Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Chemistry

Quantifizierung der Fluoreszenz Röntgendaten mit MAPS

doi: 10.3791/56042 Published: February 17, 2018

Summary

Hier zeigen wir den Einsatz der Röntgen-Fluoreszenz-Anpass-Software, Karten, vom Argonne National Laboratory für die Quantifizierung der Fluoreszenz-Mikroskopie-Daten erstellt. Die quantifizierten Daten ist hilfreich für das Verständnis der elementaren Verteilung und stöchiometrischen Verhältnisse innerhalb einer Stichprobe von Interesse.

Abstract

Die Quantifizierung der Röntgen-(XRF) Fluoreszenzmikroskopie Karten durch den Einbau der rohen Spektren zu einem bekannten Standard ist entscheidend für die Bewertung der chemischen Zusammensetzung und der elementaren Verteilung innerhalb eines Materials. Synchrotron-basierte RFA ist eine ganzheitliche Charakterisierung Technik für eine Vielzahl von Forschungsthemen, vor allem aufgrund seiner nicht-destruktive Natur und seiner hohen Empfindlichkeit geworden. Heute können Synchrotrone Fluoreszenz bei räumlichen Auflösungen deutlich unter ein Mikrometer, so dass für die Bewertung der kompositorischen Variationen im Nanobereich erfassen. Durch korrekte Quantifizierung ist es dann möglich, eine eingehende, hochauflösende Verständnis der elementaren Segregation, stöchiometrischen Beziehungen und clustering Verhalten zu erhalten.

Dieser Artikel erläutert, wie die Nutzung der Karten Anpass-Software für die Quantifizierung der volle 2-D-RFA-Karten von Argonne National Laboratory entwickelt. Wir verwenden als Beispiel ergibt sich aus einer Cu (In, Ga) Se2 Solarzelle, aufgenommen an der Advanced Photon Source Strahlrohr 2-ID-D am Argonne National Laboratory. Veranschaulichen Sie wir zeigen das Standardverfahren zur Montage Rohdaten, die bewerten der Qualität einer Passung und präsentieren die typischen Ausgänge vom Programm generiert. Darüber hinaus diskutieren wir in diesem Manuskript bestimmte Softwareeinschränkungen und bieten Anregungen wie man die Daten zu korrigieren numerisch genaue und Vertreterin der räumlich werden gelöst, elementare Konzentrationen.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Synchrotron-basierte RFA hat seit vielen Jahrzehnten in mehreren Disziplinen eingesetzt. Zum Beispiel hat es in der Biologie auf Studien wie die Geraki Et Al., in denen sie Spuren von Metallkonzentrationen im Rahmen der Brust Krebs und nicht-cancerous Gewebe 1quantifiziert eingesetzt. Ganz allgemein hat quantitative RFA auf eine Vielzahl von betroffenen mit Metallkonzentrationen in Zellen und Geweben, Studium der Biologie angewendet wurden, wie von Paunesku Et Al. beschrieben 2. ebenso marine Protisten wurden für Spurenelemente, 3,4 untersucht und sogar Mikro- und Makronährstoff-Verteilungen innerhalb von pflanzlichen Zellen 5beobachtet wurden. Arbeiten von Kemner Et al. 6, die deutliche Unterschiede in der Morphologie und Elementzusammensetzung in einzelne Bakterienzellen identifiziert, wurde auch durch quantitative XRF Analyse möglich. Zusätzlich und speziell für das Beispiel hier offenbarten, Materialwissenschaftler Studium Solarzelle Geräte haben von hochauflösenden XRF für Studien über die Existenz von Sub-Micron metallischen Verunreinigungen im Silizium-Halbleiter 7 Gebrauch gemacht , 8, korrelative Arbeit auf wie elementare Distributionen beeinflussen elektrischen Leistung in Solaranlagen 9,10, und identifizierende tiefenabhängige Gradienten von CIGS dünn-Solarzellen durch Beweidung Inzidenz Röntgen Fluoreszenz (GIXRF) 11.

Viele dieser Studien machen Verwendung nicht nur von den hochauflösenden Leistungsumfang Synchrotron Röntgenfluoreszenz, räumliche Verteilung zu studieren, sondern auch die Quantifizierung der Informationen für numerische Schlussfolgerungen. In vielen Studien ist es wichtig zu wissen, die elementaren Konzentrationen die vorgenannten räumliche Verteilungen zugeordnet. Zum Beispiel in der Arbeit von Geraki Et Al., die Studie erforderlich Quantifizierung den Unterschied in der Konzentration von Eisen, Kupfer, Zink und Kalium in Krebs und nicht krebsartigen Brustgewebe besser zu verstehen, welchen Konzentrationen schädlich für menschliche Gewebe 1. In ähnlicher Weise arbeiten von Luo Et Al. von quantifizierten RFA Gebrauch gemacht, um kleine Mengen von Chlor gegründet Perowskit Solarzellen wenn sowohl mit als auch ohne Chlor-haltigen Vorstufen 12synthetisiert zu identifizieren. Für bestimmte Studien, in denen die Konzentrationen der Elemente erforderlich, korrekte Quantifizierung sind, deshalb eine notwendige und wichtige Schritt.

Der Prozess zur Quantifizierung der elementarer Konzentrationen von Röntgen-Fluoreszenz (XRF) Messungen übersetzt Fluoreszenz Intensität zählt in Massenkonzentrationen (z.B. µg/cm2). Die rohen Spektren präsentieren die Anzahl der Photonen, die von der Energie-dispersive Fluoreszenz-Detektor als Funktion der Energie gesammelt. Die Spektren sind zunächst und dann im Vergleich zu ein Standardmaß der quantifizierten Daten berechnen. Insbesondere ist der erste Schritt der Montage Fluoreszenz Spektren sogar für die Qualitative Analyse der Elemente von entscheidender Bedeutung. Dies weil vor der Montage, zählt Makulatur sind ihre Energie beruht auf einem Problem wird, wenn zwei Elemente mit ähnlichen Fluoreszenz-Übergänge in der Probe enthalten sind. In diesem Fall können zählt nicht falsch klassifiziert und damit das falsche Element zugeordnet werden.

Es ist oft auch notwendig, XRF Spektren zu quantifizieren, um präzise Rückschlüsse auf relativen Mengen der Elemente in einer Probe. Ohne korrekte Quantifizierung, Grafen von schwere und leichtere Elemente verglichen werden direkt, ignoriert Unterschiede im Aufnahmemodus Abschnitt, Absorption und Fluoreszenz Wahrscheinlichkeit, Dämpfung der Fluoreszenz Photonen, und der Abstand von der Element der Absorptionskante aus der einfallenden Energie, die alle betreffen die Anzahl der Photonen, die auffällig des Detektors. Daher ist der Prozess der Montage der Spektren für jede Karte und Vergleich Spitze Intensitäten auf den Standard, die in der folgenden Prozedur fertig sind, für die genaue Quantifizierung aller elementaren Konzentrationen von entscheidender Bedeutung.

Wir zeigen, wie die rohen Grafen von Fluoreszenz Photonen in Einheiten von Mikrogramm pro Quadratzentimeter (µg/cm2) zu konvertieren, durch den ersten Einbau eines integralen Spektrums oder ein Potentiometer Spektrum an die einzelnen Spektren erzeugt bei jedem Messpunkt oder pixel in einer 2D-Karte. Dieses Spektrum zeigt die relativen Intensitäten der verschiedenen Elemente in der Probe enthaltenen. Der Abstand der Absorptionskante eines bestimmten Elements aus der Strahlenergie des einfallenden beeinflusst die Intensitäten der ihre Fluoreszenz-Gipfel. Im Allgemeinen, sind je näher die beiden Energien, desto höher die Intensität, die für diese Elemente produziert, obwohl dies nicht immer der Fall ist. Abbildung 4 Ref 13 zeigt die Abhängigkeit der Absorption Länge der Röntgen-Photonen, die bezieht sich direkt auf die resultierende Intensität für die meisten Elemente in einer Methylammonium Leitung Jodid Perowskit Solarzelle. Dies zeigt die Fluoreszenz-Reaktion der Elemente im Hinblick auf Energie und zeigt, dass es keine kontinuierliche Abnahme der Reaktion mit zunehmender Entfernung von der einfallenden Energie, sondern vielmehr, dass es ist auch abhängig von dem Element selbst.

