Her presenterer vi en protokoll for å bruke maskinsynsprogramvare for å stabilisere dynamiske prosesser under TEM-avbildning, samtidig som vi indekserer flere strømmer av metadata til hvert bilde til en navigerbar tidslinje. Vi demonstrerer hvordan denne plattformen muliggjør automatisert kalibrering og kartlegging av elektrondosen i løpet av et eksperiment.
Transmisjonselektronmikroskopi (TEM) gjør det mulig for brukere å studere materialer på sin grunnleggende, atomære skala. Komplekse eksperimenter genererer rutinemessig tusenvis av bilder med mange parametere som krever tidkrevende og komplisert analyse. AXON-synkronisering er en maskinsynsynkronisering (MVS) programvareløsning designet for å løse smertepunktene som er forbundet med TEM-studier. Når det er installert på mikroskopet, muliggjør det kontinuerlig synkronisering av bilder og metadata generert av mikroskopet, detektoren og in situ-systemer under et eksperiment. Denne tilkoblingen muliggjør bruk av maskinsynalgoritmer som bruker en kombinasjon av romlige, stråle- og digitale korrigeringer for å sentrere og spore et interesseområde innenfor synsfeltet og gi umiddelbar bildestabilisering. I tillegg til den betydelige forbedringen i oppløsning som en slik stabilisering gir, muliggjør metadatasynkronisering bruk av beregnings- og bildeanalysealgoritmer som beregner variabler mellom bilder. Disse beregnede metadataene kan brukes til å analysere trender eller identifisere viktige interesseområder i et datasett, noe som fører til ny innsikt og utvikling av mer sofistikerte maskinsynsfunksjoner i fremtiden. En slik modul som bygger på disse beregnede metadataene er dosekalibrering og administrasjon. Dosemodulen gir toppmoderne kalibrering, sporing og styring av både elektronfluens (e-/Å 2·s-1) og kumulativ dose (e-/Å2) som leveres til bestemte områder av prøven på piksel-for-piksel-basis. Dette muliggjør en omfattende oversikt over samspillet mellom elektronstrålen og prøven. Eksperimentanalyse strømlinjeformes gjennom en dedikert analyseprogramvare der datasett bestående av bilder og tilhørende metadata enkelt visualiseres, sorteres, filtreres og eksporteres. Kombinert legger disse verktøyene til rette for effektivt samarbeid og eksperimentell analyse, oppmuntrer til datautvinning og forbedrer mikroskopiopplevelsen.
Transmisjonselektronmikroskoper (TEM) og deres evner har hatt stor nytte av fremskritt innen kameraer, detektorer, prøveholdere og databehandlingsteknologi. Imidlertid hemmes disse fremskrittene av frakoblede datastrømmer, begrensninger i menneskelig drift og tungvint dataanalyse 1,2. Videre tilpasser in situ– og operando-eksperimenter TEM-er til sanntids nanoskalalaboratorier, slik at prøver kan studeres i gass- eller væskemiljøer samtidig som de bruker en rekke eksterne stimuli 3,4,5. Innføringen av slike komplekse arbeidsflyter har bare forstørret disse begrensningene, og den resulterende økningen av størrelsen og kompleksiteten til disse datastrømmene er et område med økende bekymring. Dermed er det en økende vekt på å utnytte maskinhandlingsevne for å finne, få tilgang til, interoperere og gjenbruke data, en praksis kjent som FAIR-prinsippene6. Publisering av forskningsdata i samsvar med FAIR-prinsippkonseptet har fått gunstig oppmerksomhet fra statlige etater over hele verden7,8, og anvendelse av FAIR-prinsippene ved hjelp av maskinsynsprogramvare er et viktig skritt i adopsjonen.
