Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13874:2023 Công nghệ nano - Phép đo phân bố cỡ và hình dạng hạt

TIÊU CHUẨN QUỐC GIA

TCVN 13874:2023

ISO 21363:2020

CÔNG NGHỆ NANO - PHÉP ĐO PHÂN BỐ CỠ VÀ HÌNH DẠNG HẠT BẰNG PHƯƠNG PHÁP HIỂN VI ĐIỆN TỬ TRUYỀN QUA

Nanotechnologies - Measurements of particle size and shape distributions by transmission electron microscopy

Lời nói đầu

TCVN 13874:2023 hoàn toàn tương đương với ISO 21363:2020.

TCVN 13874:2023 do Ban kỹ thuật tiêu chuẩn quốc gia TCVN/TC 229 Công nghệ nano biên soạn, Viện Tiêu chuẩn Chất lượng Việt Nam đề nghị, Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng thẩm định, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố.

Lời giới thiệu

Các quy trình đặc trưng cho các hạt nano thường bao gồm, nhưng không giới hạn ở cỡ, hình dạng, bề mặt cấu trúc (hoặc kết cấu) và hóa học bề mặt. Các phép đo này, kết hợp với thông tin pha, chẳng hạn như pha tinh thể, tạo thành hình thái của vật liệu. Tiêu chuẩn này tập trung vào hai thuộc tính hình thái, phân bố cỡ và hình dạng đối với các vật thể nano rời rạc, kết tụ và kết tập (vật liệu có ít nhất một chiều trong thang nano, 1 nm < chiều độ dài < 100 nm). Phương pháp hiển vi điện tử truyền qua, một công cụ tiêu chuẩn cho các phép đo ở thang nano, cung cấp hình ảnh hai chiều của hình chiếu hạt. Quy trình chung này để đo và đánh giá sự phân bố cỡ và hình dạng hạt trên thang nano bao gồm việc chuẩn bị mẫu, các hệ số thiết bị, chụp ảnh, phân tích hạt, phân tích dữ liệu và báo cáo. Bảy nghiên cứu điển hình đã được đưa vào minh họa cách thức áp dụng quy trình chung cho các hình thái hạt và loại mẫu khác nhau. Ba mẫu thử nghiệm hạt rời rạc được báo cáo: dạng cầu (nano vàng dạng cầu), hỗn hợp của cỡ hạt (silica dạng keo), và hỗn hợp các hình dạng hạt (nano vàng thanh và nano vàng ống). Hai mẫu kết tập thử nghiệm được báo cáo: kết tập aciniform vô định hình (cacbon đen) và kết tập các tinh thể ban đầu (titania). Các phương pháp đo thường được thể hiện đối với các mẫu tỷ lệ đại diện thấp và các hạt nano với trạng thải tinh thể riêng. Một số nghiên cứu điển hình được hỗ trợ bởi sự hợp tác giữa các phòng thử nghiệm đưa ra theo hướng dẫn của Dự án Versailles về Vật liệu tiên tiến và Tiêu chuẩn (VAMAS) để so sánh liên phòng (ILC) ^[42].

Ba loại mô tả cỡ và hình dạng được xem xét. Các mô tả cỡ bao gồm những ký hiệu được xác định bằng các phép đo tuyến tính hoặc tương ứng. Các mô tả hình dạng bao gồm mô tả độ giãn dài, chẳng hạn như tỷ lệ hai bộ mô tả độ dài và bộ mô tả độ ghồ ghề, biểu thị các bất thường bề mặt.

Quy trình nhấn mạnh phân tích định tính và định lượng chất lượng dữ liệu của người sử dụng. Các so sánh định tính các dữ liệu bao gồm xác định sự giống nhau hoặc khác nhau giữa các giá trị trung bình bộ mô tả đơn lẻ hoặc giá trị trung bình đa biến. So sánh định lượng của các dữ liệu dựa trên sự khác nhau hoặc sự giống giữa các tham số của các mô hình tham chiếu được sử dụng vào phân bố bộ mô tả. Ít nhất hai tham số (giá trị trung bình và độ chênh lệch) và độ không đảm bảo của chúng là cần thiết để xác định phân bố bộ mô tả. Trong một số trường hợp, hai thông số định lượng này và độ không đảm bảo của chúng có thể không đủ để đặc trưng của sự phân bố cỡ và hình dạng hạt. Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như độ lệch dư và đồ thị lượng tử, và các tương quan dữ liệu, chẳng hạn như các cặp mô tả cỡ và hình dạng hoặc phân tích hình thái học, có thể cung cấp các cách bổ sung để đánh giá và phân biệt các mẫu thử nghiệm. Tổng hợp lại, các chỉ số chất lượng định tính và định lượng cộng với các công cụ trực quan và tương quan cho phép người sử dụng điều chỉnh quy trình cho phù hợp với các mục tiêu chất lượng định tính và định lượng.

CÔNG NGHỆ NANO - PHÉP ĐO PHÂN BỐ CỠ VÀ HÌNH DẠNG HẠT BẰNG PHƯƠNG PHÁP HIỂN VI ĐIỆN TỬ TRUYỀN QUA

Nanotechnologies - Measurements of particle size and shape distributions by transmission electron microscopy

1  Phạm vi áp dụng

Tiêu chuẩn này quy định cách chụp, đo và phân tích hình ảnh bằng phương pháp hiển vi điện tử truyền qua để có được sự phân bố cỡ và hình dạng hạt trong thang nano.

Tiêu chuẩn này có thể áp dụng rộng rãi cho các vật thể nano cũng như các hạt có cỡ lớn hơn 100 nm. Dải làm việc chính xác của phương pháp phụ thuộc vào độ không đảm bảo yêu cầu và tính năng của thiết bị hiển vi điện tử truyền qua. Các yếu tố này có thể được đánh giá theo các yêu cầu được mô tả trong tiêu chuẩn này,

2  Tài liệu viện dẫn

Các tài liệu viện dẫn sau đây rất cần thiết cho việc áp dụng tiêu chuẩn này. Đối với các tài liệu viện dẫn ghi năm công bố thì áp dụng bản được nêu. Đối với các tài liệu viện dẫn không ghi năm công bố thì áp dụng phiên bản mới nhất, bao gồm cả các sửa đổi, bổ sung (nếu có).

ISO 9276-3, Representation of results of particle size analysis - Part 3: Adjustment of an experimental curve to a reference model (Trình bày kết quả phân tích cỡ hạt - Phần 3: Điều chỉnh đường cong thí nghiệm với một mô hình chuẩn)

ISO 9276-6:2008, Representation of results of particle size analysis - Part 6: Descriptive and quantitative representation of particle shape and morphology (Trình bày kết quả phân tích cỡ hạt - Phần 6: Trình bày mô tả và định lượng hình dạng và hình thái của hạt)

ISO 29301, Microbeam analysis - Analytical electron microscopy - Methods for calibrating image magnification by using reference materials with periodic structures (Phân tích tia viba - Phương pháp hiển vi điện tử phân tích - Phương pháp hiệu chuẩn phóng đại hình ảnh bằng cách sử dụng các vật liệu chuẩn có cấu trúc tuần hoàn)

3  Thuật ngữ và định nghĩa

Trong tiêu chuẩn này, sử dụng các thuật ngữ và định nghĩa sau

3.1  Các thuật ngữ cốt lõi - Hạt

3.1.1

Vật thể nano (nano-object)

Mảnh riêng biệt của vật liệu với một, hai hoặc ba chiều bên ngoài trong thang nano (3.1.2)

[NGUỒN: ISO/TS 80004-2:2015, 2.2]

3.1.2

Thang nano (nanoscale)

Dải độ dài khoảng từ 1 nm đến 100 nm.

[NGUỒN: ISO/TS 80004-1:2015, 2.1, đã sửa đổi]

3.1.3

Hạt (particle)

Mảnh nhỏ của vật chất với ranh giới vật lý xác định

[NGUỒN: ISO 26824:2013, 1.1, đã sửa đổi]

3.1.4

Hạt cấu thành (constituent particle)

Thành phần không thể tách rời, có thể xác định được của một hạt lớn hơn (3.1.3)

[NGUỒN: ISO / TS 80004-2:2015, 3.3, đã sửa đổi]

3.1.5

Kết tụ (agglomerate)

Tập hợp các hạt (3.1.3) liên kết mạnh yếu hoặc trung bình ở đó diện tích bề mặt bên ngoài tạo thành tương tự như tổng diện tích bề mặt của các thành phần riêng lẻ

CHÚ THÍCH 1: Các lực giữ kết tụ với nhau là lực yếu, ví dụ lực van der Waals hoặc va chạm vật lý đơn giản.

CHÚ THÍCH 2: Các kết tụ cũng được gọi là các hạt thứ cấp và các hạt nguồn ban đầu được gọi là các hạt sơ cấp.

[NGUỒN: ISO / TS 80004-2:2015, 3.4]

3.1.6

Kết tập (aggregate)

Hạt (3.1.3) bao gồm các hạt được liên kết chặt chẽ hoặc hợp nhất trong đó diện tích bề mặt bên ngoài tạo thành nhỏ hơn đáng kể so với tổng diện tích bề mặt của các thành phần riêng lẻ

CHÚ THÍCH 1: Các lực giữ một tập hợp lại với nhau là các lực mạnh (ví dụ, liên kết cộng hóa trị) hoặc những kết quả của quá trình thiêu kết hoặc va chạm vật lý phức tạp.

CHÚ THÍCH 2: Cốt liệu cũng được gọi là các hạt thứ cấp và các hạt nguồn ban đầu được gọi là các hạt sơ cấp.

CHÚ THÍCH 3: Từ 3.1.6 đến 3.1.10 xác định các phần tử của chất kết tụ và tập hợp, một số trong số đó được minh họa trong Hình 1. Các hạt cấu thành trong một tập hợp được hợp nhất chặt chẽ thành một thực thể riêng biệt (tổng hợp), trong khi các hạt cấu thành trong kết tụ liên kết yếu và thường dễ dàng phân tán dưới ứng suất cắt hoặc ứng suất cơ học

Hình 1 - Biểu đồ trình bày các thành phần của các kết tụ và các kết tập

[NGUỒN: ISO/TS 80004-2:2015, 3.5, đã sửa đổi]

3.1.7

Hạt nano (nanoparticle)

Vật thể nano (3.1.1) với tất cả ba chiều bên ngoài trong thang nano (3.1.2) trong đó chiều dài của các trục dài nhất và các trục ngắn nhất của vật thể nano không khác nhau đáng kể

[NGUỒN: ISO / TS 80004-2:2015, 4.4, đã sửa đổi.]

3.1.8

Nano dạng thanh (nanorod)

Nano dạng sợi (3.1.9) rắn

[NGUỒN: ISO / TS 80004-2:2015, 4.7]

3.1.9

Nano dạng sợi (nanofibre)

Vật thể nano (3.1.1) với hai chiều bên ngoài tương tự trong thang nano (3.1.2) và chiều thứ ba lớn hơn đáng kể

[NGUỒN: ISO / TS 80004-2:2015, 4.5, đã sửa đổi]

3.1.10

Pha nano (nanophase)

Khu vực khác biệt về mặt vật lý hoặc hóa học hoặc giới hạn chung cho các khu vực khác biệt về mặt vật lý của cùng một loại trong một vật liệu có các vùng riêng biệt với một, hai hoặc ba chiều trong thang nano (3.1.2)

CHÚ THÍCH 1: Các vật thể nano (3.1.1) được nhúng trong một pha khác tạo thành một pha nano.

3.1.11

Phân tán nano (nanodispersion)

Vật liệu trong đó các vật thể nano (3.1.1) hoặc một pha nano (3.1.10) phân tán trong một pha liên tục của một thành phần khác nhau

[NGUỒN: ISO / TS 80004-4:2011, 2.14]

3.1.12

Cỡ hạt (particle size)

x

Kích thước của hạt (3.1.3) được xác định bằng phương pháp đo quy định và trong các điều kiện đo quy định.

CHÚ THÍCH 1: Các phương pháp phân tích khác nhau dựa trên phép đo các tính chất vật lý khác nhau. Không phụ thuộc vào tính chất của hạt được đo thực tế, cỡ hạt có thể được báo cáo là kích thước tuyến tính, diện tích hoặc thể tích.

CHÚ THÍCH 2: Ký hiệu x được sử dụng để biểu thị cỡ hạt tuyến tính. Tuy nhiên, người ta thừa nhận rằng ký hiệu d cũng được sử dụng rộng rãi. Do đó, ký hiệu x có thể được thay thế bằng ký hiệu d.

[NGUỒN: ISO 9276-1:1998, 4.2, đã sửa đổi]

3.1.13

Phân bố cỡ hạt (particle size distribution)

Phân bố các hạt (3.1.3) là hàm số của cỡ hạt (3.1.12)

[NGUỒN: ISO/TS 80004-6:2013, 3.1.2, đã sửa đổi]

3.1.14

Hình dạng hạt (particle shape)

Dạng hình học bên ngoài của một hạt (3.1.3)

CHÚ THÍCH 1: Mô tả hình dạng yêu cầu hai bộ mô tả vô hướng, tức là độ dài và độ trải rộng.

[NGUỒN: ISO/TS 80004-6:2013, 3.1.3, đã sửa đổi]

3.1.15

Sự phân bố hình dạng hạt (particle shape distribution)

Sự phân bố của bộ mô tả hình dạng hạt cụ thể (3.1.14) cho một quần thể mẫu

3.2  Các thuật ngữ cốt lõi - Chụp ảnh và phân tích hình ảnh

3.2.1

Trường nhìn (field of view)

Trường được quan sát bởi thiết bị nhìn.

[NGUỒN: ISO 13322-1:2014, 3.1.6, đã sửa đổi]

3.2.2

Khung đo (measurement frame)

Khu vực được chọn từ trường nhìn (3.2.1) trong đó các hạt (3.1.3) được định cỡ và đếm cho hình ảnh phân tích.

[NGUỒN: ISO 13322-1:2014, 3.1.10]

3.2.3

Hình ảnh nhị phân (binary image)

Hình ảnh số hóa bao gồm một dãy/chuỗi pixel (3.2.2), mỗi pixel trong số đó có giá trị 0 hoặc 1, có giá trị thường được biểu thị bằng vùng tối và vùng sáng trên màn hình hiển thị hoặc bằng cách sử dụng hai màu sắc phân biệt

[NGUỒN: ISO 13322-1:2014, 3.1.2]

3.2.4

Pixel (điểm ảnh) (pixel)

Phần tử nhỏ nhất của hình ảnh có thể được xử lý duy nhất và được xác định bởi hệ tọa độ không gian của nó và được mã hóa bằng các giá trị màu

[NGUỒN: ISO 12640-2:2004, 3.6, đã sửa đổi]

3.2.5

Độ phân giải pixel (pixel resolution)

Số lượng pixel hình ảnh (3.2.2) trên một đơn vị khoảng cách của detector

[NGUỒN: ISO 29301:2017, 3.24, đã sửa đổi]

3.2.6

Số lượng pixel (pixel count)

Tổng số pixel (3.2.4) trên mỗi tệp, độ dài hoặc diện tích tùy thuộc vào đơn vị được sử dụng

[NGUỒN: ISO 19262:2015, 3.191]

3.2.7

Ảnh hiển vi (micrograph)

Ghi lại một hình ảnh được tạo bởi kính hiển vi

[NGUỒN: ISO 10934-1:2002, 2.94]

3.2.8

Ảnh giả (artefact/artifact)

Ảnh tạo ra do sự biến dạng không mong muốn hoặc tính năng bổ sung trong dữ liệu đo phát sinh do thiết bị chưa thích hợp

[NGUỒN: ISO 18115-2: 2013, 5.6]

3.3  Các thuật ngữ cốt lõi - Ký hiệu và định nghĩa thống kê

3.3.1

Hệ số biến thiên (coefficient of variation)

C_V

Tỷ số giữa độ lệch chuẩn với giá trị trung bình cộng số học

CHÚ THÍCH 1: Nó thường được báo cáo dưới dạng phần trăm.

CHÚ THÍCH 2: Ví dụ, hệ số biến thiên đối với giá trị trung bình của mẫu có thể được biểu thị bằng:

trong đó  là giá trị trung bình của bộ mô tả và s là độ lệch chuẩn của bộ mô tả cho một số tập dữ liệu. Những “số liệu thống kê lớn” được sử dụng để đánh giá dữ liệu bộ mô tả đối với so sánh liên phòng.

[NGUỒN: ISO 27448:2009, 3.11, đã sửa đổi]

3.3.2

Sai số chuẩn của ước lượng (standard error of estimation)

σ_est

Thước đo độ phân tán của biến phụ thuộc (đầu ra) về đường bình phương nhỏ nhất thu được thông qua sự điều chỉnh đường cong hoặc phân tích hồi quy

CHÚ THÍCH 1: Sai số chuẩn của ước lượng có thể được xác định bởi:

trong đó

n  là số điểm dữ liệu;

k  là số hệ số trong phương trình.

CHÚ THÍCH 2: Sai số chuẩn của giá trị trung bình có thể được xác định bởi:

CHÚ THÍCH 3: Sai số chuẩn là độ lệch chuẩn của phân bố lấy mẫu của một thống kê. Ví dụ là một giá trị trung bình mẫu. Sai số chuẩn của giá trị trung bình là ước lượng về mức độ gần của giá trị trung bình mẫu với giá trị trung bình tập hợp. Giá trị này giảm khi cỡ mẫu tăng.

[NGUỒN: ISO 772:2011, 7.31, đã sửa đổi]

3.3.3

Sai số chuẩn tương đối (relative standard error)

RSE

Sai số chuẩn chia cho thống kê của nó

CHÚ THÍCH 1: Sai số chuẩn tương đối được biểu thị bằng phần trăm.

CHÚ THÍCH 2: Ví dụ, sai số chuẩn tương đối của giá trị trung bình là:

3.3.4

Độ chệch đo (measurement bias)

Ước lượng của sai số đo hệ thống

CHÚ THÍCH 1: Độ chệch xuất hiện khi một thống kê có hệ thống khác với tham số chung được ước lượng.

Δm = |c_m - c_crm| chênh lệch tuyệt đối giữa giá trị đo được trung bình và giá trị được chứng nhận. Độ chệch của giá trị trung bình chuẩn của nghiên cứu này có thể là giá trị trung bình cộng của chênh lệch tuyệt đối riêng lẻ giữa giá trị trung bình đo được và vật liệu tham chiếu được chứng nhận có nghĩa là

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO / IEC Guide 99:2007), 2.18, đã sửa đổi]

3.3.5

Dư (residual)

Sự khác biệt giữa giá trị quan sát của biến đáp ứng và giá trị ước lượng của biến đáp ứng

3.3.6

Độ lệch chuẩn dư (residual standard deviation)

Mô tả sự phân tán của các giá trị thông tin về đường hồi quy đã tính được

CHÚ THÍCH 1: Đây là một con số đáng giá, mô tả độ chụm (3.5.5) của việc hiệu chuẩn.

[NGUỒN: TCVN 6661-1:2000 (ISO 8466-1:1990), 2.5]

3.3.7

Biểu đồ số lượng (quantile plot)

Phương pháp đồ họa so sánh hai phân phối trong đó các lượng tử của dữ liệu (dữ liệu) thực nghiệm phân phối được vẽ trên trục y trong khi các lượng tử của phân phối lý thuyết (tham chiếu) với giá trị trung bình và phương sai giống như phân phối thực nghiệm được vẽ trên trục x

3.4  Các thuật ngữ lõi - Đại lượng đo

3.4.1

Đại lượng đo (measurand)

Đại lượng dự kiến đo

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.3, đã sửa đổi]

3.4.2

Bộ mô tả hình ảnh

Bộ mô tả được trích xuất từ một hình ảnh

[NGUỒN: ISO/IEC 15938-13:2015, 2.1]

3.4.3

Đường kính Feret (Feret diameter)

Khoảng cách giữa hai tiếp tuyến song song ở hai phía đối diện của ảnh của hạt (3.1.3)

CHÚ THÍCH 1: Đường kính Feret lớn nhất (3.4.4) được sử dụng trong tiêu chuẩn này.

[NGUỒN: ISO 13322-1:2014, 3.1.5, đã sửa đổi]

3.4.4

Đường kính Feret lớn nhất (maximum Feret diameter)

Chiều dài lớn nhất của một vật thể bất kể hướng của nó.

[NGUỒN: ISO / TR 945-2:2011, 2.1, đã sửa đổi]

3.4.5

Đường kính Feret nhỏ nhất (minimum Feret diameter)

Chiều dài nhỏ nhất của một vật thể bất kể hướng của nó

3.4.6

Chu vi (perimeter)

Tổng chiều dài của đường bao vật thể

[NGUỒN: ISO/TR 945-2:2011, 2.3]

3.4.7

Đường kính tương đương hình tròn (equivalent circular diameter)

ecd

Đường kính của một vòng tròn có cùng diện tích với hình ảnh chiếu của hạt (3.1.3)

VÍ DỤ: ecd là:

trong đó A là diện tích của hạt.

