3.1.1. Rugalmas elektronszórás; Recoil- és Doppler-effektus megfigyelése



Hasonló dokumentumok
A HŐMÉRSÉKLETI SUGÁRZÁS

3.3 Fogaskerékhajtások

Hálózati transzformátorok méretezése

6. MÉRÉS ASZINKRON GÉPEK

INTERFERENCIA - ÓRAI JEGYZET

Ingatlanfinanszírozás és befektetés

Rudas Tamás: A hibahatár a becsült mennyiség függvényében a mért pártpreferenciák téves értelmezésének egyik forrása

KAOTIKUS VAGY CSAK ÖSSZETETT? Labdák pattogása lépcsôn

Csapágyak üzem közbeni vizsgálata a csavarhúzótól a REBAM 1 -ig 2

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet

Hosszmérés finomtapintóval 2.

18. Differenciálszámítás

Mössbauer Spektroszkópia

A települési hősziget-intenzitás Kárpátalja alföldi részén 1

A statisztika részei. Példa:

GEOMETRIAI OPTIKA - ÓRAI JEGYZET

Orosz Gyula: Markov-láncok. 2. Sorsolások visszatevéssel


Az új építőipari termelőiár-index részletes módszertani leírása

Tranziens káosz nyitott biliárdasztalokon

τ Γ ħ (ahol ħ=6, evs) 2.3. A vizsgálati módszer: Mössbauer-spektroszkópia (Forrás: Buszlai Péter, szakdolgozat) A Mössbauer-effektus

Villamos gépek tantárgy tételei

IMFP meghatározása Co, Cu, Ge, Si és Au mintákban 56

7. el adás Becslések és minta elemszámok fejezet Áttekintés

Tartalomjegyzék. Pemutáció 5 Ismétléses permutáció 8 Variáció 9 Ismétléses variáció 11 Kombináció 12 Ismétléses kombináció 13

Hibrid mágneses szerkezetek

Képalkotás a pásztázó elektronmikroszkóppal

Pályázat címe: Pályázati azonosító: Kedvezményezett: Szegedi Tudományegyetem Cím: 6720 Szeged, Dugonics tér

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

Hipotézis-ellenırzés (Statisztikai próbák)

Az iparosodás és az infrastrukturális fejlődés típusai

2. AZ INFORMÁCIÓS TÁRSADALOM ÉRTELMEZÉSI DIFFERENCIÁINAK TERÜLETI KÖVETKEZMÉNYEI

Mérések, hibák. 11. mérés. 1. Bevezető

Jelen tanulmány tartalma nem feltétlenül tükrözi az Európai Unió hivatalos álláspontját.

TENYÉSZTÉSES MIKROBIOLÓGIAI VIZSGÁLATOK II. 1. Mikroorganizmusok számának meghatározása telepszámlálásos módszerrel

SZENT ISTVÁN EGYETEM BELSŐÉGÉSŰ MOTOROK MŰKÖDÉSI MIKROFOLYAMATAINAK ANALÍZISE A GÉPÜZEMELTETÉS CÉLJÁBÓL. Doktori értekezés tézisei.

Sorbanállási modellek

1. A radioaktivitás statisztikus jellege


Az időtől független Schrödinger-egyenlet (energia sajátértékegyenlet), A Laplace operátor derékszögű koordinátarendszerben

Atomfizikai összefoglaló: radioaktív bomlás. Varga József. Debreceni Egyetem OEC Nukleáris Medicina Intézet Kötési energia (MeV) Tömegszám

Nagyméretű nemlineáris közúti közlekedési hálózatok speciális analízise

3 He ionokat pedig elektron-sokszorozóval számlálja. A héliummérést ismert mennyiségű

Fizika belépő kérdések /Földtudományi alapszak I. Évfolyam II. félév/

1.1 Példa. Polinomok és egyenletek. Jaroslav Zhouf. Első rész. Lineáris egyenletek. 1 A lineáris egyenlet definíciója


ANALÓG-DIGITÁLIS ÉS DIGITÁLIS-ANALÓG ÁTALAKÍTÓK

Emlékeztető: az n-dimenziós sokaság görbültségét kifejező mennyiség a Riemann-tenzor (Riemann, 1854): " ' #$ * $ ( ' $* " ' #µ

Rajzolja fel a helyettesítő vázlatot és határozza meg az elemek értékét, ha minden mennyiséget az N2 menetszámú, szekunder oldalra redukálunk.