En programvareplattform for maskinsynsynkronisering (MVS) er utviklet som svar på de spesifikke smertepunktene som er forbundet med å utføre og analysere komplekse, metadatatunge TEM-eksperimenter (spesielt in situ – og operando-eksperimenter)9. Når den er installert på TEM, kobler MVS-programvaren til, integrerer og kommuniserer med mikroskopkolonnen, detektorer og integrerte in situ-systemer . Dette gjør det mulig å kontinuerlig samle bilder og justere disse bildene med deres eksperimentelle metadata, og danne en omfattende søkbar database, en tidslinje for eksperimentet fra start til slutt (figur 1). Denne tilkoblingen gjør at MVS-programvaren kan bruke algoritmer som intelligent sporer og stabiliserer et interesseområde (ROI), selv når prøver gjennomgår morfologiske endringer. Programvaren bruker justeringer på trinn, stråle og digitale korreksjoner etter behov for å stabilisere avkastningen gjennom funksjonene Drift Control og Focus Assist . I tillegg til å berike bildene med rå metadata produsert fra de forskjellige eksperimentelle systemene, kan programvaren produsere nye, beregningsmessige metadata ved hjelp av bildeanalysealgoritmer for å beregne variabler mellom bilder, noe som gjør det mulig å automatisk korrigere for prøvedrift eller endringer i fokus.
TEM-bilder og tilhørende metadata samlet inn gjennom MVS-programvaren, er organisert som en eksperimentell tidslinje som kan åpnes og vises av hvem som helst via den gratis, offline versjonen av analyseprogramvaren, Studio (heretter kalt analyseprogramvaren)10. Under et eksperiment synkroniserer MVS-programvaren og registrerer tre typer bilder fra mikroskopets kamera eller detektor, som vises øverst på tidslinjen under bildeviseren: enkeltopptak (individuelle enkeltinnsamlingsbilder hentet direkte fra TEM-programvaren), rå (bilder fra detektoren/kameraets livestream som ikke har hatt noen digitale driftkorreksjoner; disse bildene kan ha blitt fysisk korrigert via trinnbevegelse eller stråleforskyvning), og driftkorrigert (bilder fra detektoren/kameraets livestream som har vært digitalt drivende). Data som samles inn under et eksperiment eller en økt, kan videreutvikles til mindre deler eller utdrag av data, kjent som samlinger, uten tap av innebygde metadata. Fra analyseprogramvaren kan bilder, bildestakker og metadata eksporteres direkte til en rekke bilder og regnearktyper i åpent format for analyse ved hjelp av andre verktøy og programmer.
Rammeverket for mikroskopkontroll, stabilisering og metadataintegrasjon aktivert av MVS-programvaren tillater også implementering av flere maskinsynsprogrammer eller moduler, designet for å lindre begrensninger i gjeldende TEM-arbeidsflyter. En av de første modulene som er utviklet for å dra nytte av denne synkroniseringsplattformen, er elektrondosekalibrering og romlig sporing av stråleeksponerte områder i prøven. Alle TEM-bilder dannes fra samspillet mellom prøven og elektronstrålen. Imidlertid kan disse interaksjonene også resultere i negative, uunngåelige virkninger på prøven, for eksempel radiolyse og knock-on skade 11,12, og krever en nøye balanse mellom å påføre en høy nok elektrondose for å generere bildet og minimere den resulterende stråleskaden 13,14.
Selv om mange brukere stoler på skjermstrømmålinger for å estimere elektrondosen, har denne metoden vist seg å undervurdere den faktiske strålestrømmen15. Kvalitative doseverdier kan oppnås via skjermstrømmen på samme mikroskop med de samme innstillingene, men gjengivelse av disse dosebetingelsene ved hjelp av forskjellige mikroskoper eller innstillinger er svært subjektiv. I tillegg krever eventuelle justeringer av bildeparametere som gjøres av brukeren under eksperimentet, for eksempel punktstørrelse, blenderåpning, forstørrelse eller intensitet, en separat måling av skjermstrømmen for å beregne den resulterende dosen. Brukere må enten strengt begrense bildeforholdene som brukes under et gitt eksperiment eller omhyggelig måle og registrere hver linsetilstand som brukes, noe som kompliserer og utvider eksperimentet betydelig utover det som er mulig for normal drift av mikroskopet16,17.
Dose, referert til som doseprogramvare for denne protokollen, er en programvaremodul for dosekalibrering som bruker en dedikert kalibreringsholder designet for å muliggjøre automatiserte strømmålinger. En Faraday-kopp, gullstandarden for nøyaktig strålestrømkalibrering15, er integrert i tuppen av kalibreringsholderen. MVS-programvaren utfører en serie strålestrøm og stråleområdekalibreringer for hver objektivtilstand og bygger inn disse verdiene på bildene på pikselnivå.
