Conversor de arquivos XRDML

Converte arquivos XRDML para CSV ou JSON para análise, visualização e integração em fluxos de trabalho.

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About This Tool

O conversor XRDML lê dados de difração codificados no formato XML XRDML e produz conjuntos de dados estruturados para análises subsequentes. Mantém metadados de instrumento e amostra, extrai listas de picos com 2θ e intensidade e pode calcular d-spacing a partir do comprimento de onda, quando solicitado. Conceitualmente, mapeia elementos XML hierárquicos para registros planos: sample_id, scan_id, two_theta, intensity, d_spacing, bem como índices HKL opcionais se presentes. Na prática, pesquisadores podem importar dados legados, comparar execuções entre diferentes instrumentos e integrar resultados em pipelines de modelagem ou visualização. O valor único está na robusta gestão de variantes XRDML, preservação de metadados e conversões opcionais de unidades que mantêm a rastreabilidade às condições experimentais. Funções centrais incluem extração de listas de picos, cálculo opcional de d-spacing, agregação multi-experimentos e exports consistentes em todos os formatos. Casos de uso: análises de picos reprodutíveis, comparações entre instrumentos e preparação de dados para publicações ou repositórios. A ferramenta enfatiza precisão de domínio, rastreabilidade e fluxos de dados sem necessidade de parsing XML manual.

How to Use

  1. Faça upload de um arquivo XML XRDML para o conversor.
  2. Selecione o formato de exportação (CSV ou JSON) e ative multi-experimento, se disponível.
  3. Escolha o comprimento de onda se precisar de cálculos de d-spacing (Cu Kα por padrão
  4. 54056 Å).
  5. Execute a conversão para gerar um conjunto de dados estruturado com listas de picos e metadados.
  6. Baixe o arquivo de saída ou cole o conjunto de dados em sua pipeline de análise.
How to use xrdml file converter

Frequently Asked Questions

Find Quick Answers

Quais formatos posso exportar?
CSV ou JSON. CSV é adequado para planilhas e bancos de dados; JSON é ideal para ingestão programática em ferramentas de análise e pipelines.
O ferramenta pode lidar com vários experimentos em um único XRDML?
Sim. O conversor detecta vários experimentos e pode exportar um conjunto de dados combinado ou seções separadas, mantendo metadados por experimento.
Como as unidades e o d-spacing são calculados?
Se você fornecer uma comprimento de onda (tipicamente Cu Kα), o d-spacing é calculado com d = λ /(2 sin θ), onde θ = 2θ/2. Se nenhuma comprimento de onda for fornecida, Cu Kα é usado por padrão e a suposição é indicada nos metadados.
Metadados são preservados?
Sim. Metadados de instrumento, amostra e corrida são mantidos na exportação, garantindo rastreabilidade e reprodutibilidade entre análises.

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