Kisszögű röntgenszórás (főként) elméleti bevezető, alapfogalmak

Átírás

1 Kisszögű röntgenszórás (főként) elméleti bevezető, alapfogalmak Wacha András MTA Természettudományi Kutatóközpont

2 Tartalom Bevezetés Egy kis történelem A szórás alapelve Kis- és nagyszögű szórás Alapfogalmak Szórási kép és szórási görbe Szórási hatáskeresztmetszet Szórási változó Szórási kontraszt A szerkezet-szórás kapcsolat alapvető összefüggései Kapcsolat a szerkezet és a szórás között A fázisprobléma Gömbszimmetrikus rendszerek A Guinier közelítés Többrészecske-rendszerek, méreteloszlás Hatványfüggvény-szórás: a Porod tartomány A pártávolság-eloszlásfüggvény Összefoglalás

4 A (kisszögű) szórás története Már az ókori görögök is... Szórás: XVII-XIX. század (Huygens, Newton, Young, Fresnel... ) Röntgensugárzás: 1895 Röntgendiffrakció kristályokon: W.H. és W.L. Bragg (1912), M. von Laue, P. Debye, P. Scherrer... (-1930) Kisszögű szórás első megfigyelése: P. Krishnamurti, B.E. Warren (kb. 1930) Kisszögű röntgenszórás formalizmusa, elmélete: André Guinier, Peter Debye, Otto Kratky, Günther Porod, Rolf Hosemann, Vittorio Luzzati ( )

5 A szórás alapelve Minta Primer nyaláb

6 A szórás alapelve

7 A szórás alapelve

8 SAXS vs. WAXS A szórás alapelve: vizsgáló részecske kölcsönhatás a szerkezettel eltérülés detektálás szerkezetmeghatározás Wide-angle scattering (diffraction) X-ray Sample Small-angle scattering Szórás mérése: különböző irányokba eltérült sugárzás nagysága Erős előre szórt sugárzás (logaritmikus skála!) Nagyszögű szórás: Bragg-egyenlet (ld. előző óra) Kisszögű szórás:...

9 Kis- és nagyszögű szórás Gömb alakú nanokristály (sc) szórása: Nagyszögű szórás: a kristályszerkezet

10 Kis- és nagyszögű szórás Gömb alakú nanokristály (sc) szórása: Nagyszögű szórás: a kristályszerkezet Kisszögű szórás: a krisztallit teljes mérete

11 Kis- és nagyszögű szórás Gömb alakú nanokristály (sc) szórása: Nagyszögű szórás: a kristályszerkezet Kisszögű szórás: a krisztallit teljes mérete Kisszögű szórás nem lát az atomi méretskálán: homogén és diszkrét szerkezet ekvivalens

12 Kisszögű szórás Small-Angle X-ray Scattering SAXS Röntgensugarak rugalmas szórása elektronokon Mérés: intenzitás a szórási szög függvényében. Eredmény: elektronsűrűség-inhomogenitások az nm-es méretskálán De: a mérési eredmények indirektek, bonyolultan értelmezhetőek ( ) Tipikus mérési körülmények: Transzmissziós mérési elrendezés Nagy intenzitású, közel pontfókuszú nyaláb Kétdimenziós, helyérzékeny detektor

14 Szórási kép szórási görbe Szórási kép: beütésszám-mátrix A pixelek számértéke: a mérés ideje alatt beérkezett fotonok száma Minden pixelnek megfelel egy szórási szög Szórási görbe Ugyanaz az információ, könnyebben kezelhető formában A szórási képből azimutális átlagolással: 1. Az egy szórási szöghöz tartozó pixelek csoportosítása 2. Az intenzitások átlagolása Ordináta: intenzitás ( beütésszám ) Abszcissza: szórási változó ( a középponttól való távolság )

15 Szórási hatáskeresztmetszet A vizsgálandó minta (szóróközeg)

16 Szórási hatáskeresztmetszet A vizsgálandó minta (szóróközeg) Bejövő részecskeáramsűrűség: j be = N be /(A t) [cm 2 s 1 ]

17 Szórási hatáskeresztmetszet A vizsgálandó minta (szóróközeg) Bejövő részecskeáramsűrűség: j be = N be /(A t) [cm 2 s 1 ] Teljes szórt részecskeáram: I ki = N ki /t [s 1 ]

18 Szórási hatáskeresztmetszet A vizsgálandó minta (szóróközeg) Bejövő részecskeáramsűrűség: j be = N be /(A t) [cm 2 s 1 ] Teljes szórt részecskeáram: I ki = N ki /t [s 1 ] Szórási hatáskeresztmetszet: Σ I ki /j be = A N ki /N be [cm 2 ]

19 Szórási hatáskeresztmetszet A vizsgálandó minta (szóróközeg) Bejövő részecskeáramsűrűség: j be = N be /(A t) [cm 2 s 1 ] Teljes szórt részecskeáram: I ki = N ki /t [s 1 ] Szórási hatáskeresztmetszet: Σ I ki /j be = A N ki /N be [cm 2 ] differenciális szórási hatáskeresztmetszet: dσ/dω [cm 2 sr 1 ]

20 Szórási hatáskeresztmetszet A vizsgálandó minta (szóróközeg) Bejövő részecskeáramsűrűség: j be = N be /(A t) [cm 2 s 1 ] Teljes szórt részecskeáram: I ki = N ki /t [s 1 ] Szórási hatáskeresztmetszet: Σ I ki /j be = A N ki /N be [cm 2 ] differenciális szórási hatáskeresztmetszet: dσ/dω [cm 2 sr 1 ] dσ Normálva a mintatérfogatra: dω 1 dσ V dω [cm 1 sr 1 ]

21 A szórási változó A szórási intenzitás természetes változója a szórási vektor: q k 2θ k 0 [ s S 2θ ] S 0 = q/(2π) azaz a szórt és a beeső sugárzás hullámszám-vektorainak különbsége. [Hullámszámvektor: a terjedés irányába mutat, nagysága 2π/λ] Fizikai jelentése: az az impulzusmennyiség, amelyet a röntgensugár a mintán való szóródáskor nyer ( momentum transfer ) k 2θ =2π/λ 2θ szögben szórt sugár q =4π sinθ / λ Beeső sugár k 0 =2π/λ Minta 2θ Szóratlan sugár k 0 =2π/λ Nagysága: q = q = 4π sin θ λ kis szögek [s = 2 sin θ/λ]) Bragg-egyenlet: q = 2πn/d n Z [s = n/d]

22 A szórási kontraszt A röntgensugarak elektronokon szóródnak Szórási kontraszt = relatív elektronsűrűség az átlaghoz képest A szórás szempontjából csak a relatív elektronsűrűség számít! Kis kontraszt: gyenge szórási jel. Víz: e /nm 3 SiO2 nanorészecskék: e /nm 3 Fehérjék: e /nm 3 Meghatározza: Az anyag (tömeg)sűrűsége (pl. szilárd kopolimerek) Nagyobb rendszámú elemek jelenléte Oldószer választása (átlag elektronsűrűség)

25 Alapfogalmak összegzése Intenzitás: vagy differenciális szórási hatáskeresztmetszet az egységnyi térfogatú mintára egységnyi idő alatt egységnyi keresztmetszeten beeső részecskék hányad része szóródik a tér egy adott irányába egységnyi térszögben? Szórási változó (q): vagy impulzusátadás: a szögfüggés jellemzése. Nagysága sin θ θ q: a foton mekkora lendületet nyer a mintával való kölcsönhatásban Szórási kontraszt: a minta egy adott térfogatának szórási képessége a környezetéhez képest. Röntgenszórás esetén ez a relatív elektronsűrűség

27 Kapcsolat a szerkezet és a szórás között Sugárzás szóródása az elektronok sűrűség-inhomogenitásain szerkezet jellemzése a relatív elektronsűrűség-függvénnyel: ρ( r) = ρ( r) ρ (a továbbiakban ρ( r) alatt ezt értjük!) A szóróközeg által szórt sugárzás amplitúdója: A( q) = ρ( r)e i q r d 3 r azaz az elektronsűrűség-függvény Fourier transzformáltja. A mérhető mennyiség csak az intenzitás: I = A 2 V

28 Kitérő: Fourier transzformáció Alapkérdés: adott egy periodikus jel: milyen frekvenciájú? 1.0 sin(2 t) Fourier transform y(t) [y] t Fourier transzformálás: a frekvenciakomponensek meghatározása

29 Kitérő: Fourier transzformáció Alapkérdés: adott egy periodikus jel: milyen frekvenciájú? 2 sin(2 t) + sin(2 1.1 t) Fourier transform y(t) 0 [y] t Fourier transzformálás: a frekvenciakomponensek meghatározása Több komponens is látható

30 Kitérő: Fourier transzformáció Alapkérdés: adott egy periodikus jel: milyen frekvenciájú? 2 sin(2 t) + sin(2 1.1 t) Fourier transform y(t) 0 [y] t Fourier transzformálás: a frekvenciakomponensek meghatározása Több komponens is látható Hosszabb idő: jobb frekvenciafeloldás (Nyquist-Shannon tétel)

31 Kitérő: Fourier transzformáció Alapkérdés: adott egy periodikus jel: milyen frekvenciájú? sin(2 0.9 t) + sin(2 t) + sin(2 1.1 t) 3 Fourier transform y(t) 0 [y] t Fourier transzformálás: a frekvenciakomponensek meghatározása Több komponens is látható Hosszabb idő: jobb frekvenciafeloldás (Nyquist-Shannon tétel) Még több frekvencia

32 Kitérő: Fourier transzformáció Alapkérdés: adott egy periodikus jel: milyen frekvenciájú? 3 sin(2 t) + 2sin(2 2 t) Fourier transform y(t) 0 [y] t Fourier transzformálás: a frekvenciakomponensek meghatározása Több komponens is látható Hosszabb idő: jobb frekvenciafeloldás (Nyquist-Shannon tétel) Még több frekvencia A szinusztagok súlya is meghatározható

33 Kitérő: Fourier transzformáció Alapkérdés: adott egy periodikus jel: milyen frekvenciájú? 3 sin(2 t) + 2sin(2 2 t) Fourier transform y(t) 0 [y] t Fourier transzformálás: a frekvenciakomponensek meghatározása Több komponens is látható Hosszabb idő: jobb frekvenciafeloldás (Nyquist-Shannon tétel) Még több frekvencia A szinusztagok súlya is meghatározható A fekete doboz belseje : F(ν) = f (t)e iνt dt

34 Kitérő: Fourier transzformáció Alapkérdés: adott egy periodikus jel: milyen frekvenciájú? 3 sin(2 t) + 2sin(2 2 t) Fourier transform y(t) 0 [y] t Fourier transzformálás: a frekvenciakomponensek meghatározása Több komponens is látható Hosszabb idő: jobb frekvenciafeloldás (Nyquist-Shannon tétel) Még több frekvencia A szinusztagok súlya is meghatározható A fekete doboz belseje : F(ν) = f (t)e iνt dt Invertálható (de... ): f (t) = 1 2π F(ν)e itν dν

35 A fázisprobléma A Fourier-transzformáció invertálható (?!): a szóróközeget a szórási amplitúdó egyértelműen jellemzi Komplex mennyiség: Abszolútérték-négyzet: Hová tűnt a φ fázis?! z = a + bi = Ae iφ z 2 = z z = Ae iφ Ae iφ = A 2 Mivel az amplitúdó nem mérhető, a szóróközeg szerkezete teljes mértékig nem rekonstruálható a szórásból. Más baj is van: az intenzitás nem mérhető a teljes q-térben: az inverz Fourier-transzformáció nem lehet teljes

36 Mekkora a baj? Idea from Saldin et. al. J. Phys.: Condens. Matter 13 (2001)

37 Mekkora a baj? FT FT Idea from Saldin et. al. J. Phys.: Condens. Matter 13 (2001)

38 Mekkora a baj? Amplitude (Kratky) FT Phase (Kratky) Phase (Porod) FT Amplitude (Porod) Idea from Saldin et. al. J. Phys.: Condens. Matter 13 (2001)

