כאן, אנו מציגים פרוטוקול לשימוש בתוכנת ראיית מכונה לייצוב תהליכים דינמיים במהלך הדמיית TEM, תוך יצירת אינדקס בו זמנית של זרמים מרובים של מטא נתונים לכל תמונה לציר זמן הניתן לניווט. אנו מדגימים כיצד פלטפורמה זו מאפשרת כיול ומיפוי אוטומטיים של מינון האלקטרונים במהלך ניסוי.
מיקרוסקופ אלקטרונים תמסורת (TEM) מאפשר למשתמשים לחקור חומרים בקנה מידה אטומי בסיסי שלהם. ניסויים מורכבים מייצרים באופן שגרתי אלפי תמונות עם פרמטרים רבים הדורשים ניתוח גוזל זמן ומסובך. AXON synchronicity הוא פתרון תוכנה לסינכרון ראיית מכונה (MVS) שנועד לטפל בנקודות הכאב הטבועות במחקרי TEM. לאחר התקנתו על המיקרוסקופ, הוא מאפשר סנכרון רציף של תמונות ומטה-נתונים שנוצרו על ידי המיקרוסקופ, הגלאי ומערכות באתרן במהלך ניסוי. קישוריות זו מאפשרת יישום של אלגוריתמים של ראיית מכונה המיישמים שילוב של תיקונים מרחביים, אלומות ודיגיטליים כדי למרכז ולעקוב אחר אזור עניין בשדה הראייה ולספק ייצוב תמונה מיידי. בנוסף לשיפור המשמעותי ברזולוציה שמאפשר ייצוב כזה, סנכרון מטא-נתונים מאפשר יישום של אלגוריתמים חישוביים וניתוח תמונות המחשבים משתנים בין תמונות. מטה-נתונים מחושבים אלה יכולים לשמש לניתוח מגמות או לזיהוי תחומי עניין מרכזיים בתוך מערך נתונים, מה שיוביל לתובנות חדשות ולפיתוח יכולות ראיית מכונה מתוחכמות יותר בעתיד. מודול אחד כזה שמתבסס על מטא נתונים מחושבים אלה הוא כיול וניהול מינון. מודול המינון מספק כיול, מעקב וניהול מתקדמים הן של שטף האלקטרונים (e-/Å 2·s-1) והן של המינון המצטבר (e–/Å2) המועבר לאזורים ספציפיים של הדגימה על בסיס פיקסל אחר פיקסל. זה מאפשר סקירה מקיפה של האינטראקציה בין קרן האלקטרונים לבין הדגימה. ניתוח ניסויים מתבצע בצורה יעילה באמצעות תוכנת ניתוח ייעודית שבה מערכי נתונים המורכבים מתמונות וממטא-נתונים מתאימים ניתנים להמחשה, מיון, סינון וייצוא בקלות. יחד, כלים אלה מאפשרים שיתופי פעולה יעילים וניתוח ניסיוני, מעודדים כריית נתונים ומשפרים את חוויית המיקרוסקופ.
מיקרוסקופי אלקטרונים תמסורת (TEMs) ויכולותיהם הפיקו תועלת עצומה מההתקדמות במצלמות, גלאים, מחזיקי דגימות וטכנולוגיות מחשוב. עם זאת, התקדמות זו מעוכבת על ידי זרמי נתונים מנותקים, מגבלות של פעולה אנושית, ניתוח נתונים מסורבל 1,2. יתר על כן, ניסויים באתרם ובאופרנדו מתאימים TEMs למעבדות ננומטריות בזמן אמת, ומאפשרים לחקור דגימות בסביבות גז או נוזל תוך יישום בו זמנית של מגוון גירויים חיצוניים 3,4,5. האימוץ של זרימות עבודה מורכבות כאלה רק הגדיל את המגבלות הללו, וכתוצאה מכך הגידול בגודל ובמורכבות של זרמי נתונים אלה הוא תחום של דאגה גוברת. לפיכך, ישנו דגש הולך וגובר על ניצול יכולת פעולה של מכונה כדי למצוא, לגשת, לשתף פעולה ולעשות שימוש חוזר בנתונים, פרקטיקה הידועה בשם עקרונות FAIR6. פרסום נתוני מחקר בהתאם לתפיסת עקרונות FAIR זכה לתשומת לב חיובית מצד סוכנויות ממשלתיות ברחבי העולם 7,8, ויישום עקרונות FAIR באמצעות תוכנת ראיית מכונה הוא שלב מפתח באימוצם.
