Microstructuuranalyse van materialen is een sleuteltechnologie voor nieuw materiaalonderzoek. Met behulp van een informatie-extractietechniek genaamd sparse modeling, een samenwerking van onderzoekers onder leiding van professor Ichiro Akai van de Kumamoto University, Japan, heeft 's werelds eerste methode ontwikkeld voor het analyseren van de atomaire structuur en structurele fluctuatie in materialen met alleen meetgegevens. Deze methode heeft geen voorafgaande aannames nodig over de structuur op atomaire schaal, die nodig zijn in conventionele microstructuuranalysemethoden. Onder andere toepassingen, deze nieuwe benadering zal naar verwachting de functionaliteit van batterijen verbeteren en een langere levensduur bieden.

Om nieuwe functies en prestatieverbeteringen te realiseren van functionele stoffen zoals die worden aangetroffen in batterijen en elektronische apparaten, hun structuur en structurele veranderingen moeten op atomaire schaal worden geëvalueerd. Dit komt omdat de structuur van de atomen op nanometerschaal hun eigenschappen domineert. Uitgebreide X-ray absorptie fijne structuur (EXAFS) metingen worden veel gebruikt om microstructuren zoals deze op atomaire schaal te analyseren.

Door een Fourier-transformatie uit te voeren op het gemeten spectrum van een EXAFS-oscillatie, microstructuurinformatie kan worden verkregen om te bepalen hoe aangrenzende atomen radiaal zijn verdeeld. Echter, de radiale verdeling die met deze conventionele methode wordt verkregen, verschilt nogal van de werkelijke radiale structuur. Deze discrepantie is te wijten aan onjuiste expansie met basisfuncties van trillende golven met constante amplitude door Fourier-transformatie, ondanks het feit dat de amplitude van de EXAFS-oscillatie merkbaar verandert binnen het waargenomen bereik.

De amplitudeveranderingen vertegenwoordigen structurele fluctuaties, dat zijn variaties in atomaire afstanden en de mobiliteit van naburige atomen. Deze fysieke eigenschappen worden aangegeven door een fysieke grootheid die de Debye-Waller-factor wordt genoemd. Deze factor kan niet worden verkregen door Fourier-transformatie van de EXAFS-oscillatie, omdat voor het schatten van de Debye-Waller-factor aannames moeten worden gemaakt over de microstructuur van een materiaal. Met andere woorden, aangezien een analyse van het conventionele EXAFS-oscillatiespectrum gebaseerd is op een hypothetische structuur, het is moeilijk om de Debye-Waller-factor te schatten, tenzij de materiaalmicrostructuur vooraf bekend is.

Om dit probleem op te lossen, de onderzoekers concentreerden zich op het feit dat atomen, in het algemeen, regelmatig verspreid, die hun chemische structuur en bindingstoestanden weerspiegelt. Verder, de afstanden tussen atomen (atomaire coördinaten) zijn verschillend, en kan als "schaars" worden beschouwd. De onderzoekers ontwikkelden vervolgens een nieuwe analytische methode met behulp van een soort informatie-extractietechnologie, sparse modelling genaamd, om EXAFS-gegevens te analyseren. Sparse modellering is ontwikkeld op het gebied van informatiewetenschap, en wordt gebruikt om dominante eigenschappen in gemeten gegevens te ontdekken. In recente jaren, het is gebruikt in een breed scala van onderzoeksgebieden, zoals astronomie, medische wetenschap en techniek.

Met alleen meetgegevens, zonder enige voorkennis over een materiaal, de nieuwe methode kan

1. bepalen de radiale structuur (microstructuur) van een atoom van belang naar naburige atomen met betrekking tot afstand, en
2. schat de Debye-Waller-factor (d.w.z. de structurele fluctuatie en mobiliteit van naburige atomen).

"Omdat we de Debye-Waller-factor kunnen schatten zonder enige voorafgaande informatie over een materiaal, we verwachten dat deze methode belangrijke resultaten zal opleveren op verschillende gebieden van materiaalonderzoek, met name voor nieuwe stoffen, zoals thermo-elektrische materialen waar thermische fluctuatie van aangrenzende atomen belangrijk is, en superionische geleidende materialen die mobiliteit tussen aangrenzende atomen vereisen. Beide trekken momenteel de aandacht als vaste elektrolytmaterialen voor secundaire batterijen, " zei de hoofdonderzoeker, Professor Ichiro Akai van de Kumamoto University.

In dit onderzoek, de onderzoekers pasten hun nieuwe methode toe op EXAFS-gegevens van een standaardmonster van koper en toonden aan dat de schaarse modelleringstechniek goed en effectief werkte om het EXAFS-oscillatiespectrum te analyseren. Het toepassen van deze methode op verschillende materialen die moeilijk in detail te analyseren zijn met conventionele methoden, zal naar verwachting toekomstige ontwikkelingen opleveren.

Dit werk is gepubliceerd in de Tijdschrift van de Physical Society of Japan op 22 juni 2018.