[NGUỒN: ISO 13322-1:2014, 3.1.1, đã sửa đổi]

3.4.8

Đường kính tương đương chu vi (equivalent perimeter diameter)

d_epd

Đường kính của một vòng tròn có cùng chu vi (3.4.6) với hình ảnh chiếu của hạt (3.1.3)

CHÚ THÍCH 1: Đường kính này có thể được tính như sau:

trong đó P là độ dài của chu vi.

3.4.9

Bao lồi (convex hull)

Độ lồi nhỏ nhất chứa một đối tượng hình học đã cho.

[NGUỒN: ISO 19123:2005, 4.1.2]

3.4.10

Tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh (aspect ratio)

Tỷ lệ giữa đường kính Feret nhỏ nhất (3.4.5) với đường kính Feret lớn nhất (3.4.4).

CHÚ THÍCH 1: Ví dụ, tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh có thể được tính như sau:

trong đó

x_Fmin  là đường kính Feret nhỏ nhất;

x_Fmax là đường kính Feret lớn nhất.

[NGUỒN: ISO 26824: 2013, 4.5, đã sửa đổi]

3.4.11

Tỷ lệ hình elip (ellipse ratio)

Tỷ lệ chiều dài của các trục của hình elip Legendre về quán tính

CHÚ THÍCH 1: Ví dụ: tỷ lệ hình elip có thể là tỷ lệ của trục nhỏ và trục chính của hình elip Legendre được gắn vào hạt (3.1.3); hệ số hình dạng elip, do đó:

trong đó

x_Lmin  là chiều dài của trục nhỏ của hình elip Legendre về quán tính;

x_Lmax  là chiều dài của trục chính của hình elip Legendre về quán tính.

[NGUỒN: ISO 26824:2013, 4.4, đã sửa đổi.]

3.4.12

Mức độ (extent/bulkiness)

Tỷ lệ giữa diện tích hạt trên tích của đường kính Feret lớn nhất (3.4.3) và đường kính Feret nhỏ nhất (3.4.6)

CHÚ THÍCH 1: Ví dụ, mức độ có thể được tính như sau:

trong đó

x_Fmin  là đường kính Feret nhỏ nhất;

x_Fmax  là đường kính Feret lớn nhất.

[NGUỒN: ISO 9276-6:2008, 8.1.3, đã sửa đổi]

3.4.13

Độ chặt (compactness)

Mức độ mà vùng chiếu A của hạt (3.1.4) tương tự như một hình tròn, xét trên tổng thể dạng của hạt có đường kính Feret lớn nhất (3.4.4)

CHÚ THÍCH 1: Ví dụ, độ chặt có thể được tính như sau:

trong đó

A  là diện tích của hạt;

x_Fmax  là đường kính Feret lớn nhất.

[NGUỒN: ISO 9276-6:2008, 8.1.3, đã sửa đổi]

3.4.14

Độ lồi (convexity)

Tỷ lệ giữa chu vi (3.4.6) của tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh (3.4.9) bao bọc hạt (3.1.3) với chu vi của nó

CHÚ THÍCH 1: Ví dụ, độ lồi có thể được tính như sau:

trong đó

P_c  là chiều dài của chu vi bao lồi (bỏ vọc) bao bọc hạt;

P  là độ dài của chu vi.

[NGUỒN: ISO 9276-6:2008, 8.2, đã sửa đổi]

3.4.15

Độ tròn (circularity)

C

Mức độ mà diện tích hình chiếu của hạt (3.1.3) tương tự như một hình tròn, dựa trên chu vi của nó (3.4.6)

CHÚ THÍCH 1: Ví dụ, độ tròn có thể được tính như sau:

trong đó

x_a  là đường kính tương đương diện tích của một hạt;

x_p  là đường kính tương đương chu vi của hạt;

A  là diện tích của hạt;

P  là độ dài của chu vi.

[NGUỒN: ISO 26824:2013, 4.12, đã sửa đổi]

3.4.16

Tính tròn (roundness)

Bình phương của độ chặt (3.4.13)

3.4.17

Độ rắn (solidity)

Tỷ số giữa diện tích hình chiếu A với bao lồi A_C (3.4.9) (bao bọc)

CHÚ THÍCH 1: Ví dụ, độ rắn có thể được tính như sau:

[NGUỒN: ISO 26824: 2013, 4.13, đã sửa đổi.]

3.5  Các thuật ngữ cốt lõi - Đo lường học

3.5.1

Điều kiện lặp lại của phép đo (repeatability condition measurement)

Điều kiện của phép đo, thể hiện bằng một tập hợp các điều kiện bao gồm cùng một thủ tục đo, cùng người thao tác, cùng hệ thống đo, cùng điều kiện vận hành và cùng địa điểm, và các phép đo lặp lại trên cùng đối tượng hoặc các đối tượng tương tự nhau trong một khoảng thời gian ngắn

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.20, đã sửa đổi]

3.5.2

Điều kiện chụm trung gian của phép đo (intermediate precision condition of measurement)

Điều kiện của phép đo, thể hiện bằng một tập hợp các điều kiện bao gồm cùng thủ tục đo, cùng địa điểm và các phép đo lặp lại trên cùng đối tượng hoặc các đối tượng tương tự nhau trong một khoảng thời gian dài, nhưng có thể bao gồm các điều kiện thay đổi khác.

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.22, đã sửa đổi]

3.5.3

Điều kiện tái lập của phép đo (reproducibility condition of measurement)

Điều kiện của phép đo, thể hiện bằng một tập hợp các điều kiện bao gồm địa điểm, người thao tác, hệ thống đo khác nhau và phép đo lặp lại trên cùng đối tượng hoặc các đối tượng tương tự nhau.

CHÚ THÍCH 1: Các hệ thống đo khác nhau có thể sử dụng các thủ tục đo khác nhau.

CHÚ THÍCH 2: Đối với thực tế, quy định cần cho biết các điều kiện được thay đổi và không được thay đổi.

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.24, đã sửa đổi.]

3.5.4

Độ chính xác đo (measurement accuracy)

Mức độ gần nhau giữa các giá trị đại lượng đo được và giá trị đại lượng thực của đại lượng đo (3.4.1)

CHÚ THÍCH 1: Khái niệm “độ chính xác đo” không phải là đại lượng và không cho biết trị số đại lượng. Phép đo được xem là chính xác hơn khi có độ không đảm bảo đo nhỏ hơn.

CHÚ THÍCH 2: Thuật ngữ “độ chính xác đo” không được sử dụng cho độ đúng đo và thuật ngữ “Độ chụm đo” không được sử dụng cho “độ chính xác đo”, tuy nhiên, nó có liên quan với cả hai khái niệm này.

CHÚ THÍCH 3: “Độ chính xác đo” đôi khi được hiểu là sự mức độ gần nhau giữa các giá trị đại lượng đo được đang quy cho đại lượng đo.

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.13, đã sửa đổi]

3.5.5

Độ chụm (precision)

Độ chụm đo (measurement precision)

Mức độ gần nhau giữa các số chỉ hoặc các giá trị đại lượng đo được nhận được bởi các phép đo lặp trên các đối tượng như nhau hoặc tương tự nhau trong điều kiện quy định.

CHÚ THÍCH 1: Độ chụm đo thường được thể hiện về mặt số lượng bằng thước đo sự phân tán, như độ lệch chuẩn, phương sai hoặc hệ số biến thiên (3.3.1) trong điều kiện đo quy định.

CHÚ THÍCH 2: “Điều kiện quy định” có thể là, ví dụ, điều kiện lặp lại của phép đo (3.5.1), điều kiện chụm trung gian của phép đo (3.5.2), hoặc điều kiện tái lập của phép đo (3.5.3) [xem TCVN 6910-3:2001 (ISO 5725-3:1994)].

CHÚ THÍCH 3: Độ chụm đo được dùng để định nghĩa độ lặp lại đo, phép đo chụm đo trung gian và độ tái lập đo.

CHÚ THÍCH 4: Đôi khi “độ chụm đo” được dùng không đúng theo nghĩa độ chính xác đo (3.5.4).

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.15, đã sửa đổi]

3.5.6

Độ không đảm bảo đo chuẩn tổng hợp (combined standard measurement uncertainty)

Độ không đảm bảo chuẩn của kết quả đo khi kết quả đó nhận được bằng cách sử dụng độ không đảm bảo đo chuẩn kèm theo đại lượng đầu vào trong một mô hình đo

CHÚ THÍCH 1: Trong trường hợp tương quan của các đại lượng đầu vào trong mô hình đo, hiệp phương sai phải được tính đến khi tính toán đến độ không đảm bảo đo chuẩn tổng hợp; Xem thêm TCVN 9595-3:2013 (ISO/IEC Guide 98-3:2008), 2.3.4.

3.5.7

Độ không đảm bảo đo mở rộng (expanded measurement uncertainty)

U

Tích của độ không đảm bảo đo chuẩn tổng hợp (3.5.6) và một hệ số lớn hơn một.

CHÚ THÍCH 1: Hệ số phụ thuộc vào dạng phân bố xác suất của đại lượng đầu ra trong mô hình đo và xác suất phủ đã chọn.

CHÚ THÍCH 2: Thuật ngữ “hệ số” trong định nghĩa này đề cập đến hệ số phủ.

CHÚ THÍCH 3: Độ không đảm bảo đo mở rộng được gọi là “độ không đảm bảo toàn thể” trong phần 5 của Khuyến nghị INC-1 (1980) (xem GUM) và đơn giản là “độ không đảm bảo” trong các tiêu chuẩn của IEC.

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.35, đã sửa đổi]

3.5.8

Đánh giá loại A của độ không đảm bảo đo (type A evaluation of measurement uncertainty)

Đánh giá thành phần của độ không đảm bảo đo bằng phân tích thống kê các giá trị đại lượng đo được nhận được trong điều kiện đo xác định

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.28, đã sửa đổi]

3.5.9

Đánh giá loại B của độ không đảm bảo đo (type B evaluation of measurement uncertainty)

Đánh giá thành phần của độ không đảm bảo đo bằng các cách khác với đánh giá Loại A của độ không đảm bảo đo (3.5.8)

[NGUỒN: TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 99:2007), 2.29, đã sửa đổi]

3.5.10

Vật liệu chuẩn (reference material)

RM

Vật liệu, đủ đồng nhất và ổn định đối với một hay nhiều tính chất quy định, được thiết lập phù hợp với mục đích sử dụng dự kiến trong quá trình đo.

[NGUỒN: TCVN 8890:2017 (ISO Guide 30:2015), 2.1.1, đã sửa đổi]

3.5.11

Vật liệu chuẩn được chứng nhận (certified reference material)

CRM

Vật liệu chuẩn (RM) (3.5.10) đặc trưng bằng quy trình có hiệu lực đo lường đối với một hoặc nhiều tính chất quy định, cùng với giấy chứng RM cung cấp giá trị của tính chất quy định, độ không đảm bảo kèm theo và công bố về nguồn gốc chuẩn đo lường

[NGUỒN: TCVN 8890:2017 (ISO Guide 30:2015), 2.1.2, đã sửa đổi]

3.6  Các thuật ngữ cốt lõi - Phương pháp hiển vi điện tử truyền qua

3.6.1

Phương pháp hiển vi điện tử truyền qua (transmission electron microscopy)

TEM

Phương pháp tạo ra hình ảnh phóng đại hoặc các ảnh nhiễu xạ của mẫu bằng chùm điện tử đi qua bề mặt và tương tác với mẫu

[NGUỒN: ISO / TS 80004-6: 2013, 3.5.6]

3.6.2

Phương pháp hiển vi điện tử truyền qua quét (scanning transmission electron microscopy)

STEM

Phương pháp tạo ra hình ảnh phóng đại hoặc các ảnh nhiễu xạ của mẫu bằng chùm điện tử hội tụ tinh chỉnh được quét trên bề mặt, truyền qua mẫu và tương tác với nó

[NGUỒN: ISO / TS 80004-6: 2013, 3.5.7, đã sửa đổi]

3.6.3

Điện áp gia tăng (accelerating voltage)

Sự khác nhau điện áp được áp giữa filament và anode để gia tăng các điện tử thoát ra từ nguồn

[NGUỒN: ISO 22309: 2011, 3.3, đã sửa đổi]

3.6.4

Phương pháp hiển vi điện tử truyền qua trường sáng (bright-field transmission electron microscopy)

TEM trường sáng (bright-field TEM)

Kỹ thuật TEM của sự chiếu sáng và hình ảnh điện tử trong đó chùm điện tử trực tiếp đi qua mẫu và hình ảnh chỉ được tạo thành bởi sóng truyền qua, bằng cách chọn sóng sử dụng khẩu độ vật kính trên mặt phẳng tiêu cự sau

CHÚ THÍCH 1: Thông thường, các phần của mẫu dày hơn hoặc có số nguyên tử cao hơn (Z) xuất hiện tối hơn trên nền sáng hơn. Trong chế độ này, sự tương phản, khi được coi là kinh điển, được hình thành trực tiếp bằng hiện tượng che và hấp thụ điện tử trong mẫu. Các vùng dày hơn của mẫu hoặc các vùng có số nguyên tử cao hơn, sẽ xuất hiện tối, trong khi các vùng không có mẫu trong đường dẫn chùm tia sẽ xuất hiện sáng, do đó thuật ngữ "trường sáng".

CHÚ THÍCH 2: Điều này sẽ được bao gồm trong từ vựng về phương pháp hiển vi điện tử phân tích, do Tiểu ban kỹ thuật tiêu chuẩn quốc tế ISO/TC 202/SC 1 xây dựng.

[NGUỒN: ISO/TS 10797:2012, 3.3]

3.6.5

Phương pháp hiển vi điện tử truyền trường tối (dark-field transmission electron microscopy)

TEM trường tối (dark-field TEM)

Kỹ thuật TEM của sự chiếu sáng và hình ảnh điện tử trong đó chùm điện tử trực tiếp đi qua mẫu và hình ảnh chỉ được tạo thành bởi sóng nhiễu xạ, bằng cách chọn sóng bằng vật kính khẩu độ trên mặt phẳng tiêu cự sau

CHÚ THÍCH 1: Các phần tinh thể của mẫu phân tán các điện tử của chùm tia trực tiếp thành các vị trí rời rạc trong mặt phẳng tiêu cự sau. Bằng cách đặt các khẩu độ trong mặt phẳng tiêu cự phía sau, tức là khẩu độ vật kính, có thể chọn các phần mong muốn của phản xạ, do đó chỉ những phần của mẫu gây ra các điện tử tán xạ đến các phản xạ đã chọn sẽ được chụp ảnh. Nếu các phản xạ đã chọn không bao gồm chùm không bị tán xạ, sau đó hình ảnh sẽ xuất hiện tối ở bất cứ nơi nào không có mẫu tán xạ đến píc đã chọn - vì vậy thuật ngữ "Trường tối".

CHÚ THÍCH 2: Các TEM hiện đại thường được trang bị giá đỡ mẫu cho phép người sử dụng nghiêng mẫu để có được các điều kiện nhiễu xạ cụ thể. Sóng gây ra tán xạ và phản xạ (ví dụ: Bragg phản xạ) trong mẫu tinh thể sẽ tạo thành hình ảnh trường tối bằng cách chọn một sóng nhiễu xạ cụ thể qua khẩu độ vật kính đặt trên mặt phẳng tiêu cự sau của vật kính

CHÚ THÍCH 3: Hình ảnh trường tối hình khuyên góc cao (HAADF) rất nhạy với các thay đổi số lượng nguyên tử của các nguyên tử trong mẫu và tạo ra cái gọi là ảnh tương phản-Z, mang lại thông tin hữu ích về sự có mặt của kim loại trên ống nano và dư lượng chất xúc tác, ngay cả khi các hạt (3.1.3) kim loại nhỏ này được nhúng trong cacbon vô định hình hoặc hỗ trợ chất xúc tác trong khi không nhìn thấy được trong chế độ thu thập ảnh trường sáng.

CHÚ THÍCH 4: Điều này sẽ được bao gồm trong từ vựng về phương pháp hiển vi điện tử phân tích, được xây dựng bởi ISO/TC 202/SC 1.

[NGUỒN: ISO / TS 10797: 2012, 3.4]

3.7  Các ký hiệu thống kê, đại lượng đo và bộ mô tả

3.7.1  Các ký hiệu thống kê

CHÚ THÍCH: Các phép đo định lượng và các loại phân bố được xác định trong ISO 9276-1:1998.

3.7.2  Các đại lượng đo và bộ mô tả

CHÚ THÍCH: Các đại lượng đo hoặc bộ mô tả đối với các phép đo cỡ và hình dạng có thể tỷ lệ thuận với chiều dài (Loại 1) hoặc tỷ lệ với bình phương độ dài (Loại 2).

3.7.2.1  Các ký hiệu và bộ mô tả cỡ - Loại 1

3.7.2.2  Các ký hiệu và bộ mô tả cỡ - Loại 2

A  diện tích của hạt

A_C  diện tích của bao lồi (bao bọc) bao quanh hạt

L²  diện tích được tính bằng phép nhân của hai chiều dài

CHÚ THÍCH: Đường kính tương đương thể tích, x_V, và đường kính tương đương bề mặt, x_S, không được bao gồm vì chúng là bộ mô tả ba chiều.

3.7.2.3  Các ký hiệu mô tả hình dạng - Loại 1

AR  tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh

ER  tỷ lệ hình elip

CHÚ THÍCH 1: Các bộ mô tả hình dạng độ giãn dài ISO để phân tích hình ảnh được xác định sao cho các giá trị của chúng thay đổi từ 0 đến 1, thay vì định nghĩa nghịch đảo, khá phổ biến trong phần còn lại của tiêu chuẩn này. Các định nghĩa ISO giới hạn dải biến bộ mô tả, làm cho các đồ thị xác suất và mật độ tích lũy trở nên nhỏ gọn hơn.

C  độ tròn

CHÚ THÍCH 2: Các bộ mô tả hình dạng độ giãn dài ISO để phân tích hình ảnh được xác định sao cho các giá trị của chúng thay đổi từ 0 đến 1, thay vì định nghĩa nghịch đảo, khá phổ biến trong phần còn lại của tiêu chuẩn này. Các định nghĩa ISO giới hạn dải biến bộ mô tả, làm cho các đồ thị xác suất và mật độ tích lũy trở nên nhỏ gọn hơn.

4  Nhu cầu của các bên liên quan đối với quy trình phép đo TEM

Tiêu chuẩn này giải quyết các nhu cầu sau của cộng đồng người sử dụng về sự phân bố cỡ và hình dạng hạt:

a) các vật liệu có sẵn trên thị trường cần được đo;

b) việc chụp, đo và phân tích dữ liệu phải được tự động hóa càng nhiều càng tốt;

c) quy trình nên dễ dàng đưa ra chụp ảnh, phép đo hạt và dữ liệu phân tích;

d) các ví dụ nghiên cứu điển hình phải minh họa:

1) xác định các hạt chạm, các hạt không-chạm và ảnh giả;

2) việc lựa chọn các bộ mô tả cỡ và hình dạng với độ lặp lại và độ tái lập cao;

3) ước lượng độ không đảm bảo đo đối với các tham số phân bố, nghĩa là trung bình và độ trải rộng;

4) sự sai khác giữa các mẫu sử dụng các bộ mô tả cỡ và hình dạng;

5) việc sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tăng cường kết quả độ không đảm bảo đo.

Hình 2 minh họa quy trình làm việc để đo cỡ hạt và sự phân bố hình dạng giải quyết nhu cầu của các bên liên quan. Điều quan trọng là nhận diện không phải bất kỳ hạt nào cũng là mục tiêu của nghiên cứu. Cũng có thể cần thiết hoặc được ưu tiên hơn để loại bỏ các hạt chạm. Độ lặp lại dữ liệu, độ chụm trung gian hoặc độ tái lập phải được định lượng, tùy thuộc vào ứng dụng. Phân bố thích hợp tới dữ liệu cung cấp các giá trị nhằm xác định giá trị trung bình và độ trải rộng của phân bố chuẩn để có thể ước tính được độ không đảm bảo đo. Trong một số trường hợp, các kết quả bằng số riêng lẻ (giá trị trung bình, độ trải rộng và độ không đảm bảo của chúng) không thể phân biệt được giữa các mô hình và/hoặc dữ liệu. Các công cụ trực quan hóa và mối tương quan có thể cung cấp thêm thông tin về mẫu thử.