Das Ergebnis dieser Beziehung ist, dass rohe elementare Konzentrationen für Element-Kanäle mit Erregung Energien näher an die einfallende Energie höher erscheinen, selbst wenn die wahre Mengen dieser Elemente im Verhältnis zu anderen Elementen mit Erregung niedriger sind Energien weiter von dem Vorfall. Daher ist die Energieabhängigkeit der Intensität, zusammen mit anderen Faktoren wie Fluoreszenz Ertrag Variationen, verschiedene Absorptionskanten, Detektorempfindlichkeit, und Messung Hintergrund usw., warum Anpassung der Daten sehr wichtig vor der Zeichnung ist Schlussfolgerungen über die beobachteten elementaren Mengen. Dann wenden wir einen passenden Algorithmus auf das ganzheitliche Spektrum, wo der Benutzer definiert die Elemente und Parameter über ein Text-Dokument passen.

Der Algorithmus erstellt von Vogt Et Al. 14, nutzt der Regionen Interest (ROI) zu filtern, in dem es über bestimmte Elemente Peak Regionen und Prinzip Komponente (Analysis, PCA) integriert. Erstens erfolgt PCA Ermittlung nur die Elemente und Gipfel, die sehr stark erkennbar sind. Dies ermöglicht die Trennung der Lärm von der true-Signal. Als nächstes wird das Prinzip, die Komponenten identifiziert numerisch quantifiziert werden, was wichtig für deconvoluting anderes Element Gipfel mit der gleichen Anregungsenergie, z. B. überlappende Au Mα und P Kαist. Schließlich kann ROI auf die numerischen Daten gefiltert werden durch die Integration in bestimmten Regionen.

Um zählt auf elementare Konzentrationen beziehen, wird gut quantifizierte Referenz (oft bezeichnet als "Standard") unter den gleichen Messbedingungen, Geometrie und Energie, wie die Probe unter Studie gemessen. Dieser Standard ist oft aus Dresden AXO oder das National Institute of Standards and Technology (NIST). Sie decken eine Vielzahl von verschiedenen Elementen und mit tabellarischen elementar-Distributionen kommen. Die Normalisierung der gemessenen Anzahlen der Stichprobe von Interesse an die Grafen von der Standard unter den gleichen Messbedingungen bildet die Grundlage für die elementaren Quantifizierung für das Beispiel von Interesse.

Genauer gesagt, Karten identifiziert die Elemente und deren Konzentrationen des Standards entweder durch die Tatsache, dass die Standardinformationen vom Programm bekannt ist (wie bei den AXO und NIST-Standards der Fall ist) oder durch Eingabe in eine separate Datei (bei der eine verschiedene Standard verwendet wird). Aus diesen Informationen bezieht das Programm die gemessenen Intensitäten von Standardelementen unter den Messeinstellungen zur erwarteten Konzentration in Karten eingebettet. Dann schafft einen Skalierungsfaktor für jede Offset anpassen und extrapoliert dieser Skalierungsfaktor auf die restlichen Elemente, die nicht im Standard enthalten. Der Skalierungsfaktor enthält dann die Offset aus den Messeinstellungen und den Angaben in Karten für die lineare Umwandlung von raw zählt zu Flächendichte in µg/cm2.

Wir zeigen hier, wie man das Programm, Karten, entwickelt von Dr. S. Vogt, Fluoreszenz-fähigen Beamlines am Argonne National Laboratory (ANL) 14gewonnenen Daten zu quantifizieren. Die Daten für die Demonstration wurde Sektor-ID-2D der ÖNB mit den Messaufbau, dargestellt in Abbildung 1 von 10erworben. Das passende Verfahren kann auch angewendet werden, um Daten aus anderen Beamlines, aber beachten Sie, dass bestimmte Merkmale von ANL Strahllinien in das Programm eingebettet sind, müssen aktualisiert werden.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Hinweis: Vor Beginn der Armatur, ist es wichtig zu wissen, ein paar Dinge über die durchgeführten Messungen: die Anzahl der Melder Elemente verwendet - verschiedene Beamlines verwenden verschiedene Detektoren, die manchmal segmentiert sind in kleinere Abschnitte, aus denen die Grafen sind, Lesen und kompiliert; die einfallende Energie verwendet; und der Maßstab gemessen. Diese Informationen werden über verschiedene Aspekte des Verfahrens anzuwenden.

