Nghiên cứu giải pháp xử lý phổ nhiễu xạ tia X bằng phần mềm python

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nguyễn Duy Sang

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại: 004 Data processing || Computer science

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2022

Mô tả vật lý: 71-81

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 398197

Phổ nhiễu xạ tia X (XRD) thu được từ máy quang phổ nhiễu xạ tia X thường ứng dụng trong nghiên cứu định lượng cấu trúc của mẫu dạng bột. Việc khảo sát phổ XRD dựa vào góc lệch giữa tia tới và tia nhiễu xạ của mỗi loại vật liệu để xác định thành phần cấu trúc của nó. Mỗi phổ XRD sẽ là sự phụ thuộc của cường độ nhiễu xạ vào 2 lần góc nhiễu xạ có dạng đặc trưng theo các đỉnh phổ. Trong bài viết này, phổ XRD được mô phỏng, phân tích và xử lý bằng phần mềm Python. Phổ XRD thu được từ thực nghiệm gồm nhiều đỉnh phức tạp được xử lý và xác định các đỉnh đặc trưng cho tinh thể. Kết quả cho thấy bột ớt có một đỉnh chính nằm ở góc nhiễu xạ khoảng 22,010 chứng tỏ bên trong bột ớt có chứa khoáng chất silicat cần xác định. Các số liệu mô phỏng và thực nghiệm bước đầu sẽ được xử lý tiếp cận với máy học để đánh giá kết quả thu được., Tóm tắt tiếng anh, X-ray diffraction (XRD) spectra obtained from X-ray diffraction spectrometer are often applied in the quantitative study of the structure of powder samples. The XRD spectrum investigation is based on the deviation angle between the incident ray and the diffraction ray of each material to determine its structural composition. Each XRD will be the dependence of the diffraction intensity on twice the diffraction angle having a characteristic pattern according to the spectral peaks. In this article, XRD spectrum is simulated, analyzed and processed by Python software. The XRD spectrum obtained from the experiment consists of many complex peaks that are processed and identified the characteristic peaks for the crystal. The results show that chili powder has a main peak located at the diffraction angle of about 22.010, indicating that the chili powder contains silicate minerals to be determined. Simulation and experimental data will initially be processed to approach machine learning to evaluate the obtained results.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH