主题:【讨论】全普拟合前是否应该扣除 Kα2

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yefeng1988
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跟大家讨论一个棘手的问题,就是全普拟合前是否应该扣除 Kα2,大多数都认为不应该扣除,会使xrd数据失真,我也一直赞同这样的观点,最近又碰到同样的问题,就是扣除前和扣除之后峰形完全改变,这样直接导致了精修结果的变化,如下图,扣除前,39°附件主峰右边有个小峰,扣除之后,小峰就没有了,(扣除了 Kα2的缘故),因此,扣除前用单斜相精修的很好,而扣除后就应该用立方相精修了,我在黄继武老师编写的jade使用手册里面看到这样一句话“在精确计算点阵常数前必须将 Kα2 扣除”,和一位高手也讨论过,他说以前,是要求扣的,因为那时候人们很少用全谱拟合的方法,现在全谱拟合很普遍了,用全谱拟合时,不建议扣,因此我就茫然了,主要困惑以下几点:

1.全普拟合前是否应该扣除Kα2;

2.一般的精修软件(比如Fullprof,GSAS等)是否会扣除Kα2,或者有扣除Kα2的功能;

3.扣除前和扣除后结果不一样,导致的原因在哪,哪一个结果更可靠;

4.一般软件扣除Kα2背景的原理又是什么。

种种困惑,希望大家不吝赐教!另外附上xrd的txt格式数据,以及扣除前后39°附件峰形的变化图
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iangie
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1.全谱拟合前是否应该扣除Kα2;
==============
不用

2.一般的精修软件(比如Fullprof,GSAS等)是否会扣除Kα2,或者有扣除Kα2的功能;
==============
每个全谱拟合软件会考虑Kα2,计算出包含Kα2的谱, 再跟实验谱拟合.

3.扣除前和扣除后结果不一样,导致的原因在哪,哪一个结果更可靠;
==============
扣除Kα2那是没有全谱拟合的软件的做法,引起峰形畸变,不可靠. 全谱拟合更可靠.

4.一般软件扣除Kα2背景的原理又是什么。
==============
不知道,也不想了解. 任何对原始实验数据的修改都是不正确的.
寄生效应只能在拟合模型中去模拟, 而不能去correct原始数. 因为你没法知道你under correct了还是over correct了.
该帖子作者被版主 xujun162积分, 2经验,加分理由:感谢回帖帮助。
yefeng1988
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原文由 iangie(iangie) 发表:
1.全谱拟合前是否应该扣除Kα2;
==============
不用

2.一般的精修软件(比如Fullprof,GSAS等)是否会扣除Kα2,或者有扣除Kα2的功能;
==============
每个全谱拟合软件会考虑Kα2,计算出包含Kα2的谱, 再跟实验谱拟合.

3.扣除前和扣除后结果不一样,导致的原因在哪,哪一个结果更可靠;
==============
扣除Kα2那是没有全谱拟合的软件的做法,引起峰形畸变,不可靠. 全谱拟合更可靠.

4.一般软件扣除Kα2背景的原理又是什么。
==============
不知道,也不想了解. 任何对原始实验数据的修改都是不正确的.

寄生效应只能在拟合模型中去模拟, 而不能去correct原始数. 因为你没法知道你under correct了还是over correct了.


谢谢斑竹,收益了
yefeng1988
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原文由 iangie(iangie) 发表:
1.全谱拟合前是否应该扣除Kα2;
==============
不用

2.一般的精修软件(比如Fullprof,GSAS等)是否会扣除Kα2,或者有扣除Kα2的功能;
==============
每个全谱拟合软件会考虑Kα2,计算出包含Kα2的谱, 再跟实验谱拟合.

3.扣除前和扣除后结果不一样,导致的原因在哪,哪一个结果更可靠;
==============
扣除Kα2那是没有全谱拟合的软件的做法,引起峰形畸变,不可靠. 全谱拟合更可靠.

4.一般软件扣除Kα2背景的原理又是什么。
==============
不知道,也不想了解. 任何对原始实验数据的修改都是不正确的.

寄生效应只能在拟合模型中去模拟, 而不能去correct原始数. 因为你没法知道你under correct了还是over correct了.


但是Kα2的出现确实影响了峰形,能左右晶型初步的猜测,进而影响精修结果,因此,精确指标化的话Kα2就是个大麻烦了,是不是最好要得测试得到原始数据的时候,用滤光片尽量排除Kα2,而不是在数据处理的时候利用某个模拟函数排除Kα2?
iangie
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原文由 yefeng1988(yefeng1988) 发表:

但是Kα2的出现确实影响了峰形,能左右晶型初步的猜测,进而影响精修结果,因此,精确指标化的话Kα2就是个大麻烦了


这是对那些寻峰算法中不考虑Kα2的软件而言的. 用TOPAS没有这问题~

实测的峰形才是最准确的峰形. 你不以实测峰形为准,请问你心目中的"准确"峰形是什么呢? 怎么得到呢?

是不是最好要得测试得到原始数据的时候,用滤光片尽量排除Kα2,而不是在数据处理的时候利用某个模拟函数排除Kα2?


没有哪个filter能滤掉Kα2, filter只能滤掉Kβ. 要排除Kα2, 请在带单色器的XRD上收集数据.

模型不是去排除Kα2, 而是连Kα2波长一起考虑进来.
9656313sfa
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