1. Einrichten des Programms

  1. Die IDL und das MAPS-Programm herunterladen
    Hinweis: Links für das Herunterladen von Karten und IDL http://www.stefan.vogt.net/downloads.html und http://www.harrisgeospatial.com/ bzw. finden werden. Zusammen, können die Programmdateien erwartet werden bis zu ca. 20 MB. Der tatsächliche Platzbedarf für den Montage-Prozess werden jedoch eigentlich viel größer sein und hängen von der Anzahl der Datendateien, fit zu sein und die Dateigröße. Die minimale Geräteanforderungen für die Montage sind etwa 8 GB RAM, Dual oder Quad-Core-Prozessor mit Geschwindigkeiten über 2,0 GHz. Auch hier steigen die Anforderungen dramatisch mit den Dateigrößen, fit.
    1. IDL virtuellen Computer herunterzuladen, gehen Sie auf den Link und erstellen Sie ein Konto. Melden Sie nach Erhalt der Bestätigung per e-Mail sich bei der Websites und wählen Sie "Downloads" auf der Registerkarte "Mein Konto". In Downloads sollte eine Option für die jüngsten IDL-Software für Windows, Mac oder Linux. Das Video wurde die Version 8.5 der IDL Virtual Machine verwendet.
      Hinweis: Für das Video war 1.7.3.12 Version von MAPS verwendet. Version 1.7.3.12 und oben für den Einbau von Daten, die in den Modi Schritte und Flyscan genutzt werden.
    2. Klicken Sie auf den Link für die neueste Version von MAPS und laden Sie die Zip-Ordner. Die ZIP-Datei sollte die Karten IDL-Binär-Datei sowie die Dateien "compound.dat", "henke.xdr" und "xrf_library.csv" enthalten.
    3. Verschieben Sie die letzteren drei Dateien in den Ordner "Lib" im Ordner "IDL" in den Dokumenten bei der Installation erstellt. Diese Dateien enthalten Röntgen-Fluoreszenz-spezifische Informationen für die Karten benötigt. Beispielsweise speichert die RFA-Bibliothek-Datei alle Erregung Energien für alle Elemente.
    4. Legen Sie das Symbol für die MAPS-Programm überall, aber, ist es oft am einfachsten, es auf dem Desktop ablegen. Dabei macht es leicht zu finden und führen Sie die grafische Benutzeroberfläche (GUI).
  2. Sammeln der erforderliche Dateien für die vorläufige Montage
    Hinweis: Die Dateien, die erforderlich sind, vor der Durchführung eines Fittings sind Datendateien mit der Endung ".mda" und standard Datei die Endung ".mca", "maps_settings.txt", "maps_fit_parameters_override.txt" benannt. Ein Beispiel-Satz dieser Dateien finden Sie in der Belege. Die standard-Datei zur Verfügung gestellt wird die AXO-Standard, der im Bereich ID-2D des Argonne National Laboratory unter Verwendung eines Vorfalls Strahl Röntgenenergie von 10,4 gemessen wurde keV. Die gleichen Einstellungen wurden für die Messungen die Daten in dieser Demo verwendet.
    1. Übertragung der Parameter-Datei, die Datendateien und standard-Dateien im Verzeichnis während der Datenerfassung auf den Computer, auf dem die Armatur mit Karten ausgeführt wird, verwendet. Darüber hinaus kann die Karten-Einstellungen-Datei in den Zusatzinformationen zur Verfügung gestellt für jede Situation verwendet werden.
    2. Erstellen Sie einen Ordner auf dem Desktop. Erstellen Sie z. B. "C:\Users\user\Desktop\Fittingfiles". Es ist sehr wichtig, dass keine Dateien oder Ordner in den Pfad für die Montage enthalten ein Leerzeichen enthalten, da Karten nicht mehr darauf zugreifen können.
    3. Erstellen Sie einen Unterordner "Fittingfiles" namens "Mda" und legen Sie alle Datendateien ".mda" aus den Röntgen-Fluoreszenz-Messungen im Inneren erworben. Achten Sie darauf, die Datei für die repräsentative Karte enthalten, die verwendet wird, um die Passform zu generieren. In dem Video wird beispielsweise die Datei "2idd_0220.mda" verwendet, da es in Größe und Auflösung, die Mehrheit der verbleibenden Karten fit sein am ähnlichsten ist.
    4. Legen Sie die verbleibenden Dateien aus Schritt 1.2 in den übergeordneten Ordner. Diese Dateien werden in den nachfolgend beschriebenen Schritten bearbeitet werden.
      1. Legen Sie die standard Dateien (Endung in ".mca") in den Ordner "Fittingfiles".
        Hinweis: Ein gut geeignet Standard sollte bei mindestens zwei Elemente gemeinsam mit den untersuchten Proben enthalten. In Fällen, in denen keine geeigneten kommerziellen Standards vorhanden ist, kann eine repräsentative Stichprobe, die Elemente des Interesses an bekannten Größen hergestellt und als Standard verwendet werden. In diesem Fall sollte die erstellte Probe in die gleiche Weise wie andere Normen gemessen werden.
      2. Wenn die AXO Dresden standard 15verwenden, benennen Sie die Datei "axo_std.mca" sein. Für einen 1-Element-Detektor nur eine Datei ist erforderlich und sollte mit ".mca" enden. Wenn ein 4-Quadranten-Detektor verwendet wurde, sollte es jedoch vier standard Dateien mit der Endung mit ".mca0" durch ".mca3".
      3. Wenn das National Institute of Standards and Technology (NIST) Standard 1833 oder 1832 für Dünnschicht-Proben, Name der Datei mit etwas wie der NIST-Standard später ist manuell ausgewählt anstatt im Rahmen des Programms verwiesen.
        Hinweis: Zu diesem Zeitpunkt kann nur ein Standard für die Anprobe zu einem Zeitpunkt anzuwenden. Allerdings gibt es Bedenken, dass eine bestimmte Norm nicht genügend Elemente abdeckt, die auch in der Probe des Interesses enthalten sind, ist es möglich die Beschläge mit unterschiedlichen Standards jedes Mal erneut ausführen. Die Daten aus jeder Standard können dann für Genauigkeit verglichen werden.
      4. Wenn mehr als ein Standard verwendet wird, verlegen entweder Fit ".h5" Dateien von jedem Lauf in einen eindeutigen Ordner für jeden Standard beschriftet oder Umbenennen von Dateien, zum Beispiel in "_ < Standard verwendet >" endet
      5. Reicht weder die AXO oder der NIST-standard für die Proben untersucht, Messen Sie jede andere Probe als Standard, solange es eine bekannte Menge von Elementen enthält. Fügen Sie in Reihenfolge für Karten zu wissen, um diese neu erstellte standard verwenden die Datei "maps_standardinfo.txt" auf den übergeordneten Ordner, "Fittingfiles". Diese Datei ist in den ergänzenden Informationen enthalten und kann direkt für den Einsatz angepasst werden.
        1. Um die erstellten Standard zu verwenden, öffnen Sie die standard Infodatei und geben Sie den Dateinamen für den Standard, der alles endet in die richtige ".mca" Formate in der Zeile verwendet werden kann benannt werden "Dateiname:" (wenn mehrere Quadranten zu verwenden, geben Sie nur den Namen in ".mca0" endet). Als nächstes Liste der Elemente, die in der Norm, getrennt durch Kommas in der Zeile "ELEMENTS_IN_STANDARD:".
        2. Berechnen Sie die Dichte der einzelnen Elemente im Standard mit der Standard-Dicke multipliziert, Flächendichte für jedes Element in µg/cm2. Listen Sie diese Werte in Ordnung in Bezug auf die Reihenfolge der Elemente im Schritt 1.2.4.4 aufgeführt. in der Zeile "Gewicht:", auch durch Kommas getrennt.
      6. Passen Sie die Anzahl der Dateien mit den Namen "maps_fit_parameters_override.txt" für die Anzahl der Melder Elemente verwendet. Wenn nur ein Detektor verwendet wurde, behält die Datei das Format "maps_fit_parameters_override.txt".
      7. Wenn ein vier-Quadranten-Detektor verwendet wurde, kopieren und Einfügen der Parameterdatei viermal in den übergeordneten Ordner und benennen Sie dann die Erweiterungen in Bereich von ".txt0", ".txt3".
      8. Check-in die Datei "maps_settings.txt", dass es die richtige Anzahl von Detektorelementen in der Zeile listet "DETECTOR_ELEMENTS:" (es sollte entweder 1 oder 4).

