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Multivariat-statistische Auswertung von energiedispersiven Röntgenfluoreszenzspektren zur Identifizierung von Substanzen

Kessler, Thorsten (2001):
Multivariat-statistische Auswertung von energiedispersiven Röntgenfluoreszenzspektren zur Identifizierung von Substanzen.
Darmstadt, Technische Universität, TU Darmstadt,
[Ph.D. Thesis]

Abstract

Es wurde der Einsatz von multivariater Auswertung von energiedispersiven Röntgenfluoreszenzanalyse (EDRFA) -Spektren für die Zuordnung von Substanzen getestet. Hierbei erfolgten u. a. Untersuchungen zur Zuordnungsanalytik von Chemikalien ohne und mit Verpackungen. Zur Untersuchung von Chemikalien mit Verpackung wurden ausschließlich anorganische, feste Chemikalien in z.T. unterschiedlicher Verpackung herangezogen. Zusätzlich sollte ein Vergleich zwischen Messungen durch gleiche Verpackungen und den Messungen ohne Verpackungen erfolgen. Die Methode zur Identifizierung von Chemikalien ohne Verpackung mit anorganischen und organischen Chemikalien sollte zwischen verschiedenen Substanzgruppen, aufgrund der charakteristischen Fluoreszenzsignale und innerhalb einer Substanzgruppe nach den Streusignalen unterscheiden können. Weiterhin wurde eine Klassifizierung von Substanzen ohne Fluoreszenzsignal untersucht und getestet. Die Bestimmung physikalischer und technischer Parameter, die einen Einfluß auf die Unterscheidung von Substanzen ohne und mit Verpackung mit Hilfe multivariater Auswertungen haben, konnten bestimmt werden. Um beurteilen zu können, in welchem Umfang die Methode einsetzbar ist, wurden für die herkömmliche EDRFA untypische Anwendungsbeispiele herangezogen und untersucht. Hierbei wurde eine Klassifizierung von verschiedenen Preßspanplatten aus verschiedenen Hölzern, Bindemitteln und unterschiedlicher Feuchte erfolgreich durchgeführt. Die Methode eignet sich weiterhin zur Bestimmung des Wassergehalts von Autoabgaskatalysatorproben. Die Funktion der Position von Substanzspektren im multivariaten Datenraum in Abhängigkeit der physikalischen bzw. chemischen Parameter der untersuchten Verbindungen konnte geklärt und anschließend Spektren von noch nicht gemessenen Verbindungen modelliert bzw. vorhergesagt werden.

Item Type: Ph.D. Thesis
Erschienen: 2001
Creators: Kessler, Thorsten
Title: Multivariat-statistische Auswertung von energiedispersiven Röntgenfluoreszenzspektren zur Identifizierung von Substanzen
Language: German
Abstract:

Es wurde der Einsatz von multivariater Auswertung von energiedispersiven Röntgenfluoreszenzanalyse (EDRFA) -Spektren für die Zuordnung von Substanzen getestet. Hierbei erfolgten u. a. Untersuchungen zur Zuordnungsanalytik von Chemikalien ohne und mit Verpackungen. Zur Untersuchung von Chemikalien mit Verpackung wurden ausschließlich anorganische, feste Chemikalien in z.T. unterschiedlicher Verpackung herangezogen. Zusätzlich sollte ein Vergleich zwischen Messungen durch gleiche Verpackungen und den Messungen ohne Verpackungen erfolgen. Die Methode zur Identifizierung von Chemikalien ohne Verpackung mit anorganischen und organischen Chemikalien sollte zwischen verschiedenen Substanzgruppen, aufgrund der charakteristischen Fluoreszenzsignale und innerhalb einer Substanzgruppe nach den Streusignalen unterscheiden können. Weiterhin wurde eine Klassifizierung von Substanzen ohne Fluoreszenzsignal untersucht und getestet. Die Bestimmung physikalischer und technischer Parameter, die einen Einfluß auf die Unterscheidung von Substanzen ohne und mit Verpackung mit Hilfe multivariater Auswertungen haben, konnten bestimmt werden. Um beurteilen zu können, in welchem Umfang die Methode einsetzbar ist, wurden für die herkömmliche EDRFA untypische Anwendungsbeispiele herangezogen und untersucht. Hierbei wurde eine Klassifizierung von verschiedenen Preßspanplatten aus verschiedenen Hölzern, Bindemitteln und unterschiedlicher Feuchte erfolgreich durchgeführt. Die Methode eignet sich weiterhin zur Bestimmung des Wassergehalts von Autoabgaskatalysatorproben. Die Funktion der Position von Substanzspektren im multivariaten Datenraum in Abhängigkeit der physikalischen bzw. chemischen Parameter der untersuchten Verbindungen konnte geklärt und anschließend Spektren von noch nicht gemessenen Verbindungen modelliert bzw. vorhergesagt werden.

Place of Publication: Darmstadt
Publisher: Technische Universität
Uncontrolled Keywords: Comptonstreuung, Identifikation, Chemikalien, Katalysator
Divisions: 11 Department of Materials and Earth Sciences
Date Deposited: 17 Oct 2008 09:21
Official URL: urn:nbn:de:tuda-tuprints-1524
License: only the rights of use according to UrhG
Referees: Fueß, Prof. Dr. Hartmut
Refereed / Verteidigung / mdl. Prüfung: 9 July 2001
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Comptonscattering, Identification, chemical compounds, catalysatorEnglish
Alternative Abstract:
Alternative abstract Language
Chemical compounds, wood and catalysator samples were measured by energy dispersive x-ray fluorescence (EDXRF) and the spectra have been used to evaluate multivariate analysis for classification. The spectra of the compounds and substances were classified by their fluorescence signals and valuable additional information from the spectral range of the Compton and the Rayleigh scattering regions by the use of multivariate methods [e.g. principle component analysis (PCA), regularized discriminant analysis (RDA)]. Inorganic solid chemical compounds were measured through packages (non-invasive analysis). Additionally, inorganic and organic solid samples were measured without packages. An Improvement was reached considering different parameters like the position of the sample, the grain size of a chemical compound, and the thickness of the package wall. The methode was also suitable for the identification of different types of wood, the evaluation of the amount of water in wood and catalysator samples. Due to the relationship between the position of the spectra of substances in the multivariate data space and its physical-chemical parameters it was possible to calculate new spectra after multivariate regression analysis.English
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