Gamma-spektrometria HPGe detektorral

Röntgenkeltésű foto- és Auger-elektron spektrumok modellezése klaszter molekulapálya módszerrel. Cserny István

a textil-szövet hosszirányú szálainak és a teljes szálmennyiségnek a térfogati aránya,

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Kontingencia táblák. Khi-négyzet teszt. A nullhipotézis felállítása. Kapcsolatvizsgálat kategorikus változók között.

3. RADIOAKTÍV MINTÁK AKTIVITÁSÁNAK MEGHATÁROZÁSA

1. Adatok közelítése. Bevezetés. 1-1 A közelítő függvény

GAZDASÁGI MATEMATIKA 1. ANALÍZIS

ATTOSZEKUNDUMOS IMPULZUSOK

Területi koncentráció és bolyongás Lengyel Imre publikációs tevékenységében

Részecskék hullámtermészete

Bevezető kozmológia az asztrofizikus szemével. Gyöngyöstarján, 2004 május

1. A neutronvisszaszórási hatáskeresztmetszet

m & w = száraz _ szilárd nedvesség m = nedvesség szilárd _ száraz SZÁRÍTÁS I. A nedves (szárítandó) anyag:

2 x. Ez pedig nem lehetséges, mert ilyen x racionális szám nincs. Tehát f +g nem veszi fel a 0-t.

ISMÉT FÖLDKÖZELBEN A MARS!

A figurális számokról (IV.)

Váltakozóáramú hajtások Dr. TARNIK István 2006

SPEKTROFOTOMETRIAI MÉRÉSEK












képzetes t. z = a + bj valós t. a = Rez 5.2. Műveletek algebrai alakban megadott komplex számokkal

A logaritmus függvény bevezetése és alkalmazásai

A RÖNTGENSUGÁRZÁS HATÁSA HÉTKÖZNAPJAINKRA

Statisztikai programcsomagok

NEUTRON-DETEKTOROK VIZSGÁLATA. Mérési útmutató BME NTI 1997

A fény diszperziója. Spektroszkóp, spektrum

I. FEJEZET BICIKLIHIÁNYBAN




VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS KÉPLETTÁR

Miért érdekes? Magsugárzások. Az atommag felépítése. Az atom felépítése

FOLYADÉKKRISTÁLY-TELEVÍZIÓK Éber Nándor

Miért érdekes? Magsugárzások. Az atommag felépítése. Az atom felépítése

OTKA beszámoló

A Raman spektroszkópia alkalmazása fémipari kutatásokban Raman spectroscopy in metallurgical research Dénes Éva, Koós Gáborné, Kőszegi Szilvia

A SZUPRAVEZETÉS. Fizika. A mágneses tér hatása a szupravezető állapotra

Példa: 5 = = negatív egész kitevő esete: x =, ha x 0

Csődvalószínűségek becslése a biztosításban

Szennyezőanyag-tartalom mélységbeli függése erőművi salakhányókon

Átírás:

