Iliad走査透過型電子顕微鏡のリソース

Maria Meledina、Dileep Krishnan、Cigdem Ozsoy-Keskinbora、Hamed Heidari、Xiaochao Wu、Ulrich Simon、Sorin Lazar、Peter Tiemeijer、およびPaolo Longoによって実施されたこの包括的な研究は、触媒反応で重要な銅ドープセリア触媒粒子の構造をナノスケールで理解するために、2Dおよび3Dマルチモーダル分光技術を使いて議論しています。

Daen Jannis、Nicolas Gauquelin、Maria Meledina、Yuchen Zhao、Yunzhong Chen、Jo Verbeeckによる本研究では、不均一化合物中の複数の元素の同時ELNESマッピングにおける課題を克服する新たな手法が提示されています。検出器のデッドタイムに影響を与えることなく任意の数のオフセットを使用するエレガントなアプローチにより、研究チームは異なるELNESとLow Lossの容易な相関を得ることに成功しました。

Sorin Lazar、Maria Meledina、Claudia Schnohr、Thomas Hoeche、Peter Tiemeijer、Paolo Longo、およびBert Freitagによるこの研究は、9 keVのエネルギーにおけるELNESおよびEXELFSのX線吸収スペクトルとの定量的比較を行っています。この研究では、EELSを構造と特性の関係を評価するために使用する方法を紹介し、また、取得時間を最小限に抑えながら、高エネルギー分解能と高収集効率を可能にする新しい実験条件での優れた性能を実証しています。

Wouter Van den Broek、Daen Jannis、およびJo Verbeeckによるこの研究論文は、EELスペクトルの新しい線形バックグラウンドモデルを示しています。このモデルは凸性制約を採用しており、特に幅広いエネルギー範囲において、従来のべき乗モデルよりもシミュレーションおよび実測値の双方をより正確に説明できることが示されています。この開発により元素定量結果が改善し、唯一の解を保証する高速な線形フィットが提供されるため、ユーザーによる入力の必要性が低減されます。 

Jo Verbeeck、Daen Jannis、Wouter Van den Broek、Arno Annys、Zezhong Zhang、Sandra Van Aertによる本研究では、EELSにおける完全自律型データ処理ワークフローの開発に焦点を当てている。著者は物理モデルとバックグラウンド・モデリング・プロセスの改善を提案し、与えられたデータセット内の元素を特定するための自動化された特徴検出を導入しています。このアプローチにより、EELSスペクトルの定量化において、より正確かつ高精度、ユーザーフレンドリーな手法が実現しました。この革新的なアプローチは、EELSデータ処理の信頼性を高めるだけでなく、その応用範囲を広げ、専門家ではないユーザーにとっても不可欠な分析ツールとなっています。