DIFFRAC.EVAソフトウェア

EPDF関数導出を簡単に:  PDF解析のエキスパートであるリモージュ大学のOlivier Masson教授との共同研究の成果からPDF関数の導出が簡単になりました。彼の専門知識を活用し、DIFFRAC.EVAには実測全散乱測定データからPDF関数を導出するための強力なPyTSRedXアルゴリズムが搭載されました。PDF解析の第一歩がこれほどシンプルになったことはありません。わずか数回のクリックで、迅速かつ簡単に高品質なPDF関数を導出することができます。DIFFRAC.EVAでは、バックグラウンド補正、Compton散乱補正、吸収補正、偏光補正、蛍光X線補正をおこない、データを原子散乱因子で規格化、最後にフーリエ変換します。

DIFFRAC.TOPASでさらに定量的な評価を行うために得られたPDF関数を出力し、アモルファス材料、ナノスケール構造、無秩序構造における局所効果における新たな知見を得ることができます。

ワークフローの力で、以前に記録したコマンドを簡単に繰り返すことができます。EVAコマンドのシーケンスを記録し、いつでも再生できます。記録プロセスでは、該当するコマンドのみが有効になります。ワークフローコントロールは、現在の選択に関連するコマンドで始まるアクションのみを表示し、コンテキストに応じたワークフローを表示します。ツールバーの便利なドロップダウンリストを使用して、即座にワークフローを開始できます。編集ボタンを使用して、記録済みのワークフロー内のコマンド パラメーターを変更できます。

DIFFRAC.EVAにおけるワークフローの利点

効率性の向上：ワークフローを使用すると、一連のコマンドを記録して再生できるため、反復タスクの実行にかかる時間と労力を圧縮できます。複雑な操作や頻繁に実行される操作を自動化することで、ワークフローは解析プロセスを合理化し、全体的な効率を高めます。

一貫性と再現性：ワークフローは、解析中に使用されたコマンドのシーケンスを正確に記録することで、データ解析の一貫性と再現性を確保します。この機能は、共同プロジェクトや以前の解析を再確認する際に特に有用です。

エラーの削減：ワークフローにより、データ解析中のヒューマンエラーのリスクが軽減されます。記録されたワークフローは、事前に定義されたコマンドを正確に実行するため、ミスや漏れの可能性が最小限に抑えられ、より信頼性の高い結果が得られます。

簡素化された操作：ワークフローは、管理しやすい一連のステップに分割することで、複雑な解析手順の実行を簡素化します。ユーザーは、ワークフロー全体をワンクリックで実行できるため、複数のコマンドを覚えて手動で実行する必要がなくなります。

柔軟性とカスタマイズ：ワークフローは、個々の分析要件に適した柔軟性とカスタマイズオプションを提供します。ユーザーは、パラメーターを調整することによって、記録されたワークフローを変更し、微調整することができます。

コラボレーションの合理化：ワークフローは、データ解析への標準化されたアプローチを提供することで、研究者間のコラボレーションを促進します。記録されたワークフローはチームメンバーと簡単に共有できるため、複数のユーザー間で一貫性が保たれ、プロジェクトにおけるシームレスな共同作業が可能になります。

全体として、DIFFRAC.EVAでワークフローを使用することで、効率性、精度、再現性、コラボレーション機能が向上し、より合理的で生産性の高いデータ解析が可能になります。

DIFFRAC.EVAではパターンフィッティング機能が大幅に進化し、解析の精度と信頼性が向上しました。改良されたアルゴリズム、より高速なパフォーマンス、より安定した解析結果が得られます。

格子定数の精密化：サンプル高さ補正を用いた格子定数精密化で、より高い精度と確度を実現します。

選択配向と強度フィッティング：March-Dollaseモデルや6次までの球面調和関数などの高度な機能を使用して、選択配向を補正できます。Pawley法のようなアプローチで、理論強度比の制約のないピークフィットを実行します。擬Voigt関数をVoigt関数やPearson VII関数に置き換えることで、プロファイルフィッティングがさらに強化され、より優れた微構造評価が可能になります。

波長プロファイルの改良：Kα線波長にKβ線やタングステンLα線などの不純波長を含めることで、明瞭性を高め、全パターンフィッティング内で微小な信号を正確に割り当てることができます。この機能により、信号の明確な識別が向上し、X線データの包括的な解析が可能になります。

定量分析とアモルファス相：最強ピークまたはすべてのフィットピークの相対強度比法 (RIR) などのオプションを使用して、半定量分析を実行します。「アモルファス相」タブの専用ボタンを使用して、1つまたは複数のアモルファス「相」を簡単に追加できます。

これらの機能強化により、DIFFRAC.EVAを使用することで、より正確で有意義な結果を得ることができ、高度なパターンフィッティングやXRDデータの包括的な解析が可能になります。

拡張されたデータアクセシビリティと管理：EVAのサーチ/マッチ機能を使ってPDF-4データベースから生データにアクセスし、オリジナルのスキャンデータを簡単に抽出して、さらなる解析に適用することができます。

さらに、ユーザーデータベース機能を活用して、独自の測定パターンを含めることで、参照データやその他の貴重なデータを分析結果と一緒に保存することができます。これらのユーザーデータベースは、クラスター分析、PMI (Positive Material Identification)、または強力な半定量的パターンマッチング (SQUALL) 機能の参照情報として活用できます。ユーザーデータベースとパターンマッチングを組み合わせることで、パターンの高度な解析と比較が可能になり、XRDデータ評価の精度と深度が向上します。データアクセシビリティの向上、包括的な管理オプション、高度なパターンマッチング機能を備えたDIFFRAC.EVAによって、XRDデータ解析プロセスの合理化と高度化が実現します。