39 Mekkora a baj? Amplitude (Kratky) FT IFT Phase (Kratky) Phase (Porod) FT IFT Amplitude (Porod) Idea from Saldin et. al. J. Phys.: Condens. Matter 13 (2001)

40 Mekkora a baj? Amplitude (Kratky) FT IFT Phase (Kratky) Phase (Porod) FT IFT Amplitude (Porod) Idea from Saldin et. al. J. Phys.: Condens. Matter 13 (2001) A fázis hordozza az információ túlnyomó részét!

41 Mekkora a baj? Im i z z 2 =1 Re 1 A fázis hordozza az információ túlnyomó részét! A komplex számok körében a négyetgyökvonás nem egyértelmű (végtelen sok komplex szám van, aminek 1 az abszolútérték-négyzete)!

42 Mit lehet tenni? / Baj ez egyáltalán? Különböző szerkezetű minták szórása is lehet megkülönböztethetetlen 1. Megoldás: robusztus paraméterek számítása (ld. később) Guinier sugár Hatványfüggvény-exponens Porod-térfogat Megoldás: modellillesztés Adott paraméterekkel jellemzett modell-sokaságból kiválasztani azt, melynek szórása a legjobban stimmel Megfelelően szűk sokaság felett ρ( r) I( q) hozzárendelés egyértelmű A priori ismeretek, más mérési módszerek eredményei rendkívül hasznosak! 3. A fázis kitalálása (krisztallográfia) vagy mérése (holográfia) Azok a szerkezetek, amelyek a mért görbét adhatják A modell által paraméterezett szerkezetek

43 Kitérő/Emlékeztető: gömbi koordinátarendszer Descartes: x, y, z Gömbi: x = r sin θ cos ϕ, y = r sin θ sin ϕ, z = r cos θ Térfogatelem: dφ dr r dθ dx dy dz = dv = r 2 sin θ dr dθ dϕ Integrál: f (x, y, z)dx dy dz = z θ 2π π = f (r, θ, ϕ)r 2 sin θdr dθ dϕ x y φ

44 Gömb kisszögű szórása 1. A szórt intenzitás általános képlete: I( q) = ρ ( r) e i q r d 3 r 2

45 Gömb kisszögű szórása 1. A szórt intenzitás általános képlete: I( q) = ρ ( r) e i q r d 3 r Számítsuk ki egy R sugarú, belsejében ρ 0 homogén elektronsűrűségű gömb (kisszögű) szórási intenzitását! 2

46 Gömb kisszögű szórása 1. A szórt intenzitás általános képlete: I( q) = ρ ( r) e i q r d 3 r Számítsuk ki egy R sugarú, belsejében ρ 0 homogén elektronsűrűségű gömb (kisszögű) szórási intenzitását! Izotrop objektum elektronsűrűség-függvénye: ρ( r) = ρ( r ) = ρ(r). Ekkor az integrál gömbi koordinátarendszerben könnyebben elvégezhető: 2π π 2 I( q) = dφ dr r 2 ρ(r) sin θ dθ e i q r cos θ

47 Gömb kisszögű szórása 1. A szórt intenzitás általános képlete: I( q) = ρ ( r) e i q r d 3 r Számítsuk ki egy R sugarú, belsejében ρ 0 homogén elektronsűrűségű gömb (kisszögű) szórási intenzitását! Izotrop objektum elektronsűrűség-függvénye: ρ( r) = ρ( r ) = ρ(r). Ekkor az integrál gömbi koordinátarendszerben könnyebben elvégezhető: 2π π 2 I( q) = dφ dr r 2 ρ(r) sin θ dθ e i q r cos θ 0 0 ahol a gömbi koordinátarendszer z iránya úgy lett megválasztva, hogy q-val párhuzamos legyen (megtehető, mert ρ( r) gömbszimmetrikus). 0 2

