Name: picometer-precision atomic position tracking through electron microscopy
Uploaded: 2021-07-03T14:00:00
Duration: 15 min 4 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Picometer-Precision Atomic Position Tracking through Electron Microscopy at JoVE.com

Les travaux de L.M. et N.A. soutenus par le Penn State Center for Nanoscale Sciences, un MRSEC de la NSF sous le numéro de subvention DMR-2011839 (2020 - 2026). D.M. a été soutenu par le programme de recherche et développement dirigés par laboratoire (LDRD) de l’ORNL, qui est géré par UT-Battelle, LLC, pour le département de l’Énergie des États-Unis (DOE). A.C. et N.A. remercient le programme FA9550-18-1-0277 du Bureau de la recherche scientifique de la Force aérienne (AFOSR) ainsi que GAME MURI, 10059059-PENN pour leur soutien.

<ol>
	<li>Batson, P. E., Dellby, N., Krivanek, O. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sub-a&#229;ngstrom+resolution+using+aberration+corrected+electron+optics.">Sub-a&#229;ngstrom resolution using aberration corrected electron optics.</a> Nature. , (2002).</li><li>Haider, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electron+microscopy+image+enhanced.">Electron microscopy image enhanced.</a> Nature. , (1998).</li><li>Muller, D. A., Nakagawa, N., Ohtomo, A., Grazul, J. L., Hwang, H. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Atomic-scale+imaging+of+nanoengineered+oxygen+vacancy+profiles+in+SrTiO3.">Atomic-scale imaging of nanoengineered oxygen vacancy profiles in SrTiO3.</a> Nature. , (2004).</li><li>Findlay, S. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Robust+atomic+resolution+imaging+of+light+elements+using+scanning+transmission+electron+microscopy.">Robust atomic resolution imaging of light elements using scanning transmission electron microscopy.</a> Applied Physics Letters. , (2009).</li><li>Tate, M. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+Dynamic+Range+Pixel+Array+Detector+for+Scanning+Transmission+Electron+Microscopy.">High Dynamic Range Pixel Array Detector for Scanning Transmission Electron Microscopy.</a> Microscopy and Microanalysis. , (2016).</li><li>Rodenburg, J. M., McCallum, B. C., Nellist, P. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experimental+tests+on+double-resolution+coherent+imaging+via+STEM.">Experimental tests on double-resolution coherent imaging via STEM.</a> Ultramicroscopy. 48, 304-314 (1993).</li><li>Jiang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electron+ptychography+of+2D+materials+to+deep+sub-&#229;ngstr&#246;m+resolution.">Electron ptychography of 2D materials to deep sub-&#229;ngstr&#246;m resolution.</a> Nature. 559, 343-349 (2018).</li><li>Yang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Deciphering+chemical+order/disorder+and+material+properties+at+the+single-atom+level.">Deciphering chemical order/disorder and material properties at the single-atom level.</a> Nature. , (2017).</li><li>Bals, S., Van Aert, S., Van Tendeloo, G., &#193;vila-Brande, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Statistical+estimation+of+atomic+positions+from+exit+wave+reconstruction+with+a+precision+in+the+picometer+range.">Statistical estimation of atomic positions from exit wave reconstruction with a precision in the picometer range.</a> Physics Review Letters. , (2006).</li><li>Kim, Y. M., He, J., Biegalski, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Probing+oxygen+vacancy+concentration+and+homogeneity+in+solid-oxide+fuel-cell+cathode+materials+on+the+subunit-cell+level.">Probing oxygen vacancy concentration and homogeneity in solid-oxide fuel-cell cathode materials on the subunit-cell level.</a> Nature Mater. 11, (2012).</li><li>Azizi, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Defect+Coupling+and+Sub-Angstrom+Structural+Distortions+in+W1-xMoxS2+Monolayers.">Defect Coupling and Sub-Angstrom Structural Distortions in W1-xMoxS2 Monolayers.</a> Nano Letters. , (2017).</li><li>Reifsnyder Hickey, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Illuminating+Invisible+Grain+Boundaries+in+Coalesced+Single-Orientation+WS2+Monolayer+Films.">Illuminating Invisible Grain Boundaries in Coalesced Single-Orientation WS2 Monolayer Films.</a> arXiv. , (2020).</li><li>Mukherjee, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Atomic-scale+measurement+of+polar+entropy.">Atomic-scale measurement of polar entropy.</a> Physics Review B. 100, 1-21 (2019).</li><li>Yadav, A. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Observation+of+polar+vortices+in+oxide+superlattices.">Observation of polar vortices in oxide superlattices.</a> Nature. , (2016).</li><li>Yankovich, A. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Non-rigid+registration+and+non-local+principle+component+analysis+to+improve+electron+microscopy+spectrum+images.">Non-rigid registration and non-local principle component analysis to improve electron microscopy spectrum images.</a> Nanotechnology. , (2016).</li><li>Ishizuka, K., Abe, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improvement+of+Spatial+Resolution+of+STEM-HAADF+Image+by+Maximum-Entropy+and+Richardson-Lucy+Deconvolution.">Improvement of Spatial Resolution of STEM-HAADF Image by Maximum-Entropy and Richardson-Lucy Deconvolution.</a> EMC. , (2004).</li><li>Ophus, C., Ciston, J., Nelson, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Correcting+nonlinear+drift+distortion+of+scanning+probe+and+scanning+transmission+electron+microscopies+from+image+pairs+with+orthogonal+scan+directions.">Correcting nonlinear drift distortion of scanning probe and scanning transmission electron microscopies from image pairs with orthogonal scan directions.</a> Ultramicroscopy. , (2016).</li><li>Lee, C. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Deep+learning+enabled+strain+mapping+of+single-atom+defects+in+two-dimensional+transition+metal+dichalcogenides+with+sub-picometer+precision.">Deep learning enabled strain mapping of single-atom defects in two-dimensional transition metal dichalcogenides with sub-picometer precision.</a> Nano Letters. , (2020).</li><li>Savitzky, B. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bending+and+breaking+of+stripes+in+a+charge+ordered+manganite.">Bending and breaking of stripes in a charge ordered manganite.</a> Nature Communications. 8, 1-6 (2017).</li><li>Stone, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Atomic+scale+imaging+of+competing+polar+states+in+a+Ruddlesden-Popper+layered+oxide.">Atomic scale imaging of competing polar states in a Ruddlesden-Popper layered oxide.</a> Natature Communications. 7, 1-9 (2016).</li><li>Mukherjee, D., Miao, L., Stone, G., Alem, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=mpfit:+a+robust+method+for+fitting+atomic+resolution+images+with+multiple+Gaussian+peaks.">mpfit: a robust method for fitting atomic resolution images with multiple Gaussian peaks.</a> Advanced Structural and Chemical Imaging. , (2020).</li><li>Wang, Y., Salzberger, U., Sigle, W., Eren Suyolcu, Y., van Aken, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Oxygen+octahedra+picker:+A+software+tool+to+extract+quantitative+information+from+STEM+images.">Oxygen octahedra picker: A software tool to extract quantitative information from STEM images.</a> Ultramicroscopy. 168, 46-52 (2016).</li><li>Nord, M., Vullum, P. E., MacLaren, I., Tybell, T., Holmestad, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Atomap:+a+new+software+tool+for+the+automated+analysis+of+atomic+resolution+images+using+two-dimensional+Gaussian+fitting.">Atomap: a new software tool for the automated analysis of atomic resolution images using two-dimensional Gaussian fitting.</a> Advanced Structral and Chemical Imaging. 3, 9 (2017).</li><li>De Backer, A., vanden Bos, K. H. W., Vanden Broek, W., Sijbers, J., Van Aert, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=StatSTEM:+An+efficient+approach+for+accurate+and+precise+model-based+quantification+of+atomic+resolution+electron+microscopy+images.">StatSTEM: An efficient approach for accurate and precise model-based quantification of atomic resolution electron microscopy images.</a> Ultramicroscopy. 171, 104-116 (2016).</li><li>Yankovich, A. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Picometre-precision+analysis+of+scanning+transmission+electron+microscopy+images+of+platinum+nanocatalysts.">Picometre-precision analysis of scanning transmission electron microscopy images of platinum nanocatalysts.</a> Nature Communications. , (2014).</li></ol>