2. Durchführung der Armatur

  1. Karten laufen
    1. Klicken Sie doppelt auf das Symbol ""maps.sav"" auf dem Desktop und klicken Sie dann auf die IDL Pop-up-Fenster, um fortzufahren.
    2. Im ersten Fenster nach Eröffnung, genannt "starten: Karten V < Version verwendeten >", wählen Sie "drücken Sie zu ändern Eltern Dir" und wählen Sie dann die zuvor erstellten "Fittingfiles"-Ordner.
    3. Wählen Sie "OK und gehen Sie auf Konfiguration".
  2. Generieren Sie ein Spektrum aus einer repräsentativen Karte zu verwenden, für den Einbau
    1. Fenster "Konfiguration" die über zugegriffen werden kann "Config + Karten zu generieren" "Allgemeine Einstellungen", ändern das Strahlrohr auf das Strahlrohr entsprechen für die Messungen verwendet.
      1. Wenn Messungen an verschiedenen Strahlrohr abgeschlossen wurden, überprüfen Sie, welche Option im Programm für ein Strahlrohr am ähnlichsten im Parameter, die das Setup verwendet wird. Strahlrohr Fähigkeiten für die Advanced Photon Source (APS) bei ANL finden Sie unter https://www1.aps.anl.gov/Beamlines/Directory. Vergleicht man bestimmte Parameter wie Auflösung und Flussmittel kann bestimmen, welche ANL-Einstellung im Konfigurationsfenster, das Strahlrohr verwendet für die Messungen am ähnlichsten ist.
    2. Wählen Sie "Mda-Dateien (Verzeichnis) auswählen" und den Ordner zum "Fittingfiles" Ordner mit allen notwendigen Dateien eröffnen sollte. Als nächstes wählen Sie eine ".mda"-Datei, die eine repräsentative Karte entspricht (es sollte eine Karte von ähnlichen Zusammensetzung und Messung Parametern für die Mehrheit der Scans, die mit den Parametern festgelegt, dass repräsentative Karte passen werden) und klicken Sie auf "öffnen" .
      Hinweis: Wenn es nicht in den richtigen Ordner geöffnet wird, kann es geändert werden indem Sie "Eltern Dir" und den entsprechenden Ordner auswählen.
    3. Geben Sie in das einfallende Energie in keV.
    4. Wählen Sie "start processing". Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, sollte verschiedene neue Ordner in das Verzeichnis erstellt wurden und innerhalb des Ordners "img.dat" es 1 oder 5 Dateien (abhängig von der Anzahl der verwendeten Detektoren) namens ".h5".
      Hinweis: Bei einem Multi-Element-Detektor, ein h5-Datei wird generiert für jedes Segment des Melders (z. B. Dateien ".h50" durch ".h53" für einen 4-Element-Detektor) und eine Datei, die den Durchschnitt der einzelnen Elemente ist.
      1. Um bestimmte Elemente als verarbeitet, aber nicht brauchbar oder quantifizierten anzuzeigen, geben Sie diese Elemente in der Zeile "ELEMENTS_TO_FIT:" der Datei "maps_fit_parameters_override.txt". Enthalten Sie Elemente mit L oder M-Line-Gipfel als "In_L" oder "Au_M" zum Beispiel. Andernfalls enthält die verarbeitete Datei nur Karteninformationen für die Elemente, die in der Parameter-Datei vor der Verarbeitung enthalten waren.
    5. Um das Spektrum zu sehen, gehen Sie auf "Datei" "RFA Bild - Avg oder auch nur einzelne Element öffnen" und suchen Sie im Ordner "img.dat" erzeugt ".h5"-Datei, die für den Einbau der restlichen Karten verwendet werden, dann wählen Sie "öffnen".
      Hinweis: Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten die verarbeitete Datei anzuzeigen, die das ganzheitliche Spektrum der raw-Daten enthält, oder die Summe der einzelnen Spektren bei jedem Pixel innerhalb einer Karte als auch die volle Karten der ungeeigneten und nicht bezifferten Daten erworben. In den meisten Fällen empfiehlt es sich, die Daten normiert auf den vorgelagerten Ionisationskammer, die getan werden, indem Sie an der zweiten Dropdown-Menü des Verzeichnisses Karten und Auswahl "U.S.-IC"anzeigen.
      1. Anzeigen der generierten Daten durch Auswahl von "anzeigen" → "Multielement View (M)", die die verarbeiteten Karten für jedes der Elemente zeigen wird.
        Hinweis: an dieser Stelle die Daten scheinen quantifiziert worden, wie sie in Einheiten von µg/cm2, vertreten sind jedoch sie haben noch nicht fit und repräsentieren daher nicht richtig quantifizierten Daten. Nach Abschluss der eigentlichen Montage überschreibt es die Datei ".h5", so ist es äußerst wichtig, um nachzuverfolgen, welche Dateien angepasst haben und die einfach zu ".h5"-Format, wie unter Punkt 2.2.4 beschrieben wurde umgewandelt wurden.
      2. Aus Gründen der Beschlag zeigen Sie integralen Spektrums, also gehen Sie auf "anzeigen" → "Plot integraler Spektrum an". Abbildung 1 zeigt ein Beispiel für eine ganzheitliche Spektrum (in weiß).
    6. Speichern Sie die integrierte Spektrumdaten durch Auswahl von "generieren Sie die Ausgabe" "raw integrierten Spektren Serie (lange) exportieren"in einer ".txt" Datei. Schließen Sie das Fenster.
      1. Das Bild speichern, verwenden Sie eine Screen-Capture-Programm, als selbst Karten muss nicht die Option zum Speichern des Bildes.
      2. Um die Daten replot, Plotten der exportierten integrierte Spektrumdaten gegen den Energiebereich mit jedem Daten-Visualisierungs-Software.
        Hinweis: Die Datei mit dem integrierten Spektrum wird benannt "Intspec < Strahlrohr > _ < Samplenumber >. h5.txt" und wird in das übergeordnete Verzeichnis innerhalb der Ordner mit dem Namen "Ausgang" zu finden.
  3. Die Override-Datei für den Einbau vorbereiten
    1. Gehen Sie zu "Extras" → "Spektrum- Tool" und wählen Sie die ".txt" Datei mit dem Namen "Intspec < Strahlrohr > _ < Samplenumber >. h5.txt"
    2. Öffnen Sie die Datei mit dem Namen "maps_fit_parameters_override.txt", die nun im Hauptverzeichnis befinden sollte, wie in Schritt 1.2.3 beschrieben., und geben Sie die bekannten Einstellungen wie unten diskutiert. Diese Datei ist für alle Situationen, unabhängig von der Anzahl der Detektor Elemente verwendet.
      1. In der Zeile "DETECTOR_ELEMENTS:", stellen Sie sicher, die Anzahl ist die entsprechende Zahl für die Anzahl der Melder Elemente für das Strahlrohr verwendet.
      2. In der Zeile "ELEMENTS_TO_FIT:", geben Sie alle erwarteten fehlen, L und M Zeilen mit Suffixen "_L" und "m." bezeichnen. K-Linien sind standardmäßig angenommen.
      3. In der Zeile "COHERENT_SCT_ENERGY:", geben Sie die einfallende Energie verwendet. Zählen Sie in den folgenden zwei Zeilen obere und untere Schranken für den Energiebereich, Karten für die genaue einfallende Energie passt. In der Regel eine Reihe von ± 0.2 keV ± 0,5 keV der einfallenden Energie ist ausreichend.
      4. In der Zeile "MAX_ENERGY_TO_FIT:", geben Sie einen Wert nicht weniger als 1 keV oberhalb der einfallenden Energie und ebenso in der Zeile "MIN_ENERGY_TO_FIT:", geben Sie einen Wert nicht weniger als 1 keV.
      5. Gegen Ende der Datei, sind die Optionen "SI_ESCAPE_ENABLE:" und "GE_ESCAPE_ENABLE:". Je nach dem Material des Detektors Element verwendet (Si oder Ge), geben Sie eine 1 für das Element verwendet und eine 0 für das Element nicht verwendet. Dies wird einen Flucht-Faktor für das Detektorelement in die Passform zu integrieren.
      6. Geben Sie unterhalb der Linien für 2.3.2.5 Detektor Elementnamen. Es ist sehr wichtig, dass diese Informationen korrekt sind, sonst werden die Quantifizierung nicht korrekt, da es nicht die richtigen Kanäle während des Prozesses verweisen.
