【摘要】 x射线光电子能谱(XPS)数据的峰值拟合是识别和量化样品表面附近原子化学状态的主要方法。

x射线光电子能谱(XPS)数据的峰值拟合是识别和量化样品表面附近原子化学状态的主要方法。峰值拟合通常基于品质因数的最小化，例如残差标准差(RSD)。这里，我们展示了当峰形(代表材料化学状态的合成数学函数)与基础数据的物理和化学性质最匹配时，可以获得最佳的XPS峰拟合。但是，由于这种理想的峰形通常是未知的，因此通常需要对拟合的组成部分进行限制，以获得良好的数据拟合。这些约束可以包括将相对全宽固定在半最大值(峰宽)、面积比和/或配合部件的相对位置。如多个示例所示，虽然不受约束的、非最佳峰形可能会产生较低的RSD，但它们通常会导致不正确的结果。曲线拟合和因子分析已经被用于从几个阳极氧化钨箔的XPS光谱测量氧化物/金属峰强度比。这些测量用于计算在0.5至1.0 V的不同阳极氧化电压下制备的氧化物膜的厚度。角度分辨XPS也用于分析一种氧化物膜。发现曲线拟合和因子分析给出相似的结果，但是因子分析对于大数据集或复杂光谱更快。对于不属于数据集的单个光谱，曲线拟合是必要的。因此，当对不太完美的峰形施加限制时，获得的“次优”结果(相对标准偏差稍高)通常更可取，因为它们防止拟合产生非物理或非化学结果。当使用关于样品的所有可用信息，包括其预期的化学和物理成分、来自相同材料的其他XPS窄扫描和测量扫描的信息以及来自其他分析技术的信息时，XPS峰拟合效果最佳[1]。

[1]George H. Major, Vincent Fernandez, Neal Fairley, Emily F. Smith, Matthew R. Linford; Guide to XPS data analysis: Applying appropriate constraints to synthetic peaks in XPS peak fitting. Journal of Vacuum Science & Technology A 1 December 2022; 40 (6): 063201.

 

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