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Lorsque vous travaillez sur le traitement post-acquisition, il faut également faire preuve de prudence. Pour commencer, lors de la correction de dérive de l’image, l’algorithme suppose que l’image 0° a la direction de balayage rapide horizontale, donc revérifiez la direction avant le calcul. Si la direction de balayage n’est pas correctement définie, l’algorithme de correction de dérive échouera et peut même introduire des artefacts dans la sortie17. Ensuite, lors du débruitage de l’imagerie, certaines méthodes peuvent introduire un artefact; par exemple, le filtrage de Fourier peut créer un contraste de colonne atomique sur les sites vacants ou supprimer des entités fines dans les images, si la résolution spatiale n’est pas limitée correctement. Par conséquent, il est d’une importance vitale de vérifier si les images débruitées ressemblent étroitement aux images d’entrée brutes d’origine.
Ensuite, lorsque vous déterminez les positions atomiques initiales en fonction du maximum/minimum local, essayez d’ajuster la distance minimale de restriction entre les pics pour éviter de créer des positions redondantes entre les colonnes atomiques. Ces positions redondantes sont des artefacts générés en raison de l’algorithme reconnaissant par erreur les maxima/minima locaux dans l’image en tant que colonnes atomiques. De plus, on peut ajuster la valeur de seuil pour trouver la plupart des positions s’il existe de grandes différences de contraste entre les différentes espèces atomiques de l’image (par exemple, dans les images ADF-STEM de WS2). Après avoir obtenu la plupart des positions atomiques initiales dans l’image, essayez d’ajouter manuellement celles qui manquent ou d’en supprimer d’autres avec le meilleur effort. De plus, la méthode d’indexation des atomes est la plus efficace lorsqu’il n’y a pas de grandes interruptions dans les périodicités au sein de l’image. Lorsqu’il y a des interruptions telles que des limites de grain ou des limites de phase présentées dans l’image, l’indexation peut échouer. La solution à ce problème consiste à définir les zones d’intérêt dans l’image (en cliquant sur le bouton Définir la zone d’intérêt dans l’application EASY-STEM), puis à indexer et à affiner les positions dans chaque zone séparément. Ensuite, on peut facilement combiner des jeux de données de différentes zones de la même image en un seul ensemble de données et travailler sur l’analyse.
Enfin, après avoir appliqué des raccords de crête 2D-gaussiens, dispersez les points de positions affinées sur l’image en entrée pour vérifier les résultats de l’ajustement afin de voir si les positions affinées s’écartent des colonnes atomiques. La précision fournie par l’algorithme d’ajustement gaussien unique est suffisante dans la plupart des expériences STEM; toutefois, si la position s’écarte en raison de l’intensité d’un atome voisin, utilisez plutôt l’algorithme d’ajustement multi-pics (mpfit) pour isoler l’intensité des colonnes atomiques adjacentes21. Sinon, si la position s’écarte en raison du problème de qualité de l’image ou de la faible intensité des colonnes atomiques spécifiques, il est suggéré de rejeter la position ajustée à cet endroit.
Il existe plusieurs algorithmes existants et spécialisés pour la mesure de la position atomique, par exemple, le logiciel de sélection d’octaèdres d’oxygène22, atomap python package23, et StatSTEM Matlab package24. Toutefois, ces algorithmes ont certaines limites à certains égards. Par exemple, le sélecteur d’octaèdres d’oxygène exige que l’entrée d’images STEM ne contienne que des colonnes atomiques clairement résolues et n’a donc pas réussi à résoudre le problème dans les images avec des colonnes atomiques chevauchant des intensités21. D’autre part, bien qu’Atomap puisse calculer les positions des colonnes atomiques « en forme d’haltère », le processus n’est pas très simple. De plus, le StatSTEM est un excellent algorithme pour quantifier les intensités qui se chevauchent, mais son processus d’ajustement itératif basé sur un modèle est coûteux en calcul21. En revanche, notre approche, introduite dans ce travail avec l’application Matlab EASY-STEM, qui est intégrée à l’algorithme mpfit avancé, peut résoudre le problème de l’intensité qui se chevauche et est moins coûteuse en calcul que StatSTEM, tout en offrant une précision de mesure compétitive. En outre, l’analyse d’Atomap et les logiciels de sélection d’octaèdres d’oxygène sont conçus et spécialisés pour analyser les données des cristaux de pérovskite ABO3, tandis que le système d’indexation montré dans ce travail est beaucoup plus flexible sur les différents systèmes de matériaux. Avec la méthode de ce travail, les utilisateurs peuvent entièrement concevoir et personnaliser l’analyse de données pour leurs systèmes de matériaux uniques en fonction des résultats de sortie qui contiennent à la fois des positions atomiques raffinées et l’indexation du vecteur de cellule unitaire.
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62164/62164fig06.jpg"> Figure 6: Quantification statistique de la recherche de position atomique. (a) Distribution de la distance du site A à site A de la pérovskite présentée dans un histogramme. L’ajustement de distribution normale est tracé et superposé comme la ligne pointillée rouge montrant la moyenne de 300,5 pm et l’écart type de 4,8 pm.(b) La quantification statistique de la mesure de l’angle du vecteur cellulaire unitaire de pérovskite est présentée sous la forme d’un histogramme. L’ajustement de distribution normal est tracé et superposé comme la ligne pointillée rouge indiquant la moyenne de 90,0° et l’écart type de 1,3°. ( c) La quantification statistique de la mesure du déplacement polaire enCa3Ru2O7(CRO) est présentée sous forme d’histogramme. L’ajustement de distribution normal est tracé et superposé comme la ligne pointillée rouge indiquant la moyenne de 25,6 pm et l’écart type de 7,7 pm. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62164/62164fig06large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a>
La méthode présentée ici offre une précision et une simplicité au niveau du picomètre pour la mise en œuvre. Pour démontrer la précision de la mesure, la quantification statistique de la recherche de la position atomique est présentée à la figure 6. Les mesures de la distribution de distance cubique de la pérovskite A3 du site A et de la distribution de l’angle du vecteur cellulaire unitaire sont tracées à l’aide de l’histogramme de la figure 6a et de la figure 6b,respectivement. En ajustant la courbe de distribution normale aux distributions, la distribution de distance du site A montre une moyenne de 300,5 pm et un écart-type de 4,8 pm et la distribution de l’angle du vecteur cellulaire unitaire montre une moyenne de 90,0° et un écart type de 1,3°. La quantification statistique indique que la méthode proposée ici permet une précision au niveau du picomètre et peut grandement atténuer la distorsion due à la dérive lors de l’imagerie. Ce résultat suggère que cette mesure est fiable lorsque l’information physique à mesurer est supérieure ou égale à environ 22 heures. Par exemple, dans le cas des cristaux CRO susmentionnés, la mesure de l’amplitude du déplacement polaire est présentée à la figure 6c. La mesure montre une moyenne de 25,6 pm, un écart-type de 7,7 pm, et elle montre que la mesure du déplacement polaire dans les images CRO STEM est solide. En outre, il convient de faire preuve de plus de prudence en cas de limitations expérimentales telles que le faible rapport signal/bruit lors de l’imagerie d’échantillons sensibles au faisceau. Dans ces cas, les positions atomiques mesurées doivent être examinées de près par rapport aux images brutes pour assurer la validité de la mesure. Par conséquent, la méthode d’analyse présentée ici présente des limites à la précision de la mesure par rapport à des algorithmes plus récents et avancés. Notre méthode est insuffisante lorsque la précision est requise au niveau du sous-picomètre, donc une routine d’analyse plus avancée est nécessaire si la caractéristique à extraire dans l’image est inférieure à un certain seuil. Par exemple, l’algorithme d’enregistrement non rigide a montré une mesure de précision de sous-picomètre sur silicium et il permet une mesure précise de la variation de la longueur de liaison sur une seule nanoparticule Pt25. Plus récemment, l’algorithme d’apprentissage profond a été utilisé pour identifier divers types de défauts ponctuels dans les monocouches de dichalcogénures de métaux de transition 2D à partir d’une énorme quantité de données d’image STEM. Plus tard, la mesure a été réalisée sur l’image moyennée de différents types de défauts et cette méthode a également démontré la précision au niveau du sous-picomètre sur la distorsion autour de ces défauts18. Par conséquent, en tant que plan futur pour augmenter la capacité d’analyse, nous sommes en train de développer et de mettre en œuvre des algorithmes plus avancés tels que l’apprentissage profond. Nous essaierons également de les intégrer dans les futures mises à jour de l’outil d’analyse des données.

