晶相含量定量分析系统和方法转让专利
申请号 : CN202110132316.6
文献号 : CN112666191B
文献日 : 2022-01-28
发明人 : 刘磊峰 , 云一峰 , 古宇
申请人 : 苏州青云瑞晶生物科技有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.晶相含量定量分析系统,其特征在于,主要包括两个部分:全局策略模块和数据收集处理模块;
全局策略模块针对样品完成全局扫描;负责对样品中被选区域的颗粒进行定位和尺寸估计,并对颗粒尺寸进行统计,根据统计数据,以及用户输入的检测时间或者检测颗粒数量,筛选出所需要的颗粒,对筛选后的颗粒进行数据收集的路径规划,以及各个颗粒上待收集数据的参数设定;
数据收集处理模块负责对目标颗粒的三维电子衍射数据进行收集,并实时处理得到的数据,从而获得颗粒的晶胞参数和对称性信息,用于判断颗粒的晶相信息,该数据收集处理模块采用自适应的动态分析方法,通过实时处理所收集的数据,在得到颗粒的晶胞参数和对称性信息的条件下,程序可以判断数据收集的终点,动态的调整数据分析过程,以减少数据收集所需要的时间或减少冗余数据的收集。
2.根据权利要求1所述的晶相含量定量分析系统,其特征在于:根据选择的颗粒进行数据收集的路径规划,包括按颗粒的坐标排出进行数据收集的颗粒次序或者按颗粒的尺寸排出进行数据收集的颗粒次序。
3.根据权利要求1或2所述的晶相含量定量分析系统,其特征在于:所述的参数设定中的参数包括收集数据所使用的电子束强度、曝光时间、旋转角度。
4.根据权利要求1或2所述的晶相含量定量分析系统,其特征在于:所述的对称性信息是指衍射消光规律,从而推导该晶相的空间群。
5.利用权利要求1‑4任一所述系统实施的晶相定量分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
a.在将样品放入透射电子显微镜后,对样品进行全局扫描,即在自动化程序控制下,在实空间下,用较小的放大倍数,在用户选定区域的不同位置对样品拍摄一系列照片,确保选定的目标区域全部被拍摄,通过透射电子显微镜的三次放大操作,结合计算机图像的AI识别技术,获取颗粒的准确位置和尺寸:第一次低倍放大:通过聚类分析,识别样品有效区域;
第二次中倍放大:通过边缘检测,识别栅格区域;
第三次高倍放大:通过机器学习方法,识别颗粒位置和尺寸;
b.根据颗粒的位置和尺寸信息,程序通过预设的默认衍射参数,制定整个实验的初始收集策略;
根据该初始收集策略,对部分颗粒进行试收集数据;
通过评价试收集数据,得到样品颗粒衍射能力和电子穿透样品颗粒能力的参数,根据这两个参数,修改收集策略,主要包括颗粒的选取、电子束强度、曝光时间设定;
重复该过程直至两次试收集的两个参数变化小于预设的数值;
最后采用路径最优的算法,计算已选颗粒的收集路径,制定最终的收集策略;
根据最终制定的收集策略,对目标区域中的各颗粒进行数据收集,在此过程中,程序将控制电子束的聚焦位置和样品台的移动,从而让目标颗粒移动至电子束所照射区域;
在数据收集过程中,程序控制样品台进行倾转,从而收集目标颗粒的三维电子衍射数据,同时程序对所收集到的数据进行实时处理,一旦达到确认晶相所需数据,则停止对该颗粒的数据收集,并移动至下一目标颗粒;在目标颗粒数目或者预设实验时间达到后,程序将停止,并将样品台返回至归零位置;
c.程序分析已经收集到的三维电子衍射数据,得到其晶相信息,同时,根据实空间的放大照片,估计各颗粒的面积,综合以上信息,程序计算所选区域的颗粒的晶相种类、各相面积和质量比例的信息,从而用来估算这个样品的晶相种类、各相体积和质量比例的信息,最后生成该分析方法的结果报告,导出为PDF文件。
6.根据权利要求5所述的晶相定量分析方法,其特征在于:所述的预设的数值包括数据收集时所使用的电子束的强度的变化值,或者在一定的电子束强度下,所使用的曝光时间所导致的在该颗粒上的数据收集时长的变化值。
