Здесь мы представляем протокол для использования программного обеспечения машинного зрения для стабилизации динамических процессов во время визуализации ПЭМ при одновременном индексировании нескольких потоков метаданных для каждого изображения на навигационной временной шкале. Мы демонстрируем, как эта платформа позволяет автоматически калибровать и отображать дозу электронов в ходе эксперимента.
Просвечивающая электронная микроскопия (ПЭМ) позволяет пользователям изучать материалы в их фундаментальном, атомном масштабе. Сложные эксперименты обычно генерируют тысячи изображений с многочисленными параметрами, которые требуют трудоемкого и сложного анализа. AXON synchronicity – это программное решение для синхронизации машинного зрения (MVS), предназначенное для решения болевых точек, присущих исследованиям TEM. После установки на микроскоп он обеспечивает непрерывную синхронизацию изображений и метаданных, генерируемых микроскопом, детектором и системами in situ во время эксперимента. Эта связь позволяет применять алгоритмы машинного зрения, которые применяют комбинацию пространственной, лучевой и цифровой коррекции для центрирования и отслеживания интересующей области в поле зрения и обеспечивают немедленную стабилизацию изображения. В дополнение к существенному улучшению разрешения, обеспечиваемому такой стабилизацией, синхронизация метаданных позволяет применять алгоритмы вычислений и анализа изображений, которые вычисляют переменные между изображениями. Эти вычисленные метаданные можно использовать для анализа тенденций или определения ключевых областей интереса в наборе данных, что приведет к новым идеям и развитию более сложных возможностей машинного зрения в будущем. Одним из таких модулей, основанных на этих рассчитанных метаданных, является калибровка дозы и управление ею. Дозовый модуль обеспечивает современную калибровку, отслеживание и управление как флюенсом электронов (e-/Å 2·s-1), так и кумулятивной дозой (e–/Å2), которая доставляется в определенные области образца попиксельно. Это позволяет получить всесторонний обзор взаимодействия между электронным пучком и образцом. Анализ экспериментов оптимизируется с помощью специального программного обеспечения для анализа, в котором наборы данных, состоящие из изображений и соответствующих метаданных, легко визуализируются, сортируются, фильтруются и экспортируются. В совокупности эти инструменты способствуют эффективному сотрудничеству и экспериментальному анализу, стимулируют интеллектуальный анализ данных и улучшают возможности микроскопии.
Просвечивающие электронные микроскопы (ПЭМ) и их возможности значительно выиграли от достижений в области камер, детекторов, держателей образцов и вычислительных технологий. Однако этим достижениям препятствуют разрозненные потоки данных, ограничения человеческой деятельности и громоздкий анализ данных 1,2. Кроме того, эксперименты in situ и operando адаптируют ПЭМ в наноразмерных лабораториях в режиме реального времени, позволяя изучать образцы в газовой или жидкой среде с одновременным применением ряда внешних стимулов 3,4,5. Внедрение таких сложных рабочих процессов только усилило эти ограничения, и в результате увеличение размера и сложности этих потоков данных вызывает растущую озабоченность. Таким образом, все большее внимание уделяется использованию машинных действий для поиска, доступа, взаимодействия и повторного использования данных, практика, известная как принципы FAIR6. Публикация данных исследований в соответствии с концепцией принципов FAIR получила благосклонное внимание со стороны правительственных органов по всему миру7,8, и применение принципов FAIR с использованием программного обеспечения машинного зрения является ключевым шагом в их принятии.
Программная платформа синхронизации машинного зрения (MVS) была разработана в ответ на конкретные проблемы, присущие проведению и анализу сложных экспериментов TEM с большим количеством метаданных (особенно экспериментов in situ и operando)9. После установки на ПЭМ программное обеспечение MVS подключается, интегрируется и взаимодействует с колонкой микроскопа, детекторами и интегрированными системами in situ . Это позволяет ему непрерывно собирать изображения и согласовывать эти изображения с их экспериментальными метаданными, формируя всеобъемлющую базу данных с возможностью поиска, временную шкалу эксперимента от начала до конца (рис. 1). Эта связь позволяет программному обеспечению MVS применять алгоритмы, которые интеллектуально отслеживают и стабилизируют интересующую область (ROI), даже когда образцы претерпевают морфологические изменения. Программное обеспечение применяет корректировки сцены, луча и цифровой коррекции по мере необходимости для стабилизации рентабельности инвестиций с помощью функций Drift Control и Focus Assist . В дополнение к обогащению изображений необработанными метаданными, полученными из различных экспериментальных систем, программное обеспечение может создавать новые вычислительные метаданные, используя алгоритмы анализа изображений для вычисления переменных между изображениями, что позволяет ему автоматически корректировать дрейф образца или изменения фокуса.