I denne videoartikkelen presenteres MVS-programvareprotokoller designet for å forbedre alle områder av TEM-arbeidsflyten ved hjelp av representative nanomaterialprøver. En strålefølsom zeolitt nanopartikkelprøve14 brukes til å demonstrere arbeidsflytene for kalibrering og dosestyring. Vi utfører et representativt in situ oppvarmingseksperiment ved hjelp av en Au / FeOx nanokatalysator18,19-prøve som gjennomgår betydelige morfologiske endringer ved oppvarming. Dette in situ-eksperimentet fremhever programvarens stabiliseringsalgoritmer og dens evne til å samle flere strømmer av metadata, noe som er en iboende utfordring for in situ– og operandostudier. Selv om det ikke er beskrevet i protokollen, på grunn av sin unike elektrondosefølsomhet, diskuterer vi representative eksempler på programvarens nytte for væske-EM-studier (protokoller som tidligere er rapportert i litteraturen20,21,22), og hvordan disse teknikkene kan brukes for å forbedre forståelsen av effekten av dose på væske-EM-eksperimenter. Til slutt viser vi hvordan dataanalyse strømlinjeformes ved hjelp av offline analyseprogramvare for å visualisere, filtrere og eksportere en rekke bilde-, video- og datafiler til andre tilgjengelige formater.
Figur 1: Eksempler på brukergrensesnitt for MVS og analyseprogramvare. (A) Synkroniseringsprogramvarens bildevisningsrute og kontrollpanel. En forbindelse mellom TEM og synkroniseringsprogramvaren opprettes ved å aktivere Koble til-knappen, som streamer bildene og metadataene fra mikroskopet til synkroniseringsprogramvaren. Fra bildeviseren kan operatøren utføre en rekke maskinsynsassisterte operasjoner, for eksempel Drift Correct og Focus Assist. Det gir også muligheten til å bruke Tag Images og Review Session uten å forstyrre datainnsamlingen. (B) Skjermbilde av bildeanalyseprogramvaren som uthever plasseringen av bildevisningsporten, tidslinjen og metadata– og analysepanelet. Analyseprogramvaren kan nås når som helst under et eksperiment for å gjennomgå bildene som er oppnådd frem til det tidspunktet, ved hjelp av knappen Gjennomgangsøkt. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Tolkningen av TEM eksperimentelle resultater er ofte betinget av mange sammenkoblede eksperimentelle parametere, for eksempel mikroskopinnstillinger, avbildningsbetingelser, og i tilfelle operando eller in situ eksperimenter, endringer i miljøet eller stimuli 1,23. Nøyaktig analyse av store TEM-datasett, over hvilke disse parametrene kan endres kontinuerlig, krever betydelig oppmerksomhet fra operatøren for å registrere nøyaktig hver tilstand og innstilling for hvert bilde i en laboratoriejournal eller annen ekstern dokumentasjonskilde. Etter hvert som TEM-datasett vokser i størrelse og kompleksitet, blir manuell journalføring uhåndterlig, og nøkkelinformasjon kan bli savnet eller unøyaktig registrert. MVS-programvaren beskrevet her konsoliderer metadataene som genereres under et eksperiment fra mikroskopet, detektoren / kameraet og andre systemer (for eksempel in situ prøveholdere) og justerer dem med deres respektive bilder.