说明书 :
晶相含量定量分析系统和方法
技术领域
背景技术
诸多方法得到。但晶相的定义包括原子的种类和原子的排列方式。也就是说,不同晶相的物
质可以是由不同元素组成,也可以是由用一种或是同一组合的元素组成,只是其原子排列
方式不同。
比可以用来确定不同晶相成分的含量比例。该技术的实施过程中,需要有丰富经验的技术
人员花费较大精力和时间进行数据处理,在数据处理过程中,人为因素对结果影响较大。同
时由于没有其他可行方法,其准确性也无法得到交叉验证。并且,对于许多存在结构不明的
晶相的样品,粉末X射线衍射技术无法对其各相含量进行测定。
发明内容
法。
样品时,可以确定电子束辐照区域中的颗粒的位置、形貌;而在倒易空间,也就是衍射模式
下,电子束中部分电子在样品中产生布拉格衍射,从而得到特定颗粒的衍射图谱。但传统技
术只能得到单张衍射图片,因此很难直接转化为有用的晶相信息(晶胞参数等)。但通过近
年来开发的三维电子衍射技术,可以对目标颗粒快速收集一系列的电子衍射信息,从而快
速、准确的确定目标颗粒的晶相。
颗粒数量,筛选出所需要的颗粒,对筛选后的颗粒进行数据收集的路径规划,以及各个颗粒
上待收集数据的参数设定等全局性策略规划;
自适应的动态分析方法,通过实时处理所收集的数据,在得到颗粒的晶胞参数和对称性信
息的条件下,程序可以判断数据收集的终点,以减少数据收集所需要的时间或减少冗余数
据的收集。
倍),在用户选定区域的不同位置对样品拍摄一系列照片,确保选定的目标区域全部被拍
摄,通过透射电子显微镜的三次放大操作,结合计算机图像的AI识别技术,获取颗粒的准确
位置和尺寸:
束强度、曝光时间等设定;
该颗粒的数据收集,并移动至下一目标颗粒;在目标颗粒数目或者预设实验时间达到后,程
序将停止,并将样品台返回至归零位置;
体积和质量比例的信息,从而用来估算这个样品的晶相种类、各相体积和质量比例的信息,
最后生成该分析方法的结果报告,导出为PDF文件。
值。
问题,从而对已知和未知的晶相分析,得到客观的晶相定量分析结果。
减少人工干预,能够检测样品中低含量的晶相。
附图说明
具体实施方式
粒子数量,筛选出所需要的颗粒,对筛选后的颗粒进行数据收集的路径规划,以及各个颗粒
上待收集数据的参数设定等全局性策略规划;
自适应的动态分析方法,通过实时处理所收集的数据,在得到颗粒的晶胞参数和对称性信
息的条件下,程序可以判断数据收集的终点,以减少数据收集所需要的时间或减少冗余数
据的收集。
区域的不同位置对样品拍摄一组照片,确保选定的目标区域全部被拍摄,通过透射电子显
微镜的三次放大操作,结合计算机图像的AI识别技术,获取颗粒的准确位置和尺寸:
的选取、数据收集的参数等;
束强度、曝光时间等设定;
电子束强度下,所使用的曝光时间所导致的在该颗粒上的数据收集时长的变化值);
颗粒的数据收集,并移动至下一目标颗粒;在目标颗粒数目或者预设实验时间达到后,程序
将停止,并将样品台返回至归零位置;
体积和质量比例的信息。最后生成该分析方法的结果报告,导出为PDF文件。
一组照片,使用聚类分析和计算机图像的AI识别方法,搜索到大小在0.25‑6.25平方微米的
颗粒为55个。
穿透能力这两个参数的平均值比较均匀,都在0.6‑1.0之间,最终策略定为在这55个颗粒上
进行的数据收集方式。
并实时处理各颗粒数据,得出各颗粒的晶体单胞及对称性信息。对以上结果进行分类统计,
系统将此样品的晶相分析结果导出为result.pdf的报告文件。本案例得到了样品所含的扑
热息痛(C8H9N1O2)及阿司匹林(C9H8O4)的晶胞参数及对称性信息,其中扑热息痛的晶胞参数
为a = 7.232 Å, b = 11.76 Å,c = 17.16 Å,α = 90°,β = 90°,γ= 90°,空间群(对称性
