Chemische Charakterisierung und Spurenanalytik
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In this talk I’ll describe the use of artificial neural networks (ANN) for quantifying X-ray fluorescence (XRF) measurements. The main idea of this talk is to give an overview of the process needed to generate a model that can then be applied to a specific problem.
In XRF, a sample is excited with X-rays and the resulting characteristic radiation is detected to determine elements quantitatively and qualitatively. This is traditionally done in several time-consuming steps. I’ll show the possibilities and problems of using a neural network to realise a "one-click" quantification. This includes generating training data using Monte Carlo simulation and augmenting the existing data set with an ANN to generate more data. The search for the optimal hyperparameters, manually and automatically, is also described. For the case presented, we were able to train a network with a mean absolute error of 0.1% by weight for the synthetic data and 0.7% by weight for a set of experimental data obtained with certified reference materials.
Gold ist eines der sieben bereits in der Antike bekannten Metalle und wurde wegen seines Glanzes und seiner Seltenheit seit jeher als Tauschmittel und zur Herstellung von Schmuck verwendet. Außerdem ist es leicht zu bearbeiten und weitgehend resistent gegen chemische Einflüsse.
Die Analyse von Gold mit der durch Synchrotronstrahlung angeregten Röntgenfluoreszenzanalyse ist zerstörungsfrei und liefert Informationen über die in der untersuchten Probe vorhandenen chemischen Elemente.
Im Mittelpunkt der hier vorgestellten Untersuchungen an der BAMline stehen Fragen nach der Herkunft, dem Herstellungsprozess und der Zugehörigkeit von Goldfunden. Die verschiedenen Fragestellungen werden anhand einer Reihe von Beispielen erläutert, die vom Wikingerschatz von Hiddensee über die Himmelsscheibe von Nebra bis hin zu Funden aus Ägypten reichen. Darüber hinaus werden die heute am Synchrotron verfügbaren modernen Messmethoden vorgestellt.