פלטפורמת תוכנה לסנכרון ראיית מכונה (MVS) פותחה בתגובה לנקודות הכאב הספציפיות הטבועות בביצוע וניתוח ניסויי TEM מורכבים ועתירי מטא-נתונים (במיוחד בניסויים באתרם ובאופרנדו)9. לאחר ההתקנה על TEM, תוכנת MVS מתחברת, משתלבת ומתקשרת עם עמוד המיקרוסקופ, הגלאים, ומערכות משולבות באתרן . זה מאפשר לו לאסוף תמונות באופן רציף וליישר אותן עם המטא-נתונים הניסיוניים שלהן, וליצור מסד נתונים מקיף שניתן לחפש בו, ציר זמן של הניסוי מתחילתו ועד סופו (איור 1). קישוריות זו מאפשרת לתוכנת MVS ליישם אלגוריתמים העוקבים ומייצבים באופן חכם אזור עניין (ROI), גם כאשר הדגימות עוברות שינויים מורפולוגיים. התוכנה מיישמת התאמות לתיקוני במה, קרן ודיגיטלי לפי הצורך כדי לייצב את החזר ההשקעה באמצעות פונקציות בקרת הסחף וסיוע המיקוד שלה. בנוסף להעשרת התמונות במטא נתונים גולמיים המופקים ממערכות הניסוי השונות, התוכנה יכולה להפיק מטא נתונים חישוביים חדשים באמצעות אלגוריתמים לניתוח תמונות כדי לחשב משתנים בין תמונות, המאפשרים לה לתקן אוטומטית עבור סטיית דגימה או שינויים במיקוד.
תמונות TEM, והמטא-נתונים הקשורים אליהן שנאספו באמצעות תוכנת MVS, מאורגנים כציר זמן ניסיוני שכל אחד יכול לפתוח ולצפות בו באמצעות הגרסה החינמית והלא מקוונת של תוכנת הניתוח, Studio (להלן תוכנת הניתוח)10. במהלך ניסוי, תוכנת MVS מסנכרנת ורושמת שלושה סוגים של תמונות מהמצלמה או הגלאי של המיקרוסקופ, המוצגות בחלק העליון של ציר הזמן מתחת למציג התמונות: רכישה יחידה (תמונות רכישה בודדות בודדות שנרכשו ישירות מתוכנת TEM), גולמיות (תמונות מהזרם החי של הגלאי/מצלמה שלא הוחלו בהן תיקוני סחף דיגיטליים; ייתכן שתמונות אלה תוקנו פיזית באמצעות תנועת במה או הסטת קרן), ותיקון סחף (תמונות מהזרם החי של הגלאי/המצלמה שנסחפו דיגיטלית). נתונים שנאספו במהלך ניסוי או הפעלה יכולים להיות מזוקקים עוד יותר למקטעים קטנים יותר או לקטעי נתונים, המכונים אוספים, ללא אובדן של מטה-נתונים מוטבעים. מתוכנת הניתוח, תמונות, אוספי תמונות ומטא נתונים ניתנים לייצוא ישירות למגוון תמונות בפורמט פתוח וסוגי גליונות אלקטרוניים לניתוח באמצעות כלים ותוכניות אחרים.