Hình 2 - Quy trình làm việc để đo sự phân bố cỡ hạt và hình dạng hạt bằng TEM

5  Chuẩn bị mẫu

5.1  Yêu cầu chung

Các bước thủ tục (chuẩn bị mẫu, thiết lập thiết bị và hiệu chuẩn và thu thập ảnh) rất phụ thuộc vào nhau. Tất cả đều góp phần tạo ra tập dữ liệu chất lượng cao cho bộ mô tả cỡ hạt và hình dạng hạt. Các công cụ thống kê, chẳng hạn như phân tích phương sai, mô hình phân bố thích hợp với dữ liệu và phân tích hai biến, có thể giúp nhà nghiên cứu điều chỉnh toàn bộ quy trình để cung cấp độ chính xác hoặc độ không đảm bảo đo cần thiết cho mẫu cụ thể.

Thông thường, một số lượng lớn các hạt nano sẽ cần được thu thập ảnh và phân tích để thu được sự phân bố cỡ hạt. Thời gian phân tích hạt có thể được giảm xuống và chất lượng dữ liệu có thể được cải thiện khi phần mềm phân tích hình ảnh được sử dụng. Khi các quy trình được phát triển cho các mẫu chưa biết, có thể hữu ích để thực hiện toàn bộ quy trình để xác định yếu tố nào là quan trọng đối với mẫu thử. Phân tích sẽ được tạo điều kiện thuận lợi khi phần mềm phân tích hình ảnh được sử dụng, cả phần mềm thương mại và phần mềm nguồn mở có sẵn. Hình ảnh phải có chất lượng đủ để có thể phân giải các hạt riêng lẻ và các chiều của chúng được đo. Mục tiêu quan trọng của việc chuẩn bị mẫu là tạo ra sự phân bố của các hạt trên bề mặt gắn kết.

5.2  Nguồn mẫu

Mẫu thường sẽ được cung cấp dưới dạng bột hoặc huyền phù. Các mẫu bột thường được phân tán trong chất lỏng trước khi lắng đọng trên đế/nền đối với đánh giá TEM. Các chất huyền phù thường cần được pha loãng để hình ảnh các hạt rời rạc. Các mục tiêu chuẩn bị mẫu chính là:

- sử dụng mẫu đại diện của bột hoặc chất lỏng;

- giảm thiểu sự kết tụ trong bộ phân tán được sử dụng để gắn mẫu;

- giảm thiểu các liên kết hạt-hạt trên nền;

- phân bố mẫu đồng đều trên nền (xem ISO 9276-3);

- chọn một hỗ trợ để tăng cường độ tương phản giữa hạt và nền.

Thông tin về ảnh hưởng sức khỏe của các hạt nano khác nhau vẫn đang được thu thập. Có khả năng là một số các hạt nano nguy hại cho sức khỏe trong khi những hạt khác có thể không nguy hại hoặc không gây ảnh hưởng bất lợi đến sức khỏe sau khi phơi nhiễm. Việc chuẩn bị mẫu phải được thực hiện với trang thiết bị bảo hộ cá nhân thích hợp, bao gồm găng tay dùng một lần, kính bảo hộ, áo khoác phòng thử nghiệm, mặt nạ lọc, v.v ... Việc chuẩn bị mẫu phải được thực hiện trong tủ hút có trang bị bộ lọc không khí thích hợp.

5.3  Sử dụng mẫu đại diện

5.3.1  Yêu cầu chung

Trong quá trình sản xuất vật liệu nano được tổng hợp, các hạt nano có thể tồn tại ở một số các trạng thái keo. Ví dụ, quá trình lắng đọng hơi hóa học hoặc quá trình lắng đọng hơi vật lý có thể tạo ra “hạt giống” có thể trở thành sol khí hạt nano. Làm lạnh nhanh chóng các hạt nano lỏng có thể hoá rắn, hợp nhất với nhau ở bề mặt của chúng trước khi hoá rắn, tạo ra các sản phẩm kết tập có các kích thước lớn hơn một micromet nhưng có nguồn gốc từ nhiều hạt. Vì các hạt sơ cấp ban đầu thường không thể nhận biết được trong kết tập, thuật ngữ "hạt cấu thành" được sử dụng để mô tả các hạt có thể nhận biết được bên trong kết tập.

5.3.2  Mẫu bột

Các mẫu bột cần phải được lấy cẩn thận, vì vật liệu có thể phân bố lại dưới các rung động và lực chuyển động. Các mẫu cũng cần được xử lý cẩn thận, đặc biệt nếu chúng kết tập và có thể gãy nếu tác động cơ học. ISO 14887:2000 và ISO 14488:2007 cung cấp hướng dẫn về cách lấy và xử lý mẫu bột. Hầu hết các loại bột và hạt nano sẽ mang điện tích âm trong pha khí, do đó, đưa các mẫu khô trên bề mặt đế, cũng thường mang điện tích âm, thường dẫn đến các kết tụ lớn khó chụp ảnh. Các mẫu bột thường được chuẩn bị đối với hình ảnh TEM bằng cách phân tán chúng trong một pha lỏng, sau đó được lắng đọng trên đế hoặc lưới đo.

5.3.3  Phân tán hạt nano trong chất lỏng

Trong các hệ thống sản xuất khác, các tiền chất của hạt nano được phân tán đến các kích thước dạng keo trước tiên trong pha lỏng, tiếp theo là chuyển thành sol lỏng. Sự phân tán keo ổn định trong pha lỏng thường yêu cầu phương pháp ổn định tĩnh điện hoặc ổn định trong thể tích để ngăn ngừa sự kết tụ. Sự phân tán hạt nano đậm đặc sẽ được pha loãng để giảm các hạt nano chạm vào đế hoặc lưới đo. Tính ổn định của phân tán keo ảnh hưởng đến việc chúng còn lại dưới dạng các hạt rời rạc hoặc kết tụ, kết tập hoặc keo tụ. Độ ổn định của hệ keo phụ thuộc vào hóa học bề mặt hạt, lớp phủ hoặc chất phụ gia trên các hạt, hóa học dung môi, các phối tử vô cơ và hữu cơ trong pha chất lỏng. Siêu âm có thể có hiệu quả trong việc phân tán một số hạt nano trong chất lỏng, như được trình bày trong một số nghiên cứu điển hình.

5.4  Giảm thiểu sự kết tụ của các hạt trong quá trình phân tán mẫu

Các lực ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ keo bao gồm:

- lực đẩy thể tích bị loại trừ;

- sự tương tác tĩnh điện;

- lực Van der Waals;

- lực entropi;

- tương tác không gian.

Lực đẩy lẫn nhau của các điện tích tương tự trên chất keo hạt nano dẫn đến ổn định tĩnh điện. Các lớp điện kép có thể hình thành ở giao diện hạt nano/chất lỏng. Do cỡ nhỏ của chúng, các hạt nano có thể có diện tích bề mặt rất lớn trên thể tích (khối lượng), do đó lực đẩy bề mặt có thể vượt qua các lực nổi có thể dẫn đến sự lắng xuống của các hạt. Ổn định không gian của các keo xảy ra khi các lớp phủ, chẳng hạn như polyme hoặc oligome, được gắn vào bề mặt hạt nano. Lớp phủ này ngăn không cho các hạt nano tiếp cận đủ gần để các lực hấp dẫn sẽ trở thành hiệu quả, do đó ngăn ngừa sự kết tụ.

Nhiều sản phẩm hạt nano thương mại có lớp phủ bề mặt hoặc chức năng bề mặt được thiết kế để kiểm soát sự phân tán của chúng trong các môi trường cụ thể. Sự phá hủy chất keo hạt nano trong chất lỏng sự phân tán có thể xảy ra thông qua nhiều cơ chế khác nhau. Các phương pháp phổ biến để kiểm soát tương tác lực giữa các hạt là sự lựa chọn chất lỏng phân tán và chất phân tán (xem ISO 14887 và Tài liệu tham khảo [22]). Lựa chọn chất lỏng phân tán thường được ưu tiên nếu chất lỏng được chọn làm giảm hoặc ngăn chặn sự kết tụ của các hạt, vì các chất phân tán phủ lên các hạt nano. Tùy thuộc vào tỷ lệ cỡ giữa hạt nano và chất phân tán, tác nhân có thể ảnh hưởng đến hình ảnh của hạt bề mặt và mặt cắt. Ngoài ra, chất trợ phân tán có thể khử hấp thụ khỏi các hạt nano hoặc có thể tạo ra sự kết tụ hạt nano với sự thay đổi nhiệt độ và thành phần pha lỏng: chúng phải được lựa chọn cẩn thận.

5.5  Lựa chọn giá đỡ

Có sẵn một số phương pháp phổ biến để lắng đọng các hạt nano trên đế đo (xem Tài liệu tham khảo [22]). Giá đỡ được ưu dùng có hầu hết các đặc điểm sau:

- phẳng trên trường nhìn đã chọn;

- cường độ nền đồng đều và thấp (trường sáng) trên toàn trường nhìn;

- độ tương phản tốt giữa các hạt và nền.

Các loại mẫu khác nhau thường yêu cầu các chiến lược chuẩn bị mẫu khác nhau, tức là các tiêu chuẩn áp dụng phổ biến khác dựa trên nhỏ giọt và ly tâm trên lưới. Thành phần hạt, hóa học bề mặt hạt, dung môi phân tán, các điều kiện có tính axit hoặc kiềm, các cải tiến giá đỡ và các yếu tố khác góp phần vào chất lượng của giá đỡ và kỹ thuật lắp. Vì vậy, việc chuẩn bị mẫu, bao gồm tất cả các vật tư tiêu hao và hóa chất, phải được mô tả rất chi tiết trong báo cáo phân tích.

6  Hệ số thiết bị

6.1  Cài đặt thiết bị

ISO 29301:2017, 6.3, đưa ra hướng dẫn về các điều kiện vận hành của thiết bị hiển vi điện tử. Các thông số thiết bị TEM phải được chọn lựa^[22] để đưa ra được hình ảnh chất lượng cao với độ tương phản tốt giữa nền và hạt. Để đóng góp vào độ tương phản của hình ảnh TEM, các hạt nano sẽ tán xạ các điện tử, phụ thuộc vào thành phần mẫu và hướng pha tinh thể.

6.2  Hiệu chuẩn

6.2.1  Yêu cầu chung

ISO 13322-1: 2014, Điều 10, có các khuyến nghị chung về hiệu chuẩn và liên kết chuẩn đo lường.

6.2.2  Các chuẩn hiệu chuẩn

Vì TEM có nhiều độ phóng đại và nhiều chế độ hoạt động, độ phóng đại thực tế ở bất kỳ bộ cài đặt thiết bị nào có thể khác với độ phóng đại được chỉ định lên đến 10 %. Hiệu chuẩn thiết bị tính theo đơn vị chiều dài SI (mét) ở điều kiện quang học tương tự như điều kiện được sử dụng cho phân tích được ưu tiên. Chất hiệu chuẩn phải đáp ứng tất cả các yêu cầu của vật liệu chuẩn được chứng nhận (CRM), tức là chúng phải đồng nhất và ổn định, đi kèm với (các) giá trị được chứng nhận, và độ không đảm bảo và thiết lập liên kết chuẩn đo lường, đi kèm với chứng chỉ vật liệu, v.v... Các chuẩn hiệu chuẩn này phải được chạy định kỳ để kiểm tra xác nhận về hoạt động chính xác của thiết bị trong thông số kỹ thuật của nhà sản xuất và để xác nhận các quy trình đo. Các ví dụ điển hình được đưa ra trong Bảng 1. Phải đảm bảo sử dụng mẫu chuẩn sử dụng chưa hết hạn.

Bảng 1 - Các chuẩn hiệu chuẩn điển hình

Khi lựa chọn kỹ thuật hiệu chuẩn cho quy trình phân tích cỡ hạt TEM, tốt nhất nên cung cấp các CRM gốc hạt hơn là các chuẩn độ rộng-vạch truyền thống. Ví dụ, hiệu chuẩn dựa vào mạng tinh thể không gian có thể chỉ hữu ích ở độ phóng đại được sử dụng đối với hình ảnh các hạt. Những độ phóng đại này có thể không thích hợp với một số hạt nano. Tính hợp lệ việc hiệu chuẩn cần được kiểm tra một cách thường xuyên. Việc kiểm soát chất lượng như vậy cần được thực hiện với các mẫu/CRM khác với CRM được sử dụng để hiệu chuẩn. Hơn nữa, việc kiểm tra xác nhận cũng như các phép phân tích cỡ hạt (thông thường) phải được thực hiện trong các điều kiện tương tự (về độ phóng đại, dòng điện đầu dò, điện áp gia tăng, v.v....) như được sử dụng trong quá trình hiệu chuẩn.

6.2.3  Quy trình hiệu chuẩn chung

Vì việc hiệu chuẩn phụ thuộc nhiều vào điều kiện quang học của điện tử, hiệu chuẩn phải được thực hiện trong điều kiện thấu kính tối ưu bằng cách sử dụng CRM phù hợp. Sau đó, phép đo cỡ hạt thực tế được thực hiện theo cùng các điều kiện hiệu chuẩn với vật liệu chuẩn (RM), ví dụ vật kính hiện tại và các thông số thấu kính khác và chiều cao mẫu thử.

Vật kính phải được hiệu chỉnh theo trục chính tâm. Mẫu thử phải được đặt tại vị trí chính tâm sử dụng sự chuyển động trục-Z. Chức năng “wobbler” có thể được sử dụng làm công cụ hỗ trợ lấy độ sắc nét. Khi mẫu được đặt trên trục chính tâm, hình ảnh ở mặt phẳng ảnh đầu tiên sẽ có sai số nhỏ nhất về độ dài (xem Hình 3). Trong khi mẫu được đặt trên trục chính tâm, nghiêng mẫu xung quanh trục này giống như nghiêng trên mặt phẳng ảnh đầu tiên, vì vậy ảnh mẫu không di chuyển trên màn huỳnh quang. Nếu vị trí mẫu không nằm ở trục chính tâm, sẽ có sai số đối với các chiều đo được của mẫu. Cả hiệu chuẩn RM và phép đo mẫu đều phải được thực hiện với các mẫu thử được đặt trên trục chính tâm.

CHÚ DẪN

CHÚ THÍCH: Phía bên tay trái: căn chỉnh thích hợp. Phía bên tay phải: mẫu dịch chuyển khỏi trục chính tâm.

Hình 3 - Ví dụ về sai số tỷ lệ cỡ do mặt phẳng mẫu không trùng với trục chính tâm

Thấu kính chiếu TEM cần được chuyển đổi để thực hiện các phép đo chính xác trên toàn bộ dải của phân bố cỡ hạt. Phạm vi thấu kính sẽ phụ thuộc vào TEM, ví dụ: độ phóng đại thấp < 100.000 lần và độ phóng đại cao ≥ 10.0000 lần. Trong mỗi phạm vi, sẽ đạt được độ tuyến tính của thang tỷ lệ. Tuy nhiên, có sự gián đoạn giữa các đường chuẩn cho các thấu kính: cần phải hiệu chuẩn tỷ lệ cho từng thấu kính chiếu được sử dụng để thu hình ảnh. Hình 4 thể hiện sự khác biệt như vậy về đường chuẩn thang tỷ lệ đối với trường hợp của ba hệ thống thấu kính chiếu. Các phương trình hiệu chuẩn thay đổi giữa mỗi hệ thấu kính dẫn đến sự gián đoạn (sai số điều chỉnh/độ lệch) giữa các đường đối với các thấu kính khác nhau. Chi tiết về hiệu chuẩn thang đo được đưa ra trong ISO 29301.

CHÚ DẪN

Hình 4 - Thang tỷ lệ tuyến tính giữa độ phóng đại và tỷ lệ/cỡ pixel của các hệ thống thấu kính chiếu khác nhau

6.3  Thiết lập các điều kiện vận hành của TEM để hiệu chuẩn

Sử dụng quy trình của ISO 29301 để đảm bảo các điều kiện vận hành TEM giống nhau ở mức có thể.

a) Chân không trong cột TEM phải thấp hơn 10^-4 Pa và ổn định.

b) Đặt điện áp cao và để ổn định.

CHÚ THÍCH 1: Các bể chứa 100 kV đầy dầu trong khoảng 2,5 h. Các bể chứa đầy khí trong khoảng 45 min. Thiết bị có điện áp cao hơn thường được vận hành bằng cách sử dụng điện áp cao liên tục, do đó, thời gian ổn định thường không yêu cầu.

c) Sử dụng thiết bị chống nhiễm bẩn, nếu cần.

d) Chọn vùng quan tâm (ROI) để hiệu chuẩn sạch và không bị hư hỏng. Đảm bảo độ cao chính tâm của ROI và điều chỉnh độ cao của ROI, nếu cần.

e) Để giảm thiểu ảnh hưởng của hiện tượng trễ từ của thấu kính, thiết lập độ phóng đại của TEM đến giá trị mục tiêu để hiệu chuẩn theo cùng một trình tự. Ví dụ: điều chỉnh độ phóng đại cao hơn độ phóng đại mục tiêu lúc đầu, sau đó thiết lập độ phóng đại mục tiêu.

f) Thiết lập dòng điện kích từ của thấu kính đến giá trị tái lập mong muốn. Điều kiện tiêu chuẩn được khuyến nghị.

g) Điều chỉnh chiều cao mẫu thử để tập trung hình ảnh phóng đại được chiếu trên màn hình huỳnh quang, màn hình TV hoặc màn hình máy tính cá nhân (PC).

CHÚ THÍCH 2: Nếu TEM được đề cập không được trang bị chức năng kiểm soát chiều cao mẫu thử, quy trình này có thể được bỏ qua.

h) Điều chỉnh độ loạn thị ở độ phóng đại cao hơn một chút so với giá trị mục tiêu và điều chỉnh gia tăng tâm điện áp. Ví dụ: nếu hiệu chuẩn mục tiêu là lớn gấp 100k, thiết lập độ phóng đại trong dải 150kx đến 200kx khi căn chỉnh.

i) Chuyển chế độ quan sát của TEM sang chế độ nhiễu xạ điện tử theo diện tích chọn lọc (SAED) hoặc chế độ nhiễu xạ điện tử chùm tia hội tụ (CBED) từ chế độ hình ảnh. Ngoài ra, đảm bảo rằng khẩu độ thấu kính bị loại bỏ.

CHÚ THÍCH 3: Đối với chế độ SAED, cần phải chèn một khẩu độ diện tích chọn lọc trên vùng quan tâm mẫu để chiếu mẫu SAED trên thiết bị xem (màn hình huỳnh quang/màn hình TV/màn hình PC).

j) Điều chỉnh hệ thống thấu kính vật tụ để cung cấp các điều kiện chùm tia gần như song song.

k) Căn chỉnh trục vùng chỉ số thấp của tinh thể song song với trục quang học, tức là chùm tia vùng-trục, nếu mẫu thử là một tinh thể đơn.

CHÚ THÍCH 4: Quy trình này dành cho việc quan sát mẫu có độ phân giải cao. Đối với việc đo cỡ hoặc hình dạng các hạt nano, quy trình này có thể được bỏ qua.

l) Đưa khẩu độ của vật kính vào, hướng tâm của vật kính về trục quang học điện tử. Ngoài ra, chuyển đổi chế độ quan sát của TEM trở lại chế độ hình ảnh.

m) Đưa độ phóng đại trở lại giá trị mục tiêu của hiệu chuẩn và thiết lập dòng kích thích của vật kính trở lại điều kiện kích thích tiêu chuẩn.

n) Áp dụng một hàm hồi quy để làm giảm hiện tượng trễ từ của vật kính, nếu TEM có.

o) Điều chỉnh chiều cao mẫu thử để lấy nét thô hình ảnh phóng đại.

CHÚ THÍCH 5: Nếu TEM được đề cập không được trang bị chức năng kiểm soát chiều cao mẫu thử, quy trình này có thể được bỏ qua.

p) Điều chỉnh hội tụ tinh bằng cách thay đổi dòng kích thích của vật kính.

CHÚ THÍCH 6: Nếu cần, chức năng Image Wobbler có thể được sử dụng để lấy nét hình ảnh.

q) Tắt chức năng lấy nét tự động để điều kiện hội tụ-dưới tối ưu được liên kết với chức năng hình ảnh Wobbler, nếu TEM được trang bị chức năng này.

r) Điều chỉnh điều kiện chiếu sáng của hệ thống thấu kính vật tụ (spot size và độ sáng) với tham chiếu đến vùng động học của mỗi camera để có được độ tương phản hình ảnh trong vùng động học. Hệ thống thấu kính vật tụ phải vận hành trong các điều kiện chiếu sang gần song song. Ngoài ra, hệ thống thấu kính ngưng tụ phải vận hành trong điều kiện hội tụ chùm không gây ảnh hưởng đến tiêu điểm hình ảnh. Ghi nhiều hình ảnh dưới các mức chùm tia sự hội tụ khác nhau có thể giúp tìm ra một điều kiện như vậy.