Le développement de la correction d’aberration sphérique dans le microscope électronique à transmission à balayage moderne (STEM) a permis aux microscopistes de sonder des cristaux avec des faisceaux d’électrons de taille sub-angström1,2. Cela a permis l’imagerie de colonnes atomiques individuelles dans une grande variété de cristaux avec des images de résolution atomique interprétables pour les éléments lourds et légers3,4. Les développements récents dans les détecteurs d’électrons directs pixélisés et les algorithmes d’analyse de données ont permis des techniques d’imagerie de reconstruction de phase, telles que la ptychographie, avec d’autres améliorations de la résolution spatiale vers 30 pm5,6,7. De plus, les progrès récents de la tomographie STEM ont même permis la reconstruction de la résolution atomique tridimensionnelle de la nanoparticuleunique 8. Le microscope électronique est ainsi devenu un outil extraordinairement puissant pour quantifier les propriétés structurelles des matériaux avec une grande précision et une spécificité de site.
Avec les images STEM ultra-haute résolution comme entrée de données, des mesures directes des distorsions structurelles ont été effectuées pour extraire des informations physiques de cristaux à l’échelle atomique9,10. Par exemple, le couplage de défaut entre un dopant Mo dans la monocoucheWS2 et une seule vacance S a été directement visualisé en mesurant les positions atomiques puis en calculant les longueurs de liaison projetées11. Par ailleurs, la mesure sur des interfaces cristallines, telles que les joints de grains coalescés en monocoucheWS2,peut présenter l’agencement atomique local12. L’analyse interfaciale réalisée sur les parois du domaine ferroélectrique dans LiNbO3 a révélé que la paroi du domaine était une combinaison des états d’Ising et de Neel13. Un autre exemple est la visualisation des structures devortex polaires réalisées dans les superlattices SrTiO3-PbTiO3, obtenues par calcul des déplacements de colonne atomique de titane par rapport aux positions de la colonne de strontium et de plomb14. Enfin, les avancées des algorithmes de vision par ordinateur, tels que le débruitage d’image avec analyse de composantes de principe non local15,la déconvolution de Richardson et Lucy16,la correction de dérive avec enregistrement non linéaire17,et la reconnaissance de formes avec apprentissage profond, ont considérablement renforcé la précision de la mesure à la précision du sous-picomètre18. Un tel exemple est l’alignement et l’enregistrement d’image de plusieurs images cryogéniques-STEM à balayage rapide pour améliorer le rapport signal/bruit. Par la suite, la technique de masquage de Fourier a été appliquée pour analyser les ondes de densité de charge dans les cristaux en visualisant directement la distorsion périodique du réseau19. Même si l’incroyable instrumentation STEM corrigée des aberrations est de plus en plus accessible aux chercheurs du monde entier, les procédures et méthodes avancées d’analyse des données restent rares et constituent un énorme obstacle pour ceux qui n’ont pas d’expérience dans l’analyse des données.
Dans le présent travail, nous présentons la voie complète de la métrologie des images STEM à résolution atomique. Ce processus comprend tout d’abord l’acquisition des images STEM avec un microscope corrigé des aberrations, puis l’exécution d’un débruitage / correction de dérive post-acquisition pour une précision de mesure améliorée. Nous discuterons ensuite plus en détail des méthodes existantes pour résoudre clairement et quantifier avec précision les positions des colonnes atomiques avec des routines d’ajustement à pic unique 2D-gaussienne ou à plusieurs pics pour les colonnes atomiques légèrement superposées20,21. Enfin, ce tutoriel discutera des méthodes de quantification de la distorsion/déformation du réseau dans les structures cristallines ou au niveau des défauts/interfaces où la périodicité du réseau est perturbée. Nous présenterons également une application MATLAB gratuite auto-développée (EASY-STEM) simple avec une interface utilisateur graphique (GUI) qui peut aider à l’analyse des images STEM sans avoir besoin d’écrire un code d’analyse ou un logiciel dédié. Les méthodes avancées d’analyse de données présentées ici peuvent être appliquées pour la quantification locale des relaxations de défaut, des distorsions structurelles locales, des transformations de phase locale et de la non-centrosymétrie dans un large éventail de matériaux.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>EASY-STEM</td>
			<td>Nasim Alem Group, Pennsylvania State University</td>
			<td></td>
			<td>Matlab app for STEM image processing; Download link: https://github.com/miaoleixin1994/EASY-STEM.git</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JoVE article example script</td>
			<td>Nasim Alem Group, Pennsylvania State University</td>
			<td></td>
			<td>Example Script for sorting atoms in unit cells</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab Optimization Tool Box</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td></td>
			<td>Optimization add-on packge in Matlab</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td></td>
			<td>Numerical calculation software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab: Image Processing Tool Box</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td></td>
			<td>Image processing add-on packge in Matlab</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

