XRR-structure-analysis-app

X線反射率法（XRR: X-Ray Reflectivity）の解析アプリ。CSVで定義した膜構造モデルをもとに、差分進化法（Differential Evolution）で薄膜の膜厚・密度・界面粗さを推定します。

A standalone XRR analysis app: define your film stack in CSV, fit thickness / density / roughness with differential evolution. Pure NumPy Parratt engine — no refl1d dependency.

特徴

• Parratt漸化式 + Nevot-Croce粗さ因子を自前実装（NumPyベクトル化）。refl1d/bumps非依存で、Windows環境でも pip install だけで動作
• 膜構造はCSVで定義: 1行=1層、各パラメータに初期値・探索範囲・フィットフラグを指定
• 光学定数δ・βは化学式と密度から自動計算（periodictable 使用）
• 目的関数はlog10スケール残差（XRRの6桁超のダイナミックレンジに対応）
• δ・βの密度線形性を利用した高速化により、6パラメータのフィットが数秒で完了
• 装置効果を考慮: footprint補正、Gaussian分解能畳み込み、スケール因子、バックグラウンド
• Rigaku .ras（アッテネータ列対応）と汎用2列テキストの読み込み
• Streamlit UI: 構造エディタ、収束ライブ表示、密度深さプロファイル、Excelレポート出力
• 物理検証済みのテストスイート（Fresnel解析解との照合、Kiessigフリンジ周期、合成データ復元）

インストール

git clone https://github.com/yharada520/XRR-structure-analysis-app.git
cd XRR-structure-analysis-app
pip install -r requirements.txt

使い方

Streamlitアプリ

streamlit run app.py

1. 測定データ（.ras / .csv / .txt）をアップロード（「デモデータを読み込む」で試用可）
2. 膜構造モデルをテンプレートから選ぶか、表エディタで編集
3. 「フィット開始」— 収束状況がライブ表示されます
4. 結果（パラメータ表・密度プロファイル・残差）を確認し、Excel/CSVでエクスポート

シミュレーションCLI

python simulate.py examples/sio2_on_si.csv --out sim.png --csv-out sim.csv

膜構造CSVの書式

1行=1層（上から表面層→基板の順）。fit_* = 1 のパラメータが min/max の範囲でフィットされます。

layer,formula,density_init,density_min,density_max,thickness_init,thickness_min,thickness_max,roughness_init,roughness_min,roughness_max,fit_density,fit_thickness,fit_roughness
SiO2,SiO2,2.2,2.0,2.4,20.0,15.0,25.0,0.3,0.1,1.0,1,1,1
Si_sub,Si,2.33,,,inf,,,0.2,0.1,1.0,0,0,1

• formula: 化学式（δ・βの計算に使用。例: SiO2, Al2O3, NiFe）
• 厚さ・粗さの単位は nm、密度は g/cm³
• 基板（最終行）の thickness_init は inf

多層膜の例は examples/al2o3_on_si.csv（有機汚染層/Al₂O₃/界面SiOx/Si基板の4層）を参照。

物理モデル

• 屈折率 n = 1 − δ + iβ、kz = (2π/λ)·√(n² − cos²θ)
• 界面Fresnel係数にNevot-Croce因子 exp(−2·kz,j·kz,j+1·σ²) を乗じ、基板側から漸化的に振幅反射率を合成（Parratt 1954）
• 測定強度モデル: I(θ) = scale × footprint(θ) × conv(R(θ), Δθ) + background

テスト

python -m pytest tests/

主な検証項目: Si臨界角0.223°（CuKα）、単一界面のFresnel解析解との一致（相対誤差<1e-10）、屈折補正後のKiessigフリンジ周期 2π/d、3%ノイズ合成データからの膜厚±0.1%・密度±0.1%復元。

ロードマップ

• M1: 物理エンジン + CSV膜構造定義
• M2: 差分進化フィッティング + データローダー
• M3: Streamlit UI
• M4: 遺伝的アルゴリズム（pygad）選択肢 + BICモデル自動選択 + バッチ処理
• M5: 不確かさ定量化（ブートストラップ/MCMC）+ レポート強化

参考文献

• 表 和彦, X線薄膜測定法 第5回 X線反射率測定法, リガクジャーナル 40(2), 1–9 (2009)
• L. G. Parratt, Phys. Rev. 95, 359 (1954)
• L. Névot and P. Croce, Rev. Phys. Appl. 15, 761 (1980)

ライセンス

Apache License 2.0