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 45 3.1.1. Rugalmas elektroszórás; Recoil- és Doppler-effektus megfigyelése Aray, ikkel, szilícium és grafit mitákról rugalmasa visszaszórt elektrook eergiaeloszlását mértem az ESA-31 spektrométerrel. Amit azt a.1.1.. fejezetbe leírtam, az atomoko vagy szilárd teste rugalmasa szóródó elektrook esetébe recoil- és Dopplereffektus jeletkezik. Ez jól látható a 11. ábrá, amely azoos beme eergiaeloszlású elektrook rugalmas visszaszórás utái spektrumát mutatja a égy, általam vizsgált ayag esetébe. Az ábrá, jól látszik a redszám csökkeésével övekv csúcseltolódás és kiszélesedés. Eze jeleségek leírására Boersch és mukatársai egyszer klasszikus kiematiká és a Maxwell-Boltzma eergiaeloszláso alapuló, egyszeres szórást feltételez modellt kostruáltak [51], amelyek eredméyei a.1.1.. fejezetbe bemutatott (17) és (18) egyeletek, melyek a -3 kev elektro eergia tartomáyba jó közelítéssel leírták a rugalmasa visszaszórt elektrook spektrumát. A modellel, Cu, Ag és Au miták esetére, a 5-3 ev eergiatartomáyba Laser és Seah [5], majd grafitál Goto jó egyezést tapasztaltak [11]. A szórási szögtl való függés miatt a jeleség agyszög visszaszórásál taulmáyozható a legjobba. Mivel az eltolódás és a kiszélesedés függ a szóró atom tömegétl, ezért a rugalmas csúcs eltolódása iformációt hordoz a mita összetételére és a mita felületéek tisztaságára voatkozóa. Az ebbe rejl aalitikai lehetséget vetette föl Igoi és Makarov [111]. A szórt elektrook eergiaszórását tovább övelhetik a rugalmas csúcstól a gyakorlatba el em külöíthet kis eergiaveszteségek (pl. foo gerjesztés) [11]. 11. ábra: 5 kev beme eergiájú, rugalmasa visszaszórt elektrook spektruma

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 46 Mérési körülméyek, modellezés, kiértékelés A mérésekhez polikristályos fém Au, Ni és amorfizált Si és grafit mitákat haszáltam. Az Au és Ni felületek tisztítására, valamit a Si mita amorfizálására kev kietikus eergiájú Ar + iookkal törté porlasztást alkalmaztam. A grafit mita felületéek tisztaságát, a felületi rétegek vákuum alatti, mechaikus eltávolításával biztosítottam. A mérések eltt a mitafelületek tisztaságát XPS módszerrel elleriztem. A miták felületé em volt kimutatható szeyezdés. Az azoos primer eergiáál végrehajtott mérések az azoos körülméyek biztosításáak érdekébe az elektroágyú és az aalizátor adott beállítása mellett, a miták egymás utái gyors cseréjével törtétek. A bombázó elektrook kietikus eergiája 1,, 3, 4 és 5 kev volt. Az aalizátorba jutó elektrook szögszórása a merleges kilépés meté ±(-4) lehetett. Az aalizátor eergia-feloldása a 7-8 mev-es tartomáyba esett (a vizsgált kietikus eergiától függe), míg a primer elektroyaláb eergiakiszélesedése kb. 4 mev volt. A mérések sorá a vákuum kb. 7 1 1 mbar volt. A valóságba az általuk vizsgált primer eergia tartomáyba jelets a mitá belül többször egymás utá rugalmasa szóródó elektrook száma. Mivel ezt em lehetséges aalitikus számításokkal figyelembe vei, ezért a többszörös szórások figyelembevételéek érdekébe Mote-Carlo szimulációt alkalmaztuk [113, 114]. A szimuláció sorá mide rugalmas szórási eseméyél figyelembe vettük az ütközésbe átadott E eergiát a m E = E M M ε 1 Cosθ + ( Cosθ Cosθ Cosθ Siθ m E Siθ Cosφ ) (34) kiematikai összefüggés alapjá, ahol E a szóródó elektro kietikus eergiája, m és M az elektro és a szóró atom tömege, θ az éppe aktuális szórási szög, ε az atom pillaatyi kietikus eergiája, θ és φ pedig az atom pillaatyi sebességéek iráyát mutató koordiáták. A szóró atom kietikus eergiáját a Maxwell-Boltzma