picometer-precision atomic position tracking through electron microscopy

Les microscopes électroniques modernes à transmission à balayage corrigé des aberrations (AC-STEM) ont réussi à visualiser directement les colonnes atomiques avec une résolution sous-angström. Grâce à ces progrès significatifs, la quantification et l’analyse avancées des images n’en sont encore qu’à leurs débuts. Dans ce travail, nous présentons la voie complète pour la métrologie des images de microscopie électronique à transmission à balayage à résolution atomique (STEM). Cela comprend (1) des conseils pour acquérir des images STIM de haute qualité; 2° le débruitage et la correction de la dérive pour améliorer la précision des mesures; 3° l’obtention de positions atomiques initiales; (4) l’indexation des atomes à partir de vecteurs cellulaires unitaires; (5) quantifier les positions des colonnes atomiques avec soit un ajustement à pic unique 2D-gaussien, soit (6) des routines d’ajustement à plusieurs pics pour des colonnes atomiques qui se chevauchent légèrement; (7) quantification de la distorsion/déformation du réseau à l’intérieur des structures cristallines ou aux défauts/interfaces où la périodicité du réseau est perturbée; et (8) quelques méthodes courantes pour visualiser et présenter l’analyse.
En outre, une simple application MATLAB gratuite auto-développée (EASY-STEM) avec une interface utilisateur graphique (GUI) sera présentée. L’interface graphique peut aider à l’analyse d’images STEM sans avoir besoin d’écrire un code ou un logiciel d’analyse dédié. Les méthodes avancées d’analyse de données présentées ici peuvent être appliquées pour la quantification locale des relaxations de défaut, des distorsions structurelles locales, des transformations de phase locale et de la non-centrosymétrie dans un large éventail de matériaux.