מסגרת הבקרה, הייצוב והאינטגרציה של מטה-נתונים במיקרוסקופ המתאפשרת על ידי תוכנת MVS מאפשרת גם יישום של תוכניות או מודולים נוספים של ראיית מכונה, שנועדו להקל על מגבלות בזרימות העבודה הנוכחיות של TEM. אחד המודולים הראשונים שפותחו כדי לנצל את פלטפורמת הסנכרון הזו הוא כיול מינון אלקטרונים ומעקב מרחבי אחר אזורים חשופים לקרן בתוך הדגימה. כל תמונות TEM נוצרות מהאינטראקציה בין הדגימה לבין קרן האלקטרונים. עם זאת, אינטראקציות אלה יכולות גם לגרום להשפעות שליליות ובלתי נמנעות על הדגימה, כגון רדיוליזה ונזקי דפיקה 11,12, ודורשות איזון זהיר בין הפעלת מינון אלקטרונים גבוה מספיק כדי ליצור את התמונה לבין מזעור נזקי הקרן המתקבלים 13,14.
למרות שמשתמשים רבים מסתמכים על מדידות זרם המסך כדי להעריך את מינון האלקטרונים, שיטה זו הוכחה כממעיטה באופן נרחב בהערכת זרם הקרן בפועל15. ניתן לקבל ערכי מינון איכותיים באמצעות זרם המסך על אותו מיקרוסקופ עם אותן הגדרות, אך שחזור תנאי מינון אלה באמצעות מיקרוסקופים או הגדרות שונות הוא סובייקטיבי מאוד. בנוסף, כל התאמות פרמטר הדמיה שבוצעו על ידי המשתמש במהלך הניסוי, כגון גודל ספוט, צמצם, הגדלה או עוצמה, דורשות מדידה נפרדת של זרם המסך כדי לחשב את המינון המתקבל. המשתמשים חייבים להגביל בקפדנות את תנאי ההדמיה המשמשים במהלך ניסוי נתון או למדוד ולהקליט בקפידה כל תנאי עדשה שנעשה בהם שימוש, מה שמסבך באופן משמעותי ומרחיב את הניסוי מעבר למה שניתן לפעולה רגילה של המיקרוסקופ16,17.
Dose, המכונה תוכנת מינון עבור פרוטוקול זה, היא מודול תוכנה לכיול מינון המשתמש במחזיק כיול ייעודי שנועד לאפשר מדידות זרם אוטומטיות. גביע פאראדיי, תקן הזהב לכיול מדויק של זרם קרן15, משולב בקצה מחזיק הכיול. תוכנת MVS מבצעת סדרה של כיולים של זרם קרן ואזור קרן עבור כל תנאי עדשה ומטמיעה ערכים אלה בתמונות ברמת הפיקסל.
במאמר וידאו זה, פרוטוקולי תוכנה MVS שנועדו לשפר את כל תחומי זרימת העבודה של TEM מוצגים באמצעות דגימות ננו-חומרים מייצגות. דגימת ננו-חלקיקי זאוליט14 רגישה לקרן משמשת להדגמת תהליכי העבודה של כיול וניהול מינון. אנו מבצעים ניסוי חימום מייצג באתרו באמצעות דגימת ננו-זרז18,19 Au/FeOx שעוברת שינויים מורפולוגיים משמעותיים בעת חימום. ניסוי זה באתרו מדגיש את אלגוריתמי הייצוב של התוכנה ואת יכולתה לאסוף זרמים מרובים של מטא נתונים, המהווה אתגר מובנה עבור מחקרי באתרם ובאופרנדו. למרות שלא תוארה בפרוטוקול, בגלל הרגישות הייחודית שלה למינון אלקטרונים, אנו דנים בדוגמאות מייצגות של התועלת של התוכנה למחקרי EM נוזלי (פרוטוקולים שדווחו בעבר בספרות20,21,22), וכיצד ניתן ליישם טכניקות אלה כדי לשפר את הבנת השפעת המינון על ניסויי EM נוזלי. לבסוף, אנו מראים כיצד ניתוח נתונים יעיל באמצעות תוכנת הניתוח הלא מקוון כדי להציג באופן חזותי, לסנן ולייצא מגוון קבצי תמונה, וידאו ונתונים לפורמטים נגישים אחרים.
