実空間における超精密原子位置計測技術の開拓
开发真实空间超精密原子位置测量技术
基本信息
- 批准号:21K18196
- 负责人:
- 金额:$ 16.64万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-07-09 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
触媒や電池材料などのエネルギー関連材料では界面や表面などの局所領域において、極めて僅かな原子変位に起因して物性が発現する。すなわち、この局所領域における原子変位を高精度に計測する手法が物性発現の起源を理解するためには必要となる。実空間上で局所領域での僅かな原子変位の計測技術を走査透過電子顕微鏡(Scanning transmission electron microscopy: STEM)法により確立することが本研究の目的である。観察される輝点が原子位置に対応するHAADF法を主としたSTEM法を用いた高精度画像取得・解析技術(電子顕微鏡学)と機械学習アルゴリズムなどを用いた画像処理技術を融合し、既存計測技術の精度を超えた実空間における超精密原子位置計測に取り組む。既存設備を用いて網羅的に計測条件を検討することで原子位置精度を向上させた。そして、PtおよびPt3Co単結晶を用いて格子定数差の測定精度を検証した。その結果、像取得条件を精査することでHAADF STEM像からPtとPt3Co単結晶の格子定数差を良い精度で測定できることを確認した。その応用計測として固体高分子型燃料電池(PEFC)に用いられるPt触媒粒子の計測を実施し、表面におけるPt-Pt原子間距離が粒子内部と異なることを確認した。また、原子位置精度を向上させるために、機械学習アルゴリズムを用いたノイズ除去などの画像処理を得られたHAADF STEM像への適応を検証した。機械学習アルゴリズムを用いたノイズ除去により、非常に明瞭な画像を得ることができる。一方で、画像再構成により原子変位が既定の位置から僅かにずれてしまう。現在、この機械学習アルゴリズムを用いた画像処理において各種パラメータを精査し画像処理にともなうアーティファクトが生じない条件を詳細に検討している。そして、画像の再構築により実験像を超える原子位置精度を達成しうるアルゴリズムの構築を目指していく。
The catalyst and battery materials are related to the physical properties of the interface, surface and local areas. It is necessary to measure the atomic position of the material with high precision The purpose of this study is to investigate the measurement techniques of atomic positions in the spatial domain by Scanning transmission electron microscopy (STEM). The HAADF method is mainly used to detect the atomic position of the atom. The high-precision image acquisition and analysis technology (electron microscopy) is used to integrate the existing measurement technology and the ultra-precision atomic position measurement technology. The measurement conditions of existing equipment are discussed, and the atomic position accuracy is improved. Pt3Co crystals are used to determine the accuracy of the measurement. The results and image acquisition conditions were carefully examined. The lattice size difference of the HAADF STEM image was determined with good accuracy. The measurement of Pt catalyst particles in solid polymer fuel cells (PEFC) is carried out, and the distance between Pt atoms in the surface is confirmed. The atomic position accuracy is improved, and the mechanical learning is improved. The image processing is improved, and the HAADF STEM image is improved. Machine learning is the most important part of machine learning. A square, a portrait, a picture, a picture, a picture. Now, this machine learning is used in the image processing, and various types of images are carefully examined in the image processing. For example, if the image is reconstructed, the atomic position accuracy will be achieved.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Atomic-Scale Observations of Oxygen Release Degradation in Sulfide-Based All-Solid-State Batteries with Layered Oxide Cathodes
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- DOI:10.1021/acsami.2c06950
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
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- 通讯作者:Kuwabara Akihide
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- DOI:10.2320/materia.61.218
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
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- 通讯作者:小林 俊介
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- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ken Nagashima;Josee Maurais;Ken-ichiro Murata,Yoshinori Furukawa;Patrick Ayotte and Gen Sazaki;小林俊介;Ryota Shimizu;小林俊介
- 通讯作者:小林俊介
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小林 俊介其他文献
The moving contact line problem in cylindrical domains
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- DOI:
- 发表时间:
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山田隆子,高木章乃夫,八木孝仁,鶴園真理,有森千聖,岡田裕之
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- 发表时间:
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24K16964 - 财政年份:2024
- 资助金额:
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24K06826 - 财政年份:2024
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