La figure 3 montre les exemples de résultats du suivi de position atomique en suivant les étapes 1 et 2 du protocole. Une image ADF-STEM brute d’une cellule unitaire de la pérovskite ABO3 est représentée à la figure 3a,et son profil d’intensité est tracé en 3D sur la figure 3b. La figure 3c montre le résultat après l’application du filtrage gaussien à l’image STEM de la figure 3aet le profil d’intensité est tracé à la figure 3d. Les positions initiales sont déterminées en trouvant les maxima locaux dans l’image et les positions sont indiquées par des cercles jaunes sur la figure 3e. Les positions atomiques sont indexées en fonction du vecteur de cellule unitaire et illustrées à la figure 3f. Une fois la position initiale trouvée et indexée, un raccord 2D-gaussien est appliqué pour affiner davantage la mesure. Sur la figure 3g et la figure 3h,les positions ajustées sont indiquées par des cercles rouges, la précision de mesure est améliorée car les positions affinées sont plus proches du centre par rapport aux positions initiales (cercles jaunes). Enfin, l’avantage d’appliquer l’algorithme mpfit sur les intensités qui se chevauchent est mis en évidence dans une image ADF-STEM du cristal BaMnSb2 (Figure 3i). L’ajustement 2D-gaussien régulier (cercles rouges) échoue sévèrement sur les colonnes Mn comme mis en évidence par des flèches jaunes, tandis que l’algorithme mpfit peut déterminer les positions beaucoup plus précisément (cercles verts).
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62164/62164fig04.jpg"> Figure 4: Image HAADF-STEM du Ca3Ru2O7(CRO). (a)Image agrandie de l’image ADF-STEM du cristal Ca3Ru2O7 (CRO) avec la structure cristalline superposée. Le déplacement relatif de l’atome de Ca dans la couche de pérovskite est mis en évidence par la flèche jaune. b)Image ADF-STEM corrigée de la dérive et débruitée du CRO etc)avec superposition de positions atomiques raffinées (points rouges). (d) Un exemple d’utilisation d’un système d’indexation pour identifier les atomes de Ca supérieurs (rouges), centraux (bleus) et inférieurs (jaunes) dans la couche de pérovskite. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62164/62164fig04large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a>
L’image HAADF-STEM duCa3Ru2O7(CRO) est représentée à la figure 4a et à la figure 4b (avec la structure cristalline superposée). CRO est un cristal de pérovskite de phase Ruddlesden-Popper avec le groupe d’espace polaire A21am. L’imagerie ADF-STEM montre bien le contraste des éléments les plus lourds (Ca et Ru), mais les atomes O ne sont pas visualisés car les atomes plus légers ne dispersent pas le faisceau assez fort pour devenir visibles avec les détecteurs HAADF. La non-centrosymétrie de la structure cristalline est causée par l’inclinaison des octaèdres O et peut être visualisée dans les images ADF-STEM en analysant le déplacement de l’atome de Ca au centre de la double couche de pérovskite. En suivant les étapes répertoriées dans la section Protocole, toutes les positions atomiques de cette image peuvent être localisées en trouvant les centres des pics 2D-gaussiens ajustés, comme illustré à la figure 4c. En outre, à l’aide du système d’indexation, à l’étape 3.2, chaque type d’atome dans la cellule unitaire peut être identifié et utilisé pour un traitement ultérieur. Par exemple, les atomes de Ca sur la face supérieure, centrale et inférieure de la double couche de pérovskite peuvent être facilement identifiés et leurs positions sont présentées avec des cercles remplis de différentes couleurs, comme le montre la figure 4d.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62164/62164fig05.jpg"> Figure 5: Informations physiques. (a)Un exemple de la mise en œuvre de la carte vectorielle montrant la polarisation obtenue à partir du motif de déplacement ca centre. Les flèches sont colorées en fonction de l’orientation (rouge à droite, bleu à gauche). Les parois verticales de 90° de la tête à la tête et de la tête à la queue sont indiquées par des flèches bleues et une paroi horizontale de domaine à 180° est indiquée par une flèche rouge. (b) Un exemple de la mise en œuvre de la carte en fausses couleurs montrant la polarisation. La couleur indique la magnitude dans les directions gauche (jaune) et droite (violet). La magnitude réduite entraîne une couleur fanée. (c) Un exemple de mise en œuvre de la carte en fausses couleurs montrant la εsouche xx dans l’image. La couleur indique la valeur de la déformation de traction (rouge) et de compression (bleu). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62164/62164fig05large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a>
Après le positionnement et l’indexation des atomes dans les images STEM, les informations physiques peuvent être extraites et visualisées via différents types de graphiques, comme le montre la figure 5. La carte vectorielle qui montre la direction de polarisation est illustrée à la figure 5a. Les flèches pointent vers la direction de polarisation projetée, et en coloriant les flèches en fonction de leur orientation, un mur de domaine vertical de 90° en tête-à-tête (étiqueté avec des flèches bleues) et un mur de domaine horizontal de 180° (étiqueté avec des flèches rouges) sont affichés en haut de l’image. En construisant la carte en fausses couleurs comme le montre la figure 5b,une magnitude décroissante de déplacement polaire peut être observée via la couleur de décoloration au centre, et ainsi la paroi du domaine tête-à-queue peut être visualisée. En combinant la carte vectorielle et la carte en fausses couleurs, la jonction T formée par trois murs de domaine est affichée dans l’image ADF-STEM. De plus, avec la dimension de chaque cellule unitaire dans l’image mesurée, une carte de déformation εxx peut être construite, comme le montre la figure 5c.

Watch this Scientific Journal Video about Picometer-Precision Atomic Position Tracking through Electron Microscopy at JoVE.com

Picometer-Precision Atomic Position Tracking through Electron Microscopy

Ce travail présente un flux de travail pour le suivi de la position atomique dans l’imagerie par microscopie électronique à transmission de résolution atomique. Ce flux de travail est effectué à l’aide d’une application Matlab open source (EASY-STEM).

Suivi de position atomique picomètre-précision par microscopie électronique

The modern aberration-corrected scanning transmission electron microscopes (AC-STEM) have successfully achieved direct visualization of atomic columns ...

