Dergiler / Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2019 / Cilt: 12 - Sayı: 2
Grafen Temelli Malzemelerin PCA Kullanılarak XPS ile Kimyasal Haritalanması
- Sayfa
- 820–832
- DOI
- —
Özet
Öz XPS, malzemelerin yüzey kimyasının karakterize edilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Kalitatif, yarı kantitatif/kantitatif bilgilerin yanı sıra herhangi bir malzemenin yüzeyindeki kimyasal fonksiyonel gruplar ve türleme hakkındaki bilgilere ulaşmada önemli bir rol oynamaktadır. PCA, belirli bir veri setindeki değişkenliğin analizidir. Örnekler ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için en güçlü grafik araçlarını sağlamaktadır. İlk ana bileşen, verilerdeki değişkenliğin mümkün olduğunca çoğunu oluşturur ve en büyük özdeğere sahiptir. En önemli bilgileri elde etmek amacıyla, XPS tarafından elde edilen büyük görüntü veri setlerini pca kullanarak analiz edilebilmektedir. XPS verilerinden elde edilen bir alan taramasında PCA' nın amacı, birbiri ile ilişkili ya da ilişkili olmayan görüntüleri bulmak ve bu ilişkilerden sorumlu olan pikselleri görselleştirmektir/tanımlamaktır. Görüntüler, bir görüntü-spektrum deneyinde bağlanma enerjisinin bir fonksiyonu olarak elde edilir. Küçük alan spektrumları, tek bir piksel veya bir piksel grubu ile bağlanma enerjisine karşı görüntü piksel yoğunluğunu çizerek numunenin herhangi bir kısmından elde edilebilir. Bu çalışmada, grafen bazlı malzeme, Brodie yöntemi ile grafitin oksidasyonu yoluyla sentezlenmiştir. Daha sonra, spektral bilgiye dayalı olarak PCA ile kimyasal haritalama oluşturulmuştur. Bu amaçla, XPS alan taraması gerçekleştirilmiş ve sentezlenen grafen bazlı malzeme yüzeyindeki homojensizlikleri göstermek için veri setlerine PCA uygulanmıştır.
Abstract
XPS has been extensively used to characterize the surface chemistry of materials. It plays a unique role in giving access to qualitative, semi-quantitative/quantitative information as well as speciation and the presence of chemical functional groups on the surface of any material. PCA is the analysis of variability in a particular set of data. The first principal component accounts for as much of the variability in the data as possible and has the largest eigenvalue. Large image data sets obtained by XPS can be analyzed using PCA in order to extract the most significant information. The goal of PCA in an area scan of XPS is to find images which are correlated or anti-correlated. Images are acquired as a function of binding energy in an images-to-spectra experiment. Small area spectra can be obtained from any part of the sample by plotting image pixel intensity for a single pixel or a group of pixels versus binding energy. In the present study, the graphene-based material was synthesized via oxidation of graphite by Brodie Method. Then, chemical mapping has been produced with PCA on the basis of spectral information. For this purpose, XPS area scan has been performed and then the data sets were subjected to PCA in order to present the compositional inhomogeneities on the surface of synthesized graphene-based material.