X射线衍射XRD基础科学问题(四)

31. 用 XRD 图来精修出分子结构研究分子的性质, 收集 XRD 时应注意些什么?

强度要高,中等强度的衍射峰强度要达到 5000 计数以上;衍射峰的分辨要尽可能的好;扫描范围要大,最大 d 值的峰不能缺失。衍射峰的强度和很多因素有关,比如样品的衍射能力,性质,还有仪器功率,测试方法,检测器的灵敏度等等。

32. 做 XRD 时步长一般为 0.02 度,但是如果要做 Rietveld 分析,出了强度要求 500 以上,步长有没有什么要求啊?

一个半峰宽内有 3-5个点就可以了,步长一般为 FWHM 的 0.2-0.3 就可以了。强度要求在10000-20000之间。

33. 如果用普通的xrd仪器如 brucker D8或者 philips 等测试粉末的 xrd,扫描速度需要多慢才适合用 gsas 等方法作rietveld分析,需要加内标吗?

扫描速度的快慢是根据你的数据强度要求来确定的,如果要做结构精修,中等强度的衍射峰的强度应该在 5000 以上,至于内标是不需要的。

34. 衍射峰的强度好像和仪器有很大的关系,因为以前用 Rigaku 的 Dmax,每次都是几千,但现在用 Bruker 或者 Philips,好像每次都在一千以下,不知道是什么问题。粉末的结晶肯定是好的。

与发生器的功率有关。你曾使用的 Rigaku 的 Dmax 是高功率的转靶衍射仪吧?强度也和衍射仪的扫描半径有关。

35. 用国产仪器(丹东方园仪器有限公司)测的 XRD 数据能不能用于 Retrieve 精修?

国产衍射仪的基本技术指标(测角准确度、重现性、分辨率,衍射强度稳定性、长期工作 稳定性等指标)与进口衍射仪并无水平级的差异。配有石墨弯晶单色器的国产衍射仪,正确选择狭缝、采数步宽和步进计数时间(保证峰强度),同样能够获得能够用于Retrieve精修的衍射数据。

例如中科院北京研究生院无机新材料实验室近几年来完成的大量晶体结构分析工作,其衍射数据就是在该实验室购置的XD-3 型X射线衍射仪(北京普析通用仪器公司生产)上收集的。

36. 我做的是磷矿粉的 XRD,它属于六方晶系。请问有没有能计算晶胞参数的程序以及程序的用法?

首先您应该要求给您作衍射的实验室提供d值和强度的衍射数据,然后检索ICDD 卡片。如果你把这个物相的卡片数据检索到了,那么你的问题就是晶胞参数精修了,下载 Chekcell精修晶胞参数。如果你还想计算结晶粒度的大小,建议你用一些全谱拟合的软件,如Fullprof 等,这样,不仅可以精修晶胞参数,同时也可以得到半高宽或积分宽度的数据,可以用于结晶粒度计算。关注材料基微信公众号,学习更多技能。当然,要计算结晶粒度,最好还要进行仪器校正曲线的测定,一般在收集你的实验样品的同时,再在相同条件下收集标准样品(LaB6,标准 Si 等)的谱图,以便扣除仪器对半高宽或积分宽度的贡献。

37. 已经知道晶体的晶格常数、晶系以及各衍射峰的 hkl 值,请问如何确定其空间群,有没有相应的软件?

有了这些就可以用Shelx来解晶体了,空间群自然也就能确定了。可以用国际晶体学手册, 利用你的已知数据便可查的。未知物质的空间群是根据统计消光规律来得到的,最终的结果还要用结构测定的结果来最后确定,统计消光规律来推测空间群的软件有 XPREP,wingx 等。

具体可以如下操作:衍射数据当作P1空间群处理然后利用Pattern 程序生成 Psudo-Precession然后根据系统消光规律推导出晶体的劳埃对称性。不是所有的时候都可以直接给出最终的空间群。最好在解完结构之后,利用结构解析程序产生的FCF文件再重新核对一遍。关注 材料基 微信公众号,学习更多技能。

38. 如果我想要从這个 powder diffraction profile 来解出其结晶结构,包括其各个晶格参数以及其是什么的晶型 tetragonalor orthorhombic 等等那我该如何是好呢?

如果你只想知道这个新物相的晶格参数和晶系,用你的粉末衍射数据去指标化就可以了。指标化就是确定每个衍射峰的衍射指标,当然这个过程同时就给出了晶系。

39. 有没有一个程式是可以输入 a b c 三轴的值以及三轴之间的三个夾角然后就可以自动画出这样的晶型可能产生的 powder diffraction profile 呢?

有这样的程序可以输入晶格参数和空间群就可以理论计算出衍射峰的位置。可以用的软体 很多,CHEKCELL这个免费的软体就可以解决您的问题。如果需要理论计算衍射强度,你还需要给出原子坐标参数。

40. 原子各向同性(异性)温度因子对结构影响大吗?

温度因子就是反映原子在平衡位置附近振动情况的一个因子,主要是对强度有影响,那当然就对结构有影响了。

科学指南针为超过3000家高校和企业提供一站式科研服务。截止2021年6月:服务1049家高校、2388家企业,提供249所高校研究所免费上门取样服务,平均每天处理样品数5000+、 注册会员数18w+、平均4.5天出结果、客户满意度超过98%。

免责声明:部分文章整合自网络,因内容庞杂无法联系到全部作者,如有侵权,请联系删除,我们会在第一时间予以答复,万分感谢。

更多科研干货教程,可以点击下面链接获取哦~

XRD测试

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值