La correction de l’aberration nous a permis de pousser la résolution dans les microscopes électroniques avancés jusqu’au niveau sub-angström, et cela nous a permis de résoudre les atomes individuels dans un cristal. Avec ces progrès, nous manquons encore de logiciels ou de méthodes avancées d’analyse de données qui, je le sais, constituent un obstacle majeur pour de nombreux scientifiques. Nous présentons ici une application MATLAB gratuite et auto-développée appelée EasySTEM qui nous permet d’effectuer une métrologie complète d’images colorées à résolution atomique.Il s’agit d’une interface utilisateur graphique logicielle qui peut être utilisée par de simples clics de souris, et il n’est pas nécessaire d’écrire des codes avancés dédiés. Ici, dans ce tutoriel, nous présentons d’abord des conseils pour le débruitage post-acquisition et la correction de la dérive, puis nous montrons comment quantifier avec précision les positions de la colonne atomique, la quantification de la déformation du réseau et la distorsion dans le cristal, ainsi que les défauts et les interfaces. Nous montrons ensuite comment séparer les colonnes d’atomes qui se chevauchent, ce qui est délicat dans de nombreuses images STEM, et aussi comment séparer différents types d’atomes à l’aide des algorithmes de mélange de l’unité 7 que nous avons développés et inclus dans le logiciel.Voici l’organigramme montrant la procédure générale de quantification de la position atomique. Le protocole commence par quelques conseils pour acquérir de bonnes données d’image. Assurez-vous d’abord une qualité d’échantillon TEM élevée.Essayez d’utiliser des échantillons TEM colorés, propres et intacts pour l’imagerie. Évitez de contaminer accidentellement l’échantillon en le touchant pendant la manipulation et le chargement de l’échantillon. Ensuite, nettoyez l’échantillon avant l’insertion.Nettoyez l’échantillon à l’aide d’un nettoyant à plasma, faites cuire l’aspirateur ou appliquez une douche à faisceau. Évitez les zones endommagées ou contaminées où l’imagerie. Troisièmement, alignez le microscope et réglez les correcteurs d’aberration pour minimiser autant que possible les coefficients d’aberration.Tâchez la résolution en acquérant quelques images STEM sur un échantillon standard pour confirmer que la résolution spatiale est suffisante. Quatre, pendant l’imagerie, inclinez l’échantillon jusqu’à ce que l’axe optique soit aligné avec l’axe de zone spécifique du cristal. Cinquièmement, optimisez la dose d’électrons tout en minimisant les dommages causés par le faisceau d’électrons et limitez la dérive de l’échantillon pendant l’imagerie.L’objectif ici est d’avoir un rapport signal/bruit plus élevé sans causer de dommages au faisceau ou créer d’artefacts d’imagerie. Enfin, acquérir des images STEM avec différentes directions de numérisation. Normalement, commencez par acquérir une image numérisée, puis prenez la seconde de la même région immédiatement après la rotation de la direction de numérisation de 90 degrés.Les images doivent être prises en utilisant la même condition d’imagerie, à l’exception des directions de numérisation. Le but de cette étape est d’alimenter les images pivotées à l’algorithme de correction de dérive. Ensuite, effectuez une correction de dérive avec un algorithme de correction non linéaire en alimentant deux images ou plus avec des directions de balayage différentes dans l’algorithme de correction.L’algorithme produira les images STEM corrigées de la dérive. Le code MATLAB open source et la description détaillée du processus peuvent être trouvés dans l’article original, rédigé par Colin Ophus. Nous présentons ici une application MATLAB interactive gratuite, nommée Easy-STEM, avec une interface utilisateur graphique pour faciliter l’analyse.L’interface est représentée dans la figure avec toutes les étapes étiquetées sur les boutons correspondants. Avant l’analyse, chargez d’abord l’image STEM corrigée de la dérive en cliquant sur le bouton charger le fichier image dans le coin supérieur gauche. Ensuite, entrez manuellement la valeur d’étalonnage dans l’unité de picomètre par pixel.L’étape suivante consiste à appliquer diverses techniques de débruitage d’image. Les fonctions associées se trouvent dans le coin inférieur gauche de l’interface. La première technique est le filtrage gaussien.Il y a un curseur pour sélectionner le nombre d’intensités de pixels à proximité à la moyenne. Déplacez le curseur et le filtre gaussien sera appliqué sur l’image. Le second est le filtrage de Fourier.Trouvez un onglet appelé FFT en bas à gauche. Il existe un curseur pour restreindre la fréquence spatiale afin de réduire le bruit à haute fréquence. Déplacez le curseur et le filtre de Fourier sera appliqué à l’image.La troisième est la déconvolution de Richardson et Lucy. Trouvez un onglet appelé déconvolution dans le coin inférieur gauche, où il y a deux zones de saisie pour les itérations de déconvolution aveugle et de déconvolution Richardson-Lucy, respectivement. modifiez la valeur et appliquez l’algorithme de déconvolution en cliquant sur le bouton.Deuxième étape: recherche et affinage de la position de l’atome. Les fonctions associées se trouvent sur le panneau latéral droit. Tout d’abord, trouvez les positions initiales des atomes.Définissez la distance minimale en pixels en modifiant la valeur dans la zone de saisie qui définit la distance entre les deux pics les plus proches. Cliquez ensuite sur le bouton Trouver la position initiale, dans l’application Easy-STEM Veuillez noter, presque inévitablement, qu’il y a des positions supplémentaires ou des positions manquantes en utilisant cet algorithme simple. Un mode de correction manuelle est donc créé dans l’application Easy-STEM pour corriger les positions initiales des atomes.Il vous permet d’utiliser l’entrée du curseur de la souris pour ajouter ou supprimer les positions initiales Index suivant les positions initiales de l’atome avec un système basé sur un vecteur de cellule unitaire. Tout d’abord, définissez un point d’origine dans l’image. Dans l’application Easy-STEM, cliquez sur le bouton Trouver l’origine après avoir cliqué sur le bouton, faites glisser le pointeur vers l’une des positions initiales de l’atome pour le définir comme origine.Ensuite, définissez les vecteurs de cellule unitaire 2D vous et v et les fractions de cellule unitaire. Veuillez noter que la fraction de réseau, vous et v, détermine la valeur de fraction de réseau le long du vecteur de cellule unitaire. Par exemple, dans la cellule unitaire de pérovskite ABO3, la cellule unitaire peut être divisée également en deux moitiés le long des deux directions vectorielles de cellule unitaire perpendiculaires.Par conséquent, il existe deux fractions le long de chaque direction de vecteur de cellule unitaire. Ainsi, les valeurs de fraction de cellule unitaire sont 2 et 2, pour les directions you et v, respectivement. Cliquez sur le bouton rechercher u, v et faites glisser le pointeur vers la fin des cellules unitaires.Définissez la valeur de fraction de réseau en modifiant la valeur dans les zones d’entrée frac ur et lat frac v. Cliquez ensuite sur le bouton calculer le réseau pour indexer tous les atomes après avoir