Изображения ТЕА и связанные с ними метаданные, собранные с помощью программного обеспечения MVS, организованы в виде экспериментальной временной шкалы, которая может быть открыта и просмотрена любым пользователем с помощью бесплатной автономной версии аналитического программного обеспечения Studio (далее именуемой программным обеспечением для анализа)10. Во время эксперимента программное обеспечение MVS синхронизирует и записывает три типа изображений с камеры или детектора микроскопа, которые отображаются в верхней части временной шкалы под просмотрщиком изображений: одиночные съемки (отдельные одиночные изображения, полученные непосредственно с помощью программного обеспечения TEM), необработанные (изображения из прямой трансляции детектора/камеры, к которым не были применены какие-либо цифровые коррекции дрейфа; эти изображения могли быть физически скорректированы с помощью движение сцены или сдвиг луча) и с коррекцией дрейфа (изображения из прямой трансляции детектора/камеры, которые были дрейфовать в цифровом виде). Данные, собранные во время эксперимента или сеанса, могут быть дополнительно уточнены в более мелкие разделы или фрагменты данных, известные как коллекции, без потери встроенных метаданных. Из программного обеспечения для анализа изображения, стеки изображений и метаданные могут быть напрямую экспортированы в различные изображения открытого формата и типы электронных таблиц для анализа с использованием других инструментов и программ.
Система управления микроскопом, стабилизации и интеграции метаданных, обеспечиваемая программным обеспечением MVS, также позволяет внедрять дополнительные программы или модули машинного зрения, предназначенные для устранения ограничений в текущих рабочих процессах ТЕА. Одним из первых модулей, разработанных для использования преимуществ этой платформы синхронизации, является калибровка дозы электронов и пространственное отслеживание областей облучения пучка в образце. Все изображения ПЭМ формируются в результате взаимодействия между образцом и электронным пучком. Однако эти взаимодействия могут также приводить к отрицательным, неизбежным воздействиям на образец, таким как радиолиз и домино11,12, и требуют тщательного баланса между применением достаточно высокой дозы электронов для получения изображения и минимизацией результирующего повреждения луча13,14.
Хотя многие пользователи полагаются на измерения тока экрана для оценки дозы электронов, было показано, что этот метод значительно недооценивает фактический токпучка 15. Качественные значения дозы могут быть получены с помощью экранного тока на одном и том же микроскопе с теми же настройками, но воспроизведение этих дозовых условий с использованием разных микроскопов или настроек очень субъективно. Кроме того, любые настройки параметров изображения, сделанные пользователем во время эксперимента, такие как размер пятна, апертура, увеличение или интенсивность, требуют отдельного измерения тока экрана для расчета результирующей дозы. Пользователи должны либо строго ограничивать условия визуализации, используемые во время данного эксперимента, либо тщательно измерять и записывать каждое используемое состояние линзы, что значительно усложняет и расширяет эксперимент за пределы того, что возможно для нормальной работы микроскопа16,17.
Доза, называемая программным обеспечением дозы для этого протокола, представляет собой программный модуль калибровки дозы, в котором используется специальный калибровочный держатель, предназначенный для автоматического измерения тока. Чашка Фарадея, золотой стандарт точной калибровки токапучка 15, встроена в наконечник калибровочного держателя. Программное обеспечение MVS выполняет серию калибровок тока луча и площади луча для каждого состояния объектива и встраивает эти значения в изображения на уровне пикселей.
В этой видеостатье представлены программные протоколы MVS, предназначенные для улучшения всех областей рабочего процесса TEM, с использованием репрезентативных образцов наноматериалов. Чувствительный к пучку образец14 цеолитовых наночастиц используется для демонстрации рабочих процессов калибровки и управления дозой. Мы проводим репрезентативный эксперимент по нагреву in situ с использованием образца нанокатализатора Au/FeOx 18,19, который претерпевает значительные морфологические изменения при нагревании. Этот эксперимент in situ подчеркивает алгоритмы стабилизации программного обеспечения и его способность сопоставлять несколько потоков метаданных, что является неотъемлемой проблемой для исследований in situ и operando. Несмотря на то, что это не описано в протоколе, из-за его уникальной чувствительности к дозе электронов мы обсуждаем репрезентативные примеры полезности программного обеспечения для исследований жидкостных ЭМ (протоколы для которых ранее сообщалось в литературе20,21,22) и то, как эти методы могут быть применены для улучшения понимания влияния дозы на эксперименты с жидкостными ЭМ. Наконец, мы покажем, как оптимизируется анализ данных с помощью программного обеспечения для автономного анализа для визуализации, фильтрации и экспорта различных файлов изображений, видео и данных в другие доступные форматы.
