木材处理用于保护木材，以防止昆虫，真菌，一般磨损和紫外线损伤。典型的木材处理配方含有氨铜锌酸锌（ACZA），五颗，CCA和铜。ACZA通常用于治疗不保留其他处理的木材。对于成功的木材处理，必须监视适当的治疗解决方案以获得最高质量，同时减少与产品排斥或治疗使用相关的成本。为了确保正确保留率，在处理前将AS，Zn和Cu的水平监测在溶液中，然后在木材中进行监测。需要快速，用户友好且可靠的工具来在整个质量控制过程中执行分析。X射线荧光（XRF）可以实现此目的。本文展示了使用Rigaku的NEX QC能量色散XRF（EDXRF）系统测量ACZA处理的木材和木材处理溶液。
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图1。Rigaku Nex QC EDXRF系统编号
实验装置
| 模型： |
Rigaku Nex QC |
| X射线管： |
4 W Ag-Anode |
| 探测器： |
半导体 |
| 样本类型： |
木材（地面）和解决方案 |
| 电影： |
薄膜 |
| 环境： |
空气 |
| 分析时间： |
100秒 |
| 选项： |
6位自动采样器 |
样品制备
样品制备涉及将木材样品研磨成均匀的粉末和随后的干燥。通过包装32毫米XRF样品杯3/4（5G），将样品定量为松散的粉末。通过轻度摇动来制备溶液样品，以确保均匀性，然后填充32mm XRF样品3/4满（5G）。
校准 - 木材中的ACZA
使用一组测定的木材标准标准和每个样品的测量周期为100秒，开发了经验校准。
CUO STD错误的EST：0.0225
单位：％相关：0.99961 |
| 样品I.D. |
测定值 |
计算值 |
| W-a |
0.518 |
0.531 |
| W-B |
0.789 |
0.788 |
| 厕所 |
1.150 |
1.145 |
| W-D |
0.989 |
0.963 |
| W-F |
1.660 |
1.685 |
| W-G |
2.990 |
2.984 |
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EST的ZnO STD错误：0.0087
单位：％相关：0.99975 |
| 样品I.D. |
测定值 |
计算值 |
| W-a |
0.264 |
0.266 |
| W-B |
0.382 |
0.381 |
| 厕所 |
0.518 |
0.506 |
| W-D |
0.457 |
0.464 |
| W-F |
0.771 |
0.775 |
| W-G |
1.440 |
1.439 |
.jpg)
作为2o5EST的性病错误：0.0269
单位：％相关：0.99722 |
| 样品I.D. |
测定值 |
计算值 |
| W-a |
0.518 |
0.531 |
| W-B |
0.789 |
0.788 |
| 厕所 |
1.150 |
1.145 |
| W-D |
0.989 |
0.963 |
| W-F |
1.660 |
1.685 |
| W-G |
2.990 |
2.984 |
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可重复性 - 木材中的ACZA
从校准标准的套件中，选择低样品和高样品以证明可重复性（精度）。使用每个样品的测量时间为100秒，在静态位置进行每个样品的测量以进行10个重复分析。
| CUO单位：％ |
| 样品I.D. |
标准值 |
平均值 |
STD DEV |
％ 相对的 |
| W-a |
0.518 |
0.5209 |
0.0014 |
0.3 |
| W-G |
2.990 |
3.047 |
0.015 |
0.5 |
| ZnO单位：％ |
| 样品I.D. |
标准值 |
平均值 |
STD DEV |
％ 相对的 |
| W-a |
0.264 |
0.2601 |
0.0010 |
0.4 |
| W-G |
1.440 |
1.455 |
0.005 |
0.4 |
| 作为2o5单位： ％ |
| 样品I.D. |
标准值 |
平均值 |
STD DEV |
％ 相对的 |
| W-a |
0.189 |
0.1874 |
0.0011 |
0.5 |
| W-G |
1.280 |
1.289 |
0.002 |
0.2 |
典型的检测极限 - 木材中的ACZA
利用经验方法，测量了空白样品的10个重复分析的检测下限（LLD）值，以计算标准偏差。LLD定义为标准偏差的三倍。以下是使用每个样品100秒的测量时间确定的检测极限：
| 化合物 |
lld |
| 铜 |
4 ppm |
| Zno |
4 ppm |
| AS2O5 |
3 ppm |
校准 - 溶液中的ACZA
使用一组测定的木材标准标准和每个样品的测量周期为100秒，开发了经验校准。