信息)为Pcab;阿司匹林的晶胞参数为a = 11.446Å, b = 6.596 Å,c = 11.388 Å,α =
90.08°,β = 95.55°,γ= 90.10°,空间群(对称性信息)为P21/c。计算颗粒的体积,并推到
质量比例为70%为扑热息痛,25%为阿司匹林,5%的颗粒因为没有电子衍射或电子衍射非常
弱或在电子束下结构被破环而没有得到晶相信息。从而估算样品中含有索拉菲尼及其甲苯
磺酸盐两种晶相,并且70%为扑热息痛,25%为阿司匹林。
组照片,使用聚类分析和计算机图像的AI识别方法,搜索到大小在0.25‑6.25平方微米的颗
粒为153个。
和电子透射能力的平均值为:0.0‑0.2范围有24个,0.2‑0.4范围有11个,0.4‑0.6范围有19
个,0.6‑0.8范围有26个,0.8‑1.0范围有23个。经筛选后,保留0.6‑1.0范围的49个颗粒位
置,最终策略定为在这49个颗粒上进行的数据收集方式。
据;并实时处理各颗粒数据,得出各颗粒的晶体单胞及对称性信息。对以上结果进行分类统
计,系统将此样品的晶相分析结果导出为result.pdf的报告文件。本案例得到了样品伐度
司他(C14H11ClN2O4)及硼硅酸盐化合物(CsSiB3O7)的两种晶胞参数及对称性信息,其中伐度
司他的晶胞参数为a = 13.8 Å, b = 4.66 Å,c = 22.34 Å,α = 90°,β = 92°,γ= 90°,空
间群(对称性信息)为P21;硼硅酸盐化合物的晶胞参数为a =9.21 Å, b = 10.03 Å,c =
6.93 Å,α = 90°,β = 90°,γ= 90°,空间群(对称性信息)为Pna21。计算颗粒的体积,并推
到质量比例为66%为伐度司他,21%为硼硅酸盐化合物,13%的颗粒因为没有电子衍射或电子
衍射非常弱或在电子束下结构被破环而没有得到晶相信息。从而估算样品中含有伐度司他
及硼硅酸盐化合物两种晶相,并且66%为伐度司他,21%为硼硅酸盐化合物。
组照片,使用聚类分析和计算机图像的AI识别方法,搜索到大小在0.25‑6.25平方微米的颗
粒为47个。
电子透射能力的平均值为:0.0‑0.2范围有25个,0.2‑0.4范围有15个,0.4‑0.6范围有7个,
0.6‑0.8范围有0个,0.8‑1.0范围有0个。经筛选后,0.6‑1.0范围没有颗粒,最终策略无法确
定。
到大小在0.25‑6.25平方微米的颗粒为153个。
和电子透射能力的平均值为:0.0‑0.2范围有13个,0.2‑0.4范围有7个,0.4‑0.6范围有35
个,0.6‑0.8范围有74个,0.8‑1.0范围有24个。经筛选后,保留0.6‑1.0范围的98个颗粒位
置,最终策略定为在这98个颗粒上进行的数据收集方式。
维电子衍射数据;并实时处理各颗粒数据,得出各颗粒的晶体单胞及对称性信息。对以上结
果进行分类统计,系统将此样品的晶相分析结果导出为result.pdf的报告文件。本案例得
到了样品氯苯唑酸(C14H7Cl2NO3)及其氯苯唑酸盐型的两种晶胞参数及对称性信息,其中氯
苯唑酸的晶胞参数为a = 20.24 Å,b = 3.79 Å,c = 22.28 Å,α = 90°,β =111.89°,γ=
90°,空间群(对称性信息)为P21/c;氯苯唑酸盐型的晶胞参数为a = 4.85 Å,b = 11.6 Å,c
= 19.59 Å,α = 90°,β = 96.41°,γ= 90°,空间群(对称性信息)为P21。计算颗粒的体积,
并推到质量比例为42%为氯苯唑酸,47%为氯苯唑酸盐型,11%的颗粒因为没有电子衍射或电
子衍射非常弱或在电子束下结构被破环而没有得到晶相信息。从而估算样品中含有氯苯唑
酸及其氯苯唑酸盐型两种晶相,并且42%为氯苯唑酸,47%为氯苯唑酸盐型。