I tillegg til metadatakonsolidering bruker programvaren maskinsynalgoritmer for å spore og stabilisere synsfeltet gjennom en kombinasjon av romlige, stråle- og digitale korreksjoner ved hjelp av funksjonene Drift Correct og Focus Assist . Når Drift Correct-funksjonen aktiveres, genereres et krysskorrelasjonsbilde ved hjelp av det første bildet som trekkes inn i MVS-programvaren. Malen sammenlignes deretter med innkommende bilder for å beregne retningen og størrelsen på prøvedriften eller bevegelsen. Med denne informasjonen bruker MVS-programvaren automatisk de nødvendige korrigeringene for å holde bildefunksjonene på samme sted ved å justere minst en av tre parametere: sceneplassering, stråle- eller bildeskift og digital bildekorrigering. Focus Assist-funksjonen bruker en kombinasjon av algoritmer for å tilordne en fokusverdi, kalt fokuspoengsummen til hvert bilde, og disse poengsummene sammenlignes for å bestemme størrelsen og retningen på defokusjusteringen som skal brukes for å holde prøven i fokus. I STEM-bildemodus forsøker MVS-programvaren å maksimere kontrasten gjennom en proprietær versjon av normalisert varians for å tilordne fokuspoengsummen. I TEM-modus beregnes en radial sum av intensitet i FFT og brukes til å beregne fokuspoengsummen. Begrensninger i MVS-programvarens evne til å optimalisere fokus oppstår når den ikke nøyaktig kan beregne riktig fokuspoengsum for et bilde. Dette skjer vanligvis når mikroskopet er feiljustert eller prøven er betydelig ute av fokus under kalibrering, slik at programvaren ikke kan beregne riktig startfokuspoengverdi. MVS-programvaren kan ha problemer med å beregne fokuspoengsummen for prøver med veldefinerte gitterfrynser, da gitterkantene i FFT kan “overvelde” fokusscoringsalgoritmen; Hvis et utvalg beveger seg ut av fokus, kan det derfor hende at fokuspoengsummen ikke gjenspeiler endringen i fokus nøyaktig. Omvendt kan arbeid ved lave forstørrelser eller med en prøve som har et lavt FFT-signal også gjøre det utfordrende å beregne en god fokusscore. For å redusere disse vanskelighetene inneholder MVS-programvaren en rekke tilleggsalgoritmer som kan velges av brukeren for å beregne fokuspoengsummen hvis standardinnstillingene er uegnet for prøven. Disse må testes og brukes fra sak til sak for å bestemme de beste algoritmene for et gitt eksperiment.
Morfologiske endringer i prøvestrukturen over tid er regnskapsført ved hjelp av en malmorffaktor. Dette filteret er justerbart av operatøren, slik at registreringsalgoritmer tar hensyn til morfologiske endringer over tid. I tillegg overvåker programvaren kontinuerlige bilde-, mikroskopinnstillinger og kamera- eller detektorinnstillinger for automatisk å oppdatere malen når den utløses av endringer i prøvestruktur og etter eventuelle operatørinduserte endringer i mikroskop-, kamera- eller detektorparametrene. Som vist i figur 4, figur 5, tilleggsfil 7 og tilleggsfil 8, gir MVS-programvaren effektiv, umiddelbar stabilisering, noe som muliggjør høyoppløselig avbildning av dynamisk bevegelige eller endrede prøver. Selv om programvaren er i stand til å kontrollere svært høye avdrift- eller prøvebevegelser, for eksempel de som oppstår når du bruker en varmerampe under et in situ-eksperiment, er det begrensninger for maksimale trinnkorreksjoner eller stråleskift som programvaren kan kontrollere om prøven beveger seg eller driver veldig raskt. Denne grensen er en funksjon av bildeoppdateringshastigheten, synsfeltstørrelsen og avdrifthastigheten. For et gitt synsfelt og bildeoppdateringshastighet er det en maksimal avdrifthastighet som kan korrigeres, og hvis de fysiske bevegelsene ikke kan holde tritt, kan prosessen avsluttes eller bli ustabil. Fra registreringsmalene som genereres når funksjoner som avvikskorrigering, brukes, kan ytterligere beregnede metadata genereres. For eksempel er Match Correlation en numerisk registrering av omfanget av endring mellom maler i en serie og brukes til å identifisere punkter i en eksperimentell tidslinje der utvalget ble endret. En høy samsvarskorrelasjonsverdi tilsvarer et utvalg som har gjennomgått endringer i morfologien, og en korrelasjonsverdi med lav match tilsvarer et utvalg hvis struktur forblir relativt statisk. Samsvarskorrelasjon er spesielt verdifullt for in situ-studier, da det kan plottes grafisk, slik at brukeren raskt kan finne bilder i serien som tilsvarer signifikant utvalgsendring. Det er imidlertid viktig å forstå at høye samsvarskorrelasjonsverdier også kan korrespondere med endringer i bildeforhold, for eksempel å flytte scenen eller endre forstørrelsen, hvis disse handlingene utføres mens funksjonen Drift Correction forblir aktiv.
