Spektrometrie-Software

Seit der Einführung des ersten Personal Computers im Jahr 1981 gibt es eine rasante Entwicklung von Software zur Analyse von Energie-dispersiven Spektren von Zerfalls-Gammas. Die Leistungsfähigkeit der Programme hat im Wesentlichen immer die Leistungsfähigkeit der Computer voll ausgenutzt, d.h. die Leistungsfähigkeit stieg exponentiell mit der Zeit an. Die wesentlichen Verbesserungen fokussierten sich allerdings auf eine einfache und intuitive Bedienung der Programme. Alle Programme können große Peaks korrekt vom Untergrund trennen und die Peakfläche bestimmen; es scheint allerdings ein Problem zu sein, dass die Unsicherheiten gefitteter Parameter sowie der daraus berechneten Peakflächen von einigen Programmen deutlich unterschätzt werden.
Allgemeine Eigenschaften der gängigen Programme sind:

  • Alle Programme laufen unter WINDOWS®
  • Alle kommerziell vertriebenen Programme haben einen Software-Schutz
  • Alle guten Programme können die Spektren vieler MCA lesen
  • Alle guten Programme liefern eine zuverlässige automatische Spektrenanalyse von großen Peaks
  • Alle guten Programme bieten einen Software-Update Service
  • Alle guten Programme bieten on-line Hilfe sowie einen Hotline Service
  • Alle guten Programme bieten eine am Spektrum orientierte Peak-Analyse (keine an der Bibliothek orientierte Analyse).

Dr. Westmeier hat in den letzten Jahren neue Programmier-Strategien für die Analyse komplexer Spektren entwickelt. Die Prinzipien der neuen Entwicklung sind

  • Physik, keine Nummerologie
  • Fuzzy Logik
  • Mehrfache wiederholte Analysen

Die Bedeutung der einzelnen Kategorien ist:

PHYSIK, KEINE NUMMEROLOGIE

Es ist sicher nicht sinnvoll (aber gängige Praxis) für die Beschreibung von physikalischen Abhängigkeiten im Spektren, wie z.B. dem Verlauf der Baseline unter einem Peak oder der Form von Peaks und Tailing, möglichst simple mathematische Formen zu verwenden, die einfach zu fitten sind. Die tatsächliche Form von Peaks und Baseline ergibt sich aus der Wechselwirkung nach der Emission vom Photon oder Alpha-Teilchen mit der Umgebung und dem Detektor; dies ist besonders offensichtlich, wenn man die Tailing-Funktion von Alpha Spektren untersucht. Für eine korrekte Beschreibung muss man die Physik der Wechselwirkungen in mathematischer Form beschreiben und sämtliche möglichen Beiträge zum Energieverlust berücksichtigen. Dies führt zu einer komplizierteren Beschreibung die aber dennoch für den Fit an die Spektrendaten verwendet werden kann. Somit kann man die vereinfachende Darstellung (z.B. der Peak als Gaußsche Normalverteilung) durch die physikalisch korrekte Verteilung ersetzen und erhält damit eine verbesserte Anpassung. Die macht sich insbesondere beim Fit von kleinen Peaks in der Nähe von großen Nachbarpeaks oder von kleinen Peaks auf hohem Untergrund bemerkbar. Die „Physik, keine Nummerologie“ Strategie wird eingesetzt zur Beschreibung von Peak-Formen, Baseline, Untergrund, Peak-Efficiency und anderem.

FUZZY LOGIC

In vielen Fällen gibt es unterschiedliche Wege und Algorithmen wie man eine Aufgabe bei der Analyse von Spektren lösen kann. Manche Methoden sind besonders gut für eine bestimmte Situation im Spektrum geeignet, während sie für andere Situationen weniger geeignet sind. Manche Methoden funktionieren fast immer während andere Methoden nur für bestimmte Situationen geeignet sind. Welches ist die beste Methode zur automatischen Spektrenanalyse? Die moderne Lösung für dies Dilemma heisst FUZZY LOGIK mit den Eigenschaften:

  • man benutzt alle verfügbaren Methoden und Algorithmen
  • man weist den verschiedenen Ergebnissen Gewichte zu, die die Anwendbarkeit für die gerade vorliegende Situation beschreiben (dies ist der Schlüssel !)
  • man verwirft das Ergebnis von Methoden, die für die vorliegende Situation ungeeignet sind
  • man berechnet den gewichteten Mittelwert aller verbleibenden Ergebnisse.

MEHRFACH WIEDERHOLTE ANALYSEN

Nach dem Abschluss der least-squares Analyse einer Region im Spektrum wird eine Residuenanalyse sowie eine statistische Analyse der Fit-Ergebnisse durchgeführt. Dies kann ergeben, dass möglicherweise ein weiterer Peak (oder mehrere) in der Region vorhanden sind, oder dass ein Peak statistisch nicht signifikant ist. Falls die der Fall ist, dann wird die Region erneut mit veränderten Peak-Vorgaben gefittet. Die erneute Analyse des Ergebnisses kann weitere Modifikationen ergeben … etc. Auf diese Weise erhält man, oft nach mehreren Durchgängen, einen optimierten Fit von Peaks an die Spektrendaten. Bei der statistischen Beurteilung von Ergebnissen muss man beachten, dass ein Fit mit mehr Parametern (Peaks) besser ist als ein Fit mit weniger Peaks.

Der .PDF File Paradigm Shift beschreibt unsere innovative Methode zur Spektrenanalyse.

Der .PDF File Hardware and Software Applications in Nuclear Spectrometry bietet eine Übersicht über neue Entwicklungen zu dieser Thematik.