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 47 eergiaeloszlás, az ütközés pillaatába felvett sebességéek iráyát pedig izotróp szögeloszlás alapjá sorsoltuk ki. (Ilye feltételek eseté, egyszeri szórás esetébe a (34) egyelet által meghatározott eergiaveszteségek valószíségi eloszlása a (17) és (18) egyeletekkel leírt alakot adja.) Az elektro szórási szögéek kisorsolása a differeciális rugalmas szórási hatáskeresztmetszet alapjá törtét, amelyet relativisztikus Dirac-Fock számolásokból vettük [115, 116]. A rugalmasa szóródó elektrook számáak a rugalmatla szórások miatti csökkeését a.1.1.. fejezet (6) egyelete alapjá meghatározott valószíség felhaszálásával vettük figyelembe. Az ehhez szükséges rugalmatla közepes szabad úthosszakat a kísérletileg meghatározott optikai adatoko alapuló dielektromos modell alapjá kaptuk [117-119]. (A jele mukába haszált ayagok és kietikus eergiák esetébe ezek jól egyezek a [5] és [69] refereciákba leírt, széles körbe haszálatos IMFP adatokkal.) A szimuláció beme geometriai paramétereit az ESA-31 spektrométer elredezése szabta meg, ahol a mitába beme elektrook iráya a mitafelület ormálisához képest 5, az aalizáltaké pedig. A szögszórás figyelembevételére, a Mote-Carlo szimulációt a mitából kilép elektroyaláb kétféle yílásszög gyjtési térszögére, ±3 és ±5 -ra is elvégeztük. A szimuláció yomo követi a mitába beme elektro által elszevedett eergiaveszteségeket és a rugalmas szórások számát. A detektált elektroszám statisztikus igadozásáak csökketése érdekébe a haszos (az aalizátor gyjtési szögtartomáyába bejutó) elektro-trajektóriák száma mide szimulációba több volt, mit 1 8. Feltételeztem, hogy az X jel ayag, E primer eergiáál mért rugalmas spektruma (S X ) a következ kovolúciós alakba írható fel: S X ( E;E ) = G = X G ( E;E X ( E T ;E ) R( E;E ) R(T ;E ) = ) dt, (35) ahol G X az ayagról származó rugalmas csúcs Doppler-effektus által kiszélesített alakja, R pedig a spektrométer teljes átviteli függvéye az E eergiá, beleértve a primer elektroyaláb eergiaszórását is.

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 48 Kísérletileg, a csúcseltolódások és kiszélesedések abszolút értékei helyett relatív értékek meghatározására került sor. Erre azért volt szükség, mert sem az elektroágyúból kilép elektrook eergia-eloszlását, sem az aalizátor átviteli függvéyét em ismerjük kell potossággal. Azoos mérési beállítások mellett azoba helytálló az a feltevés, hogy a külöböz ayagok rugalmas csúcsaiba ezek egyformák. Egy referecia mita választásával és a többi mitáról mért rugalmas csúcsalakok ehhez képesti változásáak vizsgálatával tehát az R függvéy aalitikus ismerete élkülözhet. Mivel a égy vizsgált mita közül az arayak a legkisebb a várható recoil-eltolódása és Doppler-kiszélesedése, ezért célszere ezt az ayagot választottuk refereciamitakét. Eek csúcsalakja és eltolódása a recoil- és Doppler-effektusok által okozott változásoko kívül tartalmazza a (35) egyeletbe R-rel jelölt tagot. Ezt felhaszálva a Si, Ni és a C mitákál mért rugalmas csúcsokra ézve a (35) egyeletbe lév G Y függvéyre fe áll a [ H ( E;E ) G ( E;E )] GY ( E;E ) = TY ( E, EY ) Y Au (36) egyelet, amely alapjá hozzájuk redelhet egy T Y, E Y relatív eergia-eltolódást biztosító traszformáció és egy H Y, relatív eergia-kiszélesedést leíró függvéy (Y=(Si,Ni,C)). Abba a szerecsés esetbe, amikor a G függvéyek Gauss-típusúak, (pl. az egyszeres szórás esetébe), a (36) egyeletbl az következik, hogy a H Y függvéyekek is Gauss típusú függvéyekek kell leiük. Ez esetbe félértékszélességeik között fe áll a G Y H Y FWHM = FWHM + FWHM (37) G Au reláció. Ebbe az esetbe a relatív eltolódások és félértékszélességek a kísérleti spektrumok felhaszálásával illesztésbl meghatározhatóak.