7  Chụp ảnh

7.1  Yêu cầu chung

Các phân bố được tạo ra từ hình ảnh TEM dựa trên số điểm hoặc số lượng pixel. Những cách tính trước đây thường tập trung vào số lượng hạt cần phân tích để xác định cỡ hạt trung bình (hoặc trung bình cộng) dựa trên phân bố cỡ thông thường. Về mặt lý thuyết, và trong trường hợp không có sai số và sai lệch hệ thống, độ không đảm bảo liên quan đến giá trị trung bình của cỡ hạt tỷ lệ nghịch với căn bậc hai số lượng các hạt được phân tích. Phụ lục A ISO 13322-1:2014 cung cấp độ không đảm bảo đo phân tích đặc biệt cho các phân bố loga chuẩn, đây sẽ là mô hình chung cho các bộ mô tả cỡ của hệ thống hạt nano. Các tiêu chuẩn và hướng dẫn khác^[22] cũng đề cập đến phân tích độ không đảm bảo.

7.2  Thiết lập độ phóng đại hoạt động phù hợp

Độ phóng đại TEM cần được thiết lập bằng cách xem xét dải cỡ hạt được phân tích và phần mềm thu thập ảnh được sử dụng để phân tích^[24]. Trường nhìn phải đủ lớn để bao gồm các hạt lớn nhất trong khi có đủ độ phân giải để phân biệt các hạt nhỏ nhất với nhiễu. Xét một hạt hình vuông có chiều độ dài 10 nm và diện tích 100 nm² cho có độ phân giải là 0,5 nm/pixel. Chênh lệch một pixel trong việc đo chiều độ dài của hạt sẽ cho sai số 5 % trong đường kính. Sự chênh lệch 4 pixel trong việc đo khu vực sẽ tạo ra chênh lệch 1 % diện tích hạt. Tiêu chuẩn ASTM cho than đen^[24] đưa ra điểm khởi đầu để thiết lập sự vận hành độ phóng đại. Bảng 2 đưa ra độ không đảm bảo trong phép đo đường kính, tính theo phần trăm, cho sự chênh lệch một pixel trong báo cáo chiều dài hạt. Lưu ý rằng sai số phép đo độ dài có thể xảy ra trong quá trình chụp ảnh hoặc trong phân tích hạt. Người thao tác có thể xác định sự vận hành phóng đại để đạt được độ không đảm bảo đo cần thiết cho bộ mô tả bằng cách sử dụng các bước được đưa ra trong tiêu chuẩn này.

Bảng 2 - Các điểm khởi đầu được đề xuất để thiết lập độ phóng đại của thiết bị đối với cỡ hạt nano khác nhau ^[24]

7.3  Diện tích hạt nhỏ nhất

Để giảm sự chênh lệch số lượng pixel của một vòng tròn xuống dưới 5 %, số pixel cần thiết trên mỗi hạt phải nằm trong khoảng từ 100 đến 200 phù hợp với ISO 9276-6. Ở một mức độ phóng đại cụ thể, số pixel trên mỗi nanomet có thể được ước tính, cho phép ước tính số lượng pixel trên mỗi nanômét vuông. Do đó, việc đó có thể xác định được, trong quá trình thu thập ảnh, độ không đảm bảo trên các hạt nhỏ hơn có thể chấp nhận được và điều chỉnh độ phóng đại nếu cần. Nếu sự phân bố cỡ hạt rộng, có thể cần điều chỉnh độ phân giải để đưa ra được độ chính xác cho các hạt nhỏ. Trong một số trong trường hợp, có thể cần thu thập ảnh ở hai độ phóng đại khác nhau để tạo ra dữ liệu có độ chính xác cao hơn về cỡ đối với các hạt lớn và nhỏ.

7.4  Số lượng hạt cần đếm để phân bố cỡ và hình dạng hạt

Một yếu tố chính ảnh hưởng đến độ không đảm bảo đo sự phân bố cỡ hạt là số lượng các hạt cần được thu thập ảnh và đo để cải thiện mức độ tin cậy trong dữ liệu phân bố và bất kỳ mô hình phân bố nào phù hợp với dữ liệu. Khi một mẫu hạt không có thực nghiệm trước, tiêu chuẩn này đề xuất mục tiêu thu được giá trị bộ mô tả cho 500 hạt cho tập dữ liệu đầu tiên. Thực nghiệm này được sử dụng cho một số nghiên cứu điển hình được báo cáo trong các Phụ lục.

CHÚ THÍCH: Sai số thống kê giữa các giá trị bộ mô tả trung bình của tập hợp và của mẫu được phân tích bởi Masuda và Gotoh để tìm ra sự phân bố đường kính hạt loga chuẩn^[25]. Số lượng các hạt được phân tích yêu cầu phụ thuộc vào độ lệch chuẩn của bộ mô tả mẫu, sự phân bố bộ mô tả dựa trên khối lượng hoặc số lượng hạt, sai số tương đối của bộ mô tả đối với các ứng dụng mong muốn và mức xác suất có thể chấp nhận được đối với giá trị trung bình của bộ mô tả dựa trên sai số tương đối đã chọn. Tập dữ liệu đầu tiên sau đó có thể được phân tích bằng cách sử dụng phương pháp của Masuda và Gotoh (xem Công thức 20 và/hoặc Hình 6 của Tài liệu tham khảo [25]) hoặc xác định độ không đảm bảo đo theo 9.5. Các cỡ của các tập dữ liệu tiếp theo có thể dựa trên độ không đảm bảo đo cần thiết hoặc mức xác suất cần thiết đối với sai số tương đối đã chọn của giá trị trung bình bộ mô tả.

7.5  Nền đồng nhất

Nên lấy các ảnh trong khung nền có cường độ đồng đều và có sự tương phản cao giữa các hạt và nền. Có thể cần phải thực hiện quy trình chụp ảnh trên một số khung trước khi phân tích tất cả các hạt.

Các hướng dẫn sau đây cần được xem xét:

- lựa chọn các điều kiện vận hành để giảm thiểu độ trôi;

- thu thập hình ảnh ở điện áp gia tăng thích hợp, ví dụ: 120 kV;

- thiết lập tỷ lệ độ phân giải hình ảnh với đường kính hạt trung bình để kiểm soát độ không đảm bảo đo;

VÍ DỤ: Đối với đường kính hạt danh nghĩa là 30 nm được đo ở độ phân giải 0,5 nm/pixel, mỗi pixel sẽ đóng góp 1,6 % vào đường kính hạt của cỡ trung bình. Các hạt nhỏ hơn sẽ có độ nhạy cao hơn với độ không đảm bảo đo.

- đảm bảo sự thiết lập hiệu chuẩn lặp lại bằng cách thực hiện chuẩn hóa thấu kính (nhằm giảm thiểu hiện tượng trễ từ) ở độ phóng đại đã chọn để thu thập ảnh;

- đảm bảo vạch chia tỷ lệ có thể nhìn thấy được trong mỗi hình ảnh kỹ thuật số;

- không loại trừ các hạt có hình dạng bất thường hoặc các hạt có góc nhọn;

- quyết định có hay không loại bỏ các hạt chạm;

- loại bỏ tất cả các hạt xuất hiện bởi khung khỏi phép đo;

- đếm và báo cáo ít nhất 500 hạt trong các khung cách đều nhau trên bề mặt lưới trong khung với bề mặt lưới có khoảnh cách ngang đủ lớn;

- báo cáo thông tin cỡ hạt cho tất cả các hạt đã chọn trong mỗi khung.

Trong khi nhiều chương trình phần mềm phân tích hình ảnh bao gồm các phương pháp để tách các hạt chạm vào, có thể có những thay đổi trong phân bố cỡ và hình dạng khi chúng được sử dụng. Khi một thuật toán như vậy được sử dụng cho sự phân bố cỡ của hạt nano vàng^[26], giá trị trung bình được báo cáo đối với phân bố đường kính tương đương hình tròn (ECD) giảm, và mức độ trải rộng được báo cáo sự phân bố này giảm. Trên mặt khác, việc loại bỏ một cách có hệ thống tất cả các hạt chạm cũng có thể dẫn đến sự lựa chọn không mang tính đại diện của các hạt đếm được.

Ảnh hưởng của cỡ mẫu đến độ không đảm bảo đo của đường kính hạt trung bình đã được nghiên cứu rõ ràng^{[25] [27] [28] [29] [30]}, với số lượng hạt lớn hơn dẫn đến độ không đảm bảo đo thấp hơn. Độ không đảm bảo đo đối với các tham số phân bố, giá trị trung bình của mẫu và độ lệch chuẩn phải cũng thấp hơn đối với số lượng hạt lớn hơn. Số lượng hạt nhỏ nhất được đề xuất để phân tích phân bố cỡ và hình dạng là 500, dựa trên kinh nghiệm từ các nghiên cứu trước đây.

Có hai lựa chọn để phân tích hình ảnh: thực hiện phân tích hạt riêng lẻ (ví dụ: đường bao bên ngoài của hạt) hoặc phân tích hình ảnh tự động. Phân tích hình ảnh tự động thường được ưu tiên khi khả thi. Phân tích hạt riêng lẻ được mô tả trong ISO 13322-1 và được sử dụng trong Phụ lục F, G và H.

7.6  Quy trình đo

7.6.1  Yêu cầu chung

Phân tích phải đại diện cho mẫu. Nói chung, khuyến cáo rằng mỗi mẫu được phân tích trong ba lần. Phân tích thống kê dữ liệu cần chứng minh liệu các mẫu có thực sự đại diện cho toàn bộ mẫu ^[31] hay không. TEM ghi lại hình ảnh chiếu của các hạt: thành phần hạt, cấu trúc bên trong và hình thái bề mặt đều có thể góp phần vào sự xuất hiện của hình ảnh.

7.6.2  Xây dựng mẫu thử nghiệm

Mẫu thử là phần được lấy trực tiếp từ mẫu phòng thử nghiệm (vật liệu nhận trực tiếp từ người yêu cầu) hoặc một mẫu phụ (phần đại diện được lấy từ mẫu phòng thử nghiệm và chuyển sang lọ mới mà không cần chuẩn bị mẫu). Mẫu thử nghiệm trải qua quá trình chuẩn bị mẫu để tạo ra một mẫu thử, là mẫu thử được gắn trên lưới TEM. Các bước chuẩn bị mẫu có thể bao gồm phân tách, chẳng hạn như lọc hoặc ly tâm, phân tán trong chất lỏng sử dụng năng lượng cơ học, chẳng hạn như siêu âm, và tách dung môi, chẳng hạn như làm khô. Tất cả các bước này có thể ảnh hưởng đến hình thái của các hạt trên lưới TEM. Trong khi các kỹ thuật phân tích dữ liệu của tiêu chuẩn này đã được chứng minh đối với độ không đảm bảo đo của các bộ mô tả cỡ và hình dạng cho các quy trình chuẩn bị mẫu cũng có thể được sử dụng để cải tiến quy trình nhằm giảm thiểu độ không đảm bảo đo cho các mẫu cụ thể.

7.6.3  Hiệu ứng phóng đại

TEM ổn định, được căn chỉnh tốt được vận hành ở độ phóng đại cho phép nhiều hạt có thể nhìn thấy trong trường nhìn và đảm bảo rằng mỗi hạt được ghi lại với một số lượng lớn các pixel. Ví dụ, các mẫu hạt nano có bước sóng d_ave = 50 nm, được thu thập ảnh ở độ phóng đại ≈ 50.000 và được ghi lại trên máy ảnh CCD có các kích thước pixel (ma trận vuông) là 14 μm, sẽ có đường kính khoảng 180 pixel. Một máy ảnh CCD với 2048 x 2 048 pixel sẽ chứa khoảng 120 hạt trong trường nhìn của một ảnh hiển vi^[31].

7.6.4  Khung (ảnh hiển vi)

Ghi đủ ảnh hiển vi đồ để hình ảnh nhỏ nhất là 500 hạt trên mỗi mẫu từ nhỏ nhất hai các vùng được phân tách rộng rãi của lưới. Thời gian ghi hình ảnh phải đủ dài để tỷ lệ chênh lệch thang đen trắng trung bình giữa các hạt và nền đến mức nhiễu, tức là độ lệch chuẩn của thang đen trắng so với của nền ít nhất là 5:1. Thời gian ghi cũng nên được lưu giữ ngắn (1 s đến 2 s) để giảm thiểu đóng góp từ độ trôi của đế mẫu^[31]. Độ lệch quan sát được trong quá trình thu thập ảnh thường do ảnh hưởng kết hợp của đế mẫu và độ lệch chùm tia.

7.7  Hiệu chỉnh các quy trình chụp ảnh

Có thể hữu ích khi xem xét lại các quy trình chụp ảnh và quy trình phân tích hạt (xem Điều 8) sau công việc ban đầu về phân tích dữ liệu, tức là phân loại dữ liệu thô (xem 9.1). Việc phân loại dữ liệu thô đặc biệt hữu ích khi một mẫu được phân tích lần đầu tiên tại một phòng thử nghiệm xác định. Tất cả các nghiên cứu điển hình được báo cáo trong các phụ lục đã tiến hành phân loại dữ liệu thô thông qua các bước trong quy trình xác định để làm giảm độ không đảm bảo đo của các thông số được trang bị và nâng cao sự hiểu biết về sự phân bố bộ mô tả các hình thái hạt đại diện.

8  Phân tích hạt

8.1  Yêu cầu chung

Vì cần một số lượng lớn các hạt để phân bố cỡ hạt chất lượng cao, công việc sẽ được tạo điều kiện khi sử dụng phần mềm phân tích hình ảnh tự động. Có sẵn phần mềm thương mại và phần mềm mã nguồn mở.

8.2  Phân tích hạt riêng lẻ

ISO 13322-1 cung cấp hướng dẫn về quy trình đếm, các cạnh của hạt, các hạt được cắt bởi cạnh của khung đo, chạm vào các hạt, phép đo, hiệu chuẩn và truy xuất nguồn gốc, và sự biến dạng cho phân tích hạt riêng lẻ (thủ công).

8.3  Phân tích hạt tự động

Hầu hết dữ liệu được báo cáo trong các nghiên cứu điển hình đã được phân tích bằng ImageJ, một phần mềm miễn phí từ Viện Y tế Quốc gia (NIH)^{[32] [33]}. Một số gói phần mềm thương mại là có sẵn. Mục tiêu đầu tiên để đo phân bố cỡ hạt là chuyển đổi ảnh hiển vi kỹ thuật số từ ảnh đen trắng thành ảnh nhị phân bao gồm các hạt và nền rời rạc. Mỗi giá trị pixel sẽ được phân loại bằng cách phân ngưỡng hình ảnh và lập bảng số lượng pixel cho mỗi hạt. Các hoạt động phân ngưỡng hình ảnh phụ thuộc vào mục đích của người sử dụng và tự động hóa được ưu tiên. Khi mà giá trị nền không đồng nhất trên toàn ảnh, các phương pháp tự động có thể không thành công. Người sử dụng sẽ cần chọn thủ công các giá trị ngưỡng cho các vùng khác nhau của hình ảnh^[31].

Sau khi hoàn thành việc phân ngưỡng, các hạt có thể được xác định. Một hạt sẽ bao gồm một số lượng lớn các pixel liền kề đáp ứng tiêu chí phân ngưỡng. Có thể có một số pixel nền với giá trị nhị phân vượt quá tiêu chí phân ngưỡng. Đây thường sẽ là số ít hoặc số lượng nhỏ pixel, cần được loại bỏ khỏi phân tích. Trong ImageJ, có chức năng "deseckle", "xói mòn" và "giãn nở". Việc áp dụng kết hợp các bước này thường loại bỏ các ảnh giả do phần mềm tác động trên các pixel. So sánh trực quan giữa hình ảnh gốc và hình ảnh được xử lý sẽ xác nhận rằng các ảnh giả thích hợp đã bị loại bỏ. Tương tự, có thể có một số pixel trong tập hợp hạt nano dưới giới hạn ngưỡng. Những lỗ này sẽ được phần mềm “lấp đầy” để cho phép phân tích. Một số ví dụ cụ thể về phân tích tự động được cung cấp bởi sự hợp tác của Viện Quốc gia về Tiêu chuẩn và Công nghệ với Phòng thử nghiệm đặc trưng Công nghệ Nano (NISTNCL) (PCC-15^[34]), Viện Quốc gia về An toàn và Sức khỏe Lao động phối hợp với Dune Khoa học (NIOSH/DUNE, xem trang 5-10 của Thư mục tài liệu tham khảo [35]), và Hướng dẫn Thực hành Tốt từ Phòng thử nghiệm Vật lý Quốc gia (xem trang 36-40 của Tài liệu tham khảo [22]).

8.4  Ví dụ - Quy trình phân tích hạt tự động

Tiêu chuẩn này giả định rằng tất cả các hình ảnh đều được chụp ở định dạng kỹ thuật số. Các bước thủ tục cho một phần mềm mã nguồn mở như sau.

CHÚ THÍCH: Phần mềm nguồn mở là ImageJ, có tại https://imagej.nih.gov/ij/download.html,

- Tạo bản sao làm việc của tất cả các hình ảnh/khung (giữ nguyên các hình ảnh gốc chưa qua chỉnh sửa).

- Mở ImageJ và mở tệp khung.

- Đặt thang đo bằng cách sử dụng khung tỷ lệ hoặc một phép đo khác về kích cỡ pixel, trở về tỷ lệ ban đầu trước khi tiếp tục.

- Cắt hình ảnh để loại bỏ các khung tỷ lệ và các ảnh giả khác có thể ảnh hưởng đến độ tương phản hoặc hạt phân tích.

- Kiểm tra và hiệu chỉnh độ sáng và độ tương phản để đảm bảo rằng tất cả các hình ảnh đều có biểu đồ tập trung và đủ rộng để che phủ ít nhất 80 % thang đen trắng có thể có.

- Hoạt động phân ngưỡng có thể dẫn đến các tệp khung hình có các ảnh giả pixel đơn lẻ hoặc chất lượng hình ảnh kém, ví dụ. các hạt thô hoặc nền không đồng đều do sự chiếu sáng của chùm điện tử không đồng đều. Trong trường hợp ảnh giả, áp dụng quy trình làm sạch và bào mòn/giãn nở để loại bỏ các ảnh giả này và lưu các thay đổi. Trong trường hợp chất lượng hình ảnh kém, người thao tác có thể làm sạch các cạnh của các hạt hoặc hiệu chỉnh cho nền không đồng đều bằng cách áp dụng các bộ lọc đặc biệt. Đánh giá sự chuyển đổi hình ảnh và lưu thay đổi.

- Không nên xử lý các hạt chạm bằng cách sử dụng các thuật toán phân tách tự động mà không xác định xem cách thức và mức chênh lệch các kết quả phân bố bộ mô tả có bị thay đổi hay không vượt quá độ không đảm bảo đo có thể chấp nhận được. Khi chạm vào các hạt có thể tách rời khỏi tập dữ liệu thô bằng cách áp dụng các hệ số hình dạng hoặc cỡ thích hợp cho dữ liệu thô.

- Thiết lập danh sách các đại lượng đo mong muốn (chẳng hạn như diện tích, bộ mô tả hình dạng, đường kính Feret và hình elip vừa vặn). Danh sách các bộ mô tả cỡ và hình dạng có sẵn sẽ khác nhau tùy theo phần mềm. Danh sách thường hữu ích để chọn nhiều bộ mô tả hơn mức có thể cần thiết vì các bộ mô tả lặp lại nhiều nhất có thể không phải là bộ mô tả được báo cáo theo quy ước cho các hạt cụ thể. Nhiều bộ mô tả cỡ và hình dạng có thể được sử dụng để xác định các vấn đề về hình ảnh và phép đo cũng như hỗ trợ việc mô tả đặc trưng của mẫu hạt đang nghiên cứu.

- Phân tích các hạt (các cài đặt cụ thể của ImageJ nên bao gồm: hiển thị đường viền, hiển thị kết quả, bao gồm lỗ và loại trừ trên các cạnh).

- Lưu từng tệp hình ảnh hiển thị đường viền hạt và chuỗi số của chúng (tên tệp.tif) và bảng tính (Results.xls, với tất cả các giá trị bộ mô tả cho tất cả các hạt cộng với số lượng hạt và số lượng khung).

CHÚ THÍCH: Hướng dẫn bổ sung có thể được cung cấp dựa trên các phát hiện từ các nghiên cứu điển hình. Một số nghiên cứu điển hình hiển thị các quy trình đánh giá dữ liệu nội bộ và liên phòng thử nghiệm [ví dụ: phân tích phương sai (ANOVA)] có thể được sử dụng để điều chỉnh các quy trình cho các giá trị độ không đảm bảo đo thấp.