48 Gömb kisszögű szórása 1. A szórt intenzitás általános képlete: I( q) = ρ ( r) e i q r d 3 r Számítsuk ki egy R sugarú, belsejében ρ 0 homogén elektronsűrűségű gömb (kisszögű) szórási intenzitását! Izotrop objektum elektronsűrűség-függvénye: ρ( r) = ρ( r ) = ρ(r). Ekkor az integrál gömbi koordinátarendszerben könnyebben elvégezhető: 2π π 2 I( q) = dφ dr r 2 ρ(r) sin θ dθ e i q r cos θ 0 0 ahol a gömbi koordinátarendszer z iránya úgy lett megválasztva, hogy q-val párhuzamos legyen (megtehető, mert ρ( r) gömbszimmetrikus). Az integrálban u = cos θ változócserével: 2 2π 1 I( q) = dφ r 2 ρ(r)dr du e iqru }{{} 2π 0 2

49 Gömb kisszögű szórása 2. A legbelső integrál könnyen elvégezhető: 1 1 du e iqru = [ 1 iqr e iqru ] 1 1

50 Gömb kisszögű szórása 2. A legbelső integrál könnyen elvégezhető: 1 1 du e iqru = Kihasználva, hogy e iφ = cos φ + i sin φ: [ ] 1 1 iqr e iqru 1 1 [ e iqr e iqr] = 1 2 sin (qr) [2i sin (qr)] = iqr iqr qr

51 Gömb kisszögű szórása 2. A legbelső integrál könnyen elvégezhető: 1 1 du e iqru = Kihasználva, hogy e iφ = cos φ + i sin φ: [ ] 1 1 iqr e iqru 1 azaz 1 [ e iqr e iqr] = 1 2 sin (qr) [2i sin (qr)] = iqr iqr qr 2 R I( q) = I(q) = (4π) 2 2 sin (qr) ρ(r)r dr. qr 0

52 Gömb kisszögű szórása 2. A legbelső integrál könnyen elvégezhető: 1 1 du e iqru = Kihasználva, hogy e iφ = cos φ + i sin φ: [ ] 1 1 iqr e iqru 1 azaz 1 [ e iqr e iqr] = 1 2 sin (qr) [2i sin (qr)] = iqr iqr qr R I( q) = I(q) = (4π) 2 2 sin (qr) ρ(r)r dr qr 0 2. Izotrop rendszer esetén a szórási intenzitás nem függ a szórási vektor irányától, csak nagyságától.

53 Gömb kisszögű szórása 2. A legbelső integrál könnyen elvégezhető: 1 1 du e iqru = Kihasználva, hogy e iφ = cos φ + i sin φ: [ ] 1 1 iqr e iqru 1 azaz 1 [ e iqr e iqr] = 1 2 sin (qr) [2i sin (qr)] = iqr iqr qr R I( q) = I(q) = (4π) 2 2 sin (qr) ρ(r)r dr qr 0 2. Izotrop rendszer esetén a szórási intenzitás nem függ a szórási vektor irányától, csak nagyságától. Izotrop (pontosabban ρ( r) = ρ( r) szimmetriájú) szóróközeg szórási amplitúdója valós

54 Gömb kisszögű szórása 3. Homogén gömb elektronsűrűség-függvénye: { ρ0 ha r R ρ( r) = 0 egyébként. Az előbbi, intenzitásra kapott általános integrált elvégezve: I g (q) = ( 4πρ0 q 3 ) 2 (sin(qr) qr cos(qr)) = ρ 2 4πR }{{ 3 } q 3 (sin(qr) qr cos(qr)) R3 }{{} V P g(qr) 2 A szórási intenzitás a lineáris méret hatodik hatványával skálázódik (I V 2 R 6 )

55 Gömb kisszögű szórása P(q R) q R

56 Gömb kisszögű szórása P(q R) q R Log-log ábrázolás kisszögű szórásnál célszerű

57 Gömb kisszögű szórása P(q R) q R Log-log ábrázolás kisszögű szórásnál célszerű qr < 1 közelítése: I e q2 R 2 5 (Guinier)