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 49 Eredméyek 1. A Mote-Carlo szimuláció által, a kétféle (±3 és ±5 ) szórási szögtartomáyba adott eergiaeloszlások gyakorlatilag megegyezek egymással, tehát a szögablak hatása ilye kis szögszórásál elhayagolható.. A Mote-Carlo szimulációk eredméyeképpe kiderült, hogy a mitáról rugalmasa visszaszóródott és az aalizátor beme szögtartomáyába eljutó elektrookak tekitélyes háyada szeved többszörös szórást. Az egyszeres szóródás utá az aalizátorba jutó elektrook háyada a 17-45 % tartomáyba esik. (. táblázat) Mita Az egyszeres szórás járuléka (%) 1 kev 3 kev 5 kev C 37, 4,6 45,4 Si 36,8 33,3 33,8 Ni 36,3 6,6 3,5 Au 45, 17,,8. Táblázat: Az egyszerese szóródó elektrook háyada a Mote-Carlo 3. A Mote-Carlo szimuláció eredméyekét elálló eergiaeloszlások a többszörös szórás meglehetse agy valószísége elleére sem térek el jeletse az egyszeres szórási modell által adott eredméyektl. A 1. ábra eze eloszlások Gaussfüggvéyel való illesztésébl kapott eergiaeltolódásokat és kiszélesedéseket veti össze az egyszeres szórási modell egyeleteiek eredméyeivel. Tovább elemezve a többszörös szórást elszevedett elektrook eergiaeloszlását megállapítható, hogy a kis számú (<1) szórások tartomáyába ezek is jól illeszthetek Gauss függvéyel. A szórási szám övekedésével azoba az eloszlás egyre aszimmetrikusabb lesz, ami az illesztéssel megállapított recoil-eltolódás kismérték csökkeéséhez vezet. A 3. táblázatba a Mote-Carlo szimulációkból kapott eergiaeltolódások és kiszélesedések értékeit adtam meg éháy kiválasztott esetbe. Külö feltütettem az egyszeres (I 1 ) és a többszörös (I 5, I 1 ) szórás utá, majd a csak (akárháyszoros) többszörös ( I ) szórást utá az aalizátorba jutó, valamit az összes ( I ) aalizátorba jutó elektro eloszlására való illesztés eredméyeit. A táblázat utolsó oszlopába az egyszeres szórásra voatkozó, (17) és (18) egyeletekbl kapott adatok találhatóak. A szimuláció 1 1 1

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 5 potosságát támasztja alá az egyszeres szórási eseméyekbl és az aalitikus egyszeres szórási modellbl kapott adatok tökéletes egyezése. Eergia eltolódások (mev) Mita E (kev) I 1 I 5 I 1 I 1 1 I 1 (17) egyelet C 1 15 14 14 144 146 15,1 3 45 433 47 438 443 45, 5 75 75 689 737 743 75,3 Si 1 64 65 68 65 64 64, 3 19 185 18 188 189 19,5 5 31 31 98 313 316 3,9 Au 5 46 5 53 49 48 46 Csúcsszélességek (mev) Mita E (kev) I 1 I 5 I 1 I 1 1 I 1 (18) egyelet C 1 8 16 37 13 11 7,4 3 359 384 419 377 37 359,3 5 464 57 58 489 478 463,8 Si 1 136 141 151 139 138 135,6 3 35 44 6 41 39 34,9 5 33 318 38 313 31 33,3 Au 5 115 13 13 11 1 114,5 3. táblázat: A Mote-Carlo szimulációból kapott éháy eredméy 4. Mivel a szimuláció azt mutatja, hogy a rugalmasa szóródott elektrook eergiaeloszlása a agyszámú többszörös szórás elleére is jó közelítéssel Gauss alakú, ezért a kísérleti spektrumok esetébe a H Y relatív kiszélesedés függvéyeket is joggal közelíthetem Gauss csúcsokkal és (37) egyeletet is haszálhatom. Az erre a célra kidolgozott kiértékelési eljárás blokksémáját, valamit egy példá keresztüli bemutatását a függelék tartalmazza.