Рисунок 1: Примеры пользовательского интерфейса для MVS и программного обеспечения для анализа. (A) Панель просмотра изображений программного обеспечения синхронизации и панель управления. Соединение между TEM и программным обеспечением синхронизации устанавливается путем активации кнопки «Подключить», которая передает изображения и метаданные с микроскопа в программное обеспечение синхронизации. С помощью средства просмотра изображений оператор может выполнять различные операции с помощью машинного зрения, такие как коррекция дрейфа и помощь при фокусировке. Он также предоставляет возможность применять изображения тегов и сеанс просмотра, не прерывая сбор данных. (B) Снимок экрана программного обеспечения для анализа изображений, на котором выделено расположение порта просмотра изображения, временной шкалы и панели «Метаданные и анализ». Доступ к аналитическому программному обеспечению можно получить в любой момент во время эксперимента для просмотра изображений, полученных до этого момента времени, с помощью кнопки «Сеанс просмотра». Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Интерпретация результатов экспериментов ПЭМ часто зависит от многих взаимосвязанных экспериментальных параметров, таких как настройки микроскопа, условия визуализации, а в случае экспериментов operando или in situ – изменения окружающей среды или стимулов 1,23. Точный анализ больших наборов данных ПЭМ, в которых эти параметры могут постоянно изменяться, требует от оператора значительного внимания к точному учету каждого условия и настройки для каждого изображения в лабораторном журнале или другом внешнем источнике документации. По мере увеличения объема и сложности наборов данных ТЕА ручное ведение учета становится неуправляемым, а ключевая информация может быть пропущена или записана неточно. Программное обеспечение MVS, описанное здесь, консолидирует метаданные, генерируемые во время эксперимента микроскопом, детектором/камерой и другими системами (например, держателями образцов in situ), и выравнивает их с соответствующими изображениями.
Помимо консолидации метаданных, программное обеспечение применяет алгоритмы машинного зрения для отслеживания и стабилизации поля зрения с помощью комбинации пространственной, лучевой и цифровой коррекции с использованием функций Drift Correct и Focus Assist . Когда задействована функция Drift Correct , создается перекрестно-корреляционное «шаблонное» изображение с использованием первого изображения, полученного в программном обеспечении MVS. Затем шаблон сравнивается с поступающими изображениями, чтобы вычислить направление и величину дрейфа или движения образца. Обладая этой информацией, программное обеспечение MVS автоматически применяет необходимые поправки, чтобы сохранить элементы изображения в одном и том же месте, регулируя по крайней мере один из трех параметров: местоположение сцены, сдвиг луча или изображения и цифровую коррекцию изображения. Функция «Помощь при фокусировке » использует комбинацию алгоритмов для присвоения значения фокусировки, называемого оценкой фокусировки для каждого изображения, и эти оценки сравниваются для определения величины и направления корректировки расфокусировки, применяемой для удержания образца в фокусе. В режиме визуализации STEM программное обеспечение MVS пытается максимизировать контрастность с помощью проприетарной версии нормализованной дисперсии для присвоения оценки фокусировки. В режиме ПЭМ радиальная сумма интенсивности вычисляется в БПФ и используется для расчета показателя фокусировки. Ограничения на способность программного обеспечения MVS оптимизировать фокусировку возникают, когда оно не может точно рассчитать правильную оценку фокусировки для изображения. Обычно это происходит, когда микроскоп смещен или образец значительно не в фокусе во время калибровки, что не позволяет программному обеспечению правильно рассчитать правильное начальное значение оценки фокусировки. Программное обеспечение MVS может испытывать трудности с вычислением оценки фокусировки для образцов с четко определенными полосами решетки, поскольку полосы решетки в БПФ могут «перегружать» алгоритм оценки фокусировки; Таким образом, если образец выходит из фокуса, оценка фокуса может неточно отражать изменение фокуса. И наоборот, работа с малым увеличением или с образцом с низким сигналом БПФ также может затруднить расчет хорошей оценки фокусировки. Чтобы смягчить эти трудности, программное обеспечение MVS содержит ряд дополнительных алгоритмов, которые могут быть выбраны пользователем для расчета оценки фокусировки, если настройки по умолчанию не подходят для выборки. Они должны быть проверены и применены в каждом конкретном случае, чтобы определить лучшие алгоритмы для данного эксперимента.
