論文の概要: Artifact Identification in X-ray Diffraction Data using Machine Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14804v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 17:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 12:44:10.431701
• Title: Artifact Identification in X-ray Diffraction Data using Machine Learning Methods
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたX線回折データのアーチファクト同定
• Authors: Howard Yanxon, James Weng, Hannah Parraga, Wenqian Xu, Uta Ruett, and Nicholas Schwarz
• Abstract要約: In situ synchrotron High-Eergy X-ray Powder diffraction (XRD) 法は, 材料結晶構造を解析するために, 研究者によって高度に活用されている。 物質の原子構造は、その回折パターンと、リートベルドの微細化のような詳細な分析によって同定することができる。 本稿では,XRD画像における単結晶回折点の高速かつ信頼性の高い同定と分離のための機械学習手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The in situ synchrotron high-energy X-ray powder diffraction (XRD) technique is highly utilized by researchers to analyze the crystallographic structures of materials in functional devices (e.g., battery materials) or in complex sample environments (e.g., diamond anvil cells or syntheses reactors). An atomic structure of a material can be identified by its diffraction pattern, along with detailed analysis such as Rietveld refinement which indicates how the measured structure deviates from the ideal structure (e.g., internal stresses or defects). For in situ experiments, a series of XRD images is usually collected on the same sample at different conditions (e.g., adiabatic conditions), yielding different states of matter, or simply collected continuously as a function of time to track the change of a sample over a chemical or physical process. In situ experiments are usually performed with area detectors, collecting 2D images composed of diffraction rings for ideal powders. Depending on the material's form, one may observe different characteristics other than the typical Debye Scherrer rings for a realistic sample and its environments, such as textures or preferred orientations and single crystal diffraction spots in the 2D XRD image. In this work, we present an investigation of machine learning methods for fast and reliable identification and separation of the single crystal diffraction spots in XRD images. The exclusion of artifacts during an XRD image integration process allows a precise analysis of the powder diffraction rings of interest. We observe that the gradient boosting method can consistently produce high accuracy results when it is trained with small subsets of highly diverse datasets. The method dramatically decreases the amount of time spent on identifying and separating single crystal spots in comparison to the conventional method.
• Abstract（参考訳）: In situ synchrotron High-Eergy X-ray Powder diffraction (XRD)技術は、機能性デバイス(電池材料など)や複雑なサンプル環境(ダイヤモンドアンビル細胞や合成反応器など)における材料の結晶構造を分析するために、研究者によって高利用されている。 材料の原子構造は、その回折パターンと、測定された構造が理想的な構造(例えば、内部応力や欠陥)からどのように逸脱するかを示すリートベルト微細化のような詳細な分析によって識別することができる。 in situ実験では、xrd画像は、通常、異なる条件(例えば断熱条件)で同じサンプル上で収集され、異なる物質の状態が得られたり、単に時間関数として連続して収集され、化学的または物理的プロセスでサンプルの変化を追跡する。 通常、In situ実験は領域検出器を用いて行われ、理想的な粉末のために回折リングからなる2D画像を集める。 材料の形態によっては、2次元XRD画像のテクスチャや好ましい配向や単結晶の回折点など、現実的なサンプルと環境の典型的なデビー・シェラー環以外の特徴を観察することができる。 本研究では,XRD画像における単結晶回折点の高速かつ信頼性の高い同定と分離のための機械学習手法について検討する。 XRD画像統合プロセスにおけるアーティファクトの排除は、興味のある粉末回折環の正確な分析を可能にする。 我々は,高度に多様なデータセットの小さなサブセットで学習すると,勾配向上法が常に高精度な結果が得られることを観察した。 本手法は, 従来の方法と比較して, 単結晶点の同定と分離に要する時間を大幅に削減する。

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