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 51 1. ábra: A Mote-Carlo szimulációkból kapott rugalmas szórási csúcsok recoileltolódása és Doppler-kiszélesedése, összehasolítva az egyszeres szórást feltételez (17) és (18) egyeletekkel 5. A kísérletileg kapott, Au-ra voatkoztatott, relatív recoil-eltolódások és Dopplerkiszélesedések jó közelítéssel megegyezek az egyszeres szórási modell által szolgáltatott eredméyekkel. (13. ábra és 4. táblázat) A Ni mita esetébe a mért és számított értékek között jó egyezés látható. A Si esetébe észrevehet, tedeciózus eltérés tapasztalható. (Az eltérések, a mérések ellerzésképpe végrehajtott megismétlésekor reprodukálódtak.) Az eltérés okáak felderítésére újabb kísérletet végeztem, amelyek sorá egy másik, ugyaazo lapból kivágott Si mitát a mérés eltt agy dózisba kev-es Kr + iookkal porlasztottam. A mérés célja aak a felderítése volt, hogy a bombázás sorá az ayagba implatálódó ehezebb elem okozhat-e az eltolódásba és szélesedésbe fellép szisztematikus eltérést. A Kr-os bombázás eek kimutatására azért elyösebb az Ar-osál, mert így a két kompoes agyobb tömegkülöbsége miatt agyobb lesz a közöttük lév recoil-eltolódás külöbsége, továbbá Kr esetébe agyobb az elektrook rugalmas szórási hatáskeresztmetszete, mit Ar-ál, így ott ugyaolya relatív kocetrációál ersebb az okozott effektus. A bombázás sorá, a felületi rétegbe bevitt Kr atomok relatív kocetrációja 4.7% volt, amelyet XPS módszerrel határoztam meg. Ez a relatív kocetráció egyszeres szórást feltételezve azt eredméyezi, hogy a mita felületérl rugalmasa visszaszóródott elektrookak mitegy 31%-a a Kr atomokkal való ütközésbl származik.

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 5 Mita C Si Ni E Rel. recoil-eltolódás Rel. Doppler-kiszélesedés (kev) kísérlet (17) egyelet kísérlet (18) egyelet 1 17 14,9 67,1 51 81,8 388 84, 45 36 3 319 4,7 497 348,1 365 54 4 53 563,6 64 4, 5 61 74,6 686 449,4 63 71 1 5 55, 18 15,6 91 11, 195 177,6 89 4 3 18 165,1 49 17,5 11 47 4 17,1 33 51, 5 34 75,1 357 8,8 1 4 1,6 76 78,6 43 43,1 111 111, 3 59 64,7 147 136, 4 87 86, 183 157, 5 97 17,8 193 175,8 4. táblázat: Kísérleti relatív recoil eltolódások és Doppler kiszélesedések Eek a kísérleti spektrumak a kiértékelésébl származó eredméyek is szerepelek a 13. ábrá, azt illusztrálva, hogy a mita tisztítása sorá a felületbe implatlódott gázatomok képesek a visszaszórási spektrumba az itt bemutatott eltérések kiváltására. Ez az effektus szolgálhat az ugyacsak Ar-al tisztított Ni mita esetébe szité megfigyelhet kis eltérések magyarázatául is. Grafit esetébe, a kísérleti eredméyek és a modellszámítások közötti eltérés az eltolódásokál em jelets. Azoba a kiszélesedésekél jeletékey, a kietikus eergiával övekv, 5 kev-e a 6%-ot is elér eltérés tapasztalható.