איור 1: דוגמאות לממשק משתמש עבור MVS ותוכנות ניתוח. (A) חלונית הצגת התמונות ולוח הבקרה של תוכנת הסינכרון. חיבור בין TEM לבין תוכנת הסנכרון נוצר על ידי הפעלת כפתור התחבר, אשר מזרים את התמונות והמטא נתונים מהמיקרוסקופ לתוך תוכנת הסנכרון. ממציג התמונות, המפעיל יכול לבצע מגוון פעולות בסיוע ראיית מכונה, כגון Drift Correct ו– Focus Assist. הוא גם מספק את היכולת להחיל Tag Images ו– Review Session מבלי להפריע לאיסוף הנתונים. (B) צילום מסך של תוכנת ניתוח התמונות המדגיש את המיקום של יציאת תצוגת התמונות, ציר הזמן והחלונית Metadata and Analysis. ניתן לגשת לתוכנת הניתוח בכל שלב במהלך הניסוי כדי לסקור את התמונות שנרכשו עד לאותה נקודת זמן באמצעות לחצן סשן סקירה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
הפרשנות של תוצאות ניסויי TEM תלויה לעתים קרובות בפרמטרים ניסיוניים רבים הקשורים זה בזה, כגון הגדרות מיקרוסקופ, תנאי הדמיה, ובמקרה של ניסויי אופרנדו או באתרם, שינויים בסביבה או גירויים 1,23. ניתוח מדויק של מערכי נתונים גדולים של TEM, שעליהם ניתן לשנות פרמטרים אלה ללא הרף, דורש תשומת לב משמעותית מהמפעיל כדי לתעד במדויק כל תנאי והגדרה עבור כל תמונה ביומן מעבדה או במקור תיעוד חיצוני אחר. ככל שערכות הנתונים של TEM גדלות בגודלן ובמורכבותן, ניהול רשומות ידני הופך לבלתי ניתן לניהול, ומידע מרכזי עלול להחמיץ או להקליט באופן לא מדויק. תוכנת MVS המתוארת כאן מאחדת את המטא-נתונים שנוצרו במהלך ניסוי מהמיקרוסקופ, הגלאי/מצלמה ומערכות אחרות (כגון מחזיקי דגימות באתרם) ומיישרת אותם עם התמונות שלהם.
בנוסף לאיחוד מטה-נתונים, התוכנה מיישמת אלגוריתמים של ראיית מכונה כדי לעקוב ולייצב את שדה הראייה באמצעות שילוב של תיקונים מרחביים, אלומות ודיגיטליים באמצעות פונקציות Drift Correct ו-Focus Assist . כאשר הפונקציה Drift Correct מופעלת, נוצרת תמונת ‘תבנית’ עם מתאם צולב באמצעות התמונה הראשונה שנמשכה לתוך תוכנת MVS. לאחר מכן משווים את התבנית לתמונות נכנסות כדי לחשב את הכיוון והגודל של הסחיפה או התנועה של הדגימה. בעזרת מידע זה, תוכנת MVS מחילה באופן אוטומטי את התיקונים הדרושים כדי לשמור על תכונות התמונה באותו מקום על ידי התאמת לפחות אחד משלושה פרמטרים: מיקום במה, הסטת קרן או תמונה ותיקון תמונה דיגיטלי. הפונקציה Focus Assist משתמשת בשילוב של אלגוריתמים כדי להקצות ערך מיקוד, הנקרא ציון מיקוד לכל תמונה, וציונים אלה מושווים כדי לקבוע את הגודל והכיוון של התאמת ביטול המיקוד שיש להחיל כדי לשמור על הדגימה במיקוד. במצב דימות STEM, תוכנת MVS מנסה למקסם את הניגודיות באמצעות גרסה קניינית של שונות מנורמלת כדי להקצות את ציון המיקוד. במצב TEM, סכום רדיאלי של עוצמה מחושב ב- FFT ומשמש לחישוב ציון המיקוד. מגבלות על יכולתה של תוכנת MVS למטב את המיקוד מתרחשות כאשר היא אינה יכולה לחשב במדויק את ציון