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Enregistrement W4400998836 · doi:10.1093/mam/ozae044.332

High-Resolution Imaging and X-Ray Microanalysis of Oxide at Low Energy using Scanning Electron Microscope and Triple Beam FIB Microscope

2024· article· en· W4400998836 sur OpenAlexaff
Ritvij Chandrakar, Stéphanie Bessette, Nicolas Brodush, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectron beam-induced depositionMicroanalysisMicroscopeScanning electron microscopeResolution (logic)Electron microscopeX-rayConventional transmission electron microscopeEnvironmental scanning electron microscopeOpticsFocused ion beamScanning transmission electron microscopyMicroscopyLow-voltage electron microscopeChemistryPhysicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information on the presence and concentration of oxygen has always been of great interest to materials scientists. With the increasing demand for advanced materials like high-temperature materials, wear-resistant materials, ceramics, etc which usually contain light elements like oxygen, boron, etc, high resolution analysis of light elements is becoming more and more necessary[2–4]. Accurate X-ray micro-analysis of light elements (Z<10) can be a challenging task due to various reasons like these light elements have only one X-rays line i.e. Kα line with energy below 0.7 KeV, low yield count, back ground, line overlap, high absorption rate, etc. [2,3,5,6]. For this research Hitachi NX5000 FIB-SEM and STEM SU 9000 equipped with Oxford Ultim Extreme windowless EDS detector was used. SU 9000 is a state-of-the-art SEM with cold field emission gun capable of giving us a resolution of 0.4nm at 30KeV but its greatest strength lies in its ability to operate at low voltages (resolution of 1.2nm at 1KeV). Adding to its capability is the Oxford Ultim Extreme windowless EDS detector whose 100mm2 sensor area provides 5 times more solid angle than conventional EDS detector (shown in fig. 1). This detector is designed to offer high spatial resolution at low voltages (1-3KeV) and thanks to its windowless feature has high sensitivity for light elements at low voltages (2.1x for oxygen). To investigate the oxide layer, a lift-out sample was prepared using Hitachi NX5000 FIB-SEM equipped with a Ga ion FIB gun. The different stages of preparation shown in fig.2. The lift-out sample was then analysed using STEM SU9000 at an accelerating voltage of 2.5 KeV. Fig.3 shows the analysis result. An oxide layer of thickness 20nm at the outer layer of the sample was observed. Through the spectrum collected during EDS mapping a 2D quantification map was created using standardless quantification process and oxygen contraction ranging from 8-40% was found. This level of detection capability will enable us to tackle other issues related to low atomic number elements such as quantification. Solid angle comparison Steps taken during preparation of sample using NX5000 FIB SEM Oxide layer detection and standard less quantification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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