        1. Um die entsprechende Datei-Namen zu finden, öffnen Sie die Datei ".mda" durch Auswahl "Datei" "Mda Datei öffnen" dann gehen auf "anzeigen" "Multi-Element-View (M)" und wählen Sie auf der unteren rechten Seite "wählen Sie Elemente/Detektoren" . Dies öffnet ein Fenster mit allen Kanälen, die in der Datei ".mda" gespeichert. Kopieren Sie und fügen Sie die Variable (PV) Prozessnamen für SRCurrent (z.B. SRCURRENT:S:SRcurrentAI.VAL), vor- und nachgelagerten Ion Kammern (z. B. US_IC:2idd:scaler1_cts1. C und DS_IC:2idd:scaler1_cts1. (B) und vier Dateien für die verstrichene Zeit leben, die verstrichene Zeit Real, die Eingabe Zählrate und die Ausgaberate Graf (z. B. ELT1:2iddXMAP:ElapsedLive, ERT1:2iddXMAP:ElapsedReal, ICR1:2iddXMAP:dxp1. InputCountRate, OCR1:2iddXMAP:dxp1. OutputCountRate). Schließlich gehört auch die Namensgebung für die Airpath (z.B. AIRPATH:0.0).
          Hinweis: Wenn es unklar, welche Namen ist zu verwenden, Fragen Sie die Strahlrohr Wissenschaftler um Hilfe, dieser Schritt ist kritisch für die Genauigkeit des Verfahrens.
    3. Speichern Sie die Datei.
  4. Formstück-Parameter identifizieren
    1. Versuchen Sie die Passform, indem Sie auf "Analyse" "Spektrum passen".
      1. Überprüfen Sie zunächst, dass Energie in den oberen Bereich des Fensters inklusive aller Elemente von Interesse ist. Im Allgemeinen ist es am einfachsten, den gleichen Bereich wie in Schritt 2.3.2.3 zu verwenden.
        Hinweis: Als nächstes ist für die erste Anprobe, es gut für die "Anzahl der Iters" oder Anzahl der Iterationen der Armatur, Null sein. Dieser wird später in den Montage-Prozess zur Verbesserung der Qualität der Passung erhöht werden.
      2. Schließlich, am unteren Rand des Fensters, wo es heißt "BATCH alle Spektren passen", wählen Sie die dritte Schaltfläche von oben mit der Bezeichnung "w / kostenloser E, FWHM, Scatter, festen Schwänzen" um den ersten Sitz ausgeführt. Im Ordner "Hauptverzeichnis" wird eine neue Datei namens "average_resulting_maps_fit_parameters.txt" erstellt.
    2. Auf der linken Seite des Spektrums Tools, wählen Sie alle die Dropdown-Menüs namens "none" , außer einem, lesen die lesen sollten "spec" "eingebaut". Dies zeigt nur die Passform, die auf das Spektrum der farbigen Linie vertritt die Passform und die weiße Linie repräsentieren jeweils die gemessene Spektrum überlagert. Von diesem Bild kann es deutlich geworden, dass bestimmte wichtige Gipfel nicht sehr gut mit dem Spektrum oder sogar überlappen, dass die Passform keinen Höhepunkt überhaupt enthält wo das Spektrum deutlich zeigt. Wenn dies der Fall ist, müssen Änderungen in der Parameter-Datei vorgenommen werden.
    3. Starten Sie mithilfe der Funktion "hinzufügen" → "Element" und das Pluszeichen (+) und (-) Zeichen am unteren Rand der Spec Tool um nach fehlenden Elemente zu suchen. Dies kann durch die Schlange, die Energiebahnen mit Gipfeln, die die Passform nicht zu gehören scheint.
    4. Wenn es nicht ganz klar was Elemente könnte fehlen, führen Sie die Passform mit einer größeren Anzahl von Iterationen, um den Sitz zu verbessern und helfen, erläutern, welche Verbesserungen noch getroffen werden müssen. Dies kann durch eine Änderung im Fenster "Spec fit" die Option "Nein Iters". In der Regel wird mindestens 50 Iterationen die Passform deutlich genug steigern so dass andere erforderlichen Verbesserungen leichter identifiziert werden können.
    5. Identifizierten fehlende Elemente hinzufügen, die Datei "maps_fit_parameters.txt" (Hinweis: nicht die Datei "Average_resulting" erwähnt) und speichern Sie die Datei.
      Hinweis: Erscheint es noch einige Gipfel nicht in der Armatur aufgenommen werden, ist es möglich, gibt es Elemente mit Pile-Ups. Ein Element-Haufen, tritt auf, wenn zwei RFA Photonen (oft aus dem gleichen Element mit der gleichen Energie) Streik den Detektor zum gleichen Zeitpunkt gelesen als ein Photon mit einer Energie, die die Summe der beiden ursprünglichen Photonen ist.
    6. Um zu suchen und Pile-up-Elemente beinhalten, verwenden Sie das gleiche Verfahren wie bei 2.4.3, sondern durch die Auswahl "hinzufügen" "Element + Pile-Up". Sobald Karambolagen identifiziert werden, fügen Sie die Element-Kombinationen in die Zeile "ELEMENTS_WITH_PILEUP:" mit den Elementen in einer Massenkarambolage, getrennt durch einen Unterstrich (z.B. Si_Si für eine Silizium-Silizium-Pile-Up) oder Si_Cl für eine Massenkarambolage von Si und Cl Photonen enthalten.
    7. Die verzweigten Verhältnisse der L-Leitung Elemente auswerten. Die meisten K-Line Elemente sind bereits in der Parameter-Datei enthalten und diese sind weitgehend korrekt und zitierten Literatur 16,17. L-Linien, benötigen jedoch oft Verbesserung, wie sie gefunden wurden, um mit Erregung Energie 14variieren. Derzeit gibt es kein derartiges Verfahren für M-Linien.
    8. Schauen Sie sich die L-Leitung Elemente brauchen bessere Verzweigung Verhältnisse sowohl in den Abschnitten "BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L:" und BRANCHING_RATIO_ADJUSTMENT_L: ".
      Hinweis: "BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L:" beschreibt die zugänglich Energieniveaus L1, L2, L3, die auf die einfallende Energie angewiesen sind. Zum Beispiel wenn L1 > einfallende Energie > L2, dann 0, 1, 1 für die entsprechenden Einstellwerte verwendet werden soll.
      1. Anpassen die verzweigte Familie beginnen, erstellen Sie einzelne Zeilen mit dem Element und dann drei 1 formatiert. " s, wie unten dargestellt.
        BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L: In_L, 1.1.1.
        BRANCHING_FAMILY_ADJUSTMENT_L: Pb_L, 1.1.1.
      2. Passen Sie diese Nummern um die Verhältnisse der Peak Intensitäten aus jeder Gruppe in Relation zueinander in einem Versuch, die Intensität der Anpassung an die Peak-Intensität des integrierten Spektrums am besten entsprechen zu verlagern.
        Hinweis: "BRANCHING_RATIO_ADJUSTMENT_L:" Alternativ beschreibt jedes einzelnen L-Schale-Übergang, jeweils mit einer einzigartigen Energie. Das verzweigte Verhältnis ändern, wird der Wert in Bezug auf die Literatur-Quellen Wert multipliziert zwei Werte in der MAPS-Programm eingebettet.
      3. Diese Werte anzupassen, bilden einen Vergleich der Höhe der Bezugslinie (blau, gelb oder rosa, in der Regel abhängig von der verzweigten Familie) durch die "hinzufügen" "Element" Funktion und die eigentliche Scheitelhöhe beobachtet und dann berechnen die verzweigte Verhältnis von grobe Schätzung.
        Hinweis: zum Beispiel wenn Lβ1 Linie doppelt so hoch vertreten ist wie der eigentliche Höhepunkt erscheint, dann eine Verzweigung Verhältnis für diese Zeile 0,5 oder 50 % des Wertes Literatur sollte.
    9. Speichern Sie die Fitparameters-Datei, und wiederholen Sie die Schritte, beginnend mit Schritt 2.4.2 bis die Passform scheint vernünftig zu sein. Wenn die Passform im Rahmen des Zumutbaren zu sein scheint, laufen die Armatur noch einmal aber mit mindestens 10 k Iterationen.
      Hinweis: Dies geschieht, weil bei der Quantifizierung nicht möglich, die Anzahl der Iterationen verwendet zu ändern ist. Daher sorgt für Erhöhung der Anzahl der Iterationen in diesem Stadium des Verfahrens, dass die Informationen im Durchschnitt resultierende Anpassungsparameter Datei, die aktualisiert wird, mit jedem Versuch passen und später für die Quantifizierung Verfahren beschäftigt ist so genau wie möglich.