המיקוד הנכון עבור תמונה. מצב זה מתרחש בדרך כלל כאשר המיקרוסקופ אינו מיושר או כאשר הדגימה אינה ממוקדת באופן משמעותי במהלך הכיול, מה שמונע מהתוכנה לחשב נכונה את ערך ציון המיקוד ההתחלתי הנכון. תוכנת MVS יכולה להתקשות לחשב את ציון המיקוד עבור דגימות עם שולי סריג מוגדרים היטב, מכיוון ששולי הסריג ב- FFT יכולים “להציף” את אלגוריתם ניקוד המיקוד; לכן, אם מדגם יוצא מהמיקוד, ציון המיקוד עשוי שלא לשקף במדויק את השינוי במיקוד. לעומת זאת, עבודה בהגדלות נמוכות או עם מדגם בעל אות FFT נמוך יכולה גם להקשות על חישוב ציון מיקוד טוב. כדי להקל על קשיים אלה, תוכנת MVS מכילה מספר אלגוריתמים נוספים שהמשתמש יכול לבחור לחישוב ציון המיקוד אם הגדרות ברירת המחדל אינן מתאימות לדגימה. אלה חייבים להיבדק ולהיות מיושמים על בסיס כל מקרה לגופו כדי לקבוע את האלגוריתמים הטובים ביותר עבור ניסוי נתון.
שינויים מורפולוגיים במבנה המדגם לאורך זמן נלקחים בחשבון באמצעות גורם שינוי צורה של תבנית. מסנן זה מופעל על ידי המפעיל, כך שאלגוריתמי הרישום מתחשבים בשינויים מורפולוגיים לאורך זמן. בנוסף, התוכנה מנטרת את התמונה הרציפה, הגדרות המיקרוסקופ והגדרות המצלמה או הגלאי כדי לעדכן את התבנית באופן אוטומטי כאשר היא מופעלת על ידי שינויים במבנה הדגימה ולאחר כל שינוי הנגרם על ידי המפעיל בפרמטרים של המיקרוסקופ, המצלמה או הגלאי. כפי שניתן לראות באיור 4, איור 5, קובץ משלים 7 וקובץ משלים 8, תוכנת MVS מספקת ייצוב יעיל ומיידי, המאפשר הדמיה ברזולוציה גבוהה של דגימות הנעות או משתנות באופן דינמי. למרות שהתוכנה מסוגלת לשלוט בשיעורים גבוהים מאוד של סחף או תנועת דגימה, כגון אלה המתרחשים בעת הפעלת כבש חימום במהלך ניסוי באתרו, ישנן מגבלות על תיקוני השלב המרביים או שינויי הקרן שהתוכנה יכולה לשלוט בהם אם הדגימה נעה או נסחפת במהירות רבה. מגבלה זו היא פונקציה של קצב עדכון התמונה, גודל שדה הראייה וקצב הסחיפה. עבור שדה ראייה נתון וקצב עדכון תמונה, יש קצב סחף מקסימלי שניתן לתקן, ואם התנועות הפיזיות אינן יכולות לעמוד בקצב, התהליך עלול להסתיים או להפוך לבלתי יציב. מתבניות הרישום שנוצרו בעת החלת תכונות כגון Drift Correct, ניתן ליצור מטה-נתונים מחושבים נוספים. לדוגמה, מתאם התאמה הוא תיעוד מספרי של מידת השינוי בין תבניות בסדרה ומשמש לזיהוי נקודות בציר זמן ניסיוני שבו המדגם השתנה. ערך מתאם התאמה גבוה מתאים למדגם שעבר שינויים במורפולוגיה שלו, וערך מתאם התאמה נמוך מתאים למדגם שמבנהו נשאר סטטי יחסית. מתאם התאמה הוא בעל ערך רב במיוחד עבור מחקרים באתרם מכיוון שניתן לשרטט אותו באופן גרפי, מה שמאפשר למשתמש לאתר במהירות תמונות בסדרה המתאימות לשינוי מדגם משמעותי. עם זאת, חשוב להבין שערכי התאמה גבוהים יכולים להתאים גם לשינויים בתנאי ההדמיה, כגון הזזת השלב או שינוי ההגדלה, אם פעולות אלה מבוצעות בזמן שפונקציית תיקון הסחף נשארת פעילה.