58 Gömb kisszögű szórása P(q R) q R Log-log ábrázolás kisszögű szórásnál célszerű qr < 1 közelítése: I e q2 R 2 5 (Guinier)

59 A Guinier közelítés André Guinier: híg nanorészecske/nanoszemcse szuszpenziók szórási görbéjének kezdeti szakasza Gauss-görbe lefutású Általában: I(q 0) = I 0 e q 2 R 2 g 3 Girációs (inercia-, Guinier-) sugár: a szóró objektum lineáris méretét jellemzi. Definíciója: V R g r 2 ρ( r)d 3 r V ρ( r)d3 r Kapcsolat az alakparaméterek és R g közt: Gömb: Rg = 3/5R Gömbhéj: Rg = R Henger: R L2 12 Lineáris polimerlánc: Nb 2 /6...

60 Guinier plot 10 9 Intenzitás (rel. egys.) Szimulált adatsor R g =16.3 nm 10-1 q (nm 1 ) I I 0 e q2 R g 2 3

61 Guinier plot 10 9 Intenzitás (rel. egys.) Szimulált adatsor R g =16.3 nm 10-1 q (nm 1 ) I I 0 e q2 R g 2 3 ln I ln I 0 R2 g 3 q2

62 Guinier plot Intenzitás (rel. egys.) Szimulált adatsor R g =16.3 nm q (nm 1 ) I I 0 e q2 R g 2 3 ln I ln I 0 R2 g 3 q2 ln I - q 2 : elsőfokú függvény Guinier közelítés érvényességének vizuális ellenőrzése

63 A Guinier közelítés érvényessége A Guinier közelítés alkalmazható nagyjából monodiszperz részecskerendszerekre is (ld. következő diák) Nagyjából gömb alakú részecskéknél általában qr g 3 Anizotrop részecskéknél qr g 0.7 Fölfelé görbül ( smiling Guinier ): a részecskék közötti effektív vonzó kölcsönhatás (aggregáció) Lefelé görbül ( frowning Guinier ): a részecskék közötti effektív taszító kölcsönhatás Fehérjéknél majd részletesebben... André Guinier ( )

64 A polidiszperzitás hatása Több részecskéből álló rendszer: ρ( r) = ρ j ( r R j ) j Elektronsűrűség-függvény eltolása R vektorral: A eltolt ( q) = A 0 ( q)e i q R Szórási amplitúdó: A( q) = j = j A j ( q) A j,0 ( q)e i q R j R 1 R 3 R 2 r R j r' Intenzitás: I( q) = A( q)a ( q) = A j ( q)a k( q)e i q( R k R j) j k R N

65 Többrészecske-rendszer I( q) = j A j ( q)a k( q)e i q( R k R j) = I j ( q) + A j ( q)a k( q)e i q( R k R j) k j j k j }{{}}{{} inkoherens interferencia tag Inkoherens összeg: az egyedi részecskék intenzitása adódik össze Kereszttagok: részecskék korrelált relatív helyzetéből fakadó interferencia Speciális eset: azonos, gömb alakú részecskék I(q) = ρ 2 0V 2 P g (qr) 2 N N j k>j ( cos q( R k R ) j ) } {{ } N S(q) Szerkezeti tényező (struktúrafaktor): az egyedi részecskék relatív elrendeződésétől függ csak, az alaktól nem. Korrelálatlan rendszer: S(q) = 1. Ellenkező eseben a Guinier-tartomány torzul!

66 Méreteloszlás A valóságban nincs teljesen monodiszperz rendszer R = 40 nm Average Intensity (arb. units) q (nm 1 )

67 Méreteloszlás A valóságban nincs teljesen monodiszperz rendszer R = 37 nm R = 43 nm Average Intensity (arb. units) q (nm 1 )

68 Méreteloszlás A valóságban nincs teljesen monodiszperz rendszer R = 37 nm R = 40 nm R = 43 nm Average 10 9 Intensity (arb. units) q (nm 1 )

69 Méreteloszlás A valóságban nincs teljesen monodiszperz rendszer Intensity (arb. units) R = 36 nm R = 37 nm R = 38 nm R = 39 nm R = 40 nm R = 41 nm R = 42 nm R = 43 nm Average q (nm 1 )