3. führen Sie die Montage

  1. Umbenennen von Dateien
    1. Da die Datei "average_resulting_maps_fit_parameters_override.txt" mit jeweils passenden aktualisiert wird, verwenden Sie diese Datei für die eigentliche Montage, die auf alle ".mda" Dateien angewendet werden, die Quantifizierung benötigen. Benennen Sie zunächst die "maps_fit_parameters_override.txt"-Datei, die für den Einbau als "maps_fit_parameters_override_input.txt" verwendet wurde. Dann benennen Sie die Datei "average_resulting_maps_fit_parameters_override.txt" als "maps_fit_parameters_override.txt".
    2. Wenn Sie einen 4-Element-Detektor zu verwenden, kopieren Sie und fügen Sie die neu benannte "maps_fit_parameters_override.txt"-Datei, um vier zusätzliche Dateien erstellen und ändern Sie die Erweiterung der einzelnen, so dass sie den Namen "maps_fit_parameters_override.txt0" durch "Maps_fit_ ein parameters_override.txt3 ".
  2. Konfigurationsdatei erstellen
    1. Gehen Sie zu "Config + Karten zu generieren" "allgemeine Konfiguration und Karten zu generieren" und ändern Sie die Einstellungen wie am Anfang des Verfahrens den Messaufbau angepasst.
    2. Wählen Sie die verwendete Strahlrohr oder repräsentative Strahlrohr und überprüfen Sie "verwenden Montage".
    3. Klicken Sie auf "Mda-Dateien (Verzeichnis) auswählen" und wählen Sie alle Dateien aus dem Ordner "Mda" fit sein ".mda". Diese Dateien können hinzugekommen in den Ordner zuvor in Schritt 1.2.3.), aber wenn nicht, sie können kopiert und zu diesem Zeitpunkt in den Ordner eingefügt.
    4. Auf der rechten Seite des Fensters, unter Verwendung der (+) und (-) Zeichen links und rechts bewegen führen Sie einen Bildlauf durch die Elemente und Haken Sie diejenigen, die in der Parameter-Datei enthalten sind, die für die Montage verwendet werden.
      1. Fügen Sie Elemente fehlen in diesem Fenster durch ein Feld eines ungenutzten Elements abhaken, und dann das Element in der "ROI Feldname", einschließlich "_L" oder "m.", so wie es, in der Parameter-Datei geschrieben steht umbenennen. Neben das Element umbenennen, geben Sie die Energie für die mittlere Position der Linie mit der höchsten Energie (d.h. wenn eine Registerkarte erstellen, für In_L, geben Sie den Wert fürLα1 Energie) aus der Literatur.
        Hinweis: Eine einfache Möglichkeit, diesen Wert zu finden ist mit Hilfe des Hephaistos-Programms, die heruntergeladen werden können online als Teil des Pakets "Demeter mit Strawberry Perl", finden Sie derzeit unter https://bruceravel.github.io/demeter/ 18. Eine weitere Möglichkeit ist die x-ray-Daten-Broschüre von der Seite http://xdb.lbl.gov/ herunterladen. In der Hephaistos-Programm ist es möglich, wählen ein Element aus dem Periodensystem und scrollen Sie suchen die richtige Energie (beachten Sie die Einheit Unterschied zwischen Hephaistos und Karten).
    5. Auch die Felder für "S_i", "S_e", "S_a", "TFY" und "Bkgnd" abhaken.
    6. Nachdem alle Änderungen vorgenommen haben, wählen Sie "Einstellungen in der Config-Datei schreiben" in der oberen rechten Ecke. Die Datei kann benannt werden, sondern muss in die Verlängerung ".cfg" enden und in den Hauptordner, "Fittingfiles" platziert werden muss. Diese Datei wird alle Einstellungen in Schritt 3.2 eingegeben speichern.) für die zukünftige Verwendung.
      Hinweis: Auswahl "Einstellungen aus Config-Datei lesen" kann der Benutzer zum Öffnen der Datei mit den gespeicherten Fit Einstellungen wieder in die Zukunft. Darüber hinaus werden die gespeicherten Einstellungen geändert und durch Öffnen einer Datei ".cfg", Eingabe der Änderungen, und wählen Sie dann "Einstellungen in der Config-Datei schreiben" noch einmal aktualisiert.
    7. Schließlich, wenn die NIST-Standard (1832 und 1833) verwenden, klicken Sie auf "NBS" für den richtigen Standard und wählen Sie die standard-Datei, die für die Montage verwendet werden soll.
  3. Anwendung der Armatur
    1. Wählen Sie start Verarbeitung. Eine Reihe von Feldern wird angezeigt, eine für jedes standard-Element (abhängig von der Anzahl der Detektorelementen verwendet) geeignet ist. Dies geschieht jedoch nicht, wenn eine Norm als NIST oder AXO verwendet wird.
      Hinweis: Je nach Anzahl und Größe der ".mda" Dateien fit sein, kann das Programm überall von 30 Minuten bis Stunden dauern.

4. Überprüfung der Passform

  1. Öffnen Sie die Dateien für die angepassten Spektren, indem Sie auf "Datei" → "Offene RFA Bild - Avg oder auch nur einzelne Element" und wählen Sie im Ordner "img.dat" "" eine der ".h5"-Dateien, die erstellt wurden.
  2. Nach dem gleichen Verfahren wie in Schritt 2.2.5.1 beschrieben, öffnen Sie das Multi-Element-Sichtfenster und normalisieren Sie die Daten zu den vorgelagerten Ionisationskammer.
    1. Um auszuwählen, welche Elemente/Kanäle angezeigt werden, verwenden Sie die Dropdown-Menüs für "# Bilder X:" und "# Bilder Y:", wählen die Abmessungen der Karten angezeigt werden. Als nächstes wählen Sie "wählen Sie Elemente/Detektoren" und ein Popup-Menü angezeigt werden, mit Kontrollkästchen für alle Kanäle in der Fit ".h5"-Datei enthalten.
  3. Überprüfen Sie, dass die Werte für die Elemente, die bekanntermaßen in der Probe sinnvoll. Eine Schätzung für die Konzentration kann berechnet werden, wenn die Probendicke bekannt ist. Um zu berechnen, verwenden Sie die folgende Gleichung:
    Konzentration = elementare Dichte × Probendicke
    Hinweis: zum Beispiel ist eine Schätzung der Konzentration von Kupfer in eine 2 µm dicken CIGS-Solarzelle etwa 18 µg/cm2. Vergleicht man dies mit den Werten für Kupfer in Abbildung 2, ist ersichtlich, dass die Schätzung am unteren Ende ist, sondern dass die Quantifizierung der richtigen Größenordnung ist.
  4. Um mehrere Scans klicken sich durch das angepasst haben, gehen Sie auf "Datei" → "Update Liste der aktuellen Dateien aus Verzeichnis". Dadurch werden alle Dateien im Ordner "img.dat" im dritten Drop-down-Menü aus der linken Seite des Karten-Fensters platziert.
  5. Um die Daten in eine Tabellenkalkulation oder ein Igor-Datei exportieren, wählen Sie "kombinierte ASCII-Dateien von Maps" oder "kombinierte IGOR Dateien von Maps machen" exportieren die Daten für jeden aktuell ausgewählten Kanal im Fenster angezeigt wird. Daher, um die Daten für alle Kanäle zu exportieren, wählen Sie zuerst genügend Zeilen und Spalten für die Anzahl der Elemente und Detektoren, die angezeigt und exportiert werden möchten und klicken Sie dann auf "wählen Sie Elemente/Detektoren" um sie auszuwählen. Wenn es wünschenswert ist, jeden der Kanäle als separate Dateien gespeichert haben, verwenden Sie die Option "getrennte machen..." für den jeweiligen Dateityp.
  6. Um die Daten für einen Stapel von Dateien zu exportieren, gehen Sie zu "Datei" → "Update-Liste der aktuellen Dateien aus Verzeichnis"". Dies zeigt alle Dateien in den Ordner "img.dat". Dann, nach Auswahl der Elemente exportiert werden sollen, die Option "Export kombiniert (getrennte) ASCII-Dateien von Maps" Tabellenkalkulationsdateien für alle ".h5" Dateien in den Ordner generiert.
    Hinweis: Die exportierten Daten werden innerhalb des Ordners "Ausgang" in das übergeordnete Verzeichnis gespeichert.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

In den folgenden Abbildungen sehen ein Beispiel für richtige passende Ergebnisse. Erstens passt in Abbildung 1 ein direkter Vergleich zwischen einer schlechten angezeigt wird und eine gute Passform für das ganzheitliche Spektrum. Die schlechte Passform ist reparabel sicherstellen, dass keine Elemente sind, die hat eines klaren Höhepunkt in Abbildung 1(links) aber gehört nicht in den Sitz fehlt, zum Beispiel Kupfer, und Anpassung der Verzweigung Verhältnisse der L und K Linien um die Genauigkeit zu verbessern. Abbildung 2 zeigt stattdessen einen Vergleich zwischen den Element-Kanälen vor und nach der Montage. Die ersten spürbare Unterschied ist die Maßeinheit für die Veränderungen der Werte von "Roh" bis "Ug/cm ^ 2", was darauf hindeutet, dass die Daten quantifiziert worden. Darüber hinaus sollten Nummernkreise mit denen aus der vorgeschlagenen Berechnung in Abschnitt 4.2 erwartet ausrichten. Diese Werte sollten in der Regel nicht gegen Null gehen. Wenn sie es tun, ist dies fast immer ein Zeichen dafür, dass bei der Montage ein Fehler vorliegt.

