material_effective_z — TOMOGRAPHY `spectral_xray` op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.material_effective_z(material='WATER', exponent: 'float' = 2.94, density_g_cm3=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import materials; materials.material_effective_z(material='WATER', exponent: 'float' = 2.94, density_g_cm3=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opstomography.get("material_effective_z"))

उपयोग

composition से effective atomic number (Mayneord / Spiers power law) और electron density देता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

Z_eff = (Σ aᵢ Zᵢ^p)^(1/p)、aᵢ = wᵢ (Z/A)ᵢ / Σ wⱼ (Z/A)ⱼ は電子の割合、p = 2.94 は光電効果の断面積の Z 依存(≈ Z^3.94/原子 → Z^2.94/電子)から来る慣用の指数。水は 7.42(公表値)。電子密度 ρₑ = ρ N_A Σ wᵢ Zᵢ/Aᵢ [電子/cm³] と、水に対する比も返す。デュアルエナジーの像から推定する実効 Z(dualxray.effective_z_map)は、この「組成の Z_eff」と同じものではない(光電効果の比で定義した Z は、スペクトルの位置で値が数 % 動く)—— その差を PoC で数える。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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इसी category के (`spectral_xray`)

material_xray_table · material_xray_attenuation · material_xray_constants · xray_tube_spectrum · xray_beam_quality · photon_counting_channels · dual_kvp_channels · xray_channel_projection

*Provenance: materials.py — TOMOGRAPHY operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

material_effective_z — TOMOGRAPHY spectral_xray op