9  Phân tích dữ liệu

9.1  Yêu cầu chung

Có một số ứng dụng chính để phân tích thống kê dữ liệu cỡ hạt, bao gồm phân tích dữ liệu cỡ hạt, đánh giá sự thay đổi dữ liệu theo độ lặp lại, độ chính xác trung bình, điều kiện tái lập của phép đo, lắp các mô hình tham chiếu phù hợp với phân bố cỡ, và đánh giá các số liệu thống kê lớn cho toàn bộ nghiên cứu. Bảng 3 tóm tắt các phương pháp được sử dụng trong tiêu chuẩn này. Độ không đảm bảo đo được tính từ các hệ số biến thiên được xác định từ các tham số phù hợp của từng tập dữ liệu trong ILC. Bảy nghiên cứu điển hình về sự phân bố cỡ và hình dạng hạt của TEM được đưa ra từ Phụ lục B đến Phụ lục H. Những phát hiện chính của các nghiên cứu này được tóm tắt trong Phụ lục A.

Bảng 3 - Phương pháp phân tích thống kê

9.2  Phân loại dữ liệu thô - Phát hiện các hạt chạm, các hạt không-chạm, ảnh giả và tạp chất

Việc phân loại dữ liệu thô có thể hữu ích để thực hiện sàng lọc dữ liệu, hoặc "phân loại", trước khi phân tích đầy đủ các tập dữ liệu. Ví dụ, các hạt chạm và các hạt không được chọn phải xóa khỏi tập dữ liệu, các ảnh giả phải được xác định và loại bỏ, và các tạp chất phải được xác định và phân tích riêng biệt. Quy trình phân loại dữ liệu thô có thể được xây dựng khi bắt đầu dự án phân bố cỡ và hình dạng hạt. Ví dụ về quy trình phân loại dữ liệu thô được đưa ra trong Hình 5. Điểm khởi đầu là dữ liệu thô được tạo bằng ImageJ và điểm cuối là một tập dữ liệu rút gọn chỉ gồm dữ liệu nano dạng thanh tuân theo hạn chế diện tích nhỏ nhất (> 200 pixel). Dữ liệu thô chứa các hạt nano mục tiêu (nano dạng thanh) cộng với các nano dạng khối và một số hạt bổ sung chưa được chọn lọc. Trong nghiên cứu điển hình này, các hạt chạm vào được coi là không mong muốn. Một phương pháp heuristic đã được xây dựng để xác định các hạt chạm vào bằng cách sử dụng dải giá trị cho một bộ mô tả cụ thể. Các hạt trong dải này đã được trích xuất từ tập dữ liệu và bỏ đi. Phương pháp heuristic thứ hai được phát triển để phát hiện không phải nano dạng thanh và các hạt không được chọn lọc khác. Tập dữ liệu nano dạng được giữ lại để phân tích thêm. Cuối cùng, dữ liệu nano dạng thanh còn lại được sắp xếp để loại bỏ các hạt có diện tích nhỏ hơn 200 pixel. Sản phẩm cuối cùng của quy trình làm việc này có thể thực hiện qua phần còn lại của lộ trình phân tích dữ liệu.

Hình 5 - Ví dụ phân loại dữ liệu thô đối với mẫu nano vàng dạng thanh (xem Phụ lục D)

Các sự phân bố thường được sử dụng yêu cầu ít nhất hai tham số: một tham số mô tả giá trị trung bình (hoặc cỡ) và một tham số mô tả mức độ trải rộng (hoặc hình dạng) của dữ liệu. Đối với mỗi ứng dụng, sai số chuẩn tương đối (RSE) cần thiết cho giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của phân bố sẽ thiết lập số lượng yêu cầu hình ảnh hạt nano. Các phương pháp phân bố điều chỉnh đường cong dữ liệu cỡ hạt trong tiêu chuẩn này (xem 9.2) cung cấp RSE cho cả hai bộ mô tả (giá trị trung bình và mức độ trải rộng). Giả sử rằng phân bố phù hợp đưa ra một mô tả tốt về dữ liệu, các nhà điều tra có thể xác định ảnh hưởng của số lượng hạt được phân tích trên RSE cho các mẫu của chúng và điều chỉnh số lượng hạt được đếm để phát triển tập dữ liệu với độ chính xác cần thiết.

Đối với các bộ mô tả cỡ và hình dạng, ISO 9276-6:2008 cung cấp các tập hợp cỡ, tỷ lệ và hình trung bình các bộ mô tả thường được sử dụng để xác định hình thái hạt và sẽ được sử dụng. Các hạt có thể được đặc trưng thông qua bộ mô tả cỡ và/hoặc hình dạng. Các tập hợp hạt thường có cỡ và/hoặc dải bộ mô tả hình dạng đồng nhất, cung cấp một lộ trình để nhận dạng và tách các kết tập, kết tụ, ảnh giả, và/hoặc các hạt lạ từ các tập dữ liệu hạt được chụp.

9.3  Đánh giá chất lượng dữ liệu - Độ lặp lại, độ chụm trung gian và độ tái lập

Mục tiêu chính của ANOVA là xác định các hạt, khung hoặc tập dữ liệu để xem xét, thường bằng cách kiểm tra trực quan hình ảnh và dữ liệu phân ngưỡng của nó. ANOVA có thể sử dụng để đánh giá độ lặp lại nội bộ, độ chụm trung gian và độ tái lập liên phòng thử nghiệm. Tại các độ phân giải cụ thể điển hình, thường có một số lượng nhỏ các hạt nano trong mọi khung nhìn nhất định; phổ biến từ 20 hạt đến 100 hạt. Với số lượng hạt này, giá trị bộ mô tả trung bình có thể được tính cho mỗi khung. Tuy nhiên không có khả năng là các ước tính hợp lý cho các tham số phân bố cỡ, tức là giá trị trung bình và mức chênh lệch phân bố, có thể được tính cho một khung. Bảng 4 tóm tắt các giả thuyết không và đánh giá zero cho từng loại đánh giá này. Thống kê giá trị-p được sử dụng như một đánh giá và đối với tiêu chuẩn này, phần mềm miễn phí sử dụng cho phương pháp ANOVA (xem https://shiny.as.uky.edu/anova-app/)

Bảng 4 - Đánh giá chất lượng dữ liệu thông qua ANOVA

Hình 6 cho thấy quy trình làm việc để đánh giá độ lặp lại liên phòng thử nghiệm trong quá trình phân loại dữ liệu thô. Trong trường hợp này, giả thuyết không là giá trị trung bình bộ mô tả cụ thể cho mỗi hình ảnh giống với giá trị tổng bình quân của nó cho tất cả các hình ảnh. Khi tất cả các hình ảnh được phân tích (A₁ đến A_n), một tập hợp hoặc tổng bình quân của bộ mô tả được xác định cho toàn bộ tập dữ liệu và giá trị trung bình bộ mô tả cho mỗi khung được so sánh với tổng bình quân. Đầu ra điển hình của phần mềm là một biểu đồ hộp hiển thị giá trị tổng bình quân, giá trị bộ mô tả trung bình cho mỗi khung, một biểu đồ hộp cho mỗi khung (thường là một hộp biểu thị 75 % giá trị bộ mô tả; ± 1,5 s) và các điểm cực trị. Nếu cần, các điểm cực trị có thể được nhìn trên khung ảnh để đảm bảo rằng chúng là các hạt nano mong muốn và không phải là ảnh giả hoặc tạp chất.

Thông thường, hạt và dữ liệu liên quan của hạt phải được báo cáo và không nên loại bỏ khỏi tập dữ liệu trừ khi:

- ảnh hạt được tìm thấy bị hỏng;

- ảnh hạt được xác định là ảnh giả; hoặc

- hạt được xác định là một loại/lớp khác với mẫu thử đang đếm.

Thông thường, ảnh và dữ liệu của ảnh phải được báo cáo và không nên loại bỏ khỏi tập dữ liệu trừ khi:

- việc hiệu chuẩn hoặc các thiết lập vận hành thiết bị khác được phát hiện là khác với tiêu chuẩn.

Một thống kê chỉ ra hạt là "cực trị" không phải là lý do đủ để khiến để loại bỏ hạt đó. Phân tích này có thể được lặp lại cho tất cả các bộ mô tả đã ghi. Độ lặp lại của nhiều loại bộ mô tả có thể được so sánh bằng cách xếp hạng các giá trị-p của chúng hoặc bằng cách xác định phần khung giá trị trung bình bộ mô tả tương tự như giá trị tổng bình quân. Cả hai phương pháp đều giúp chứng minh bộ mô tả thông hiểu tập dữ liệu.

Biểu đồ quyết định dạng cây của Hình 6 có thể áp dụng cho đánh giá độ chụm trung gian và độ tái lập. Đối với thứ hai, tập dữ liệu A_i là của các thành viên ILC. Ngoài ra, so sánh từng cặp các tập dữ liệu cũng cung cấp thông tin về sự giống nhau của các giá trị trung bình tập dữ liệu. Chỉ một thử nghiệm thống kê là không đủ lý do để loại bỏ dữ liệu.

CHÚ THÍCH: Biểu đồ hộp này đưa ra phân tích độ lặp lại của các bộ mô tả độ rắn cho sáu khung các hình ảnh tổng hợp cacbon đen.

Hình 6 - Quy trình làm việc ANOVA để phân tích độ lặp lại và độ tái lập

9.4  Các phân bố thích hợp với dữ liệu

Các mô hình tham chiếu ưu tiên cho các bộ mô tả của mẫu có thể không được biết đến. Phương pháp hồi quy phi tuyến tính có thể đưa ra ước lượng cho các tham số phân bố chuẩn và sai số chuẩn của chúng. Mô hình tham chiếu ưu tiên cho một tập dữ liệu cụ thể thường sẽ có các ước lượng tham số với sai số chuẩn tương đối thấp nhất. Các phương pháp trong tiêu chuẩn này có thể được sử dụng để chọn phân bố chuẩn tốt nhất hoặc để xác định các bộ mô tả có sai số chuẩn tương đối thấp.

Bộ mô tả cỡ báo cáo cỡ của các hạt trong khi bộ mô tả hình dạng báo cáo hình dạng hạt. Mỗi bộ mô tả được trang bị cho một mô hình tham chiếu với hai tham số: một tham số trung bình báo cáo một giá trị đặc trưng cho bộ mô tả cỡ/hình dạng và một tham số trải rộng báo cáo sự lan rộng của mô hình phân bố thích hợp.

Ba mô hình tham chiếu thường được kết hợp với dữ liệu phân bố cỡ hạt tích lũy: chuẩn, loga chuẩn và Weibull. Lưu ý rằng, đối với mỗi một mô hình tham chiếu, việc tính toán giá trị trung bình và các tham số trải rộng là khác biệt và khác nhau. Để thuận tiện, giá trị đặc trưng của bộ mô tả được gọi là “giá trị trung bình”, và độ rộng đặc trưng sự phân bố được gọi là “độ trải rộng”. Các mô hình tham chiếu thích hợp cho các phân bố tích lũy thường được ưu tiên. Sự phân bố xác suất khác nhau sẽ làm mất thông tin khi dữ liệu được xếp vào thùng rác, thường che khuất các chi tiết gần đuôi của phân bố. Nói chung, các giá trị tham số từ các khớp phân bố tích lũy có sai số chuẩn tương đối thấp hơn những phân bố chênh lệch được xếp vào thùng rác.

Ba phương pháp hồi quy phi tuyến tính (phù hợp với ISO 9276-3) được sử dụng đối với dữ liệu phù hợp cho phân bố tích lũy và để tối ưu hóa các giá trị của các thông số được trang bị:

- giảm thiểu phương sai giữa dữ liệu và mô hình tham chiếu;

- thiết lập độ lệch dư giữa dữ liệu và mô hình tham chiếu bằng 0;

- chuyển đổi ba mô hình tham chiếu thành các hàm tuyến tính (hồi quy chuẩn tính).

Phần mềm thống kê thương mại có thể cung cấp giá trị R² cho sự phù hợp ưa thích, ước lượng tham số [ví dụ giá trị trung bình () và độ lệch chuẩn (s)] và sai số chuẩn của ước lượng tham số (ux và u_s). Sai số chuẩn tương đối (RSE, sai số chuẩn chia cho số liệu thống kê của nó) là thước đo chất lượng của tham số, với các giá trị nhỏ hơn sẽ tốt hơn.

Phần mềm miễn phí (xem https://shiny.as.uky.edu/curve-fitting-app/) được sử dụng để điều chỉnh sự phân bố đối với dữ liệu.

Phương pháp này cung cấp một cách tiếp cận phân tích nhất quán cho tất cả các tập dữ liệu. Hình 7 đưa ra quy trình làm việc phù hợp dạng mô hình được sử dụng cho các nghiên cứu điển hình của tiêu chuẩn này (xem Phụ lục B đến Phụ lục H).

Hình 7 - Quy trình làm việc đối với phân bố cỡ và hình dạng hạt thích hợp với dữ liệu đo được

Tập dữ liệu được sử dụng cho các tham số trung bình ước lượng và độ trải rộng có thể từ một phòng thử nghiệm hoặc thử nghiệm trong ngày, hoặc được tập hợp bằng cách kết hợp tất cả các tập dữ liệu trong nghiên cứu, qua các ngày thử nghiệm và/hoặc các phòng thử nghiệm khác nhau. Sử dụng công cụ phần mềm miễn phí, người sử dụng có thể chọn một trong ba mô hình tham chiếu khác nhau và ước lượng các tham số phù hợp nhất bằng một trong hai phương pháp: hồi quy phi tuyến tính hoặc hợp lý cực đại. Sai số chuẩn tương đối của các tham số trung bình và chênh lệch có thể được tính toán cho mỗi phương pháp ước lượng và từng mô hình. Khi một mô hình tham chiếu có sai số chuẩn tương đối thấp hơn đáng kể đối với cả hai bộ mô tả, nó có thể là lựa chọn ưu tiên.

9.5  Đánh giá độ không đảm bảo đo đối với các mẫu dưới điều kiện độ lặp lại, độ chụm trung gian hoặc độ tái lập

9.5.1  Thống kê lớn cho các thông số thích hợp - Ba hoặc nhiều tập dữ liệu

Có thể tạo ước lượng các tham số phù hợp cho từng bộ mô tả cho từng tập dữ liệu bằng phương pháp được đưa ra trong 9.3. Giả sử các giá trị tham số thích hợp được phân bố chuẩn, "thống kê lớn" cho tất cả các tập dữ liệu được tính toán: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và hệ số biến thiên cho mỗi tham số thích hợp của bộ mô tả. Hệ số biến thiên lớn đối với mỗi thông số thích hợp liên quan đến độ không đảm bảo đo tương đối của nó. Cách tiếp cận này không phân biệt giữa tính đồng nhất vật liệu (từ mẫu đến mẫu) và độ chụm của phương pháp (độ lặp lại, độ chụm trung gian hoặc độ tái lập).

9.5.2  Độ không đảm bảo đo của các thông số thích hợp

Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để đánh giá độ không đảm bảo của phép đo^{[36] [37] [38]} và độ chụm và độ chệch của các phương pháp. Cách tiếp cận TCVN 9595-3:2013 (ISO/IEC Guide 98-3:2008) đối với độ không đảm bảo đo là xác định các đại lượng đo, xác định tất cả các nguồn có liên quan của độ không đảm bảo trong thử nghiệm, định lượng từng nguồn không đảm bảo đáng kể với phân bố xác suất, tính toán kết hợp (gộp) độ không đảm bảo tiêu chuẩn và ước lượng độ không đảm bảo mở rộng ở một mức độ tin cậy xác định. Một số tài liệu tham khảo cung cấp rất chi tiết về độ không đảm bảo đo đối với phép đo riêng cỡ hạt^{[25] [27] [28] [29] [30]}. Đây là cách tiếp cận tuân thủ GUM của Braun và cộng sự^[39] được theo dõi.

Các thành phần độ không đảm bảo loại A bao gồm các thành phần được đánh giá bằng các phương pháp thống kê, chẳng hạn như kiểm tra hoặc thử nghiệm lặp lại trên CRM. Các thành phần độ không đảm bảo loại B được đánh giá bằng các phương pháp khác, chẳng hạn như sai số hiệu chuẩn hoặc ảnh hưởng của sự thay đổi nhiệt độ. Các thành phần loại A là:

- mức độ gần của phép đo với giá trị tham chiếu;

- độ chụm (mức độ mà các phép đo khác nhau hiển thị cùng một kết quả).

Độ chụm thường được tách thành hai thành phần: độ lặp lại (sự thay đổi quan sát được do cùng một người thao tác và cùng một thiết bị) và độ tái lập (sự thay đổi quan sát được đối với cùng một quá trình được thực hiện bởi các người thao tác khác nhau trên các thiết bị khác nhau), như trong các nghiên cứu điển hình trong các Phụ lục. Khi RM đang được nghiên cứu về bộ mô tả được chứng nhận của nó, độ đúng có thể được tính [sự chênh lệch giữa giá trị được chứng nhận và giá trị trung bình cộng của bộ mô tả (độ chệch)].

9.5.3  Ví dụ - Độ không đảm bảo đo đối với bộ mô tả cỡ

Đối với bộ mô tả cỡ, độ không đảm bảo đo gộp, u_c(x), trên cơ sở độ tái lập liên phòng u(ir), độ đúng, u(t), và sai số hiệu chuẩn thiết bị, u(c). U(ir) và u(t) là các thành phần độ không đảm bảo đo Loại A trong khi u(c) là thành phần độ không đảm bảo đo Loại B. Độ không đảm bảo đo gộp là bình phương của tổng bình phương của các thành phần riêng lẻ của nó, được nêu trong Công thức (1):

9.6  Phân tích hai biến

Phân tích hai biến có thể được sử dụng để so sánh các tập dữ liệu hai chiều độc lập với mô hình nhưng không dẫn đến các tính toán về độ không đảm bảo đo. Tuy nhiên, phân tích hai biến cung cấp thống kê các thước đo về độ giống nhau trong phân bố; có thể hữu ích trong một số trường hợp. Một số nghiên cứu điển hình trong phụ lục bao gồm các hạt có cả cỡ và hình dạng khác nhau. Xem xét cả hai loại mô tả rất quan trọng đối với đặc trưng của các vật liệu đó. Hình 8 đưa ra quy trình làm việc phân tích hai biến^[40]. Phương pháp này là một thử nghiệm phi tham số cho các phân bố bằng nhau ở cỡ cao, thử nghiệm giả thuyết tổng hợp của các phân bố bằng nhau khi các phân bố không xác định. Một số loại của hai phép so sánh biến có thể được phân tích bằng phương pháp này: phân bố theo kinh nghiệm (bộ mô tả - dữ liệu phân bố tích lũy) và dữ liệu bộ mô tả - bộ mô tả (cỡ - cỡ, cỡ - hình dạng hoặc hình dạng - hình dạng). Phương pháp hai biến rất hữu ích để so sánh thống kê các tập dữ liệu nhưng không đưa ra đánh giá có thể sử dụng để tính toán độ không đảm bảo đo của các bộ mô tả.

CHÚ THÍCH: Phân tích hai biến này so sánh tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh so với đường kính Feret cho hai mẫu nano vàng dạng thanh khác nhau (p < 0,001 đối với cặp mẫu này).

Hình 8 - Quy trình làm việc để phân tích hai biến của các cặp tập dữ liệu

10  Báo cáo

Bảng 5 là ví dụ về một mẫu báo cáo dựa trên quy trình làm việc và hướng dẫn biểu đồ quyết định dạng cây của tiêu chuẩn này. Phần mẫu bao gồm: mặt trước, chuẩn bị mẫu, hệ số thiết bị, thu thập ảnh và phân tích hạt và phân tích dữ liệu. Các phần chèn màu xám nhạt là các hồi đáp ví dụ hoặc dấu nhắc chú dẫn. Mẫu báo cáo thực tế phải được điều chỉnh cho phù hợp với mẫu và ứng dụng của nó.

Bảng 5 - Ví dụ mẫu báo cáo (ví dụ các mục nhập được tô màu xám)

Mặt trước

Chuẩn bị mẫu

Hệ số thiết bị

Chụp ảnh và phân tích hạt

Phân tích dữ liệu

Phụ lục A

(tham khảo)

Tổng quan về nghiên cứu điển hình

A.1  Yêu cầu chung

Các quy trình chi tiết đã được xác nhận với các nghiên cứu liên phòng (xem Phụ lục B, D, E và F) phù hợp với Hướng dẫn VAMAS cho ILC ^{[41] [42]} và ISO 5725-1.

Các phát hiện chính được báo cáo trong mỗi phụ lục nghiên cứu điển hình được nêu trong Bảng A.1.

Bảng A.1 - Các phát hiện chính được báo cáo trong mỗi phụ lục nghiên cứu điển hình

A.2  Các hạt nano hình cầu rời rạc (xem Phụ lục B)

RM8012 là RM gồm các hạt nano vàng hình cầu thường được sử dụng để hiệu chuẩn TEM ^{[35] [38]}.