Морфологические изменения в структуре выборки с течением времени учитываются с помощью фактора морфинга шаблона. Этот фильтр настраивается оператором, так что алгоритмы регистрации учитывают морфологические изменения с течением времени. Кроме того, программное обеспечение отслеживает непрерывное изображение, настройки микроскопа и настройки камеры или детектора для автоматического обновления шаблона при запуске изменений в структуре образца и после любых вызванных оператором изменений параметров микроскопа, камеры или детектора. Как показано на рисунках 4, 5, 7 и 8, программное обеспечение MVS обеспечивает эффективную немедленную стабилизацию, позволяя получать изображения динамически движущихся или изменяющихся образцов с высоким разрешением. Несмотря на то, что программное обеспечение способно контролировать очень высокие скорости дрейфа или перемещения образца, например, те, которые возникают при применении нагревательной рампы во время эксперимента in situ , существуют ограничения на максимальные поправки ступени или сдвиги луча, которые программное обеспечение может контролировать, если образец движется или дрейфует очень быстро. Это ограничение зависит от частоты обновления изображения, размера поля зрения и частоты дрейфа. Для заданного поля зрения и частоты обновления изображения существует максимальная скорость дрейфа, которую можно исправить, и если физические движения не поспевают, то процесс может закончиться или стать нестабильным. Из шаблонов регистрации, созданных при применении таких функций, как Drift Correct , могут быть сгенерированы дополнительные вычисляемые метаданные. Например, корреляция совпадений представляет собой числовую запись степени изменения между шаблонами в серии и используется для определения точек на экспериментальной временной шкале, в которых выборка изменилась. Высокое значение корреляции соответствия соответствует выборке, которая претерпела изменения в своей морфологии, а низкое значение корреляции соответствия соответствует выборке, структура которой остается относительно статичной. Корреляция совпадений особенно ценна для исследований in situ , поскольку она может быть нанесена графически, что позволяет пользователю быстро определять изображения в серии, соответствующие значительному изменению выборки. Важно, однако, понимать, что значения корреляций с высоким соответствием также могут соответствовать изменениям условий изображения, таким как перемещение предметного столика или изменение увеличения, если эти действия выполняются, пока функция коррекции дрейфа остается активной.
Представленный здесь рабочий процесс калибровки использует уникальный калибровочный держатель и полуавтоматическую процедуру калибровки для точной калибровки луча в различных условиях объектива с минимальным вмешательством оператора. Доступ к процедуре калибровки дозы осуществляется с помощью программного обеспечения MVS, установленного на TEM. Программное обеспечение MVS автоматически считывает соответствующие настройки микроскопа, чтобы сохранить все измерения для сравнения для последующих экспериментов. На некоторых ПЭМ невозможно считывать настройки диафрагмы или монохроматора, и они должны быть введены оператором в настройки программного обеспечения MVS во время калибровки и во время использования. В программное обеспечение встроены напоминания, которые помогают обновлять эти настройки ввода оператором, следуя подсказкам программы. Разработка держателя со встроенным токосъемником, вместо того, чтобы полагаться на держатель, встроенный в другое место в колонке микроскопа, является преднамеренным выбором конструкции. Это позволяет расположить токосъемник в той же плоскости, что и образец, устраняя ошибки в измерении тока, вызванные отклонением пучка или различиями в поглощении электронов отверстиями в разных положениях пучка. Программное обеспечение MVS следует автоматизированной процедуре измерения тока и площади луча для любой комбинации условий линзы. Затем программное обеспечение может соотнести эти измеренные калибровки с током камеры или экрана и экстраполировать любые изменения в увеличении и т. д. на площадь луча во время эксперимента. После создания эти файлы калибровки могут быть использованы сразу же и автоматически сохранены для последующего использования, если программное обеспечение обнаружит те же настройки, которые будут использоваться во время будущего сеанса. Хотя долговечность калибровочного файла варьируется от микроскопа к микроскопу, авторы обнаружили, что они могут использовать одни и те же калибровочные файлы в течение нескольких месяцев, не наблюдая существенных изменений в текущих значениях. Существуют встроенные процедуры мониторинга профиля выбросов пистолетов, чтобы помочь сохранить актуальность этих калибровок, особенно на холодных эмиссионных пистолетах FEG.