70 Enyhén polidiszperz nanorészecske szuszpenzió szórása Híg nanorészecske szuszpenzió szórása: I(q) = P 2 (qr) }{{} formafaktor A részecskék alakjának ismeretében a szórási görbe illesztésével a méreteloszlás-függvény meghatározható. dσ/dω (cm 1 sr 1 ) SiO nm q (1/nm) Relative frequency (arb. units) SAXS TEM Diameter (nm) Statisztikailag szignifikáns ( 10 9 részecske 1 mm 3 térfogatban) Egzakt méretek jól jellemezhető bizonytalansággal (SI traceability )

71 Enyhén polidiszperz nanorészecske szuszpenzió szórása Híg nanorészecske szuszpenzió szórása: I(q) = V 2 }{{} R P 2 (qr) }{{} térfogat formafaktor A részecskék alakjának ismeretében a szórási görbe illesztésével a méreteloszlás-függvény meghatározható. dσ/dω (cm 1 sr 1 ) SiO nm q (1/nm) Relative frequency (arb. units) SAXS TEM Diameter (nm) Statisztikailag szignifikáns ( 10 9 részecske 1 mm 3 térfogatban) Egzakt méretek jól jellemezhető bizonytalansággal (SI traceability )

72 Enyhén polidiszperz nanorészecske szuszpenzió szórása Híg nanorészecske szuszpenzió szórása: I(q) = ρ 2 0 V 2 R P }{{}}{{} 2 (qr) }{{} kontraszt térfogat formafaktor A részecskék alakjának ismeretében a szórási görbe illesztésével a méreteloszlás-függvény meghatározható. dσ/dω (cm 1 sr 1 ) SiO nm q (1/nm) Relative frequency (arb. units) SAXS TEM Diameter (nm) Statisztikailag szignifikáns ( 10 9 részecske 1 mm 3 térfogatban) Egzakt méretek jól jellemezhető bizonytalansággal (SI traceability )

73 Enyhén polidiszperz nanorészecske szuszpenzió szórása Híg nanorészecske szuszpenzió szórása: I(q) = P(R) ρ 2 0 V 2 R P }{{}}{{}}{{} 2 (qr) }{{} méreteloszlás kontraszt térfogat formafaktor A részecskék alakjának ismeretében a szórási görbe illesztésével a méreteloszlás-függvény meghatározható. dσ/dω (cm 1 sr 1 ) SiO nm q (1/nm) Relative frequency (arb. units) SAXS TEM Diameter (nm) Statisztikailag szignifikáns ( 10 9 részecske 1 mm 3 térfogatban) Egzakt méretek jól jellemezhető bizonytalansággal (SI traceability )

74 Enyhén polidiszperz nanorészecske szuszpenzió szórása Híg nanorészecske szuszpenzió szórása: I(q) = 0 P(R) ρ 2 0 V 2 R P }{{}}{{}}{{} 2 (qr) dr }{{} méreteloszlás kontraszt térfogat formafaktor A részecskék alakjának ismeretében a szórási görbe illesztésével a méreteloszlás-függvény meghatározható. dσ/dω (cm 1 sr 1 ) SiO nm q (1/nm) Relative frequency (arb. units) SAXS TEM Diameter (nm) Statisztikailag szignifikáns ( 10 9 részecske 1 mm 3 térfogatban) Egzakt méretek jól jellemezhető bizonytalansággal (SI traceability )

75 Kétmódusú nanorészecske-eloszlás

76 Modell-független leírás A modellillesztésnél használt P(R) eloszlásfüggvény hisztogram-alakban Sokparaméteres modell túlillesztés veszélye

77 Hatványfüggvény-viselkedés Intensity (arb. units) R = 36 nm R = 37 nm R = 38 nm R = 39 nm R = 40 nm R = 41 nm R = 42 nm R = 43 nm Average q (nm 1 )