A.3  Cỡ hỗn hợp (xem Phụ lục C)

Keo silica được sử dụng để đánh bóng, như một chất phụ gia cho mỹ phẩm và là một thành phần trong vật liệu nano. Mẫu là CRM (ERM-FD102), một hỗn hợp hai phương thức của keo silica thương mại ^{[36] [37]}.

A.4  Hình dạng hỗn hợp (xem Phụ lục D)

Sự cộng hưởng plasmon dọc, có thể điều chỉnh được của các nano vàng dạng thanh có liên quan đến hình thái học của chúng ^[43].

Hai hỗn hợp nano vàng dạng thanh và nano vàng dạng khối được cho là có hiệu suất khác nhau thuộc tính ^[44]. Các mẫu tương tự như Vật liệu chuẩn được chứng nhận quốc gia ở Trung Quốc.

A.5  Kết tập vô định hình (xem Phụ lục E)

Các kết tập than đen có hình thái chùm nang (aciniform), trong đó các nốt sần (các đặc điểm cấu thành có được gọi là "các hạt chính") được kết tập thành các cụm "giống như quả nho". Cabot Corporation cung cấp mẫu chuẩn cacbon đen, SRB8, đối với phương pháp hiện có (ASTM D3849-14a ^{[24] [45]}) là có sẵn.

A.6  Kết tập nano tinh thể (xem Phụ lục F)

Các oxit kim loại nano tinh thể được sử dụng phổ biến và hầu như luôn được kết tập khi sản xuất trong một quá trình pha hơi. Cỡ và hình dạng của các tinh thể cấu thành của bột titania kết tập rất cần thiết cho tính năng của sản phẩm. Tayco Corporation đã cung cấp một mẫu thương mại.

A.7  Các hạt có tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh thấp (xem Phụ lục G)

Sự phân bố cỡ và hình dạng của các hạt nano tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh thấp là rất quan trọng đối với một số các ứng dụng. Các phương pháp đo được báo cáo cho các sợi cơ bản của tinh thể nano xenlulo. CRM được cung cấp bởi Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia, Canada (CNCD-1 ^[46]).

A.8  Các hạt nano có dạng tinh thể cụ thể (xem Phụ lục H)

Các hạt nano titania lưỡng tháp có hình thái tinh thể ba chiều được xác định rõ ràng ^[47] và đang được coi là một RM tiềm năng cho cả phân bố cỡ và hình dạng.

Phụ lục B

(tham khảo)

Các hạt nano hình cầu rời rạc

B.1  Tham khảo

Một báo cáo đầy đủ về phương pháp và kết quả được đưa ra bởi Rice và cộng sự ^[26].

B.2  Cơ sở và mục tiêu thiết kế

RM8012 (cỡ danh nghĩa 30 nm) là RM được điều chế bởi NIST. Hình B.1 cho thấy một khung TEM điển hình với hạt nano vàng. Một số hạt đang chạm vào nhau. Khi các hạt nano vàng được mài nhẵn, không phải tất cả biến dạng là tròn. Điều khoản bao gồm chụp ảnh tự động, phân tích hạt tự động và phân tích thống kê dữ liệu thô và các tham số phân bố phù hợp, cung cấp một khung làm việc để đo phân bố cỡ hạt.

Hình B.1 - Ảnh TEM của RM8012

B.3  Điểm nổi bật

Khả năng lặp lại trong phòng của ECD, đường kính Feret và tỷ lệ độ cao và độ rộng của hạt đạt yêu cầu như đã đánh giá sử dụng ANOVA của dữ liệu khung.

Bảng B.1 trình bày các độ không đảm bảo đo (U_ILC) của thông số mô hình được trang bị cho cả biểu đồ chuẩn và các phân bố chuẩn cho ILC ^[26]. Các tham số trung bình của các mô hình loga chuẩn được trang bị cho các phân bố có độ không đảm bảo đo thấp hơn so với phân bố của mô hình bình thường: U_ILC = 1,6 % và tương ứng là 5,5 %. Các tham số trải rộng (chiều rộng của phân bố) cho mỗi mô hình phân bố có hệ số biến thiên và độ không đảm bảo đo tương tự. Độ không đảm bảo đo của giá trị trung bình số học (trung bình) thậm chí còn cao hơn giá trị phân bố chuẩn được điều chỉnh.

Bảng B.1 - Độ không đảm bảo đo của các thông số mô hình được trang bị cho bộ mô tả ECD

Một chương trình con ImageJ để tách các hạt chạm vào đã đưa ra sự phân bố cỡ với tham số trung bình và tham số trải rộng hẹp hơn. Hình B.2 cho thấy phân bố đường kính Feret lớn nhất đối với các hạt không-chạm một mình (hình vuông đen) và các hạt không chạm và chạm phân tách bằng thuật toán Watershed (các vòng tròn màu đỏ). Giá trị trung bình cho dữ liệu không chạm là cao hơn vài phần trăm so với dữ liệu được phân tách. Ngoài ra, độ trải rộng của phân bố hạt không chạm vào rộng hơn so với độ trải rộng của dữ liệu chạm. Trong trường hợp này, việc sử dụng thuật toán Watershed để tách các hạt chạm dẫn đến các phân bố khác nhau về mặt định lượng.

CHÚ DẪN:

Hình B.2 - Biểu đồ lượng tử của sự phân bố đường kính Feret lớn nhất của các hạt không-chạm và sự phân bố các hạt chạm (được phân tách bằng thuật toán phần mềm)

Các bộ mô tả cỡ có độ không đảm bảo đo tương tự. Đường kính Feret và ECD sẽ cung cấp các mô tả tương tự về phân bố cỡ mẫu thử nghiệm. Các mô hình bình thường được cung cấp thấp hơn các giá trị độ không đảm bảo đo cho giá trị trung bình và thông số trải rộng của phân bố cỡ so với các mô hình chuẩn bình thường. Mặc dù mẫu được chứng nhận về đường kính trung bình tương đương (giả sử phân bố chuẩn), độ không đảm bảo đo thấp hơn đối với giá trị trung bình của phân bố loga chuẩn.

Phụ lục C

(tham khảo)

Cỡ hỗn hợp

C.1  Mục đích

Vật liệu hạt nano có thể có sự phân bố cỡ và/hoặc hình dạng đa phương thức, hoặc ngay lập tức kết quả của phương pháp xử lý hạt nano, hoặc kết quả của việc trộn các vật liệu hạt nano khác nhau. Phụ lục này đưa ra các ví dụ về cách xử lý dữ liệu hình dạng và cỡ nhận được trên các vật liệu như vậy bằng phương pháp kính hiển vi điện tử. Ví dụ, điều quan trọng là phải tách các phần khác nhau (hoặc "chế độ" hoặc "cụm") trong vật liệu dạng hạt trước khi thực hiện phân tích các phần riêng lẻ.

C.2  Cơ sở và mục tiêu thiết kế

Vật liệu được chọn để minh họa các phương pháp tiếp cận khả thi là ERM-FD102 ^[36], CRM được sản xuất bởi Trung tâm Nghiên cứu Chung (JRC) của Ủy ban Châu Âu. ERM-FD102 được điều chế bằng cách trộn hai silica dạng keo thương mại với các cỡ danh nghĩa khác nhau, ≈ 20 nm và ≈ 80 nm. Đối với cả hai chế độ chính trong phân bố cỡ hạt của CRM, chứng chỉ CRM ^[36] cung cấp một số cỡ hạt được chứng nhận cho cả hai chế độ chính của sự phân bố cỡ hạt của CRM, bao gồm phân tích bằng phương pháp hiển vi điện tử (xem Hình C.1). Vì các cỡ của các chế độ chính khác nhau theo tỷ lệ khoảng ≈ 4, các độ phóng đại khác nhau đã được sử dụng trong mô tả đặc trưng phương pháp hiển vi điện tử của CRM để thu được phân bố cỡ đại diện cho cả hai chế độ. Mỗi phòng thử nghiệm phương pháp hiển vi điện tử tham gia trong nghiên cứu mô tả đặc tính CRM đã thu được sáu tập dữ liệu trong khoảng thời gian ba ngày, với ít nhất 300 các hạt trong mỗi tập dữ liệu.

ECD trung bình bằng phương pháp hiển vi điện tử, được chứng nhận cho chế độ lớn hơn trong số hai chế độ trong ERM-FD102, là 83,3 nm với độ không đảm bảo đo mở rộng là 2,3 nm. Giá trị này là giá trị trung bình so với dải cỡ từ 60 nm đến 120 nm ^[36]. Chiều rộng của pic tương ứng trong phân bố cỡ hạt không được chứng nhận.

Ảnh AFM của cùng một vật liệu (ERM-FD102) ^[37] cũng cho thấy sự hiện diện của các hạt có cỡ trung bình giữa các hạt lớn (danh nghĩa là 80 nm) và các hạt nhỏ (danh nghĩa 20 nm). Các hình ảnh TEM được lấy để đo cụm hạt lớn cũng cho thấy các hạt silica "cỡ trung bình" trong dải ≈ 40 nm. Hình C.2 cho thấy biểu đồ và phân bố tích lũy từ dữ liệu TEM của một báo cáo phòng thử nghiệm ("Phòng thử nghiệm 1”): tổng số hạt lớn được báo cáo trong dải từ 35 nm đến 125 nm là 2801, với 761 trong số chúng có cỡ ECD nhỏ hơn 60 nm; giá trị này tương ứng với cực tiểu giữa hai píc của biểu đồ. Tất cả các bản phân bố bộ mô tả cỡ cho ERM-FD102 là hai phương thức. Ba loại mô tả đã được báo cáo: cỡ (bao gồm diện tích, chu vi, đường kính Feret, đường kính Feret nhỏ nhất và ECD), hình dạng giãn dài (bao gồm cả tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và độ chặt), và độ ghồ ghề/độ bất thường của ranh giới (bao gồm yếu tố hình thức và độ rắn).

CHÚ THÍCH: Được sử dụng với sự cho phép của Trung tâm Nghiên cứu Chung của Ủy ban châu Âu (JRC).

Hình C.1 - Ảnh TEM của hỗn hợp các hạt nano silica keo

CHÚ DẪN:

X  ECD, tính bằng nm

Y1  Sự phân bố mật độ

Y2  Sự phân bố tích lũy

CHÚ THÍCH: Biểu đồ (phía bên trái; phân bố mật độ dưới dạng đường cong màu đen liên tục) và phân bố tích lũy (phía bên tay phải; điểm dưới dạng vòng tròn liền, phân bố tích lũy dưới dạng đường cong màu đen liên tục).

Hình C.2 - Sự phân bố mật độ và tích lũy từ phép phân tích các ảnh hạt lớn, ECD (Phòng thử nghiệm 1)

Bảng C.1 trình bày các ID mẫu, số lượng hạt đếm được trong khoảng từ 35 nm đến 125 nm, số của các hạt có ECD lớn hơn 60 nm và phần nhỏ của các hạt có ECD < 60 nm. Tất cả các tập dữ liệu báo cáo hơn 300 hạt lớn được phân tích (một mục tiêu của phương pháp) ngoại trừ D3S1, trong đó báo cáo 271 hạt lớn. Phần trung bình của các hạt cỡ trung bình là 27,2 %.

Bảng C.1 - Sáu tập dữ liệu để so sánh độ chụm trung gian

C.3  Điểm nổi bật

C.3.1  Yêu cầu chung

Phân tích này giải quyết ba câu hỏi:

a) những phương pháp nào có thể xác định sự giống nhau hoặc khác nhau giữa các phân bố cỡ hai phương thức?

b) phương pháp nào có thể phân biệt tốt nhất giữa các hạt lớn (trên danh nghĩa là ≈ 80 nm) và các hạt có cỡ trung bình (danh nghĩa là ≈ 40 nm)?

c) độ chụm trung gian (xem Bảng 4) của phân bố cỡ, độ giãn dài và không chắc chắn là gì?

Câu trả lời cho câu hỏi đầu tiên sẽ thiết lập các bước cho phân loại dữ liệu thô. Câu trả lời cho câu hỏi thứ hai có thể được tự động hóa để tách dữ liệu thành các cụm hạt lớn và cỡ trung bình. Trung gian các câu trả lời chính xác cho các hạt lớn có thể được so sánh với các giá trị độ không đảm bảo đo của CRM ^{[36] [37]}.

C.3.2  Phân loại dữ liệu thô

Trong nghiên cứu mô tả đặc tính ERM-FD102, các phòng thử nghiệm đã báo cáo sáu tập dữ liệu được thực hiện trong thời gian ba ngày (hai tập mỗi ngày). Việc so sánh các giá trị trung bình mẫu theo ANOVA tổng thể không có liên quan đặc biệt nếu người ta muốn đánh giá sự tương đương hoặc khả năng so sánh của hai phân bố hai phương thức đo được. Thay vì, các cặp ANOVA được thực hiện cho mỗi cặp trong số 15 cặp có thể có cho sáu tập dữ liệu DiSj (ví dụ như trong Bảng C.1). Các so sánh từng cặp ANOVA về ECD (cỡ), tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh (hình dạng kéo dài) và độ đặc (hình dạng ghồ ghề) cho p > 0,05 cho 11 trên 15, 15 trên 15 và 9 trên 15 cặp, được đánh giá là rất tốt (ECD), xuất sắc (tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh) và độ chụm trung gian tốt (độ rắn). Vì các giá trị trung bình bộ dữ liệu là trung gian giữa đường kính danh nghĩa của các hạt cỡ trung bình và hạt lớn, các giá trị trung bình này nhạy cảm với số phân số của mỗi loại được báo cáo trong Bảng C.1.

Các phương pháp so sánh phân bố trực tiếp sẽ thích hợp hơn để so sánh các tập dữ liệu này, chẳng hạn như phân tích hai biến và phân tích Kolmogorov-Smirnov (K-S). Thử nghiệm K-S được thiết kế để xác định trực tiếp cho dù hai phân bố tích lũy có khác nhau hay không, mà không cần tham chiếu đến bất kỳ mô hình có thể mô tả dữ liệu. Phân bố tích lũy cho mỗi tập dữ liệu đã được phân loại bằng cách sử dụng 100 bước bằng nhau trên toàn dải dữ liệu cho mỗi bộ mô tả. Sự khác biệt giữa hai đường cong ở mỗi bước, D_m,n, được so sánh với thống kê cao nhất (xem Bảng 3 ^{[44] [48]}). Nếu sự khác biệt vượt quá thống kê cao nhất, các phân bố tích lũy được đánh giá là khác nhau. Hình C.3 a) trình bày phân bố tích lũy cho ba tập dữ liệu: A, B và C.

Giá trị cao nhất cho ba cặp này tương tự nhau, ≈ 0,09, vì vậy chỉ có một bộ giá trị cao nhất (cả + và -) được vẽ trong Hình C.3 b). Bằng thử nghiệm K-S, cả ba tập dữ liệu này đều có các khu vực vượt quá mức tối cao và được đánh giá là khác biệt. Điều này một phần là do sự khác biệt giữa số lượng các hạt cỡ trung bình trong các tập dữ liệu khác nhau, thay đổi từ ≈ 20 % đến ≈ 35 %. Nó là có khả năng sự khác biệt đó có thể được giảm bớt nếu số lượng điểm dữ liệu được tăng lên. Thử nghiệm K-S sẽ được ưu tiên hơn đối với thử nghiệm ANOVA cho các phân bố hai phương thức này vì nó cho thông tin tốt hơn về sự khác biệt giữa các phân bố (D_m,n) và cụ thể là những khác biệt này thay đổi như thế nào cùng với dải bộ mô tả.

CHÚ DẪN:

CHÚ THÍCH 1: Phân bố ECD tích lũy của ba mẫu khác nhau, A (hình tam giác màu xanh lục), B (hình vuông màu tím) và C (hình tròn màu đỏ), gợi ý rằng mẫu A và C tương tự nhau.

CHÚ THÍCH 2: Phân tích Kolmogorov-Smirnov cho thấy rằng cả ba cặp đều có sự khác biệt lớn hơn mức tối cao và khác nhau về mặt thống kê.

Hình C.3 - Phân tích độ lặp lại của ba tập dữ liệu hai phương thức ECD

Đồ thị tương tự cho các phân bố hình dạng kéo dài (tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh) được thể hiện trong Hình C.4 a) và b).

Các phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh cho tất cả các hạt được chụp ảnh là đa phương thức. Phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh có sự thay đổi đáng kể đối với các giá trị đến 0,9, xem Hình C.4 a). Điều này được gây ra bởi hai yếu tố: trong phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh cho hai cụm và sự khác biệt trong các phần của mỗi cụm trong sự phân bố tổng thể từ mẫu này sang mẫu khác. Hai tập dữ liệu có các phân số tương tự của các cụm có cỡ trung bình, A và C (tương ứng 27,8 % và 27,9 %,), có các giá trị D_m,n nằm trong giới hạn tối cao trên tất cả các giá trị của dải tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh. Hai trong số ba cặp tập dữ liệu này được đánh giá là có phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh tương tự nhau.

CHÚ DẪN:

  Mẫu A

  Mẫu B

  Mẫu C

CHÚ THÍCH 1: Phân bố ECD tích lũy của ba mẫu khác nhau (A (hình tam giác màu xanh lục), B (hình vuông màu tím) và C (hình tròn màu đỏ) gợi ý rằng mẫu A và C tương tự nhau.

CHÚ THÍCH 2: Phân tích Kolmogorov-Smirnov cho thấy rằng tất cả các cặp A-C (tam giác màu xanh lá cây) có sự khác biệt lớn hơn so với các mức tối cao và khác nhau về mặt thống kê.

Hình C.4 - Phân tích độ lặp lại của ba tập dữ liệu tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh

C.3.3  Phân biệt giữa các cụm hạt lớn và trung bình

C.3.3.1  Yêu cầu chung

Hai cụm dữ liệu được hiển thị trong Hình C.2 có thể được tách biệt theo một số cách, bao gồm một giá trị nhỏ nhất trong phân bố ECD, ở trong dải 60 nm. Các cách tiếp cận thay thế sẽ xem xét cả cỡ và hình dạng của các hạt keo silica. Các hạt silica keo được biết đến với hình cầu hình dạng. Tuy nhiên, ba phương pháp để xem xét các mối tương quan về cỡ và hình dạng hạt được chỉ ra nơi đây. Đầu tiên coi mối tương quan giữa cỡ-cỡ với đường kính Feret lớn nhất là mối tương quan biến độc lập và đường kính Feret nhỏ nhất là biến phụ thuộc. Những mối tương quan khác sử dụng đường kính ECD dưới dạng biến số độc lập với bộ mô tả hình dạng kéo dài (tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh) hoặc độ ghồ ghề (độ rắn) là biến phụ thuộc.

Tương quan cỡ-cỡ: Hình C.5 trình bày biểu đồ của đường kính Feret nhỏ nhất là hàm của đường kính Feret. Hai cụm đã được phân tách theo thực nghiệm sử dụng đường đứt nét để tự động hóa quy trình phân loại. Trong trường hợp này, một số dòng có thể được sử dụng để phân tách, từ dọc đến nằm ngang. Mô hình tuyến tính (minFeret = a x Feret + b) cho mỗi cụm cho độ dốc khác nhau, nhưng các tương quan có giá trị R² là 0,76 và 0,66; các phương trình của chúng không được báo cáo ở đây vì chúng không cung cấp một phương pháp thuyết phục để phân biệt hai cụm hạt.

CHÚ DẪN:

Hình C.5 - Phân tích cụm cỡ - cỡ

C.3.3.2  Tương quan độ giãn dài - cỡ

Một phương pháp thay thế là tương quan tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh với đường kính ECD. Kết quả được hiển thị trong Hình C.6 a). Biểu đồ này cho thấy sự khác biệt về hình thái giữa hai cụm. Cụm hạt lớn có phạm vi tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh nhỏ hơn, từ ≈ 0,77 đến 0,98. Cụm hạt cỡ trung bình có tỷ lệ trong khoảng ≈ 0,61 đến 0,96. Do đó, nhiều hạt của cụm cỡ trung bình bị kéo dài hơn những hạt của cụm lớn. Tuy nhiên, không thể tách các cụm chỉ bằng cách sử dụng phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh của chúng, vì có sự chồng chéo đáng kể của các phạm vi. Các phạm vi chồng chéo góp phần vào phạm vi rộng của phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh trong Hình C.4 a). Ngoài ra, cụm cỡ trung bình dường như cắt ngắn đối với ECD < 35 nm; vấn đề này được thảo luận đầy đủ hơn trong C.3.4.