Нормализация измерений дозы между микроскопами и автоматическое отслеживание воздействия пучка образца являются критически важными функциями программного обеспечения MVS, поскольку они позволяют проводить количественные сравнения дозовых условий между экспериментами на разных микроскопических системах. Дозоиндуцированная деградация образца цеолита (ZSM-5), полученная в ходе идентичных экспериментов с использованием разных микроскопов, приводит к полному исчезновению пятен БПФ после максимальной кумулятивной или пороговой дозы электронов (~60.000 e-/Å2при применении мощности дозы ~500 e–/Å2·s) для обеих установок. Эти сравнительные результаты показывают, что программное обеспечение доз облегчает воспроизводимые количественные измерения дозы. Небольшая разница в кумулятивной дозе, при которой наблюдается полное исчезновение пятна БПФ для каждого эксперимента, вероятно, является результатом различных напряжений ускорения, используемых двумя микроскопами, при этом более низкие напряжения ускорения приводят к большему количеству путей повреждения излучением, а более высокие напряжения ускорения обычно приводят к большему количеству поврежденийот домино24. Литературные результаты для критической дозы наночастиц ZSM-5 варьируются от 9 000 до 14 000 e–/Å2 с использованием первых исчезновений пятен БПФ, а не полного исчезновения всех пятен БПФ25,26. Согласно нашим результатам, исчезновение первого пятна БПФ соответствует кумулятивной дозе около 25 000 е–/Å2. Предыдущие исследования основывались на измерениях тока, полученных с использованием люминофорного экрана, который, как хорошо задокументировано, недооценивает измерения тока пучка по сравнению с чашкой Фарадея15. Определенная критическая доза может варьироваться в два или более раза, в зависимости от того, какой пик БПФ используется для отслеживания дозы. Это указывает на то, что более высокие пространственные частоты деградируют в первую очередь и могут приводить к различным значениям в зависимости от доступа к зоне, используемого во время измерений (наши результаты были сосредоточены на пятнах БПФ от всего кристалла цеолита, а не на конкретных структурных особенностях)25,26. Эти различия в методах и текущей калибровке объясняют разницу в значениях между двумя экспериментами, о которых сообщалось в наших результатах и предыдущих литературных исследованиях.
Хотя электронные дозовые взаимодействия являются важным фактором во многих экспериментах ПЭМ, исследования in situ и, в частности, жидкостные ЭМ особенно чувствительны к его воздействию. Радиолиз жидкостей электронным пучком приводит к каскаду химически активных частиц, которые могут взаимодействовать с образцом, усложняя анализ. Как мощность дозы или флюенс, используемые во время эксперимента с жидкостным ЭМ, так и кумулятивная доза могут влиять на концентрацию радикальных частиц, образующихся в результате жидкостного радиолиза27,28. Таким образом, сбор и запись метаданных как кумулятивной дозы, так и мощности дозы на протяжении всего эксперимента позволяет напрямую коррелировать между изображениями и историей доз образца и является более точным способом выяснения и контроля воздействия электронного пучка в этих экспериментах. Хотя это и не охвачено в этом протоколе, пример полезности функций управления дозой для жидкостных ЭМ показан на рисунке 6.
Рисунок 6: Индуцированный пучком рост наночастиц золота во время эксперимента in situ с жидкостным ЭМ. (A) Обзор результирующего роста частиц с малым увеличением STEM с наложением цветом карты кумулятивной дозы по всему региону. Красными областями в наложении обозначены области воздействия высокой кумулятивной дозы, а желтыми областями – области более низкого воздействия. Выделение отдельного пикселя курсором или рисование прямоугольника над областью с помощью прилагаемых инструментов рисования указывает на кумулятивную дозу для этого пикселя или области. Масштабная линейка составляет 2 мкм. (B,C) Изображения STEM с большим увеличением областей, обозначенных оранжевыми рамками (b, c) в A. Зона b, подвергшаяся воздействию более высокой кумулятивной дозы (10,811 e-/Å 2), содержит более крупные частицы, чем те, которые были обнаружены в зоне c, которая подвергалась воздействию более низкой кумулятивной дозы (0,032 e–/Å2). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Обогащенные метаданные мощности дозы и кумулятивной дозы упрощают анализ дозозависимых путей роста и деградации наноматериалов. На рисунке 6 показано индуцированное пучком восстановление раствора ионов аурического хлорида золота (HAuCl3) в воде во время жидкостных ЭМ-экспериментов. Из наложения цветовой карты доз на рисунке 6А легко визуализировать, что кумулятивная доза электронов влияет на результирующий размер и форму наночастиц 29,30,31,32. Обзор STEM с малым увеличением показывает области, подвергшиеся воздействию высокой (красный) и низкой (желтый) кумулятивной дозы. Частицы в регионе, подвергшемся воздействию более высоких доз, крупнее, чем в регионах, подвергшихся воздействию более низких кумулятивных доз. Поскольку метаданные дозы непосредственно встроены в каждое изображение на уровне пикселей, сложные эффекты дозы электронов в экспериментах с жидкостными ЭМ теперь могут быть систематически проанализированы таким образом, который никогда ранее не был достижим.