תהליך הכיול המוצג כאן משתמש במחזיק כיול ייחודי ובשגרת כיול חצי אוטומטית כדי לכייל במדויק את הקרן במגוון תנאי עדשה עם התערבות מינימלית של המפעיל. ניתן לגשת לשגרת כיול המינון באמצעות תוכנת MVS המותקנת ב-TEM. תוכנת MVS קוראת באופן אוטומטי את הגדרות המיקרוסקופ הרלוונטיות כדי לשמור את כל המדידות לסימוכין לניסויים מאוחרים יותר. במכשירי TEM מסוימים, לא ניתן לקרוא את הגדרות הצמצם או המונוכרומטור, ואלה חייבות להיות מוזנות להגדרות תוכנת MVS על ידי המפעיל במהלך כיולים ובמהלך השימוש. קיימות תזכורות מובנות בתוכנה המסייעות לשמור על הגדרות קלט מפעיל אלה מעודכנות על-ידי ביצוע הנחיות התוכנית. פיתוח מחזיק עם קולט זרם מובנה, במקום להסתמך על אחד המשולב במקום אחר בטור המיקרוסקופ, הוא בחירה עיצובית מכוונת. זה מאפשר לקולט הנוכחי להיות ממוקם באותו מישור כמו דגימה, ביטול טעויות במדידה הנוכחית הנגרמות על ידי סטיית הקרן או הבדלים בבליעה של אלקטרונים על ידי צמצמים במיקומים שונים של הקרן. תוכנת MVS פועלת על פי שגרה אוטומטית למדידת זרם הקרן ושטחה עבור כל שילוב של תנאי עדשה. לאחר מכן התוכנה יכולה להתאים כיולים מדודים אלה עם זרם המצלמה או המסך ולהסיק כל שינוי בהגדלה וכו ‘לאזור הקרן במהלך הניסוי. לאחר יצירתם, ניתן להשתמש בקבצי כיול אלה באופן מיידי והם נשמרים באופן אוטומטי לשימוש מאוחר יותר אם התוכנה מזהה את אותן הגדרות שנמצאות בשימוש במהלך הפעלה עתידית. למרות שתוחלת החיים של קובץ הכיול משתנה ממיקרוסקופ למיקרוסקופ, המחברים מצאו כי הם מסוגלים להשתמש באותם קבצי כיול במשך מספר חודשים מבלי להבחין בשינויים מהותיים בערכים הנוכחיים. ישנן שגרות מובנות המנטרות את פרופיל הפליטה של אקדחים כדי לסייע בשמירה על כיולים אלה רלוונטיים, במיוחד באקדחי פליטת FEG קרים.