Kalibreringsarbeidsflyten som presenteres her, bruker en unik kalibreringsholder og en halvautomatisk kalibreringsrutine for å kalibrere strålen nøyaktig under en rekke objektivforhold med minimal operatørinngrep. Du får tilgang til doseringskalibreringsrutinen via MVS-programvaren som er installert på TEM. MVS-programvaren leser automatisk de relevante mikroskopinnstillingene for å lagre alle målinger som referanse for senere eksperimenter. På noen TEM-er er det ikke mulig å lese blenderåpnings- eller monokromatatorinnstillingene, og disse må legges inn i MVS-programvareinnstillingene av operatøren under kalibreringer og under bruk. Det er innebygd påminnelser i programvaren for å holde disse operatørinngangsinnstillingene oppdatert ved å følge programinstruksjonene. Utviklingen av en holder med innebygd strømkollektor, i stedet for å stole på en integrert andre steder i mikroskopkolonnen, er et bevisst designvalg. Dette gjør at strømkollektoren kan plasseres i samme plan som en prøve, og eliminerer feil i strømmåling forårsaket av stråleavbøyning eller forskjeller i absorpsjon av elektroner ved åpninger ved forskjellige stråleposisjoner. MVS-programvaren følger en automatisert rutine for å måle strålestrømmen og området for enhver kombinasjon av linseforhold. Programvaren kan deretter korrelere disse målte kalibreringene med kameraet eller skjermstrømmen og ekstrapolere eventuelle endringer i forstørrelse etc. til stråleområdet under eksperimentet. Når generert, disse kalibrering filene kan brukes umiddelbart og lagres automatisk for senere bruk hvis programvaren oppdager de samme innstillingene som brukes under en fremtidig økt. Selv om levetiden til kalibreringsfilen varierer fra mikroskop til mikroskop, har forfatterne funnet ut at de er i stand til å bruke de samme kalibreringsfilene i flere måneder uten å observere vesentlige endringer i gjeldende verdier. Det er innebygde rutiner som overvåker utslippsprofilen til våpen for å holde disse kalibreringene relevante, spesielt på kalde FEG-utslippspistoler.
Normalisering av dosemålinger mellom mikroskoper og automatisert sporing av en prøves stråleeksponering er kritiske funksjoner i MVS-programvaren, da de tillater kvantitative sammenligninger av dosebetingelser mellom eksperimenter som skal utføres på forskjellige mikroskopsystemer. Doseindusert nedbrytning av en zeolittprøve (ZSM-5), oppnådd under identiske eksperimenter ved bruk av forskjellige mikroskoper, resulterer i fullstendig forsvinning av FFT-flekkene etter en maksimal kumulativ eller terskelelektrondose (~ 60.000 e-/Å 2 ved påføring av en doserate på ~500 e–/Å2·s) for begge oppsett. Disse komparative resultatene viser at doseprogramvaren muliggjør reproduserbare, kvantitative dosemålinger. Den lille forskjellen i den kumulative dosen der full FFT-punktforsvinning observeres for hvert eksperiment, er sannsynligvis et resultat av de forskjellige akselerasjonsspenningene som brukes av de to mikroskopene, med lavere akselerasjonsspenninger som resulterer i flere strålingsskadeveier, og høyere akselerasjonsspenninger som vanligvis resulterer i mer knock-on skade24. Litteraturresultater for den kritiske dosen av ZSM-5 nanopartikler varierer fra 9,000-14,000 e-/Å2 ved bruk av de første FFT-flekkforsvinningene, i stedet for fullstendig forsvinning av alle FFT-flekkene 25,26. I våre resultater tilsvarer den første FFT-spotforsvinningen en kumulativ dose på rundt 25 000 e–/Å2. Tidligere studier stod på nåværende målinger oppnådd ved hjelp av en fosforskjerm, som er godt dokumentert for å undervurdere strålestrømmålinger sammenlignet med en Faraday-kopp15. Den bestemte kritiske dosen kan variere med en faktor på to eller flere, avhengig av hvilken FFT-topp som brukes til å spore dosen. Dette indikerer at de høyere romlige frekvensene brytes ned først, og kan resultere i forskjellige verdier avhengig av sonetilgangen som brukes under målingene (resultatene våre fokuserte på FFT-flekker fra hele zeolittkrystallen, i stedet for spesifikke strukturelle trekk)25,26. Disse forskjellene i teknikker og nåværende kalibrering forklarer forskjellen i verdier mellom de to eksperimentene som er rapportert i våre resultater og tidligere litteraturstudier.
