光曲线反卷积——为什么大多数已发表的结果都是错误的?测量和分析中的常见陷阱

《Radiation Measurements》:Glow Curve Deconvolution – Why are most published results wrong? Common Pitfalls in Measurement and Analysis

【字体: 时间:2025年10月11日 来源:Radiation Measurements 2.2

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  热释光(TL)参数测定中,现有计算机化解叠法因实验方法不当(如温度测量偏差、发光效率变化未考虑)及理论模型错误(如滥用通用阶动力学)导致结果不可靠。本文强调需严格验证实验细节(如光谱稳定性、热淬灭效应)与理论适用性(如复合机制类型),指出局部复合主导时需采用一阶动力学,仅最高温峰可能适用二阶动力学。

  
Stephen W.S. McKeever
美国俄克拉荷马州立大学物理系

摘要

已发表的文献中充满了声称能够通过热释光(TL)发光曲线确定陷阱参数的报告——陷阱深度(E_t,eV)、频率因子(s,s^-1)和动力学阶数(b)。近年来,最流行的方法可能是使用标准TL方程进行“计算机化发光曲线反卷积”来拟合发光曲线。遗憾的是,这些努力大多不可靠,最坏的情况下甚至完全是错误的。本文指出,为了对已发表的结果有一定的信心,必须仔细检查实验方法的细节以及所使用理论的适用性。实验方法不当的例子包括温度控制不充分(例如,测量的是加热器的温度而不是样品的温度)、忽略发光效率随温度升高的变化(热猝灭),以及没有或错误地考虑发射光谱(即它是否随温度变化而变化)。理论不恰当的例子包括在不合适的情况下使用通用阶数动力学。这源于在处理由多个陷阱/多个复合位点模型描述的系统时对TL动力学的误解。大多数已发表的分析假设各个陷阱和复合位点之间的动力学是非相互作用的,并将每个陷阱视为与其他陷阱和复合位点隔离的。本文详细讨论了这些问题,并得出结论:一旦正确获得了发光曲线,反卷积分析应考虑局部复合的可能性(包括热激发隧穿);如果主要是非局部复合,则在几乎所有情况下都应使用一阶动力学,最高温度下的TL峰可能是例外,此时可能适用二阶动力学。

章节摘录

引言

热释光(TL)作为陷阱能级光谱学的方法有着悠久的历史。TL发光曲线(发光强度与温度的关系)由一系列发光峰组成,每个峰对应于电荷从陷阱中释放后发生的辐射复合。描述这一现象的文献非常丰富,几位作者撰写的著名文本试图总结该过程的基本方面以及重要的进展。

检测效率的变化

本节的分析首先仔细研究了方程(1)。该方程假设表达式的两边相等。实际上(如下所述),左边仅与右边成正比,并不相等。此外,假设一个可能因峰而异的“常数”K,应该质疑K本身是否真的恒定,或者其值是否会随温度变化,即是否应该写成K(T)?方程(1)还假设我们知道温度T。

非局部跃迁:模型

如前所述,从测量的TL发光曲线评估E_t和s的最常见分析程序是将发光曲线拟合为一系列单个峰的总和,每个峰的形式都是方程(1)。然而,该方程是从所谓的单陷阱/单复合中心(OTOR)TL模型推导出来的,并且经验性地引入了一个动力学参数b。OTOR模型假设在一个平带能量模型中只有一个陷阱和一个复合中心。

猝灭与未猝灭的TL峰

如前所述,TQ会扭曲TL峰的形状并改变其温度位置。图13和图14用模拟的TL峰展示了这种效应。图13中,未受TQ影响的TL峰显示为黑色方块。一个TQ曲线(C=10^12,W=1eV)叠加在TL峰上,TQ对TL峰的大小、形状和位置的影响显示为开放方块。未受猝灭影响的峰是在β_t = 1.0 K/s的条件下模拟的,使用的参数为E_t = 1.2 eV、s = 10^14 s^-1和n_0 =

实验示例

已发表的文献中充满了试图从实验发光曲线确定E_t和s的例子。大多数例子没有考虑到本文首先提出的关于如何准确记录数据以及如何正确分析数据的主要观点。这样的例子很多,这里无法一一讨论。

结论性评论和总结

本文警告了数据收集不准确和不当使用TL分析表达式对E_t和s评估准确性的影响。具体关注的问题包括: - 未分析TL发射光谱以及发光曲线测量过程中光谱可能发生移动的情况; - 由于自吸收可能导致的潜在失真; - 由于热猝灭可能导致的潜在失真; - 温度测量不准确; - 对IMTS使用叠加原理和通用阶数动力学。

未引用的参考文献

Betts和Townsend,1993b;Chen和Pagonis,2019;May和Partridge,1964;McKeever,2004b;Nikiforov等人,2017;Sholom和McKeever,2022;Sunta等人,2001;Sunta等人,2005;Townsend等人,1997;Yaziki和Topasku,2003。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

作者衷心感谢E.G. Yukihara博士和P.D. Townsend教授对草稿的手稿提供的有益评论,并感谢匿名审稿人的意见。他们的反馈使整篇文章得到了改进;任何剩余的错误都是作者自己的责任。作者还要感谢俄克拉荷马州立大学和俄克拉荷马州提供的计算设施支持。
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