Applications of auger electron spectroscopy in the chemical state analysis of copper and its oxides
Notice bibliographique
Résumé
Electron-induced Auger electron spectroscopy was successfully applied to differentiate copper species, such as metallic Cu, Cu 2 O, CuO, and Cu(OH) 2 . To do so, high-quality standard spectra were collected and their key parameters, including peak positions, widths, intensity ratios, and peak shapes, were examined to evaluate their effectiveness in chemical state identification. Average values and standard deviations were reported for each parameter. The results reveal sufficient spectral differences among Cu metal, Cu 2 O, CuO, and Cu(OH) 2 to enable chemical fingerprinting, though no single parameter provided information sufficient for accurate speciation. Instead, a combination of spectral features must be used to enable reliable identification of these species. This approach was successfully applied to identify the chemical states of oxide layers formed on two different copper samples. The results from the Auger analyses were consistent with those from XPS measurements. This methodology was also applied to determine the presence of Cu 2 O oxide inclusions in cold sprayed copper, and the results were consistent with previously published results from TEM, EELS, and electron diffraction studies. Compared to these techniques, Auger electron spectroscopy requires minimal sample preparation and offers high spatial and surface sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».