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 53 13. ábra: Kísérleti eredméyek összehasolítása a Mote-Carlo és az egyszeres szórást feltételez modellekkel. Az eltérés egy lehetséges magyarázatáak a felülete oxigé vagy víz jelelétéek a kizárására a grafit mitát kev-es Kr + iookkal tisztítottam meg. Az eközbe implatálódott Kr kocetrációját XPS módszerrel meghatároztam, majd a spektrumot az ie származó kocetráció adatok és az egyszeres szórási modell alapjá rekostruáltam. A kapott egyezés kielégít volt, de szembete javult, ha a C kiszélesedésére a felülettisztítás élküli grafito végzett mérésekbl származó Dopplerkiszélesedési adatokat haszáltam. (14. ábra) Ez arra eged következteti, hogy a grafit esetébe, a kiszélesedésekél tapasztalt eltérések oka em a felületi szeyezdés. Elképzelhet magyarázat lehet még, hogy a grafit mita esetlegese tömbi oxigét

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 54 tartalmaz; a rugalmas szórás XPS-él agyobb felületi érzékeysége; vagy a rugalmas csúcsba esetleg jelelév egyéb más veszteségi struktúrák szélesít hatása. A grafit esetébe eutro Compto szórási módszerrel Mayers és m. társai végeztek hasoló célú vizsgálatot [1, 11]. A kísérletbe tapasztalt kiszélesedés ott is agyobb volt az egyszeres szórási formula által jósoltál. A vizsgálat megállapította, hogy ahhoz, hogy a modell az általuk mért kiszélesedéseket adja, a szobahmérséklet C atomokak szembe a Maxwell-Boltzma eloszlásból adódó, kb. 4 mev-vel 18 mev átlagos kietikus eergiával kell redelkeziük. Ezt az értéket az egyszeres szórási formulába beírva, a mi mérési eredméyeik is jobb egyezéssel reprodukálhatóak. (Pédául 5 kev primer eergiáál az így adódó, arayhoz képesti relatív Doppler-kiszélesedés kb. 766 mev, amely valamelyest túlbecsüli a kísérletileg kapott értéket.) Ez aak lehetségét veti föl, hogy a szabad atomok hmozgását leíró Maxwell-Boltzma eergiaeloszlásba lév mitába lév atomok átlagos kietikus eergiájára. 14. ábra:kr-al bombázott grafit mita rugalmas spektrumáak (üres karikák) összehasolítása a (17-18) egyelet által meghatározott (szaggatott voal) és a kísérletileg mért szélességadatok felhaszálásával (folytoos voal) adódó modell spektrummal. 3 kt em ad jó közelítést a szilárd Összegzés C, Si, Ni és Au miták esetébe, az 1-5 kev primer eergiatartomáyba, megfigyeltük a rugalmasa visszaszórt elektrook spektrumába jeletkez recoil-eltolódást és Doppler-kiszélesedést. Eljárást dolgoztuk ki az eltolódási és kiszélesedési adatok kiértékelésére. A kapott értékeket egyszer elméleti modellel és Mote-Carlo szimuláció eredméyeivel vetettük össze. Az összehasolítás eredméyekét elmodható, hogy az egyszeres szórást feltételez modellhez képest, a többszörös rugalmas szórást szeved elektrook

3.1.1. Rugalmas elektroszórás 55 oha meglehetse agy számba fordulak el a vizsgált esetekbe sem a recoil-eltolódás, sem a Doppler-kiszélesedés teré em adak jelets változást. Eze fejezet témájába saját mukámak a mérések egy részéek elvégzése, az egyszeres szórási modell speciális esetekre törté, szimuláció keresztüli ellerzése, a mérési adatok kiértékelési eljárásáak megtervezése, az erre a célra haszált programrészlet megírása és a mért ill. Mote-Carlo szimulációval kapott spektrumok kiértékelése tekithet. A kísérleti eredméyeket és azok értelmezését a [K1] és [K] tudomáyos közleméybe tettük közzé. További, szé-struktúrák és polimer miták esetébei eredméyeiket a [K3] közleméy tartalmazza. A vizsgálatok sorá keletkezett egyéb- és részeredméyeket az [E1-E4] koferecia eladásoko és a [P1, P] koferecia posztereke közöltük.