Главная Другое
Экономика Финансы Маркетинг Астрономия География Туризм Биология История Информатика Культура Математика Физика Философия Химия Банк Право Военное дело Бухгалтерия Журналистика Спорт Психология Литература Музыка Медицина |
страница 1 А.А. Батраков, А.В. Лубенченко Московский энергетический институт (технический университет) Наиболее перспективным методом исследования поверхности конструкционных материалов является метод спектроскопии отраженных электронов (СОЭ). Метод СОЭ может быть реализован на стандартном аналитическом оборудовании (например, Оже-спектрометр), которое отличается малыми габаритами. Преимущество данного метода анализа в том, что он не оказывает разрушающего действия. Энергетические спектры электронов, отраженных в единичный элемент телесного угла, содержат обширную информацию о послойном и компонентном составе поверхности исследуемой мишени. Трудности теоретической интерпретации спектров затрудняют применение метода СОЭ. В работе используется метод имитационного моделирования при интерпретации данных СОЭ. 1. ВВЕДЕНИЕ Задача исследования водородосодержащих материалов возникает во многих областях науки и техники. Например, первая стенка термоядерной установки подвержена сильному воздействию ионов изотопов водорода. Одним из материалов первой стенки является углерод. При анализе поверхности первой стенки методом СОЭ появляется возможность детектирования изотопов водорода [1], что проблематично в других методах анализа [2]. В данной работе решается задача интерпретации данных полученных методом СОЭ. 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАССЕЯНИЕ ЭЛЕКТРОНОВ Разработана программа моделирования траектории частиц в неоднородных средах, реализованная в математическом пакете Matlab [3]. Траектория частицы в среде моделируется классическим прямым методом Монте-Карло [4]. Расчет траектории частицы заключается в вычислении длины свободного пробега (расстояния между узловыми точками) и розыгрыша типа столкновения (упругого или неупругого) в узловой точке, после чего частица изменяет свое состояние – движется в новом направлении, с новой энергией до тех пор, пока не произойдет новое столкновение и т.д. Тип столкновения определяется величинами сечения упругого рассеяния ![]() В работе было использовано дифференциальное сечение упругого рассеяния [6], в диапазоне начальных энергий, используемых в работе, это дифференциальное сечение совпадает с формулой Резерфорда. Поэтому, розыгрыш угла рассеяния в программе реализуется по формуле: ![]() где ![]() ![]() где Так как при увеличении Для обнаружения водорода наиболее важен упругий канал рассеяния, если электрон попадает в неупругий канал, он считается поглощенным. Сечение неупругого рассеяния и концентрация ядер взяты из литературы [6]. Сечение упругого
![]() Рис.1. Энергетическое и угловое распределение отраженных электронов рассеяния и параметр экранирования получены с помощью программы NIST [7]. 3. РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИХ АНАЛИЗ Промоделировано рассеяние электронов, с начальной энергией 3000 эВ, на полубесконечном слое СН2 при разных углах падения электронного пучка (0, 15, 30, 45, 60, 75 от нормали к поверхности). На рис.1 представлено энергетическое и угловое распределение отраженных электронов, при нормальном падении пучка электронов, от полубесконечного слоя СН2. По результатам моделирования можно сделать следующий вывод: увеличение угла падения приводит к незначительному увеличению величины упругого пика на водороде, при этом пик смещается в область малых потерь энергии, что затрудняет его детектирование. Таким образом, углы падения и детектирования близкие к нормали значительно упрощают детектирование водорода. Для этих геометрий были проведены следующие расчеты. На рис. 2 представлено влияние стехиометрического коэффициента X (CHX), при рассеянии электронов, общее число отраженных электронов 3 млн., начальной энергии 3000 эВ, нормально падающих на полубесконечный слой CHX, угол детектирования 15о от нормали, в легенде рисунка указана величина стехиометрического коэффициента. Анализируя рис.2 видно, что упругий углеродный пик соответствует потерям энергии 0,4 – 0,6 эВ, а упругий водородный пик – 6,3 – 6,5 эВ. В работе было промоделировано рассеяние электронов, с начальной энергией 3000 эВ, нормально падающих на слой углеводорода СН2 в котором концентрация водорода: 1) линейно падает до нуля на глубине 8 нм; 2) имеет вид “ступеньки” глубиной 4 нм; 3) постоянна. На рис. 3 нумерация в легенде совпадает с приведенной выше в списке, угол детектирования 15о от нормали, общее число отраженных электронов 3 млн. Статистическая обработка результатов моделирования проводилась по 3 млн. вылетевших электронов, при этом статистическая погрешность приблизительно 0,1%, это гораздо меньше погрешности исходных величин (сечений, концентрации и т.д.). Проведенное моделирование показало принципиальную возможность детектирования водорода в твердом теле методом СОЭ. По результатам моделирования сделаны выводы о наилучшей геометрии эксперимента и предъявляемые требования к разрешающей способности энергоанализатора. Углы падения и детектирования близкие к нормали являются наиболее выгодными для детектирования водорода. При разрешающей способности энергоанализатора 0,2 эВ возможно уверенного обнаружение водорода в твердом теле, концентрация которого 0,1 г/см3. Если разрешающая способность 0,05 эВ, то это позволяет проводить послойный анализ распределения водорода по глубине. ![]() Рис 2. Энергетические спектры отраженных электронов при различных значениях стехиометрического коэффициента ![]() Рис 3. Энергетические спектры отраженных электронов при различной концентрации водорода СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Смотрите также: Статистическое моделирование спектров упругоотраженных электронов
54.11kb.
1 стр.
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства
1856.9kb.
7 стр.
Экзаменационный билет №1 по курсу "Статистическое моделирование"
61.01kb.
1 стр.
Статистическое моделирование плазмы с учетом масштабов разрешения измерений
17.95kb.
1 стр.
Изучение α-спектров
128.05kb.
1 стр.
Образец статистическое моделирование кинетических схем при дискретных состояниях
11.39kb.
1 стр.
Лекция №16 Статистическое моделирование систем автоматизации на ЭВМ
127.41kb.
1 стр.
Статистическое моделирование программ регионального развития
759.7kb.
3 стр.
Свч методы диагностики плазмы
136.65kb.
1 стр.
Правила должны знать s имеет 6 валентных электронов, Co 9 валентных электронов Определите к какому классу относится атом: неметалл, металл, переходный элемент
34.65kb.
1 стр.
Релаксация температур электронов и ионов в многократно ионизованной неидеальной плазме
17.09kb.
1 стр.
Шаровая молния. Шарыпов В. Н. Январь 2011г 19.93kb.
1 стр.
|