Análisis semi-cuantitativo sin estándares mediantes PIXE

TABATHA RODRÍGUEZ; PABLO DANIEL PÉREZ; JORGE TRINCAVELLI

Villa Carlos Paz - Córdoba

Congreso; XIV Seminario Latinoamericano de Análisis por Técnicas de Rayos X (SARX); 2014

El programa PAMPA (Parameter Assesment Method for PIXE Analysis) está siendo desarrolado con el propósito de realizar análisis semi semi-cuantitativos cuantitativos sin estándares en muestras delgadas y gruesas mediante PIXE. Este programa está basado en un método de refinamiento de parámetros atómicos y experimentales para el ajuste de un espectro de rayos x inducido por protones. El método consiste en minimizar la función 2 1 ( I ̃i I i )2 χ = ∑ i N P Ii que representa las diferencias cuadráticas entre un espectro de rayos x experimental y una función propuesta, que tiene en cuenta los picos característicos de la muestra correspondiente y la radiación de fondo [1]. Esta función propuesta [2] está dada por I ̃i =B ( Ei )+ ∑ j ,q P j , q G j ,q (E i), dondeB es la radiación de fondo, G es el perfil gaussiano de los picos y P, , su intensidad; los subíndices j y q representan el elemento y la línea correspondiente, mientras que Ei es la energía del canal i. Además de disponer de bases de datos para las líneas K, recientemente se ha agregado en el programa la posibilidad de analizar líneas L incorporando las secciones eficaces de ionización correspondientes [3]. Por otra parte, se implementó un entorno gráfico que permite seleccionar y modificar parámetros de la muestra analizada, las líneas observadas, la configuración experimental y los parámetros a refinar, de manera versátil y simple para el usuario. Mediante este programa se analizaron espectros de patrones delgados mediante sputtering depositados sobre mylar: MgF2, SiO, KCl, Fe, Cu y CdSe, irradiados con protones de energías entre 700-1600 1600 keV. Puede observarse que las concentraciones determinadas concuerdan razonablemente con los valores nominales, obteniéndose buenos ajustes de los espectros. Es notable cómo el modelo de fondo utilizado, a pesar de su sencillez funciona adecuadamente. Estos resultados alientan a encarar la situación más compleja de muestras gruesas, que será incorporada próximamente en el programa.