CHÚ DẪN:

Hình C.6 - Mối tương quan giữa ECD và hai bộ mô tả hình dạng (độ dài và độ ghồ ghề)

C.3.3.3  Tương quan độ bền - cỡ

Hình C.6 b) cho thấy mối tương quan giữa độ rắn và ECD cho hai cụm này. Độ rắn là thước đo độ gồ ghề của bề mặt hoặc độ bất thường của ranh giới. Giá trị độ rắn cho cả hai cụm là khá cao, tuy nhiên, vẫn có sự khác biệt trong các bộ mô tả độ ghồ ghề. Các cụm không thể phân biệt được sử dụng một mình độ rắn, phải kết hợp với ECD, có sự phân biệt thuyết phục giữa cả hai. Các lựa chọn cho ranh giới giữa các cụm trong bất kỳ mối tương quan nào trong số này có thể được định lượng cho phân tách tự động.

C.3.4  Độ chụm trung gian trong phòng thử nghiệm

Các giá trị độ chụm trung gian có thể được tính toán cho các thông số của mô hình chuẩn phù hợp với phân bố tích lũy của các cụm cỡ lớn và trung bình được phân tách theo phương pháp của Hình C.5. Bảng C.2 và C.3 hiển thị các thông số phù hợp với ECD, tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và độ rắn tương ứng đối với các cụm cỡ lớn và trung bình. Giá trị trung bình cho giá trị ECD cụm lớn là 84,1 nm và độ trải rộng của dữ liệu là 4,0 nm. Giá trị trung bình có sự tương ứng tốt với giá trị trung bình được báo cáo đối với các hạt cỡ lớn (83,3 nm). Không có giá trị được chứng nhận cho độ trải rộng của phân bố này, hoặc cho các thông số phù hợp về tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và độ rắn. Độ không đảm bảo của giá trị trung bình ECD là 2,3 % và độ không đảm bảo của các giá trị trung bình của tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và độ rắn là thấp hơn mức này. Các độ không đảm bảo kèm theo với độ trải rộng của dữ liệu lớn hơn nhiều.

Bảng C.2 - Các hạt lớn bị tách rời - Các thông số phù hợp cho giá trị trung bình và độ trải rộng đối với phân bố ECD, tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và độ rắn (2 040 hình ảnh) - Mô hình chuẩn quy chiếu

Hình C.7 a) đến c) cho thấy phân bố mật độ được làm mịn của các tập dữ liệu kết hợp của phần lớn các hạt trong ERM-FD102, cùng với các mô hình có các tham số phù hợp sử dụng hồi quy phi tuyến tính hoặc ước tính khả năng xảy ra lớn nhất. Tất cả các phù hợp đều dựa trên các mô hình chuẩn quy chiếu. Dữ liệu ECD được đại diện khá tốt bởi phân bố chuẩn, với sự khác biệt nhỏ về giá trị đỉnh cộng với cạnh hàng đầu của bản phân bố. Dữ liệu tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh là đa phương thức; có sự sai lệch đáng kể giữa dữ liệu và mô hình hóa ở cạnh đầu, cạnh lớn nhất và cạnh cuối của phạm vi bộ mô tả. Dữ liệu độ rắn cũng được đa phương thức nhưng có sự tương ứng tốt hơn một chút giữa dữ liệu và các mô hình.

a) Phân bố ECD phù hợp

CHÚ DẪN:

Hình C.7 - Các phân bố mô tả cụm lớn phù hợp với mô hình chuẩn quy chiếu

Bảng C.3 cho thấy độ không đảm bảo đo liên quan đến ba thông số mô tả đã chọn cho dữ liệu cụm có cỡ trung bình được phân tách. Các Hình C.8 a) đến c) thể hiện các phân bố phù hợp với dữ liệu. Phân bố ECD có độ không đảm bảo là ≈ 5 % và dữ liệu bị sai lệch đáng kể thành bên trái của các đường cong mô hình đơn phương thức. Điều này là do dữ liệu cho đỉnh cỡ trung bình là bị cắt ngắn, như trong Hình C.7 và C.8. Như đã chỉ ra trước đó, JRC đã yêu cầu người tham gia các phòng thử nghiệm chỉ báo cáo dữ liệu về các phân số hạt lớn và nhỏ. Tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh trung bình của cụm có cỡ trung bình thấp hơn về mặt thống kê so với cụm lớn, tức là giá trị trung bình nhiều hơn hai độ lệch chuẩn ở xa nhau. Trung bình độ rắn của cụm cỡ trung bình cũng là thấp hơn về mặt thống kê so với dữ liệu cụm lớn.

Bảng C.3 - Dữ liệu cụm cỡ trung bình được phân tách - Các tham số được trang bị cho giá trị trung bình và độ trải rộng của ECD, tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và phân bố độ rắn (761 hình ảnh) - Mô hình chuẩn quy chiếu

a) Phân bố ECD phù hợp

CHÚ DẪN:

Hình C.8 - Các phân bố mô tả cụm cỡ trung phù hợp với mô hình chuẩn quy chiếu

C.4  Kết luận

Thống kê Kolmogorov-Smirnov có hiệu quả trong việc xác định sự khác biệt khôn ngoan theo cặp giữa hai phương thức phân bố tích lũy, cho biết liệu hai tập dữ liệu có khác nhau hay không và xác định các phạm vi của dữ liệu mà trong đó sự khác biệt cao nhất xảy ra. Phương pháp này có thể hỗ trợ các nhà điều tra phân tích nguyên dữ liệu để xác định các cải tiến tiềm năng trong giao thức, tức là các yếu tố có thể dẫn đến khả năng lặp lại nhiều hơn, độ chính xác trung bình và/hoặc độ tái lập.

Dữ liệu hiển vi điện tử thu được về phần lớn hỗn hợp ERM-FD102 của silica keo các hạt có thể được tách thành các cụm lớn và trung bình bằng cách sử dụng bộ mô tả cỡ (ECD). Đồ thị hai biến có thể giúp hình dung sự khác biệt về cỡ, độ giãn dài và độ rắn. Những thứ này có thể nâng cao sự khác biệt của các hình thái cụm bằng cách minh họa các bộ mô tả nào giống nhau hoặc khác nhau, giữa các cặp. Trong trường hợp này, hình dung cũng xác nhận rằng một số hạt có cỡ trung bình có bị cắt bớt dữ liệu hoặc không được xem xét. Điều tra viên có thể đưa ra quyết định về việc liệu dữ liệu bổ sung là cần thiết.

Tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và phân bố độ rắn khác nhau đáng kể giữa hai cụm này và có thể dùng như các phương pháp để phân biệt. Điều thú vị là điểm thấp hơn của tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh đối với cụm cỡ trung bình, ≈ 0,61, thấp hơn đáng kể so với điểm tương tự cho cụm cỡ lớn, ≈ 0,77. Sự khác biệt về hình thái này có thể được nghiên cứu thêm.

Phụ lục D

(tham khảo)

Hình dạng hỗn hợp

D.1  Tham chiếu

Các mẫu được đánh giá cho phụ lục này được cung cấp bởi Trung tâm Khoa học nano Quốc gia và Technology, Beijing, China và tương tự như GSB 02-2994-2013, Vật liệu tiêu chuẩn được chứng nhận quốc gia ở Trung Quốc. ILC được sử dụng để phát triển quy trình làm việc nhằm phân biệt các mẫu ^[44].

D.2  Cơ sở và mục tiêu thiết kế

Các mẫu được thực hiện bằng quy trình tổng hợp qua trung gian hạt giống: các sản phẩm hạt nano từ như vậy các quá trình thường chứa một lượng nhỏ các hạt giống không phát triển theo lý thuyết ^[49]. Hình D.1 trình bày một khung ví dụ STEM cho thấy các nano dạng thanh và các hình dạng khác được gọi là "nano dạng" đối với tiêu chuẩn này. Thông thường, hình thái mẫu của nano vàng dạng thanh ảnh hưởng đến chiều dọc của chúng các khu trú plasmon bề mặt, vì vậy có thể mong muốn loại bỏ các “nano dạng thanh” khỏi sản phẩm cuối cùng ^[50].

Ngoài ra, một số hạt trong khung này đang chạm vào nhau. Bao gồm cả việc chạm vào các hạt trong quá trình dữ liệu phân tích có thể làm sai lệch phân bố bộ mô tả so với tập dữ liệu mà từ đó các tập hợp đó có đã bị loại bỏ ^[26]. Người sử dụng thường mong muốn các phương pháp tự động để xác định, phân tích và/hoặc loại bỏ các hạt không phải mục tiêu từ tập dữ liệu.

Các phát hiện chính của nghiên cứu được tóm tắt ở đây là:

- phương pháp xác định và tách các hạt chạm (gọi là “phức chất”), xem D.3.1;

- phương pháp để phân biệt giữa các hình thái mẫu, được sử dụng để phân biệt giữa hai mẫu có các thuộc tính hiệu suất khác nhau (Mẫu 1 và Mẫu 2), xem D.3.2.

Hình D.1 - Ảnh STEM tại mật độ cao của nano vàng dạng thanh

D.3  Điểm nổi bật

D.3.1  Phương pháp nhận diện và tách các phức chất hạt chạm vào nhau

Một phương pháp heuristic đã được phát triển để nhận diện các bộ mô tả và phạm vi bộ mô tả sẽ phân biệt giữa các hạt chạm và hạt rời rạc, và các nano dạng thanh và nano dạng khối. Hình D.2 cho thấy đường viền của các hạt từ một khung cụ thể. 142 hạt trong hình ảnh này được phân loại thành các nano dạng thanh tập hợp, rời rạc và các nano dạng khối rời rạc. ANOVA dữ liệu về độ rắn cho rằng bộ mô tả này có thể phân biệt giữa các hạt tập hợp và rời rạc. ANOVA của dữ liệu tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh gợi ý rằng bộ mô tả này có thể phân biệt giữa nano dạng thanh và nano dạng khối. Hình D.3 cho thấy biểu đồ độ rắn hai biến dưới dạng một hàm của tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh đối với dữ liệu của Hình D.2.

CHÚ DẪN:

1  Các hạt chạm

2  Nano dạng thanh rời rạc

3  Nano dạng khối rời rạc

Hình D.2 - Ảnh phác họa các hạt nano vàng trên giá TEM

Hình D.3 - Biểu đồ hai biến của độ rắn so với tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh

Các nano dạng thanh và nano dạng khối rời rạc có độ rắn lớn hơn 0,9, tức là có một số bất thường bề mặt. Tuy nhiên, tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh của chúng khác nhau rõ rệt. Tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh của các hạt không phải nano dạng thanh nằm trong khoảng từ 0,75 đến 0,95, trong khi bản thân các nano dạng thanh có tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh nhỏ hơn 0,5. Tổ hợp, các hạt chạm vào nhau có tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh nằm trong khoảng từ 0,2 đến 0,85, nhưng độ rắn của chúng nhỏ hơn 0,90. Các hạt tổ tạp được loại bỏ khỏi tập dữ liệu bằng cách phân loại các bộ mô tả độ rắn và chỉ giữ lại các hạt rời rạc để phân tích. Các nano dạng khối được tách ra khỏi các nano dạng thanh bằng cách sắp xếp các giá trị tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và chỉ giữ lại dữ liệu của các nano dạng thanh. Vì mức độ nano dạng khối thay đổi từ 1 % đến 4 % trên các tập dữ liệu, nên trong trường hợp này, không thực tế để phát triển số liệu thống kê về hình thái của chúng. Nhiều nano dạng khối hơn sẽ cần được thu thập ảnh để có độ không đảm bảo đo có ý nghĩa đối với các hình dạng này.

D.3.2  Phân biệt giữa các mẫu nano dạng thanh

Bảng D.1 trình bày sự so sánh ANOVA của dữ liệu liên phòng thử nghiệm đối với một số bộ mô tả cỡ và hình dạng giãn dài. Rõ ràng là không có giá trị trung bình cỡ hoặc hình dạng nào có khả năng phân biệt giữa các mẫu. Tuy nhiên, sự khác biệt có thể được tìm thấy nếu xem xét sự chênh lệch của các phân bố. Các phân bố có mức chênh lệch khác nhau, như được chứng minh bằng phương pháp Kolmogorov-Smirnov, bằng biểu đồ lượng tử hoặc bằng độ không đảm bảo đo. Giá trị trung bình tổng của chênh lệch tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh của mẫu 1 và mẫu 2 lần lượt là 0,064 9 và 0,040 6. Độ không đảm bảo đo của các giá trị này tương ứng là 5,7 % và 3,0 %, do đó, ngay cả khi xem xét hai độ lệch chuẩn trên và dưới mức trung bình, chênh lệch tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh vẫn khác nhau về mặt thống kê.

Bảng D.1 - Giá trị-p của bộ so sánh ANOVA mô tả đối với Mẫu 1 và Mẫu 2 ^[24]

Phụ lục E

(tham khảo)

Kết tập vô định hình

E.1  Tham khảo

Cacbon đen là một vật liệu công nghiệp bao gồm các tập hợp aciniform (các cụm hạt kết tập giống như quả nho). Sự phân bố cỡ và hình thái kết tập thường được sử dụng để chọn cacbon đen cho các ứng dụng cụ thể. Cabot Corporation đã cung cấp mẫu SRB8 (xem Hình E.1), cacbon đen chuẩn ASTM, cho ILC của cốt liệu cacbon đen ^[45].

CHÚ THÍCH: Được cung cấp bởi Cabot Corporation.

Hình E.1 - Mẫu cacbon đen Aciniform, SRB8

E.2  Cơ sở và thiết kế

Như trong Hình E.1, có rất nhiều hình dạng kết tập đối với than đen này, chúng được phân loại là hình cầu, hình elip, hình phân nhánh và tuyến tính [51] [52]. Tiêu chuẩn ASTM (ASTM D3849- 14a ^[24]) sử dụng hai bộ mô tả kết tập, chu vi kết tập và diện tích kết tập, để phân tích. Các bộ mô tả này cung cấp cơ sở đo lường cho sáu tham số bắt nguồn:

- Diện tích tương đương với đường kính kết tập;

- Hệ số kết tập;

- Trung bình cỡ hạt đối với kết tập đơn;

- Thể tích kết tập;

- Thể tích hạt;

- Số lượng các hạt trong kết tập.

Trong các thử nghiệm liên phòng trước đây, điều khoản này được phát hiện là đưa ra kết quả không nhất quán, có thể là kết quả từ các bộ mô tả liên quan đến chu vi kết tập. Do tính chất đứt gãy của các kết tập, các phép đo chu vi nhạy cảm hơn nhiều với độ phân giải hình ảnh so với các khu vực được chiếu. Do đó, một số câu hỏi chính đối với cacbon đen bao gồm:

- độ lặp lại/độ tái lập của các phép đo bộ mô tả hình dạng và cỡ kết tập là gì?

- các hình dạng kết tập khác nhau tác động như thế nào đến sự phân bố bộ mô tả?

E.3  Điểm nổi bật

E.3.1  Độ không đảm bảo đo của các ký hiệu mô tả cốt liệu cacbon đen

Độ không đảm bảo đo được tính toán cho các tham số trung bình và trải rộng của các mô hình chuẩn phù hợp với dữ liệu phân bố. Bảng E.1 cung cấp các ước tính độ không đảm bảo đo cho các bộ mô tả cỡ và hình dạng thông thường, cộng với các bộ mô tả thu được từ ASTM D3849-14a (các bộ mô tả này có thể được sử dụng để chia tỷ lệ theo diện tích dự kiến). Các mô hình phân bố logic cho độ không đảm bảo đo thấp hơn đối với các bộ mô tả cỡ trong khi các mô hình phân bố chuẩn cho độ không đảm bảo đo thấp hơn đối với các bộ mô tả hình dạng giãn dài và độ ghồ ghề. Giá trị trung bình tham số cỡ có độ không đảm bảo đo từ 5 % trở xuống (trừ chu vi). ECD có ước tính độ không đảm bảo đo thấp nhất trong số các cỡ trung bình, điều này xác nhận rằng nó là một lựa chọn phổ biến để mô tả cỡ của kết tập cacbon đen. Giá trị trung bình của tham số giãn dài có độ không đảm bảo đo nhỏ hơn 4 %. Thông số trung bình độ rắn có độ không đảm bảo đo nhỏ hơn 7 %. Giá trị trung bình bộ mô tả dẫn từ ASTM D3849-14a có độ không đảm bảo đo từ 13 % trở lên; các bộ mô tả này có thể không cung cấp nền tảng vững chắc cho các mối tương quan của bộ mô tả, chẳng hạn như phân tích fractal.

Bảng E.1 - Bảng giá trị trung bình lớn và trải rộng lớn đối với bộ mô tả kết tập cacbon đen ^[45]

E.3.2  Các phân bố bộ mô tả được sắp xếp lại bằng cách sử dụng bốn quần thể hình dạng của kết tập

Tập dữ liệu kết tập có thể được giải mã theo hình dạng bằng cách sử dụng quy trình làm việc đã xác định ^{[45] [51]}. Khi tất cả dữ liệu đã được phân loại thành hình cầu, hình elip, phân nhánh và tuyến tính, các phân bố bộ mô tả có thể được tái tạo lại từ sự đóng góp của các thành phần hình dạng kết tập khác nhau của chúng. Hình E.2 và E.3 cho thấy sự tái tạo của phân bố đường kính Feret và tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh từ các quần thể hình dạng kết tập. Đỉnh chính của phân bố đường kính Feret được liên kết với các kết tập hình elip của nó. Phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh là đa phương thức. Các kết tập tuyến tính đóng góp nhiều nhất vào giá trị thấp của tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh kết tập, trong khi kết tập hình elip đóng góp nhiều nhất vào tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh cao hơn. Sự giải phân bố theo hình dạng có thể cung cấp thông tin có giá trị về cacbon đen cụ thể đang được nghiên cứu.

Hình E.2 - Đóng góp của các loại kết tập vào phân bố Feret

Hình E.3 - Đóng góp của các kết tập hình cầu, hình elip, phân nhánh và tuyến tính vào phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh

Phụ lục F

(tham khảo)

Các kết tập nano tinh thể

F.1  Tham khảo

Một mẫu bột titania thương mại (MT-500BW, rutile) được cung cấp bởi Tayca^[53]. Hình F.1 hiển thị các kết tập hợp điển hình và hình ảnh gần hơn của các tinh thể sơ cấp đã kết tập.

Hình F.1 - Sự phân tán trong nước của titania được làm khô trên giá đỡ TEM

F.2  Cơ sở và thiết kế

Một số ứng dụng titania được đề xuất gần đây có liên quan đến cỡ tinh thể sơ cấp trong các kết tập. Trong trường hợp này, phác thảo thủ công các nano tinh thể được sử dụng để xác định sự phân bố cỡ của chúng. Trong khi thuật ngữ "hạt sơ cấp" ^[54] đã được sử dụng để mô tả các nguyên tố riêng lẻ được hợp nhất với nhau trong các kết tập titania, "tinh thể sơ cấp" là một thuật ngữ chính xác hơn vì có ranh giới hạt giữa các đặc điểm này ^[55]. Chi tiết về phác thảo thủ công được cung cấp ở những nơi khác ^[53].

F.3  Điểm nổi bật

F.3.1  Ảnh hưởng của các yếu tố giao thức đến chất lượng dữ liệu tinh thể

Bảy yếu tố giao thức được đánh giá để xác định ảnh hưởng của chúng đến chất lượng dữ liệu: phòng thử nghiệm, loại thiết bị, số lượng hạt được báo cáo, số khung hình được báo cáo, phương pháp hiệu chuẩn, độ phân giải (pixel trên nm) và phần mềm phân tích hình ảnh. Đối với các bộ mô tả cỡ, ECD và đường kính Feret, ANOVA của các phương pháp hiệu chuẩn cho giá trị-p lớn hơn 0,05, cho thấy rằng phương pháp hiệu chuẩn không ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu trên ILC cho các bộ mô tả này. Tương tự, phần mềm được sử dụng để thu thập ảnh không ảnh hưởng đến các biến Feret, minFeret, ECD và tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh (p > 0,05). Đối với tất cả các bộ mô tả cỡ, giá trị TEM lớn hơn giá trị STEM (chênh lệch dao động từ 4 % đến 7 %). Các yếu tố còn lại phụ thuộc vào các phòng thử nghiệm cụ thể và không thể phân biệt được các tác động riêng lẻ của chúng.

F.3.2  Các bộ mô tả cỡ tinh thể sơ cấp được lập mô hình tốt nhất bằng cách sử dụng các phân bố loga chuẩn

F.3.2.1  Tổng quan

Các bộ mô tả cỡ của tinh thể nano titania được mô hình hóa tốt nhất bằng cách sử dụng phân bố loga chuẩn hơn là phân bố chuẩn. Bảng F.1 cho thấy giá trị trung bình và giá trị chênh lệch cho mỗi phân bố được áp dụng cho dữ liệu ECD. Các tham số trung bình và trải rộng được điều chỉnh cho phân bố chuẩn có độ không đảm bảo đo tương ứng là 22 % và 31 %. Tuy nhiên, các tham số trung bình được điều chỉnh và tham số trải rộng cho phân bố chuẩn có độ không đảm bảo đo lần lượt là 9,5 % và 22 %. Mô hình tham chiếu log chuẩn sẽ được ưu tiên hơn vì U_ILC của mô hình này nhỏ hơn một nửa so với mô hình bình thường.