Die Eisen- und Kupfer-Kanäle können sowohl vor als auch nach der Anpassung gesehen. Darüber hinaus beobachtet die Wertänderungen, es ist auch klar, dass die Bilder besser gelöst sind und die Streifen, die in den raw-Daten angezeigt werden, sind vorbei bei der Befestigung. Auflösung der Anstieg resultiert aus der Spitze Dekonvolution getan durch die Armatur für die Trennung der Elemente mit überlappenden Peaks. Es ist nur einer der Vorteile von Montage und Quantifizierung der Daten, die Möglichkeit bietet, die Fluoreszenz-Daten genauer qualitativ und quantitativ zu analysieren. In dem konkreten Beispiel einer CIGS-Solarzelle ist eine der Eigenschaften, denen Forscher interessiert sind die Verteilung der drei kationen, Kupfer, Indium und Gallium, während das Gerät. Statistischer Untersuchungen wurde durchgeführt, um die Änderung in ihren Konzentrationen in Körner und Getreide Grenzen 16zu studieren. Eine solche Untersuchung erfordert die verbesserte Auflösung innerhalb der Karte, so dass Grenzen leichter identifiziert werden können, mit einer Wasserscheide-Technik. Mit der Fähigkeit zur Untersuchung der Korrelation und Anti-Korrelation der Elemente bietet darüber hinaus einen Ausblick auf die Probe Homogenität und wie man es verbessern.

Während die quantifizierten Daten zu Elementarebene Konzentrationen beziehen sich jetzt verwendet werden können, ist das passende Verfahren nicht perfekt. Es werden immer wieder eine gewisse Fehler eingeführt von den verschiedenen Verfahrensschritte, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, die Qualität der Passform, die Auswahl, Matrix Homogenität, Messung, und Extrapolation der Norm und dem Einfluss anderer Faktoren wie sekundäre Fluoreszenz und Probe Dickenschwankung von Karten nicht berücksichtigt werden. Dieser Fehler können durch Auswahl eines homogenen Standards mit mehrere Gemeinsamkeiten mit der Probe minimiert werden und möglichst viel verzweigten Verhältnisse zu verbessern beachten Sie jedoch, dass einige von Ihnen, wie Fit Qualitätskontrolle, systematische Fehler sind schwer um vollständig auszurotten. Obwohl es nicht möglich, direkt die entstandenen Fehler zu quantifizieren, liefern gekauften Normen eine Fehlerschätzung für die Konzentrationen der Elemente, die sind oft recht hoch und sollte in Betracht gezogen, wenn Sie versuchen, zu analysieren und Fehler zu propagieren.

Korrektur der Daten weiter für bestimmte Themen wie Dickenschwankung, Strahl Dämpfung und sekundäre Fluoreszenz können helfen, den Fehler noch weiter zu reduzieren. Methoden zur Verfügung, um solche Korrekturen sind im Diskussion Abschnitt beschrieben.

Figure 1
Abbildung 1. Demonstration vor (links) und nach (rechts) die richtigen Anpassungen, die passende Datei vorgenommen wurden um eine genaue Passform (grün dargestellt) des integralen Spektrums (gezeigt in weiß) zu produzieren und später, konvertieren von raw zu µg/cm2 genau zählt. Zwei Arten von Fehler sind eingekreist (a): der rote Kreis kennzeichnet ein fehlendes Element, in diesem Fall Cu und der gelbe Kreis zeigt ein Problem mit der Verzweigung Verhältnisse für die In_L-Linie. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 2
Abbildung 2. Demonstration vor (oben) und nach (unten) Montage und Quantifizierung der Fluoreszenz-Kanäle von Interesse. Am auffälligsten ist die Veränderung in Einheiten von "Roh" bis "Ug/cm ^ 2". Die quantifizierten Werte für Eisen und Kupfer in eine 2 µm dicken CIGS-Solarzelle auf einem 500 µm dicken Edelstahl Substrat sind in der Größenordnung von 1000 bis 100 µg/cm2.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Die Zahlen zeigen die Bedeutung der Anpassung Daten mit diesem Verfahren. Abbildung 1 (rechts) und 2 (unten) zeigen ein repräsentatives Ergebnis, das durch eine ordnungsgemäße Montage entstehen sollte. Ist eine unzureichende Passform, das ganzheitliche Spektrum Bild sieht deutlich ab und die resultierenden quantifizierten Daten haben Fehler drin, obwohl diese schwer zu erkennen, in den meisten Fällen werden. Für bestimmte setzt Probentypen, für die der Standard nicht repräsentativ für die Elemente in der Probe, ist gerade weil die Proben keine Elemente in der Norm enthalten, die Quantifizierung ausschließlich auf Informationen für alle Elemente der Extrapolation Interesse. In einer Situation wie dieser erscheint die Montage genau analysiert, mit dem integralen Spektrum, jedoch bei der Quantifizierung, die Werte drastisch falsch angezeigt wird. In diesem Fall wird es notwendig, einen Standard von bekannten Größen verwenden, der mehr Ähnlichkeit mit der Probe ist. Der Prozess des Wählens und Standards im Vergleich ist auch in einer Studie bewiesen, durch Twining Et Al., welche nutzten die NIST-Standard, sowie einige synthetisiert Normen, für die Quantifizierung von biologischen Proben 3. Auf diese Weise konnten die Autoren die Angemessenheit der einzelnen Standards zu überprüfen und vergleichen die areal Dichte mit jedem Standard für das Fitting hergestellt. Das Papier zeigt vor allem die Reduzierung der Fehler aus der Auswahl eine entsprechende Norm und entgegengesetzt, die starke Wirkung, die mit dem falschen Standard auf Quantifizierung haben kann.

