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Enregistrement W4412908737 · doi:10.1093/mam/ozaf048.334

EDS and EELS of Lithium in a 0.5 to 30 keV Electron Microscope

2025· article· en· W4412908737 sur OpenAlexaff
Raynald Gauvin, Nicolas Brodusch, Stéphanie Bessette, Laurel George, Daniel J. Fanna, Richard Wuhrer

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectron microscopeLithium (medication)Materials scienceElectronOpticsPhysicsPsychologyNuclear physicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will present quantitative EDS and EELS maps of Lithium-based materials acquired from 0.5 to 30 keV with a cryogenic specimen holder. State-of-the-art results acquired with the Hitachi SU-9000 dedicated STEM will be shown. This microscope has EELS capabilities that allow Li detection [1]. It is also equipped with the Extreme EDS system from Oxford Scientific that can detect the Kα line of Lithium. Figure 1 shows an EDS spectrum of LiFePO4 taken at 1 keV. After deconvolution of the sum spectra, the Li Kα line and the P Lι are seen. The Si Lι fluorescence peak must be included to obtain a good deconvolution. This shows that Si fluorescence is an issue for Li detection with this detector. Figure 2 shows a EELS Li spectrum of Spodumene, a LiAlSi2O6 mineral that accounts for 40 % of Li production worldwide, obtained with the Hitachi SU-9000 at 30 keV at – 155 °C. The spectrum was acquired with Spodumene Zeta. The edges of Si, Al, and Si are clearly visible. In EDS, it is not possible to see the Li line in spodumene. It is very difficult even with the high-energy resolution gratings because the third Li electron is bounded with O. The fact that the edges are always ionized in EELS is a strong advantage over EDS since it does not matter if there is or not an electron transition leading to X-ray emission, where is often the case that there are no Li Kα line with oxides cathode-based materials. Also, the emission rate in EELS is greater than about 10,000 than that of EDS owing to the fluorescence factor. The downside of EELS is the need for a transparent specimen and beam damage can also be an issue. Here, the use of a cryo-holder allowed to minimize beam damage and obtain the spodumene EELS Spectra. It is noted that several phases of spodumene exist and prior analyses with XRD for phase identification are performed, as shown in Figure 3 for spodumene Zeta. Crystalline phase analysis of Spodumene Zeta was conducted via a Bruker D8 Advance XRD utilizing a Cu K-alpha radiation with a tube voltage and current set to 40 kV and 40 mA, respectively. Primary beam divergent slit was set to 15 mm fixed illumination mode, and a Lynxeye XE-T 1D detector was utilized. The sample was mounted onto a Bruker low-background XRD plate and scanned across 5-120 2theta, with a step size of 0.02°, a step acquisition time of 0.5 seconds. The resulting spectrum was processed using Bruker Eva with peak matching carried out utilising the ICDD PDF5+ database. The dominate phase found was spodumene followed by quartz, with trace amount of analcime, clinochlore, and biotite also observed. Raman spectra of five different spodumene samples (Figure 4) were also recorded using a Bruker RAMII spectrometer with 1064nm laser, connected to a Vertex 70 for operation. A liquid nitrogen cooled Ge diode detector was used to collect spectra, which were acquired using a laser power of 100mW and 500scans with 5cm-1 resolution [2]. EDS spectrum of LiFePO4 at 1 keV. EELS spectra of Spodumene Zeta acquired at 30 keV. XRD spectra of Spodumene Zeta with phases identified including spodumene (PDF: 00-033-0786), quartz (PDF: 00-046-1045), analcime (PDF: 04-011-6750), clinochlore (PDF: 04-016-1848), and biotite (PDF: 01-076-0884). Raman spectra of five different Spodumene samples

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,284
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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