PcPDFwin详解(看完就会了,已转为简体).ppt

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1、数据库简介:本数据库由InternationalCentreforDiffractionData出版,收录各种天然矿物、人工化合物(有机及无机)、元素及合金等之X-ray粉末绕射数据,对于进行未知物辨识或材料成份分析非常有帮助,目前馆藏为sets1-47,可以输入PDFnumber、MineralName、ChemicalName、3StrongestLines等字段查询,并提供检索结果打印及存档。(PowerDiffractionFile)是单一相X光粉末绕射样本的收集,其维护和分类工作由国际绕射资料中心(ICDD)提供。每笔数据以表格的形式

2、呈现,包括特定的面与面之间的距离、对应的相对强度、米勒指数、结晶系统、密度等均涵盖其中。开启数据库后,出现此窗口画面,在「File」选项中,可依据使用者个别的需要对数据库做使用上的设定。若已知「PDFIDNumber」时,可直接输入以获取所需之数据。点选「Search」项目即出现此画面,可进行查询的功能。若读者在使用上有任何疑难,也可自行在「Help」选单内容里寻找答案。在SearchWindow里的「SearchFiles」选项,提供开启新文件、旧档和存盘以及另存新文件等功能。SearchWindow中的「LogicalOperators」选

3、项,提供3种布尔逻辑运算功能,可于搜寻输出结果上做使用。SearchWindow画面的「Subfiles」选项有诸多选择,读者可在多种的化合物类别里做限定,以帮助搜寻。SearchWindow的「Elements」选项的「NumberofElements」指令,其功用在于依据使用者的元素数目之限制,仅呈现相对应的样本数据,例:选择3Elements则在所有的样本数据里,恰巧只含有3种不同元素数目的样本才会出现,此指令和「SelectElements」指令,一起结合使用是极有用的方式。Searchwindow的「SelectElements」选项

4、,含有4个次选单,分别为Only、Inclusive、Just、JustwithLoZElements。该选项提供一个周期表作为使用者在搜寻上的化学元素之选择。(见下页)周期表「SearchElements」的“Only”功能为:限定样本化合物的成分只含有使用者所选择的元素。例:选择B(硼)和O(氧)则检索结果有16笔,但不包括个别的单一元素态。「SelectElements」的“Inclusive”功能为:数据库的全部样本化合物中,只要具有使用者所选定的元素,均呈现出来。例:选择B(硼)和O(氧)则检索结果有2514笔,由于此方式所得笔数太多

5、,需以布尔逻辑操作做进一步的筛选。「SelectElements」的“Just”功能为:类似“Only”的功用,但包括个别的单一元素态。例:选择B(硼)和O(氧)则检索结果有48笔。「SelectElements」的“Justwithw/LoZElements”功能为:依据使用者所选定的元素,对应的检索结果将包括该元素之所有或者任何可能的结合态,此外,即使化合物全部原子数个数小于10也一并被呈现。例:选择B(硼)和O(氧)则检索结果有7494笔。Elements选单的「ElementwithAtomCount」的功能为:提供一个对话盒,使用者可

6、键入某一化学式当作搜寻数据的准则,数据库所有样本里只要有符合选定的“成分原子数目”即会呈现于检索结果中。例:Ca4出现368笔数据。Names选单的「InorganicorCommonNames」功能为:使用者用“化学名”或“俗名”针对无机的物质作搜寻,检索结果除了完全正确的符合字符串外,一些相关的数据也会被呈现。如:“氯化钠”则检索结果还包含有“氯”或“钠”字符串的相关化合物。Names的「MineralNames」功能为:读者可用“矿物名”或者“片段的矿物名”作为搜寻范围的基础。Names的「MineralGroups」功能为:藉由浏览的方

7、式,使用者可自行选择矿物族的类别作为搜寻策略。Names的「OrganicNames」功能为:读者用“片段的有机名”来对整个数据库做搜寻的工作,类似「MineralNames」功能。Misc.选单的「StrongLines」的功能为:选取三条最强的面距(d-spacing)中的一条作为搜寻的准则,单位是埃(Angstroms)。Misc.选单的「LongLines」的功能为:选取三条最长的面距(d-spacing)中的一条作为搜寻的准则。Misc.选单的「ReducedCellAxis」的功能为:选取“缩减的晶胞轴”(ReducedCellAx

8、is)作为搜寻的准则,单位是埃(Angstroms)。Misc.选单的「Density」功能为:提供一个对话盒,读者用已测量出的密度作为检索数据库的策

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