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jackyulong鐵蟲 (小有名氣)
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[求助]
用我的樣品的XRD算 晶格常數(shù) 晶粒大小
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| 我的樣品是勃姆石(AlOOH)。 單斜晶系 求出樣品的晶格常數(shù) 晶粒大小 以及峰位強度分析 最好用圖片列出過程。讓我學習一下 謝謝 |
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由于粉末樣品是將三維衍射信號壓縮到一維,衍射數(shù)據(jù)量很少,常規(guī)的方式測量單鞋晶系的晶胞參數(shù)準確程度不佳,有時候可能得不到結果。 建議用Rietveld結構精修來做 |
鐵桿木蟲 (正式寫手)
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鐵桿木蟲 (著名寫手)
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下載一個fullprof裝上 Fullprof 指標化操作流程簡要說明(這是我以前在木蟲上搜索到的) 首先將數(shù)據(jù)格式轉化成8列數(shù)據(jù).(本次作業(yè)所給數(shù)據(jù)已經轉化好了。) 1, 運行Fullprof 程序,彈出窗口。 2, 打開數(shù)據(jù):file ---> open pattern file --->2INSTRM=0:Free F.(Ti. Step.Tf) ---> OK --->kcnQH.dat 3, 尋峰: Point selection ---> Automatic peak search ---> 在彈出對話框中 Peak threshold 默認值是0.02,可以改成0.05。選擇Search CuKa1/CuKa2 (對應X 射線數(shù)據(jù)) 或者 Search single peaks (對應中子衍射數(shù)據(jù))。最下面一行選上Display Bragg peaks position ---> OK ---> 彈出對話框(Automatic peaks search results 26?(maybe) peaks have been found)---> 確定 4, 刪除雜線和高角度的峰: 點鼠標左鍵在衍射圖上拖拉,可以放大局部---> Points selection ---> Remove peaks/Background points ---> 左鍵點擊要刪除的峰---> 在畫面上點右鍵恢復圖形原大小。(這一過程可能要多次重復以便刪除所有不想用來指標化的峰。) (在用kcxQH.dat 數(shù)據(jù)時,刪除 29.4218和 59.2100 這兩條峰,并且,80度之后的峰可以都刪除,一般指標化不需要加入高角度的峰。 用中子衍射數(shù)據(jù)時,刪除77.7672這條峰或者將誤差放大為0.08,并刪除80度以后的峰位。) 5, 保存所選峰位并指標化: Points selection --->Save as (注意不是Save peaks) ---> Save points for Dicvol 04 ---> 在彈出對話框中填寫條件 (A.在Title 中填寫任意名字,這個并不是生成的文件名,而只是文件中的一部分。程序默認生成文件名和數(shù)據(jù)文件同名,生成 Dicvol文件后綴是.dic04)。 B. Spacing Data TYPE 選中2。 C. Tested crystal 選 hexagonal 或者多選幾個,這里就是說你想用那個晶系來嘗試指標化譜線。)其余是一些晶格常數(shù)及晶胞體積最大值的設定,可先不改。 D. 波長設為1.5403。) ---> OK --->OK --->彈出對話框 Edit Dicvol04 input file? ---> 可以選“是”也可以選“否”,選擇“是”可以查看或編輯一下自己所選擇的峰位或誤差等條件,保存一下,然后關閉該窗口。之后和選擇“否”一樣--->若選“否”,---> 點按鈕 Dicvol---> 彈出對話框 Select Dicvol input file---> 找到后綴為.dic04 的文件,打開--->Dicvol 運行,完畢后彈出對話框,選擇X-Ray diffractometer 下第一項 conventional powder diffractometer (如果是中子衍射數(shù)據(jù),選擇my neutron powder diffraction--->OK--->U,V,W值保持默認--->OK)---> OK---> Kenvao --->指標化結束。 (Note: 有時Dicvol 運行后并不彈出讓選擇數(shù)據(jù)類型的對話框,這可能是因為多次重復,已經是符合條件的值,程序已經直接讀入了。) 6, 察看指標化結果。用任何一種文本編輯器都可以(例如Ultraedit)打開數(shù)據(jù)文件所在的目錄,找到后綴為.ind的文件,可以看到指標化得到的晶系、晶胞常數(shù)等晶體學參數(shù),還可以看到兩個參數(shù)M, F值,一般大于15 指標化結果才可信,越大說明指標化結果越好。 |
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