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Issue
Microsc. Microanal. Microstruct.
Volume 1, Number 1, February 1990
Page(s) 23 - 39
DOI https://doi.org/10.1051/mmm:019900010102300
Microsc. Microanal. Microstruct. 1, 23-39 (1990)
DOI: 10.1051/mmm:019900010102300

Curve fitting methods for quantitative analysis in electron energy loss spectroscopy

Tahar Manoubi, Marcel Tencé, Michael Gerard Walls et Christian Colliex

Laboratoire de Physique des Solides, Bât. 510, 91405 Orsay Cedex, France


Abstract
A novel approach to the determination of elemental concentrations in solids by Electron Energy Loss Spectroscopy (EELS) is presented. The method uses calculated values of the inner-shell excitation cross-sections and standard assumptions about the form of the background, to model the spectrum before and after an excitation edge. Strong features just above the threshold (white lines) can be modelled by Lorentz oscillators. A least-squares fitting routine adjusts the weights of the various components of the model until the best fit with the experimental data is found. Multiple scattering can be taken into account by using the low-loss spectrum in a deconvolution with the experimental data, or in a convolution with the calculated spectrum. When two elemental edges are treated in this fashion, a value for their relative concentrations can be obtained. The method is compared with the conventional technique of background subtraction by pre-edge extrapolation, for the cases of some iron and chromium oxides. Both methods are found to give satisfactory results for the iron compounds if the effects of multiple scattering are included. However, for the oxides of chromium, the proximity of the two edges used (O-K and Cr-L) makes the use of the background subtraction method practicallyi mpossible, but the new approach gives results close to those expected from the chemical formulae. The method should prove applicable to a wide range of other problems in which overlapping edges are a problem.


Résumé
Cet article présente une nouvelle approche pour déterminer les concentrations élémentaires dans les solides à partir de la spectroscopie des pertes d'énergie d'électrons (EELS). Cette méthode utilise des profils calculés des sections eflicaces d'excitation des niveaux atomiques profonds et les représentations usuelles de variation du fond continu, afin de modéliser le spectre expérimental à la fois en dessous et au dessus du seuil caractéristique. Les pics intenses qui apparaissent dans certains cas juste au seuil ("lignes blanches") peuvent être simulés par des fonctions de Lorentz. Un algorithme d'ajustement aux moindres carrés détermine le poids des différentes composantes du modèle quand le meilleur accord avec le spectre expérimental est atteint. On peut prendre en considération la diffusion multiple en utilisant la partie basse énergie du spectre, dans une déconvolution du profil expérimental ou dans une convolution du profil simulé. Quand deux seuils sont analysés de cette façon, il est possible d'estimer ainsi les concentrations respectives des éléments concernés. Cette nouvelle approche est comparée pour quelques oxydes de fer et de chrome avec la technique habituelle de soustraction d'une loi extrapolée représentant le fond continu. Les deux méthodes fournissent des résultats satisfaisants pour les oxydes de fer si on tient compte des processus multiples. Cependant pour les oxydes de chrome, la proximité des deux seuils concernés (O-K et Cr-L) rend pratiquement impossible l'utilisation de la méthode de soustraction du fond continu alors que la modèlisation décrite dans cet article donne des résultats proches des valeurs nominales. Cette approche originale devrait donc pouvoir être étendue avec succès à de nombreuses autres situations où un recouvrement notable des seuils considérés constitue une source de difficultés majeures pour l'analyse élémentaire quantitative en spectroscopie des pertes d'énergie.

PACS
7920U - Electron energy loss spectroscopy.

Key words
Curve fitting -- Quantitative analysis -- Energy loss spectrometry -- Electron spectrometry -- Electron energy loss spectrum -- Cross section (collision) -- Modeling -- Least squares method -- Multiple scattering -- Deconvolution -- Background noise -- Metrology -- Measurement science


© EDP Sciences 1990