CUO STD错误的EST：0.0394
单位：％相关：0.99952 |
| 样品I.D. |
测定值 |
计算值 |
| S-A |
0.53 |
0.552 |
| S-B |
1.03 |
1.032 |
| S-C |
1.56 |
1.541 |
| S-D |
2.11 |
2.061 |
| S-E |
2.52 |
2.574 |
| S-F |
5.09 |
5.086 |
.jpg)
EST的ZnO STD错误：0.019
单位：％相关：0.99956 |
| 样品I.D. |
测定值 |
计算值 |
| S-A |
0.26 |
0.290 |
| S-B |
0.52 |
0.510 |
| S-C |
0.76 |
0.759 |
| S-D |
1.01 |
1.019 |
| S-E |
1.30 |
1.281 |
| S-F |
2.49 |
2.495 |
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EST的AS2O5 STD错误：0.0302
单位：％相关：0.99896 |
| 样品I.D. |
测定值 |
计算值 |
| S-A |
0.26 |
0.285 |
| S-B |
0.53 |
0.528 |
| S-C |
0.80 |
0.788 |
| S-D |
1.08 |
1.039 |
| S-E |
1.30 |
1.334 |
| S-F |
2.63 |
2.633 |
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可重复性 - 溶液中的ACZA
从校准标准的套件中，选择低样品和高样品以证明可重复性（精度）。使用每个样品的测量时间为100秒，在静态位置进行每个样品的测量以进行10个重复分析。
| CUO单位：％ |
| 样品I.D. |
标准值 |
平均值 |
STD DEV |
％ 相对的 |
| S-A |
0.53 |
0.525 |
0.003 |
0.6 |
| S-F |
5.09 |
5.088 |
0.027 |
0.5 |
| ZnO单位：％ |
| 样品I.D. |
标准值 |
平均值 |
STD DEV |
％ 相对的 |
| S-A |
0.26 |
0.263 |
0.002 |
0.8 |
| S-F |
2.49 |
2.479 |
0.008 |
0.3 |
| AS2O5单元：％ |
| 样品I.D. |
标准值 |
平均值 |
STD DEV |
％ 相对的 |
| S-A |
0.26 |
0.269 |
0.002 |
0.7 |
| S-F |
2.63 |
2.618 |
0.021 |
0.8 |
典型的检测极限 - 溶液中的ACZA
利用经验方法，测量了空白样品的10个重复分析的检测下限（LLD）值，以计算标准偏差。LLD定义为标准偏差的三倍。以下是使用每个样品100秒的测量时间确定的检测极限：
| 化合物 |
lld |
| 铜 |
4 ppm |
| Zno |
4 ppm |
| AS2O5 |
3 ppm |
可靠测量铜和锌
过去的几代分析仪使用了使用气体填充比例计数器检测器的道具计数器。Prop反检测系统提供了较大的峰，因此将锌和铜测量为一个峰，如图2所示。通过大型数学重叠校正因子或锌的测量，由Prop计数器确定为铜的单个峰的分离必须完成。通过Ross过滤器的顺序利用。这最终增加了计数时间双重。
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图2。典型的Prop计数器ACZA光谱，它为Cu和Zn提供了一个必须大量反价vol的单个峰。
NEX QC可以解决此问题，因为它使用了坚固且可靠的半导体检测器，该检测器可产生峰值的更加清晰的峰值分辨率。使用NEX QC的ACZA分析如图3所示。使用NEX QC，现在可以测量单个铜和锌，而无需通过使用Ross过滤器或大型数学重叠校正引起的其他错误。
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图3。典型的NEX QC ACZA频谱，表现出Cu，Zn和AS的清晰，不同的峰。
保留报告
要测量木材样品，需要输入木材的密度。测量量量化AS的浓度2o5，ZnO和CuO，并产生平衡和保留值。
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图4。
结论
从结果来看，很明显，Rigaku Nex QC是处理后木材生产的整个质量控制过程中的理想仪器。该工具是改善生产过程质量的经济解决方案，同时降低成本，拒绝和浪费。
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此信息已从Rigaku提供的材料中采购，审查和改编。欧洲杯足球竞彩
有关此消息来源的更多信息，请访问里格库。