נורמליזציה של מדידות מינון בין מיקרוסקופים ומעקב אוטומטי אחר חשיפת קרן הדגימה הן פונקציות קריטיות של תוכנת MVS, שכן הן מאפשרות השוואה כמותית של תנאי מינון בין ניסויים במערכות מיקרוסקופ שונות. פירוק מינון המושרה של דגימת זאוליט (ZSM-5), המתקבל במהלך ניסויים זהים באמצעות מיקרוסקופים שונים, גורם להיעלמות מוחלטת של כתמי FFT לאחר מינון אלקטרון מצטבר או סף מרבי (~ 60.000 e-/Å 2 בעת החלת קצב מינון של ~500 e–/Å2·s) עבור שתי ההגדרות. תוצאות השוואתיות אלה מראות כי תוכנת המינון מאפשרת מדידות מינון כמותיות הניתנות לשחזור. ההבדל הקטן במינון המצטבר שבו נצפית היעלמות מלאה של נקודות FFT עבור כל ניסוי נובע ככל הנראה ממתחי התאוצה השונים המופעלים על ידי שני המיקרוסקופים, כאשר מתחי תאוצה נמוכים יותר גורמים למסלולי נזקי קרינה רבים יותר, ומתחי תאוצה גבוהים יותר גורמים בדרך כלל לנזק רב יותר24. תוצאות הספרות עבור המינון הקריטי של ננו-חלקיקי ZSM-5 נעות בין 9,000-14,000 e–/Å2 באמצעות היעלמות נקודות FFT ראשונות, במקום היעלמות מוחלטת של כל כתמי FFT25,26. בתוצאות שלנו, היעלמות נקודת FFT הראשונה מתאימה למינון מצטבר של כ-25,000 e–/Å2. מחקרים קודמים הסתמכו על מדידות נוכחיות שהתקבלו באמצעות מסך זרחן, אשר מתועד היטב כדי להעריך בחסר את מדידות זרם הקרן בהשוואה לכוס פאראדיי15. המינון הקריטי שנקבע יכול להשתנות בפקטור של שניים או יותר, תלוי באיזה שיא FFT משתמשים כדי לעקוב אחר המינון. זה מצביע על כך שהתדרים המרחביים הגבוהים יותר יורדים ראשונים, ויכולים לגרום לערכים שונים בהתאם לגישה לאזור המשמש במהלך המדידות (התוצאות שלנו התמקדו בכתמי FFT מכל גביש הזאוליטים, ולא בתכונות מבניות ספציפיות)25,26. הבדלים אלה בטכניקות ובכיול הנוכחי מסבירים את ההבדל בערכים בין שני הניסויים שדווחו בתוצאות שלנו ובמחקרי ספרות קודמים.
למרות שאינטראקציות מינון האלקטרונים הן גורם משמעותי בניסויי TEM רבים, באתרם ובמיוחד מחקרי EM נוזלי רגישים במיוחד להשפעותיו. רדיוליזה של נוזלים על ידי קרן האלקטרונים גורמת למפל של מינים מגיבים כימית שיכולים לתקשר עם הדגימה, מה שמסבך את הניתוח. הן קצב המינון או הפלואנס המשמש במהלך ניסוי EM נוזלי והן המינון המצטבר יכולים להשפיע על ריכוז המינים הרדיקליים שנוצרו עקב רדיוליזה נוזלית27,28. לפיכך, איסוף ורישום הן של המינון המצטבר והן של קצב המינון לאורך הניסוי מאפשר קשר ישיר בין התמונות לבין היסטוריית המינון של הדגימה, ומהווה דרך מדויקת יותר להבהיר ולשלוט בהשפעת קרן האלקטרונים בניסויים אלה. אף על פי שפרוטוקול זה אינו מכוסה, דוגמה לתועלת של תכונות ניהול המינון עבור נוזל-EM מוצגת באיור 6.