Neben der Montage und Quantifizierung gibt es andere Korrekturen, die getan werden können, damit die genaue Interpretation der quantifizierten Daten von RFA produziert. Ein Beispiel ist von West Et al.beschrieben. 20, die Dämpfung Berechnungen zur Verfügung gestellt von DeBoer 21 verwendet, um die quantifizierten Daten für Dickenschwankungen und Strahl Dämpfung innerhalb einer Multi-Layer-Probe weiter zu korrigieren. Der Artikel wird CIGS-Dünnschicht-Solarzellen in einer Fallstudie für den Nachweis der Bedeutung des Einsatzes solcher Dämpfung Korrekturen vor der Gründung von Schlussfolgerungen auf die beobachtete Konzentration Variationen verwendet. Die Korrektur behebt das Problem, dass in einer mehrschichtigen Probe mit angenommenen Dickenschwankung innerhalb der Schichten Regionen vor höheren relativen Mengen eines bestimmten Elements durch erhöhte Dicke anstatt erhöhte elementar darauf hindeuten könnte Konzentration. Auch entfallen die Korrektur Strahl Dämpfung des eingehenden und ausgehenden Strahls in mehrlagigen Proben sowie selbständige Dämpfung der Elemente innerhalb der spezifischen Schicht von Interesse. Dies ist ein Beispiel für die weitere Analyse für die genaue Quantifizierung der Röntgen-Fluoreszenz-Mikroskopie-Daten notwendig. Jedoch die Berichtigungen in 20 basieren auf Annahmen, die nicht für alle Arten von Proben zu halten, und weitere Korrekturen können je nach Probenmaterial und strukturellen Merkmale berücksichtigt werden müssen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die rohen und angepassten Daten auch Grafen von sekundären Fluoreszenz Auftritt von Fluoreszenz Photonen eines Elements, die Bereitstellung von genügend Energie, um Fluoreszenz Photonen anderer Elemente mit geringeren Bindungsenergien 21 zu produzieren ,22. Die Isolation der primären Fluoreszenz Photonen von anderen ist nicht möglich durch das passende Programm, was in über - und unter - quantification bestimmter Elemente. Genauer gesagt, die Elemente mit höheren Fluoreszenz Energien liefern Energie, Elemente der unteren Bindungsenergie und zählen daher nicht durch den Detektor. Unterdessen können die Atome durch sekundäre Fluoreszenz Photonen angeregt wird mehr als einmal gezählt werden, weil sie zuerst Photonen durch den einfallenden Strahl loslassen und dann wieder Photonen aus den anderen Elementen der Probe loslassen. Die Daten erfordert daher, zusätzliche Behandlung, wenn diese Wechselwirkungen sind voraussichtlich erhebliche Auswirkungen auf die Quantifizierung der Elemente von Interesse haben. Derzeit ist der beste Ansatz für den Umgang mit sekundären Fluoreszenz durch Modellierung und Schätzung den Ertrag, z. B. was in 23beschrieben wird. Informationen über das Regime über die sekundären Fluoreszenz wird bedeutend und zusätzliche Gleichungen für die Schätzung in 22vorgesehen sind.

Diese Arbeit hat gezeigt, dass die ersten Schritte für die Quantifizierung der Fluoreszenz Röntgendaten notwendig. Obwohl der Prozess erfordert noch viele Verbesserungen und Probleme auftreten können, sind spezifisch für die Art der Probe untersucht (Halbleiter, Pflanzenzellen, menschlichen Geweben, etc.), die Technik ist eine zuverlässige Methode zur Gewinnung von aussagekräftigen quantitativen Informationen aus die qualitativen Rohdaten von RFA-Messungen erworben.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Die Autoren haben nichts preisgeben.

Acknowledgments

Wir anerkennen die Finanzierung durch das U.S. Department of Energy unter Vertrag DE-EE0005948. Nutzung des Centers für nanoskalige Materialien und Advanced Photon Source, beide Office of Science Benutzer Anlagen wurde unterstützt durch das U.S. Department of Energy, Office of Science, Büro von Energie Grundlagenwissenschaften, unter Vertragsnr. DE-AC02-06CH11357. Dieses Material basiert auf Arbeit teilweise unterstützt von der National Science Foundation (NSF) und der Department of Energy (DOE) nach NSF CA Nr. EWG-1041895. Video Bearbeitung erfolgte durch VISLAB an der Arizona State University. Meinungen, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen oder Empfehlungen zum Ausdruck gebracht in diesem Material sind diejenigen der Autoren und spiegeln nicht unbedingt die der NSF oder DOE. T.n. wird unterstützt durch ein IGERT-SUN-Stipendium finanziert von der National Science Foundation (Preis 1144616).

References

  1. Geraki, K., Farquharson, M. J., Bradley, D. A. X-ray fluorescence and energy dispersive x-ray diffraction for the quantification of elemental concentrations in breast tissue. Phys. Med. Biol. 49, 99-110 (2004).
  2. Paunesku, T., Vogt, S., Maser, J., Lai, B., Woloschak, G. X-ray fluorescence microprobe imaging in biology and medicine. J. Cell. Biochem. 99, (6), 1489-1502 (2006).
  3. Twining, B. S., et al. Quantifying Trace Elements in Individual Aquatic Protist Cells with a Synchrotron X-ray Fluorescence Microprobe. Anal. Chem. 75, (15), 3806-3816 (2003).
  4. de Jonge, M. D., et al. Quantitative 3D elemental microtomography of Cylotella meneghiniana at 400-nm resolution. Proc. Natl. Acad. Sci. 107, (36), 15676-15680 (2010).
  5. Duĉić, T., et al. Enhancement in statistical and image analysis for in situ µSXRF studies of elemental distribution and co-localization, using Dioscorea balcanica. J. Synchrotron Rad. 20, 339-346 (2013).
  6. Kemner, K. M., et al. Elemental and Redox Analysis of Single Bacterial Cells by X-ray Microbeam Analysis. Science. 306, (5696), 686-687 (2004).
  7. Bertoni, M. I., et al. Nanoprobe X-ray fluorescence characterization of defects in large-area solar cells. Energy Environ. Sci. 4, (10), 4252-4257 (2011).
  8. Fenning, D. P., et al. Iron distribution in silicon after solar cell processing: Synchrotron analysis and predictive modeling. Appl. Phys. Lett. 98, (162103), (2011).
  9. Buonassisi, T., et al. Quantifying the effect of metal-rich precipitates on minority carrier diffusion length in multicrystalline silicon using synchrotron-based spectrally resolved x-ray beam induced current. Appl. Phys. Lett. 87, (044101), (2005).
  10. Stuckelberger, M. Engineering solar cells based on correlative X-ray microscopy. J. Mat. Res. 32, (10), 1825-1854 (2017).
  11. Streeck, C., et al. Grazing-incidence x-ray fluorescence analysis for non-destructive determination of In and Ga depth profiles in Cu(In,Ga)Se2 absorber films. Appl. Phys. Lett. 103, (113904), (2013).
  12. Luo, Y., et al. Spatially Heterogeneous Chlorine Incorporation in Organic-Inorganic Perovskite Solar Cells. Chem. Mater. 28, 6536-6543 (2016).
  13. Stuckelberger, M. Charge Collection in Hybrid Perovskite Solar Cells: Relation to the Nanoscale Elemental Distribution. IEEE J. Photovolt. 7, (2), 590-597 (2017).
  14. Vogt, S., Maser, J., Jacobsen, C. Data analysis for X-ray fluorescence imaging. J. Phys. IV France. 104, 617-622 (2003).
  15. Applied X-ray Optics: AXO Dresden. Available from: http://axo-dresden.de/mainframe_products.htm (2017).
  16. West, B. M. Grain engineering: How nanoscale inhomogeneities can control charge collection in solar cells. Nano Energy. 32, 488-493 (2017).
  17. Krause, M. O. Atomic Radiative and Radiationless Yields for K and L Shells. J. Phys. Chem. Ref. Data. 8, (2), 307-327 (1979).
  18. Hubbell, J. H., et al. A Review, Bibliography, and Tabulation of K,L, and Higher Atomic Shell X-Ray Fluorescence Yields. J. Phys. Chem. Ref. Data. 23, (2), 339-364 (1994).
  19. Ravel, B., Newville, M. ATHENA, ARTEMIS, HEPHAESTUS: data analysis for X-ray absorption spectroscopy using IFEFFIT. J. Synchrotron Rad. 12, 537-541 (2005).
  20. West, B. M., et al. X-ray fluorescence at nanoscale resolution for multicomponent layered structures: a solar cell case study. J Synchrotron Rad. 24, (2017).
  21. De Boer, D. K. G. Calculation of X-Ray Fluorescence Intensities from Bulk and Multilayer Samples. X-Ray Spectrom. 19, (3), 145-154 (1990).
  22. Lachance, G. R., Claisse, F. Quantitative X-ray Fluorescence Analysis: Theory and Application. John Wiley & Sons. (1995).
  23. Sokaras, D., Karydas, A. G. Secondary Fluorescence Enhancement in Confocal X-ray Microscopy Analysis. Anal. Chem. 81, (12), 4946-4954 (2009).
Quantifizierung der Fluoreszenz Röntgendaten mit MAPS
Play Video
PDF DOI

Cite this Article

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter