通过将XANES转换为EXAFS,通过一种机器学习方法来解释X射线光谱的痕迹杂质
Micah P Prange1, Niranjan Govind1,2, Panos Stinis3
1Physical Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington 99354, United States.
机器学习显示,X射线吸收光谱的近边缘区域含有通常在扩展的X射线吸收细结构 (EXAFS) 中发现的结构信息. 这允许从有限的光谱数据中准确地预测EXAFS,缓解实验约束.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 频谱学是一种光谱学.
- 计算化学的计算化学
背景情况:
- 扩展的X射线吸收光谱学 (EXAFS) 依赖光吸收光谱来通过多重散射理论确定原子结构.
- 其他光谱信号中存在的结构信息的程度,特别是近边缘区域,仍然不清楚.
研究的目的:
- 调查X射线吸收光谱的延长近边缘区域是否包含由EXAFS可访问的结构信息.
- 开发一种能够从近边缘区域预测EXAFS的机器学习模型.
主要方法:
- 利用深度操作者神经网络 (DeepONets) 学习近边缘和X射线吸收光谱的延伸部分之间的关系.
- 训练有素的DeepONets对血 (α-Fe2O3) 中Cu2+替代缺陷的理论数据集进行了训练.
- 验证了模型预测EXAFS光谱和执行线性组合匹配的能力.
主要成果:
- DeepONets从吸收光谱的最初的6 Å-1 (≈100 eV) 准确地预测了EXAFS光谱 (6-14 Å-1).
- 预测的EXAFS恢复的线性组合与实验数据相匹配,准确度与初始计算相比较.
- 证明了近边缘区域包含了重要的结构信息.
结论:
- 在X射线吸收光谱的近边缘区域包含有价值的结构信息,相当于从EXAFS获得的信息.
- 这一发现使EXAFS能够从显著较小的光子能量范围进行分析,减轻了实验限制.
- 这种方法对小成分的表征和理解光谱数据内容有广泛的影响.
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