent également Comtes de fluorescence secondaire se produisant des photons de fluorescence d’un seul élément fournissant suffisamment d’énergie pour produire des photons de fluorescence d’autres éléments avec les énergies de liaison plus faibles 21 ,,22. L’isolement des photons de fluorescence primaires des autres n’est pas possible par le programme d’installation, résultant en plus - et sous - quantification de certains éléments. Plus précisément, les éléments avec des énergies plus élevées de fluorescence fournissent l’énergie aux éléments de plus faible énergie de liaison et ne sont donc pas comptabilisés par le détecteur. Pendant ce temps, les atomes étant excités par des photons de fluorescence secondaire peuvent être comptés plus d’une fois, parce qu’ils tout d’abord libère un photon en raison du faisceau incident et puis libère un photon contre les autres éléments de l’échantillon. Les données, exige donc un traitement supplémentaire si ces interactions devraient pour avoir un impact significatif sur la quantification des éléments intéressants. Actuellement, la meilleure approche pour gérer la fluorescence secondaire est par modélisation et estimation du rendement, comme ce qui est décrit dans 23. Information sur le régime sur lequel fluorescence secondaire devient importante et autres équations d’estimation sont fournies dans les 22.

Ce travail a démontré les premières étapes nécessaires pour la quantification des données de fluorescence de rayons x. Bien que le processus nécessite encore beaucoup d’améliorations et de questions peuvent se poser qui sont spécifiques au type de l’échantillon étudié (semi-conducteurs, les cellules végétales, des tissus humains, etc.), la technique est une méthode fiable permettant d’extraire des renseignements quantitatifs utiles partir des données brutes qualitatives acquis de mesures XRF.

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Disclosures

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Acknowledgments

Nous reconnaissons le financement par le U.S. Department of Energy, sous contrat DE-EE0005948. Utilisation du Centre pour les nanomatériaux et les Advanced Photon Source, les deux installations d’utilisateur Office of Science, a été soutenue par l’US Department of Energy, Office of Science, Office d’énergie Sciences fondamentales, sous le contrat no. DE-AC02-06CH11357. Ce matériel est basé sur le travail soutenu en partie par la National Science Foundation (NSF) et le Department of Energy (DOE) en vertu de la NSF CA n CEE-1041895. Montage vidéo a été fait par VISLAB à Arizona State University. Les avis, les constatations et les conclusions ou les recommandations exprimées dans ce matériel sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement celles de la NSF ou DOE. T.N. est soutenu par une bourse IGERT-SUN, financée par la National Science Foundation (prix 1144616).

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Quantifier les données de Fluorescence de rayons x à l’aide de cartes
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Nietzold, T., West, B. M., Stuckelberger, M., Lai, B., Vogt, S., Bertoni, M. I. Quantifying X-Ray Fluorescence Data Using MAPS. J. Vis. Exp. (132), e56042, doi:10.3791/56042 (2018).More

Nietzold, T., West, B. M., Stuckelberger, M., Lai, B., Vogt, S., Bertoni, M. I. Quantifying X-Ray Fluorescence Data Using MAPS. J. Vis. Exp. (132), e56042, doi:10.3791/56042 (2018).

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