В этом протоколе мы продемонстрировали, что программное обеспечение MVS предоставляет комплексное решение для калибровки, мониторинга и отслеживания как дозы электронов, так и общей дозы, доставленной в образец на попиксельной основе. Эта способность открывает новую парадигму для визуализации дозочувствительных образцов и понимания электронно-лучевых взаимодействий. Это особенно интересно для экспериментов с жидкостными ЭМ, так как позволит более эффективно исследовать роль, которую играет доза электронов, и улучшить экспериментальную воспроизводимость. Мы надеемся, что эта новая система позволит точно собирать информацию о мощности дозы и накопленной дозе, облегчит обмен этими данными с сообществом для более точной интерпретации результатов ТЕА и будет способствовать научному сотрудничеству и обмену данными, позволяя представлять и анализировать основные данные FAIR.
The authors have nothing to disclose.
Эта работа была частично выполнена в Аналитическом приборостроении (AIF) в Университете штата Северная Каролина, который поддерживается штатом Северная Каролина и Национальным научным фондом (номер награды ECCS-2025064). AIF является членом Сети нанотехнологий Исследовательского треугольника Северной Каролины (RTNN), сайта в Национальной скоординированной инфраструктуре нанотехнологий (NNCI). Авторы хотели бы поблагодарить Дамьена Аллойо, директора по исследованиям CNRS в Университете Париж-Сите, за предоставление результатов исследования пороговой дозы цеолита CFEG 200 кВ.
ARM200F CFEG | JEOL | Transmission Electron Microscope (200 kV) | |
AXON DOSE Calibration Holder | Protochips, Inc. | AXA-FC-TFS | Dose calibration and management hardware package for ThermoFisher ScientificTEM |
AXON DOSE Software: Version 10.6.5.3 | Protochips, Inc. | AX-MOD-DOSE-01-1YR | Dose calibration and management software |
AXON Studio Software: Version 10.6.5.3 | Protochips, Inc. | No Part Number. Available to download at success.protochips.com |
Offline analysis software for AXON datasets. A free copy of the AXON Studio software is available for down load at: success.protochips.com |
AXON Synchronicity Core | Protochips, Inc. | AXON-CORE | Hardware component of the synchronization software. |
AXON Synchronicity Software: Version 10.6.5.3 | Protochips, Inc. | AX-MOD-SYNCPRO-01-1YR | Synchronization software |
Fusion In-Situ Heating E-chip | Protochips, Inc. | E-FHDC-VO-10 | Sample Support E-chip with carbon film. Used with in situ heating system |
Fusion Select In Situ Heating System | Protochips, Inc. | FFAD-6200-EXP | In-situ MEMs heating system for ThermoFisher Scientific TEM. |
Gold(III) chloride (50% gold basis) hydrate 50790 | Sigma Aldrich | 27988-77-8 | Used to prepare Au/FeOx nanocatalyst. Coprecipitation synthesis procedure followed in C. Sze et al. Materials Letters. 36 (1–4), 11–16 (1998) |
Iron (III) Oxide 310050 (Fe2O3) | Sigma Aldrich | 1309-37-1 | Used to prepare Au/FeOx nanocatalyst. Coprecipitation synthesis procedure followed in C. Sze et al. Materials Letters. 36 (1–4), 11–16 (1998) |
Titan ChemiSTEM | ThermoFisher Scientific | Transmission Electron Microscope (300 kV) | |
Zeolite ZSM-5 | Zeolyst | CBV 8014 | Nanocatalyst sample: 80 SiO2/Al2O3 Mole Ratio |