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利用新科學(xué)技術(shù)來實(shí)時(shí)捕獲3D微結(jié)構(gòu)

獨(dú)愛72H ? 來源:教育新聞網(wǎng) ? 作者:教育新聞網(wǎng) ? 2020-04-25 11:40 ? 次閱讀

(文章來源:教育新聞網(wǎng))

材料的現(xiàn)代科學(xué)研究在很大程度上依賴于在原子和分子尺度上探索其行為。因此,科學(xué)家們一直在尋找新的和改進(jìn)的方法來在這些規(guī)模上進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和材料分析。

位于能源部(Arge)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的美國(guó)能源部(DOE)科學(xué)用戶設(shè)施辦公室納米級(jí)材料中心(CNM)的研究人員發(fā)明了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法,該算法可在三個(gè)維度上對(duì)材料進(jìn)行定量表征。特征小至納米。研究人員可以將這一關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于對(duì)行業(yè)感興趣的大多數(shù)結(jié)構(gòu)材料的分析。

“使我們的算法與眾不同的是,如果您從對(duì)微觀結(jié)構(gòu)基本不了解的材料開始,它將在幾秒鐘內(nèi)告訴用戶所有三個(gè)維度的確切微觀結(jié)構(gòu),”該小組負(fù)責(zé)人Subramanian Sankaranarayanan說。 CNM理論與建模小組,芝加哥伊利諾伊大學(xué)機(jī)械工業(yè)工程系副教授。

CNM博士后研究員和該研究的主要作者亨利·陳說:“例如,通過我們的3D工具分析數(shù)據(jù),用戶可以檢測(cè)到各種結(jié)構(gòu)材料的斷層和裂縫,并有可能預(yù)測(cè)在不同應(yīng)力和應(yīng)變下的壽命。”

大多數(shù)結(jié)構(gòu)材料是多晶的,這意味著用于分析目的的樣品可能包含數(shù)百萬個(gè)晶粒。這些晶粒的尺寸和分布以及樣品中的空隙是影響重要物理,機(jī)械,光學(xué),化學(xué)和熱學(xué)性質(zhì)的關(guān)鍵微觀結(jié)構(gòu)特征。例如,這些知識(shí)對(duì)于發(fā)現(xiàn)具有所需特性的新材料(例如,使用壽命更長(zhǎng)的更硬和更硬的機(jī)器部件)非常重要。

過去,科學(xué)家通過在許多2D切片的微觀尺度上拍攝快照,處理單個(gè)切片,然后將它們粘貼在一起以形成3D圖片,來可視化材料中的3D微觀結(jié)構(gòu)特征。例如,在醫(yī)院中執(zhí)行計(jì)算機(jī)斷層掃描程序就是這種情況。但是,該過程效率低下,并導(dǎo)致信息丟失。因此,研究人員一直在尋找更好的3D分析方法。

CNM的助理科學(xué)家Mathew Cherukara說:“起初,我們考慮設(shè)計(jì)一種基于截距的算法,以搜索樣品中眾多晶粒之間的所有邊界,直到在三個(gè)維度上繪制整個(gè)微觀結(jié)構(gòu)為止,但是您可以想象,擁有數(shù)百萬個(gè)谷物,這是非常耗時(shí)且效率低下的。”

“我們的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)在于,它使用無監(jiān)督算法來處理邊界問題,并以高效率產(chǎn)生高度準(zhǔn)確的結(jié)果,” Chan說。“與下采樣技術(shù)相結(jié)合,處理大型3D樣本并獲得精確的微觀結(jié)構(gòu)信息只需幾秒鐘,而這些信息是魯棒的并且對(duì)噪聲具有彈性。”

該團(tuán)隊(duì)通過與幾種不同金屬(鋁,鐵,硅和鈦)和軟材料(聚合物和膠束)的分析數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,成功地測(cè)試了該算法。這些數(shù)據(jù)來自較早發(fā)表的實(shí)驗(yàn)以及在兩個(gè)美國(guó)能源部科學(xué)用戶辦公室,阿貢國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)力計(jì)算設(shè)施和國(guó)家能源研究科學(xué)計(jì)算中心運(yùn)行的計(jì)算機(jī)模擬。這項(xiàng)研究還使用了位于阿貢的實(shí)驗(yàn)室計(jì)算資源中心和位于CNM的Carbon Cluster。

Sankaranarayanan說:“對(duì)于使用我們工具的研究人員而言,主要優(yōu)勢(shì)不僅在于生成的令人印象深刻的3D圖像,而且更重要的是,詳細(xì)的表征數(shù)據(jù)。”“他們甚至可以在微觀上實(shí)時(shí)定量地觀察和跟蹤微觀結(jié)構(gòu)的演變。”機(jī)器學(xué)習(xí)算法不限于實(shí)體。該團(tuán)隊(duì)將其擴(kuò)展到包括表征具有重要能量,化學(xué)和生物應(yīng)用的流體中分子簇的分布。

這種機(jī)器學(xué)習(xí)工具對(duì)于從大型材料表征設(shè)施(例如高級(jí)光子源,阿貢大學(xué)另一家DOE科學(xué)用戶設(shè)施辦公室)以及全球其他同步加速器等獲得的數(shù)據(jù)的未來實(shí)時(shí)分析尤其有用。
(責(zé)任編輯:fqj)

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