1. Zuerst die Messqualität prüfen
Vor jeder Datenbanksuche sollten Untergrund, Rauschen, Nullpunkt, Messbereich und mögliche Geräteartefakte geprüft werden. Ein Peak-Algorithmus kann nur Signale bewerten, die im Scan tatsächlich enthalten sind.
Breite oder asymmetrische Peaks können aus kleiner Kristallitgröße, Dehnung, Überlagerung oder instrumenteller Verbreiterung entstehen. Diese Ursachen sind nicht durch einen Materialnamen allein geklärt.
2. Kandidaten über das gesamte Muster bewerten
Ein Referenzmuster ist eine Hypothese. Gute Phasenidentifikation prüft, wie viele beobachtete Peaks erklärt werden, welche starken Referenzpeaks fehlen und welche Signale ungeklärt bleiben.
Chemische Zusammensetzung, Syntheseweg, Substrat und Messgeometrie können Kandidaten eingrenzen, dürfen aber die Peak-Evidenz nicht ersetzen.
- Peakpositionen mit realistischer Toleranz vergleichen.
- Relative Intensitäten nur unter Berücksichtigung von Textur verwenden.
- Überlappende Reflexe und Kα-Dubletts kennzeichnen.
- Mehrere plausible Kandidaten sichtbar halten.
3. Das Ergebnis als prüfbare Aussage exportieren
Ein wissenschaftlicher Bericht sollte Messung, Referenz, Peak-Zuordnung, Unsicherheit und offene Restpeaks zusammenführen. Nur so kann ein Betreuer oder Reviewer nachvollziehen, warum die Phase akzeptiert wurde.
SciPhys verfolgt dafür eine Evidence-first-Oberfläche: Das Modell formuliert die Erklärung erst, nachdem Peaks, Referenzmuster und Analysezustand strukturiert vorliegen.