78 Hatványfüggvény-viselkedés Intensity (arb. units) R = 36 nm R = 37 nm R = 38 nm R = 39 nm R = 40 nm R = 41 nm R = 42 nm R = 43 nm Average q q (nm 1 )

79 A Porod tartomány Szórási görbéken sokszor találkozunk hatványfüggvény-szerű lecsengéssel: I q α. Sima felületű részecskék: I(q ) S V q 4 : fajlagos felület! Nemelágazó polimerek oldatai: Ideális oldószer (Θ-oldat): Gauss-statisztikát követő véletlen bolyongás: I(q) q 2 Rossz oldószer: önvonzó véletlen bolyongás: I(q) q 3 Jó oldószer: önelkerülő véletlen bolyongás: I(q) q 3/5 Felületi és térfogati fraktálok... Günther Porod ( )

80 Kitérő: fraktálok Önhasonló rendszerek: többféle nagyításban is ugyanolyan szerkezeti tulajdonságokat mutatnak. Fraktál tulajdonságú nanorendszerek: Aktív szén Pórusos ásványok Durva (nem sima) felületek Jellemzés: Hausdorff-dimenzió (fraktáldimenzió)

81 Fraktáldimenzió A Sierpińsky-szőnyeg területének mérése különböző méterrudakkal A méterrudak harmadolásával: Méterrúd hossza 1 1/3 1/ n Területegységek száma n A Hausdorff-dimenzió: hogyan skálázódik a lefedéshez szükséges területegységek száma (A) a méterrúd hosszával (a)? a = 1/3 n n = log 3 a A = 8 n = 8 log 3 a = 8 log 8 a log 8 3 = a log 8 3 = a ln 3 ln 8 = a d A Sierpińsky-szőnyeg fraktáldimenziója: ln 8/ ln < 2 Egyszerű négyzet esetén: A = a 2, azaz a fraktáldimenzió ugyanaz, mint az euklideszi

82 Fraktáldimenzió szórásgörbén Intenzitás (rel. egység) Guinier tartomány I e q 2 R 2 g 3 Rg = ρ( r) r 2 d 3 r ρ( r)d 3 r Porod tartomány I q α Sík felületű részecskék (Porod): α = 4 Gauss-láncok (Kratky): α = 2 Tömbfraktálok: α = d m Felületi fraktálok: α = 6 d s q (nm 1 )

83 A pártávolság-eloszlásfüggvény vissza a valós térbe Scattering length density Fourier transform Scattered amplitude Autocorrelation Absolute square Distance distribution function Fourier transform Differential scattering cross-section Az intenzitás és az elektronsűrűség-függvény között másik út is van A p(r) pártávolság-eloszlásfüggvény (pair distance distribution function, PDDF) az elektronsűrűség önkorrelációja. p(r) = F 1 [I (q)] valós térbeli információ

84 Néhány geometriai alak PDDFje

86 Összefoglalás A szóráskísérletek előnyei és hátrányai Előnyök Statisztikailag szignifikáns átlagértékek Egyszerű mérési elv Méretskálák szétválása Kvantitatív eredmények, SI definíciókra visszavezethetően Hátrányok Nem képszerű, indirekt mérési eredmények bonyolult kiértékelés Nem egyértelmű szerkezeti információ (fázisprobléma) Túl bonyolult rendszereken nem alkalmazható Átlagértékek: nincs mód a kis mennyiségben jelenlévő szerkezeti formák detektálására

87 Összefoglalás, kitekintés Összefoglalás Szórásos szerkezetvizsgálat Intenzitás, szórási változó, szórási kép, szórási görbe Fourier-transzformáció, abszolútérték-négyzet, fázisprobléma Homogén gömb szórása, Guinier közelítés, Porod közelítés Nanorészecskék méreteloszlása Következő előadások témái: A kisszögű szórás mérése: berendezés, praktikus dolgok Különböző anyagi rendszerek: periodikus minták, önrendeződő lipid rendszerek (micellák, kettősrétegek), fehérjék, polimer-oldatok, fázisszeparált polimerek: konkrét mérési eredményekre támaszkodva Méréses óra!

88 Köszönöm a figyelmet és a kitartást!