איור 6: צמיחה הנגרמת על-ידי קרן של ננו-חלקיקי זהב במהלך ניסוי באתרו של נוזל-EM. (A) סקירת STEM בהגדלה נמוכה של צמיחת החלקיקים המתקבלת עם שכבת צבע של מפת המינון המצטברת ברחבי האזור. אזורים אדומים בשכבה מציינים אזורים של חשיפה למינון מצטבר גבוה ואזורים צהובים מציינים אזורים של חשיפה נמוכה יותר. סימון פיקסל בודד באמצעות הסמן או ציור תיבה מעל אזור באמצעות כלי הציור הכלולים מציינים את המינון המצטבר עבור פיקסל או אזור זה. סרגל קנה המידה הוא 2 מיקרומטר. (B,C) הגדלה גבוהה יותר תמונות STEM של האזורים המצוינים על ידי התיבות הכתומות (b,c) ב- A. שטח b, שנחשף למינון מצטבר גבוה יותר (10.811 e-/Å 2) מכיל חלקיקים גדולים יותר מאלה שנמצאו בשטח c, שנחשף למינון מצטבר נמוך יותר (0.032 e–/Å2). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
קצב המינון המועשר והמטא-נתונים של המינון המצטבר מפשטים את הניתוח של מסלולי גידול ופירוק ננו-חומרים תלויי מינון. איור 6 מראה הפחתה הנגרמת על-ידי קרן של תמיסה של יוני כלוריד אוריק זהב (HAuCl3) במים במהלך ניסויי EM נוזלי. מתוך שכבת העל של מפת מינון הצבע באיור 6A, קל לדמיין שמנת האלקטרונים המצטברת משפיעה על הגודל והצורה המתקבלים של ננו-חלקיקים 29,30,31,32. סקירת STEM בהגדלה נמוכה מציגה אזורים שנחשפו למינון מצטבר גבוה (אדום) ונמוך (צהוב). החלקיקים באזור שנחשפו למינונים גבוהים יותר גדולים מאלה באזורים שנחשפו למינונים מצטברים נמוכים יותר. מכיוון שהמטא-נתונים של המינון מוטמעים ישירות בכל תמונה ברמת הפיקסל, ההשפעות המורכבות של מנת אלקטרונים בניסויי EM נוזלי ניתנות כעת לניתוח שיטתי באופן שמעולם לא היה ניתן להשיג.
בפרוטוקול זה, הוכחנו כי תוכנת MVS מספקת פתרון מקיף לכיול, ניטור ומעקב הן אחר מנת האלקטרונים והן אחר המינון הכולל המועבר לדגימה על בסיס פיקסל אחר פיקסל. יכולת זו פותחת פרדיגמה חדשה להדמיית דגימות רגישות למינון ולהבנת אינטראקציות קרן האלקטרונים. זה מרגש במיוחד עבור ניסויים EM נוזלי, כפי שהוא יאפשר חקירה יעילה יותר לתוך התפקיד כי מינון אלקטרונים משחק ולשפר את יכולת השחזור הניסוי. תקוותנו היא שמסגרת חדשה זו תאפשר איסוף מדויק של קצב המינון והמידע על המינון המצטבר, תקל על שיתוף נתונים אלה עם הקהילה לצורך פרשנות מדויקת יותר של תוצאות TEM, ותקדם שיתוף פעולה מדעי ושיתוף נתונים על ידי הפעלת דיווח וניתוח עיקריים של FAIR.
The authors have nothing to disclose.
עבודה זו בוצעה בחלקה במתקן המכשור האנליטי (AIF) באוניברסיטת צפון קרוליינה, הנתמך על ידי מדינת צפון קרוליינה והקרן הלאומית למדע (פרס מספר ECCS-2025064). ה-AIF הוא חבר ברשת הננוטכנולוגיה משולש המחקר של צפון קרוליינה (RTNN), אתר בתשתית הלאומית לננוטכנולוגיה מתואמת (NNCI). המחברים רוצים להודות לדמיאן אלויו, מנהל המחקר של CNRS באוניברסיטת פריז סיטה, על שסיפק את תוצאות מחקר סף מינון הזאוליט CFEG של 200 קילו-וולט.
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 |