Bảng F.1 - Độ không đảm bảo đo của các thông số phù hợp ECD, phân bố chuẩn và loga chuẩn

F.3.2.2  Trực quan hóa dữ liệu bổ sung cho các giá trị độ không đảm bảo đo

Có thể sử dụng phân bố chuẩn hoặc phân bố Weibull phù hợp với dữ liệu tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh. Hình F.2 cho thấy rằng phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh cho dữ liệu Lab 1 là đa phương thức.

CHÚ DẪN:

Hình F.2 - Mật độ và phân bố tích lũy của tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh (Phòng thử nghiệm 1)

Một mô hình hai phương thức có thể phù hợp cho những dữ liệu này: điều này yêu cầu năm tham số phù hợp. Hình F.3 cho thấy các đồ thị độ lệch dư cho phù hợp bình thường đơn phương thức, phù hợp Weibull đơn phương thức và Weibull hai phương thức phù hợp với dữ liệu tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh. Đối với dữ liệu của phòng thử nghiệm này, biểu đồ độ lệch dư gợi ý rằng phân bố Weibull nên được ưu tiên hơn phân bố chuẩn và phân bố hai phương thức Weibull phù hợp với dữ liệu trên một phạm vi tỷ lệ cỡ ảnh lớn hơn nhiều. Giá trị trung bình của tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh được hiển thị dưới dạng một đường thẳng đứng màu đỏ. Các mô hình Weibull đơn phương thức và hai phương thức gần với dữ liệu hơn gần giá trị trung bình của nó và sự phù hợp Weibull hai phương thức gần với dữ liệu hơn trong một phạm vi rộng hơn so với một trong các mô hình khác.

CHÚ DẪN:

Hình F.3 - Phân bố Weibull chuẩn, Weibull và Weibull hai phương thức phù hợp với phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh (Phòng thử nghiệm 1)

Phụ lục G

(tham khảo)

Các nano dạng sợi có mặt cắt ngang bất thường

G.1  Tham khảo

Các mẫu được đánh giá cho phụ lục này, tinh thể nano xenlulo (CNC), được cung cấp bởi Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia Canada/Conseil R de recherches Canada (NRC) và dựa trên CRM^[46]. Tất cả các quy trình đã được phát triển và thử nghiệm trong nhà ^[56], và một số mẫu thương mại của các vật liệu này có sẵn^[57].

G.2  Cơ sở và mục tiêu thiết kế

Vật liệu thương mại này (được cung cấp bởi CelluForce Inc., Windsor QC) được sản xuất bằng cách thủy phân axit sulfuric của bột gỗ mềm và được tinh chế bằng cách trung hòa, trao đổi natri, thanh lọc và sấy phun. Các nhóm bề mặt tích điện âm vẫn còn trong bề mặt của chúng, nhưng có thể giúp ổn định các huyền phù keo nước ^[56]. Các máy CNC sunfat đã được báo cáo có tỷ lệ chiều dài/chiều rộng trung bình từ 11 đến 12 ^[58], tương ứng với tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh từ 0,083 đến 0,091. Vì các vùng xenluloza vô định hình bị phân hủy trong quá trình thủy phân bằng axit ^[59], các hạt nano có thể có độ kết tinh cao với modul dọc trục và độ cứng tinh thể cao ^[60]. Như thể hiện trong Hình G.1, CNC của mẫu này thường có hai cỡ ở thang nano (chiều rộng trong khoảng từ 1 nm đến 100 nm) và chiều dài từ 100 nm trở lên, đáp ứng định nghĩa của nano dạng sợi (xem 3.1.9). Không giống như các nano vàng dạng thanh (xem Phụ lục D), có chiều rộng đồng nhất vuông góc với trục chiều dài của chúng, máy CNC có chiều rộng không đều dọc theo trục chiều dài của chúng.

CHÚ DẪN:

CHÚ THÍCH: Được phép của NRC Canada.

Hình G.1 - Các hạt nano tinh thể xenlulo

Các ứng dụng CNC được liên kết với sự phân bố cỡ và hình dạng, hình thái trụ, độ cứng và các nhóm bề mặt của chúng ^[59]. Sợi không liên tục như CNC sẽ có ứng dụng trong nanocompozit và phân tán kiểm soát độ nhớt; cả hai ứng dụng này sẽ bị ảnh hưởng bởi độ dài và tỷ lệ sợi quang. Do đó, các mô tả cỡ được quan tâm là chiều dài (Feret) và chiều rộng (minFeret), cộng với tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh. Diện tích và chu vi cũng có thể hữu ích nhưng không được xem xét ở đây. Các phép đo độ không đều bề mặt không được xem xét vì chúng có thể rất khác nhau giữa các nhà khai thác tùy thuộc vào cách thực hiện truy tìm hình ảnh.

Sự kết tụ, độ tương phản của nano dạng sợi/nền và sự khác biệt về tỷ lệ giữa chiều dài và chiều rộng đều là những thách thức đối với tự động hóa. Các máy CNC có xu hướng kết tụ trong phân tán nước, tạo ra các tập hợp hạt chạm vào nhau khó tách thành các sợi riêng lẻ thông qua các kỹ thuật tự động hóa. Như trong Hình G.1, hạt A dường như bị phân đôi, hạt B dường như là kết tụ của hai hạt, và hạt C là một hạt rời rạc có thể là một sợi cơ bản ^[58]. Có khả năng là các nhà khai thác sẽ cần phải chọn từng nano dạng sợi để phân tích thay vì dựa vào việc đưa vào tất cả các hình ảnh hạt một cách tự động.

Các mẫu được nhuộm trên lưới bằng dung dịch uranyl axetat 2 % ^[56] để cải thiện độ tương phản giữa nano dạng sợi và nền. Tuy nhiên, sự tương phản giữa nano dạng sợi và nền vẫn còn thấp, vì vậy các kỹ thuật phác thảo thủ công là điều quan trọng cần xem xét. Những hình ảnh này đã được phân tích bằng bốn phương pháp:

a) macro ImageJ tùy chỉnh (Viện Y tế Quốc gia);

b) đồ lại hình ảnh theo cách thủ công sử dụng dụng cụ đa giác của ImageJ;

c) đồ lại theo cách thủ công sử dụng công cụ biểu mẫu miễn phí của ImageJ;

d) đồ lại theo cách thủ công với chiều rộng mặt cắt ngang.

Với macro ImageJ tùy chỉnh (phương pháp 1), chiều dài được đo theo đường thẳng giữa các điểm xa nhất và chiều rộng thường được đo tại điểm giữa của chiều dài của chúng, Khi hạt rõ ràng là không đối xứng, chiều rộng của nó được đo ở điểm rộng nhất ^[56]. Dụng cụ đa giác (phương pháp 2) được sử dụng sau khi tạo ảnh nhị phân, trong khi công cụ theo dõi biểu mẫu tự do (phương pháp 3) có thể được sử dụng trên ảnh đã nhận. Với phương pháp 4, một trục dài được xác định và đo, một loại các mặt cắt ngang chiều rộng được chọn để trình bày các chiều rộng thay đổi dọc theo trục dài.

Vì tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh theo thứ tự 0,10, mỗi phương pháp yêu cầu phóng đại hình ảnh lên hệ số bốn để cải thiện phép đo chiều rộng. Mục đích chính của nghiên cứu này là giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu với việc thực hiện các phép đo chiều rộng và chiều dài trên chất rắn có tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh thấp, do đó, chỉ các hạt có thể được xác định rõ ràng là rời rạc, chẳng hạn như nano dạng sợi C trong Hình G.1, mới được phân tích.

G.3  Điểm nổi bật

G.3.1  Yêu cầu chung

Các ứng dụng hiện tại và tương lai của CNC sẽ dựa trên sự phân bố cỡ, hình dạng kéo dài và hình dạng ghồ ghề của chúng. Phương pháp phân tích 1 giải quyết hai vấn đề đầu tiên, nhưng không giải quyết bất thường bề mặt. Phương pháp phân tích 2 và 3 yêu cầu theo dõi thủ công, trong đó sự khác biệt của người thao tác có thể gây ra khả năng tái lập kém. Dữ liệu phân tích từ hai phòng thử nghiệm được đánh giá về độ lặp lại và độ tái lập. Trong hai bộ mô tả cỡ, đường kính Feret có độ lặp lại tốt nhất. Các phân bố minFeret và tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh có độ tái lập thấp hơn. Có thể tận dụng hình thái hình trụ của CRM này để cải thiện độ không đảm bảo đo.

G.3.2  Chất lượng dữ liệu

Độ lặp lại của bộ mô tả được đánh giá bằng cách so sánh các giá trị bộ mô tả trung bình của mỗi hình ảnh với giá trị trung bình chung cho tất cả các hình ảnh. Lab 1 đã sử dụng phương pháp 1 với hai toán tử khác nhau trên tất cả các ảnh (toán tử 1) và một tập hợp con của tất cả các ảnh (toán tử 2). Phòng thử nghiệm 2 đã sử dụng một thử nghiệm viên bằng cách sử dụng phương pháp 2 và 3 trên cùng một tập hợp con các hình ảnh. Kết quả được lập bảng trong Bảng G.1. Cột thứ hai của Bảng G.1 cho thấy số lượng hình ảnh được phân tích và tổng số hạt nano được báo cáo. Các cột từ 3 đến 5 hiển thị các giá trị-p của ANOVA cho tập dữ liệu và số lượng hình ảnh có giá trị trung bình khác với giá trị tổng bình quân. Tất cả các tập dữ liệu đều cho thấy độ lặp lại tốt (p > 0,05) của bộ mô tả đường kính Feret.

Bảng G.1 - Độ lặp lại bộ mô tả

Không có tập dữ liệu nào có bộ mô tả minFeret với độ lặp lại cao. Vì tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh được tính bằng cách sử dụng thứ nguyên minFeret cho chiều rộng, nên độ lặp lại của các ước tính tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh cũng thấp. Chiều dài và tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh thường quan trọng đối với các ứng dụng tổng hợp và phân tán nano, vì vậy việc phát triển một phương pháp cải tiến để ước tính chiều rộng CNC là rất quan trọng. Một cách để làm điều này được minh họa trong Hình G.2. Trong phương pháp này, máy CNC không đối xứng được truy xuất, chiều dài được đo, và một loạt "thanh" chiều rộng mặt cắt ngang được vẽ và đo để ước tính chiều rộng trung bình. Chiều rộng trung bình, dựa trên các phép đo vuông góc với trục chiều dài, sẽ đưa ra một ước tính tốt cho tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh. Bảng G.2 cho thấy ước tính chiều rộng trung bình của CNC dựa trên các phép đo mặt cắt ngang. Phép đo chiều dài cho hạt CNC này là 60,3 nm trong khi đường kính minFeret được báo cáo là 9,4 nm. Tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh được tính bằng chiều dài và Giá trị minFeret lớn hơn khoảng 28 % so với tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh được tính bằng chiều rộng mặt cắt ngang trung bình.

CHÚ DẪN:

Hình G.2 - Tinh thể nano xenlulo với vạch đa giác, phép đo chiều dài và nhiều phép đo chiều rộng

Bảng G.2 - Chiều rộng trung bình CNC trên cơ sở các phép đo mặt cắt ngang

G.3.3  So sánh bộ mô tả cỡ đối với phép phân tích vạch đa giác và mặt cắt ngang

Vectơ minFeret được nhận diện bởi ImageJ không nhất thiết phải vuông góc với trục chiều dài và không nhất thiết phải đưa ra một ước tính tốt cho chiều rộng CNC. Hình G.3 so sánh dữ liệu bộ mô tả cỡ được lấy bằng phương pháp đo dấu vết đa giác và phương pháp đo mặt cắt cho 100 hạt CNC. Đường kính Feret, F, có tương quan cao với chiều dài, L, các phép đo như được chỉ ra trong Công thức (G.1):

Với giá trị R² là 0,997. Tuy nhiên, trung bình các chiều rộng mặt cắt ngang không tương quan với các phép đo minFeret.

CHÚ DẪN:

Hình G.3 - So sánh bộ mô tả chiều dài và chiều rộng

Nano dạng sợi có thể được mô hình hoá là hình chữ nhật, diện tích hai chiều của nó, A, được nêu trong Công thức (G.2):

trong đó

L  là chiều dài của nano dạng sợi;

W  là trung bình chiều rộng mặt cắt ngang

Chu vi của nó, P, được nêu trong Công thức (G.3):

Nếu các giá trị diện tích và chu vi của một nano dạng sợi cụ thể được biết, giá trị chiều dài và chiều rộng có thể được ước tính bằng cách giải phương trình bậc hai đối với L và W. Giá trị chiều dài và chiều rộng được nêu trong Công thức (G.4) và (G.5):

Các công thức này đã được áp dụng cho tập dữ liệu gồm 100 nano dạng sợi được đo bằng các phương pháp theo dõi đa giác và diện tích mặt cắt ngang. Hình G.4 so sánh chu vi được đo bằng cách theo dõi đa giác và chu vi được ước tính bằng Công thức (G.3) và dữ liệu chiều dài/chiều rộng từ phương pháp mặt cắt. Cả giá trị chu vi và diện tích đều có tương quan tuyến tính giữa truy tìm đa giác và ước lượng từ các phương pháp diện tích mặt cắt ngang. Tương quan chu vi là: chu vi ước tính = 0,987 × chu vi đa giác với giá trị R² là 0,992. Tương quan diện tích là: diện tích ước tính = 1,10 × diện tích đa giác với giá trị R² là 0,986. Sự phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh của mẫu CNC được trình bày trong Hình G.5 và cũng được mô tả tốt bằng phân bố chuẩn.

Hình G.4 - Mối tương quan giữa chu vi vạch đa giác đo được và chu vi chiều rộng mặt cắt ngang ước tính

CHÚ DẪN:

Hình G.5 - Dữ liệu tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và phân bố chuẩn

Phụ lục H

(tham khảo)

Các hạt nano với thói quen tinh thể cụ thể

H.1  Mục đích

Vật liệu nano tinh thể có thể có hình thái tinh thể cụ thể, ba chiều hoặc trạng thái tinh thể. Gần đây, người ta đã chứng minh rằng công tác phân tích đo lường sự phân bố cỡ và hình dạng là nhiều thách thức hơn khi hình dạng hạt nano không phải là hình cầu ^{[53] [61]}. Những vật liệu này có thể được xem xét đối với RM được chứng nhận về cả cỡ và hình dạng. Phụ lục này đưa ra các ví dụ về dữ liệu kích cỡ hiển vi điện tử và dữ liệu hình dạng nhận được trên các vật liệu như vậy.

H.2  Cơ sở và mục tiêu thiết kế

Titania hai hình chóp cắt ngắn đã được chọn cho nghiên cứu này. Mẫu được sản xuất bằng phương pháp tổng hợp thủy nhiệt ở quy mô phòng thử nghiệm và là anatase tinh khiết mà không có bất kỳ lớp phủ bổ sung nào ^[47]. Hình H.1 là hình ảnh TEM của các hạt nano được chuẩn bị trên lưới TEM đồng phủ cacbon, sau khi phân tán 2 mg bột TiO₂ trong 20 ml HClO₄ và xử lý siêu âm trong 5 min. Một huyền phù lỏng 2 μL được thả trên lưới TEM, và sau 1 min, lượng chất lỏng dư thừa được loại bỏ bằng khăn giấy. Phần chèn vào Hình 1 cho thấy thói quen tinh thể của titania hai hình chóp bị cắt ngắn. Các phòng thử nghiệm đã báo cáo ít nhất 500 hạt có giá trị độ tròn nhỏ hơn 0,7. Ràng buộc này được xác định bằng cách thử nghiệm các tình huống khác nhau liên quan đến giả định cơ bản rằng titania hai hình chóp nằm trên giá đỡ bằng giấy bạc rõ ràng là sai lệch so với các đường tròn hoàn hảo, mà độ tròn = 1.

Dữ liệu từ ILC, do BAM tổ chức theo tiêu chí VAMAS ^[41], được báo cáo tại đây. BAM cung cấp cho mỗi phòng thử nghiệm hai lưới TEM (được chuẩn bị từ cùng một lô sản xuất) và các quy trình để thu thập ảnh và phân tích hạt. Phụ lục này đề cập đến bốn thách thức đo lường:

- lựa chọn các mô hình chuẩn cho các bộ mô tả cỡ (Feret, minFeret) và hình dạng kéo dài (tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh), và độ không đảm bảo đo đối với các thông số phù hợp của các mô hình chuẩn này, xem H.3.1;

- so sánh sự phân bố cỡ và hình dạng được thực hiện trên ba loại thiết bị khác nhau, tức là TEM, STEM trong kính hiển vi điện tử quét (ở đây gọi là “TSEM”) và miniTEM, xem H.3.2;

- so sánh sự phân bố cỡ và hình dạng của các hạt xác định trong cùng một hình ảnh được đo bởi những người sử dụng khác nhau, xem H.3.3;

- so sánh dữ liệu cho một lưới đã được thử nghiệm nhiều lần, xem H.3.4.

CHÚ THÍCH: Được sử dụng với sự cho phép của Bundesanstalt für Materialforchung und-prüfung ( (BAM).

Hình H.1 - Ảnh TEM của các hạt nano titania hai chóp được điều chế trên lưới TEM đồng phủ cacbon

H.3  Điểm nổi bật

H.3.1  Các mô hình quy chiếu và độ không đảm bảo đối với các bộ mô tả cỡ và hình dạng kéo dài

Các báo cáo chứng nhận hiện tại dựa trên giá trị trung bình số học của các ký hiệu mô tả cụ thể và độ lệch chuẩn của chúng để tính toán độ không đảm bảo đo liên quan đến mẫu ^{[36] [38]}. H.3.1 cho thấy sự phù hợp của các mô hình quy chiếu chuẩn và log chuẩn đối với phân bố Feret, minFeret và tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh. Thông thường, các mô hình log chuẩn cung cấp các đại diện phân bố cỡ tốt hơn các mô hình bình thường: đó là trường hợp ở đây. Hình H.2 cho thấy cả hai mô hình phù hợp với dữ liệu Feret của Lab 15.

CHÚ DẪN:

Hình H.2 - Dữ liệu Feret (Lab 15)

Phân bố Feret là đa phương thức, đặc biệt đối với các giá trị lớn hơn giá trị trung bình của nó. Mô hình log chuẩn cung cấp sự gần đúng trực quan hơn đối với dữ liệu được làm mịn, đặc biệt là gần đỉnh của phân bố mật độ. Biểu đồ tương tự cho các phân bố minFeret, xem Hình H.3 a) cho thấy rằng mô hình log chuẩn cũng được ưu tiên đối với cho bộ mô tả cỡ này. Mô hình chuẩn được ưu tiên cho phân bố tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh, xem Hình H.3 b), vì mô hình loga chuẩn và Weibull có các tham số phù hợp với độ không đảm bảo cao hơn nhiều.

CHÚ DẪN:

Hình H.3 - Biểu đồ làm mịn (Lab 15)

Bảng H.1 trình bày các thông số thích hợp đối với các bộ mô tả phân bố Feret, minFeret và tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh cho 14 phòng thử nghiệm, được sắp xếp theo loại thiết bị. Các tham số Feret có độ không đảm bảo đo lần lượt là 3,38 % và 18,5 % đối với giá trị trung bình và độ trải rộng. Độ không đảm bảo đo đối với giá trị trung bình và độ trải rộng của các thông số minFeret tương ứng là 2,56 % và 24,3 %. Trung bình tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh và độ không đảm bảo trải rộng (dựa trên mô hình phân bố chuẩn) lần lượt là 10,2 % và 19,7 %. Để so sánh, độ không đảm bảo của các thông số mô hình bình thường được thể hiện trong Bảng H.2 đối với các bộ mô tả cùng cỡ. Mô hình bình thường có độ không đảm bảo đo của các giá trị trung bình cao hơn đáng kể so với phân bố loga chuẩn. Tuy nhiên, sự không chắc chắn của chênh lệch giá đối với hai mô hình này là tương tự nhau. Do đó, các bộ mô tả cỡ Feret và minFeret được mô hình hóa tốt nhất bằng cách sử dụng phân bố log chuẩn. Trung bình tổng thể và độ lệch chuẩn cho tất cả các bộ mô tả Feret là (52,4 ± 8,9) nm, trong khi trung bình và độ lệch chuẩn của các bộ mô tả minFeret là (32,9 ± 9,5) nm. Các thông số này rất giống với các thông số thích hợp trong Bảng H.2, được thể hiện dưới dạng hàng trung bình.

Bảng H.1 - Các giá trị thông số phù hợp đối với các mô hình Feret, minFeret và tỷ lệ độ cao và độ rộng của ảnh