X線検出器トーク（CCD/PADの感度補正の話？）

K. Yam @yam_cpp

学会で聞いた，0.65A波長を使うとCCD(蛍光体)への入射角による感度差が顕著になるので補正が必要という話を受け，0.75A波長で撮ったデータを見たら確かに高角側でF-obsとF-calcの差が大きくなっている．補正をやってみたいけど詳細を詰める時間が無いので放置．．

K. Yam @yam_cpp

例の短波長X線を使った時の入射角によるCCD感度差の話，XDSのSENSOR_THICKNESS=でもある程度補正が効くんでは無いかと思い，0.75A波長のデータでそのパラメータを0,0.1,0.01と変えてやってみた． http://t.co/4i4rAR8s

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ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp 学会の発表聞き逃したんですが、これ構造解析そのものにどう影響するという話でした？

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 補正をかけてやることで，孤立電子対なんかの密度が見えてくるという話でした．

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp ほへぇ。Fcの温度因子で吸収できないもの？よくわかってない・・・。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 温度因子様の（負の）減衰では無いので，overall scaleでは補正され無いようです．低分子の解析では，物理的なモデル（センサーを進む距離を含めた？）を使って補正するそうで，SENSOR_THICKNESS=でもないよりはマシな補正になるのでは無いかと思い．

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp そっか、透過距離が長くなってシグナルが多めに観察されるってことになるのか。SENSOR_THICKNESS=もそのような補正をしているということ？じっくり考えないとやっぱりよくわからないや。すません、スルーして下さい。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu SENSOR_THICKNESS=とSILICON=はPILATUS用の補正パラメータでして，前者にはセンサー厚み，後者は1mmあたりの強度ロス（デフォルトは自動決定）を入れます．公式？にはCCDでも0.01程度の値を指定するのが推奨っぽいです．

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp なんか知らんパラメータがいっぱいｗ センサーの厚みいれると2θ考慮して入射角→センサー抜ける距離計算して強度補正をするってな具合なんでしょうか？2θ検出器で振ると大変ややこしそうですな。1mmあたりの強度ロス・・・どうやって自動決定するのだろう・・・。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu そんな感じだと思います．マニュアルには材質はSiが前提で，あとは波長依存で決まる，ということしか書いてませんね．そしてフォスファーの場合だともっと複雑な状態になりますよね？うまくモデル化して補正できれば良いのですが

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp フォスファーが簡単か、ピラちゃんが簡単か、は判断が難しいですね。ピラちゃんだってあの隙間の効果は半端無くややこしい気がしますよ。数多いから。どちらもきっと特別な実験が別途必要でしょうね。回折だけじゃなくて。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 難しいのは，隙間に抜けて行ってSiに吸収されなかった光子の分ってことですか？確かに，どちらもややこしそうですね．．非常に大事な所だとは思いますが

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp そうですね。いずれも「抜け方」をいかに把握するかが肝なんだと思います。数が増える＝端が増える、ってことでもありそこの「抜け方」をモデル化するのがむずそう。モジュールが小さい分、感度ムラがややこしいのもpixel array、だと思います。多分に担当者マター・・・

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu PADの感度ムラってわりあい素直に校正できたり…はしないんでしょうか？つまりは同じPILATUSと言ってもビームラインごとにデータの撮れ方が違ったりするんですね．うーん，深い，深いですね．．

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp 聞けば聞くほど深いですね。PADの感度ムラについては勉強しますがクーボーソーの性質ムラだそうで。補正はCCDと同じでよけりゃ、簡単です。

K. Yam @yam_cpp

refinementの結果も使ってSENSOR_THICKNESSの補正効果を見ようとしているが，最近のphenix.refineはoverall scaleをB-factor modelじゃなくて分解能毎のバラバラの係数を決めるようにしてるから，あんま変わらんことになるかも…

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 空乏層のムラですかあ，いやはや．．測定の正しさを限りなく高めて，結晶構造モデルもより現実的なものにして，蛋白結晶がどの程度の信頼度因子に至れるか，将来が楽しみですね．．（遠い目

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp 本当に楽しくなると思います！

きゅうもるの中の人 @cuemolnohito

@yam_cpp @kun32xu 自分あんま良くわかってないのに申し訳ないですが，ピラちゃんって検出してるのはSi単結晶なんですよね．X線とかガンガン透過してしまって効率悪いような気がするんですが，何か工夫があるんでしょうか？

ひ○たく @kun32xu

@cuemolnohito @yam_cpp あぁ、フォトダイオードとかと同じ原理なのですよ。なので単純にSi結晶というわけではないのでおます。

きゅうもるの中の人 @cuemolnohito

@kun32xu @yam_cpp ドープしているのが普通のフォトダイオードと違うんでしょうか（というか違わなかったらバンドギャップが可視光のエネルギーくらいになって普通のフォトダイオードになってしまいますよね．．．）

ひ○たく @kun32xu

@cuemolnohito @yam_cpp 印加電圧で制御できるのではないでしょうか？

K. Yam @yam_cpp

SENSOR_THICKNESS=による補正は，refinementで比べてみても何だかイマイチな結果？に．R値の改善とか，補正入れたほうが高角の差が小さいとか，そんなことは起きませんでした．要検討．

きゅうもるの中の人 @cuemolnohito

@kun32xu @yam_cpp ああなるほど、、電圧をガンガンかけて空乏層を広げておけばX線領域のフォトンが来た時しか電流が流れなくなるって感じですかね？（そういやXAFSの時に使っている検出器も同じ原理でしたっけ．．．）

ひ○たく @kun32xu

@cuemolnohito @yam_cpp だと思います。なのでエネルギー分解型とも言われてます。