XRF分析一些感念

 

    首先解释一下精度的概念。用户关注的精度，实际上包含了精密度和准确度两项不同的内容。用户所需求的精度仪器一方面要有好的测量精密度，即多次测量的离散型要小，另一方面要有好的准确性，即与真实含量的偏差要小。

 

    精密度即检测结果的离散性，通常以多次检测的标准偏差S来计算，客户如果更关心多次测量的极差，可以用正负二倍标准偏差来换算，D=±2S，意思是任意两次检测结果的差有95%的可能性小于D。对于XRF类分析仪器，精密度的保证，是与所分析谱线的强度（计数率）密切相关的，对于同一个样品，通常谱线强度越，精密度就越好。例如SDD探测器性能优于Si-PIN的一个重要指标就是它允许更的计数通过率，并且保持分辨率不变。

    简单的计算谱线强度的方法是感兴趣区加和（感兴趣区边界线性背景扣除），该算法的重复性误差较小，可能更容易得到较好的检测精密度，但这种算法对于重叠谱处理能力很差，在有谱重叠的情况下，难以得到谱线的真实强度。当采用“标准”定量算法时这会带来很大的准确度方面的问题，但对于后面将要提到的折线法却是有利的，因为这种算法的特殊性（非标准算法）可以使经由不准确的谱线强度得到的含量结果也“看起来很美”。通常，在科学、严谨的XRF分析软件中为了得到较好的定量准确度，会用到解谱算法，在有重叠谱的时候，能够将谱线强度计算的尽量准确。这也是为什么我们采用解谱算法而不是前述简单强度算法的原因。

    基于XRF的特点，即元素特征X射线的强度与元素含量之间不是简单的一元函数关系，它不仅与该元素的含量有关系，还与共存元素的含量有关系，即通常所说的基体吸收和增强效应。在该情况下为了得到好的定量准确度，从事XRF研究的学者们做了大量的工作提出了各种定量算法，简单地可以分为经验系数法和基本参数法两大类 （理论影响系数法也是一种经常被提到的方法，它是一种介于经验系数法和基本参数法之间的一类算法）。