論文の概要: MnEdgeNet -- Accurate Decomposition of Mixed Oxidation States for Mn XAS and EELS L2,3 Edges without Reference and Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11657v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 01:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:08:26.293518
• Title: MnEdgeNet -- Accurate Decomposition of Mixed Oxidation States for Mn XAS and EELS L2,3 Edges without Reference and Calibration
• Title（参考訳）: MnEdgeNet -- 参照と校正なしにMn XASおよびEELS L2,3エッジの混合酸化状態の正確な分解
• Authors: Huolin L. Xin and Mike Hu
• Abstract要約: 我々は,EELSとXASの両方に対してMn L2,3エッジの酸化状態を分解するキャリブレーションフリーで参照フリーな手法を開発した。 我々は3要素酸化状態合成ラベルを持つ120万個のスペクトルデータベースを作成した。 この大規模なデータベースをトレーニングすることで、私たちの畳み込みニューラルネットワークは、検証データセット上で85%の精度を達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate decomposition of the mixed Mn oxidation states is highly important for characterizing the electronic structures, charge transfer, and redox centers for electronic, electrocatalytic, and energy storage materials that contain Mn. Electron energy loss spectroscopy (EELS) and soft X-ray absorption spectroscopy (XAS) measurements of the Mn L2,3 edges are widely used for this purpose. To date, although the measurement of the Mn L2,3 edges is straightforward given the sample is prepared properly, an accurate decomposition of the mix valence states of Mn remains non-trivial. For both EELS and XAS, 2+, 3+, 4+ reference spectra need to be taken on the same instrument/beamline and preferably in the same experimental session because the instrumental resolution and the energy axis offset could vary from one session to another. To circumvent this hurdle, in this study, we adopted a deep learning approach and developed a calibration-free and reference-free method to decompose the oxidation state of Mn L2,3 edges for both EELS and XAS. To synthesize physics-informed and ground-truth labeled training datasets, we created a forward model that takes into account plural scattering, instrumentation broadening, noise, and energy axis offset. With that, we created a 1.2 million-spectrum database with a three-element oxidation state composition label. The library includes a sufficient variety of data including both EELS and XAS spectra. By training on this large database, our convolutional neural network achieves 85% accuracy on the validation dataset. We tested the model and found it is robust against noise (down to PSNR of 10) and plural scattering (up to t/{\lambda} = 1). We further validated the model against spectral data that were not used in training.
• Abstract（参考訳）: 混合Mn酸化状態の正確な分解は、Mnを含む電子、電気触媒、エネルギー貯蔵材料のための電子構造、電荷移動、レドックス中心を特徴づけるために非常に重要である。 Mn L2,3エッジの電子エネルギー損失分光(EELS)および軟X線吸収分光(XAS)測定がこの目的のために広く用いられている。 現在, Mn L2,3エッジの測定は, 試料が適切に調製されているため容易であるが, Mnの混合価状態の正確な分解は容易ではない。 EELSとXASの両方では、2+, 3+, 4+の基準スペクトルを同じ計器/ビームラインで、好ましくは測定器の分解能とエネルギー軸のオフセットが異なるため、同じ実験セッションで撮影する必要がある。 このハードルを回避するため,我々は深層学習手法を採用し,EELSとXASの双方に対してMn L2,3エッジの酸化状態を分解するキャリブレーションフリーで参照フリーな手法を開発した。 物理モデルと接地ラベル付きトレーニングデータセットを合成するために,複数の散乱,計測広化,雑音,エネルギー軸オフセットを考慮したフォワードモデルを構築した。 そこで我々は3要素酸化状態ラベル付き120万スペクトルデータベースを作成した。 ライブラリには、EELSとXASスペクトルの両方を含む十分な多様なデータが含まれている。 この大規模データベース上でトレーニングすることで、畳み込みニューラルネットワークは、検証データセット上で85%の精度を達成します。 このモデルを検証したところ、ノイズ(PSNRが10まで)と多重散乱(t/{\lambda} = 1)に対して頑健であることが判明した。 さらに、トレーニングに使用しなかったスペクトルデータに対してモデルを検証した。

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