obtenu les positions initiales des atomes et indexé les atomes dans l’image. Un ajustement gaussien 2D autour de chaque colonne atomique doit être effectué pour atteindre la précision du niveau de sous-pixel dans l’analyse.Cliquez sur les positions raffinées dans l’application EasySTEM pour affiner les positions des atomes avec un ajustement gaussien 2D. Le centre des pics ajustés sera tracé après le raccord. Voici une étape facultative : Affiner les positions atomiques à l’aide de l’algorithme MPFit.Lorsque les intensités des colonnes atomiques adjacentes se chevauchent, cliquez sur le bouton SUPERPOSITIONS MPFit dans EasySTEM pour affiner la position atomique avec l’algorithme d’ajustement multi-pics gaussien 2D. Enfin, enregistrez les résultats en cliquant sur le bouton enregistrer la position de l’atome. L’application invite l’utilisateur à entrer l’emplacement d’enregistrement et le nom de fichier.Tous les résultats enregistrés sont inclus dans la variable appelée atom_pos, dans l’espace de travail MATLAB. À l’intérieur de la variable atom_pos il y a un champ appelé posRefineM. Les positions raffinées sont énumérées dans les colonnes trois et quatre et l’indexation est répertoriée dans les colonnes huit et neuf.La figure trois montre les exemples de résultats du suivi de la position de l’atome. Une image souche ADF brute d’une cellule unitaire de la pérovskite APO3 est représentée à la figure 3A et son profil d’intensité est tracé en 3D, à la figure 3B. La figure 3C montre les résultats après l’application du filtrage gaussien à l’image STEM de la figure 3A, et le profil d’intensité est tracé dans la figure 3D.Les positions initiales des atomes sont indiquées par les cercles jaunes de la figure 3E. Les positions atomiques sont indexées en fonction des vecteurs de cellule unitaire sont représentées à la figure 3F. Dans les figures 3G et 3H, les positions affinées gaussiennes 2D sont indiquées par des cercles rouges.Enfin, l’avantage d’appliquer l’algorithme MPFit sur les intensités qui se chevauchent est présenté à la figure 3I. Troisième étape: extraction d’informations physiques. Pour démontrer l’extraction d’informations physiques, l’image STEM de l’application du cristal de ruthène de calcium-3 ruthénium-2 oxyde-7 de ruthénate de calcium est illustrée aux figures 4A et 4B.A l’issue de la première et de la deuxième étape, les positions des atomes raffinés sont déterminées et apparaissent sur la figure 4C. En outre, en utilisant le système d’indexation, chaque type d’atome peut être identifié et utilisé pour un traitement ultérieur. Par exemple, les atomes de calcium au centre supérieur et inférieur de la couche de pérovskite peuvent être facilement identifiés et leur position est présentée avec des cercles remplis de différentes couleurs comme le montre la figure 4D.Voici la démonstration sur la façon de mesurer le déplacement atomique en fonction de l’indice de cellule unitaire. Les données d’image STEM du cristal ruthénate de calcium sont utilisées ici, à titre d’exemple. Le déplacement polaire dans ce cristal peut être visualisé dans les images ADF STEM en analysant le déplacement des atomes de calcium au centre de la double couche de pérovskite.Définissez d’abord un centre de cellule unitaire. Ici, la position de référence pour mesurer le déplacement central du calcium est définie comme la position moyenne des atomes de calcium supérieurs et inférieurs. S’il vous plaît noter la fraction de réseau numéro 4 le cristal de ruthénate de calcium dans cette image est 10 dans la direction verticale et deux dans la direction horizontale, comme indiqué ici.En utilisant le système d’indexation susmentionné, tous les atomes de chaque cellule unitaire sont indexés. Les deux types d’atomes de calcium de la première couche sont marqués de 0 et 0,4. Et ceux de la deuxième couche sont étiquetés avec 0,5 et 0,9.Deuxièmement, trouvez la position de l’atome déplacé. L’atome de comptage déplacé ici est étiqueté avec 0,2 et 0,7 Troisièmement, trouver de manière itérative les positions des centres des cellules unitaires de référence et des atomes déplacés pour toutes les cellules unitaires complètes de l’image. Enfin, calculez le vecteur de déplacement, en fonction des positions mesurées.Le code MATLAB associé qui inclut de manière itérative, la recherche des positions de certains atomes et la mesure du déplacement est attaché dans les matériaux supplémentaires. Ensuite, quantifiez la déformation du réseau. Dans l’application EasySTEM, cliquez sur le bouton calculer la déformation en fonction des positions atomiques sous l’onglet quantifier en haut à gauche de l’interface.Le processus de calcul détaillé implique plusieurs étapes et est élaboré dans le script manuel. Il existe plusieurs méthodes courantes de visualisation des données, notamment les cartes linéaires, les cartes vectorielles et les palettes de couleurs, pour afficher la distance atomique, le déplacement atomique, la déformation, etc. La mise en œuvre détaillée est incluse dans le texte manuscrit et voici quelques résultats représentatifs de l’exemple précédent sur le cristal de ruthénate de calcium.La figure 5A est un exemple de la mise en œuvre des cartes vectorielles montrant le déplacement polaire. Les flèches sont colorées en fonction de l’orientation. Les murs verticaux du domaine de 90 degrés sont indiqués par des flèches bleues et un mur horizontal de domaine de 180 degrés est indiqué par une flèche rouge.La figure 5B est un exemple de la mise en œuvre de palettes colorimétriques montrant les polarisations. Les couleurs indiquent la magnitude dans les directions gauche et droite. Réduire les résultats de magnitude dans une couleur fanée Figure 5C est un exemple de mise en œuvre des cartes de couleurs montrant la déformation dans la direction horizontale.La couleur rouge et bleue indique la valeur de la déformation de traction et de la déformation de compression, respectivement. Pour démontrer la précision de mesure, la figure 6A montre la quantification statistique de la distance mesurée entre les sites A de pérovskite, présentée sous forme d’histogramme. L’ajustement de distribution normal est tracé et superposé comme un pointillé rouge la ligne indiquant la moyenne de 300,5 picomètres et l’écart type de 4,8 picomètres.La figure 6B montre la quantification statistique de la mesure de l’angle du vecteur de cellule unitaire de pérovskite, présentée sous forme d’histogramme. L’ajustement de distribution normale est tracé et montre la moyenne de 90,0 degrés et un écart type de 1,3 degré. La figure 6C montre la quantification statistique de la mesure du déplacement polaire dans le cristal de ruthénate de calcium, présentée sous forme d’histogramme.L’ajustement de distribution normale est tracé et montre la moyenne de 25,6 picomètres et un écart type de 7,7 picomètres. Après l’analyse, veillez à vérifier avec vos données brutes pour vous assurer qu’aucun artefact n’est généré par le traitement des données. Je crois que cette procédure, proposée ici, aura un large éventail d’applications, en voyant le traitement d’image de microscopie électronique, et elle aidera les chercheurs à catégoriser et à déterminer les relations de propriété structurelle.