Selv om elektrondoseinteraksjonene er en signifikant faktor i mange TEM-eksperimenter, er in situ og spesifikt væske-EM-studier spesielt følsomme for effektene. Radiolyse av væsker av elektronstrålen resulterer i en kaskade av kjemisk reaktive arter som kan interagere med prøven, komplisere analysen. Både dosehastigheten eller fluensen som brukes under et væske-EM-eksperiment og den kumulative dosen kan påvirke konsentrasjonen av radikale arter generert på grunn av flytende radiolyse27,28. Dermed tillater innsamling og registrering av både kumulative dose- og dosehastighetsmetadata gjennom et eksperiment direkte korrelasjon mellom bilder og en prøves dosehistorie, og er en mer nøyaktig måte å belyse og kontrollere virkningen av elektronstrålen i disse forsøkene. Selv om det ikke dekkes av denne protokollen, er et eksempel på nytten av dosestyringsfunksjonene for væske-EM vist i figur 6.
Figur 6: Stråleindusert vekst av gull nanopartikler under et in situ væske-EM-eksperiment. (A) Lavforstørrelse STEM-oversikt over den resulterende partikkelveksten med et fargeoverlegg av det kumulative dosekartet over hele regionen. Røde områder i overlegget indikerer regioner med høy kumulativ doseeksponering, og gule områder indikerer områder med lavere eksponering. Hvis du uthever et enkeltbildepunkt med markøren eller tegner en boks over et område ved hjelp av tegneverktøyene som følger med, angis den kumulative dosen for bildepunktet eller området. Skalastangen er 2 μm. (B,C) Høyere forstørrelse STEM-bilder av områdene angitt med de oransje boksene (b,c) i A. Område b, eksponert for en høyere kumulativ dose (10,811 e-/Å 2), inneholder større partikler enn de som finnes i område c, som ble eksponert for en lavere kumulativ dose (0,032 e–/Å2). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Den berikede dosehastigheten og kumulative dosemetadata forenkler analysen av doseavhengig nanomaterialvekst og nedbrytningsveier. Figur 6 viser stråleindusert reduksjon av en løsning av gull auraklorid (HAuCl3) ioner i vann under væske-EM-eksperimenter. Fra fargedosekartoverlegget i figur 6A er det lett å visualisere at den kumulative elektrondosen påvirker nanopartiklenes resulterende størrelse og form 29,30,31,32. STEM-oversikten med lav forstørrelse viser regioner som er utsatt for en høy (rød) og lav (gul) kumulativ dose. Partiklene i regionen eksponert for høyere doser er større enn partiklene i regionene eksponert for lavere kumulative doser. Fordi dosemetadataene er direkte innebygd i hvert bilde på pikselnivå, kan de komplekse effektene av elektrondose i væske-EM-eksperimenter nå systematisk analyseres på en måte som aldri før var oppnåelig.
I denne protokollen har vi demonstrert at MVS-programvare gir en omfattende løsning for kalibrering, overvåking og sporing av både elektrondosen og den totale dosen levert til en prøve på piksel-for-piksel-basis. Denne evnen låser opp et nytt paradigme for avbildning av dosefølsomme prøver og forståelse av elektronstråleinteraksjonene. Det er spesielt spennende for væske-EM-eksperimenter, da det vil muliggjøre en mer effektiv undersøkelse av rollen som elektrondosen spiller og forbedre eksperimentell reproduserbarhet. Det er vårt håp at dette nye rammeverket vil tillate nøyaktig innsamling av doserate og akkumulert doseinformasjon, legge til rette for deling av disse dataene med samfunnet for en mer nøyaktig tolkning av TEM-resultater, og fremme vitenskapelig samarbeid og datadeling ved å muliggjøre FAIRs hovedrapportering og analyse.
The authors have nothing to disclose.
Dette arbeidet ble utført delvis ved Analytical Instrumentation Facility (AIF) ved North Carolina State University, som støttes av staten North Carolina og National Science Foundation (prisnummer ECCS-2025064). AIF er medlem av North Carolina Research Triangle Nanotechnology Network (RTNN), et område i National Nanotechnology Coordinated Infrastructure (NNCI). Forfatterne vil gjerne takke Damien Alloyeau, CNRS forskningsdirektør ved Universitetet Paris Cité, for å gi 200 kV CFEG zeolitt doseterskel studieresultater.
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 |