Research

JoVE Journal

Chemistry

Improved Heterojunction Quality in Cu2O-based Solar Cells Through the Optimization of Atmospheric Pressure Spatial Atomic Layer Deposited Zn1-xMgxO

Improved Heterojunction Quality in Cu2O-based Solar Cells Through the Optimization of Atmospheric Pressure Spatial Atomic Layer Deposited Zn1-xMgxO

Amélioration de la qualité de hétérojonction en Cu<sub&gt; 2</sub&gt; O à base de cellules solaires Grâce à l&#39;optimisation de la pression atmosphérique couche spatiale atomique Déposée<br /&gt; Zn<sub&gt; 1-x</sub&gt; Mg<sub&gt; x</sub&gt; O

Atmospheric pressure spatial atomic layer deposition (AP-SALD) was used to deposit n-type ZnO and Zn1-xMgxO thin films onto p-type thermally oxidized Cu2O ...

Recherche

Chimie

1,3,5-Triphenylbenzene and Corannulene as Electron Receptors for Lithium Solvated Electron Solutions

1,3,5-triphénylbenzène et corannulène comme Electron Receptors pour lithium solvatés Electron Solutions

The authors report on conductivity studies carried out on lithium solvated electron solutions (LiSES) prepared using two types of polyaromatic ...

Characterizing Electron Transport through Living Biofilms

Caractérisation de Transport des électrons par l’intermédiaire de Biofilms de vie

Here we demonstrate the method of electrochemical gating used to characterize electrical conductivity of electrode-grown microbial biofilms under ...

Liquid-cell Transmission Electron Microscopy for Tracking Self-assembly of Nanoparticles

Microscopie électronique à Transmission liquide-cellule suivi auto-assemblage des nanoparticules

Drying a nanoparticle dispersion is a versatile way to create self-assembled structures of nanoparticles, but the mechanism of this process is not fully ...

Obtaining 3D Chemical Maps by Energy Filtered Transmission Electron Microscopy Tomography

Obtention des cartes 3D et chimiques par énergie filtré tomographie de microscopie électronique à Transmission

Energy filtered transmission electron microscopy tomography (EFTEM tomography) can provide three-dimensional (3D) chemical maps of materials at a ...

Analysis of Minerals Produced by hFOB 1.19 and Saos-2 Cells Using Transmission Electron Microscopy with Energy Dispersive X-ray Microanalysis

Analyse des minéraux produits par hFOB 1.19 et Saos-2 cellules à l’aide de microscopie électronique à Transmission avec Energy Dispersive x-ray Microanalysis

This video presents the use of transmission electron microscopy with energy dispersive X-ray microanalysis (TEM-EDX) to compare the state of minerals in ...

Using Graphene Liquid Cell Transmission Electron Microscopy to Study in Situ Nanocrystal Etching

Using Graphene Liquid Cell Transmission Electron Microscopy to Study in Situ Nanocrystal Etching

À l’aide de graphène liquide cellulaire microscopie électronique à Transmission d’étudier in Situ l’eau-forte nanocristallins

Graphene liquid cell electron microscopy provides the ability to observe nanoscale chemical transformations and dynamics as the reactions are occurring in ...

Molten-Salt Synthesis of Complex Metal Oxide Nanoparticles

Sel fondu synthèse de nanoparticules d’oxyde métallique complexe

The development of feasible synthesis methods is critical for the successful exploration of novel properties and potential applications of nanomaterials. ...

Preparation of Graphene-Supported Microwell Liquid Cells for In Situ Transmission Electron Microscopy

Preparation of Graphene-Supported Microwell Liquid Cells for In Situ Transmission Electron Microscopy

Préparation de cellules liquides Microwell soutenues par le graphène pour la microscopie électronique de transmission in situ

The fabrication and preparation of graphene-supported microwell liquid cells (GSMLCs) for in situ electron microscopy is presented in a stepwise protocol. ...

Atomic Force Microscopy Combined with Infrared Spectroscopy as a Tool to Probe Single Bacterium Chemistry

La microscopie à force atomique combinée à la spectroscopie infrarouge comme outil pour sonder la chimie d’une seule bactérie

Atomic Force Microscopy-Infrared Spectroscopy (AFM-IR) is a novel combinatory technique, enabling simultaneous characterization of physical properties and ...