Des chercheurs du National Institute of Standards and Technology (NIST) ont développé une application qui rationalise la caractérisation des matériaux complexes. Appelé PyXRF, il fournit une interface intuitive pour capturer, traiter et analyser les données de fluorescence X (XRF), une technique courante pour déterminer la composition chimique des matériaux. Les chercheurs peuvent utiliser les outils mathématiques et statistiques intégrés à l’application pour identifier les éléments et composés présents dans leurs échantillons et cartographier leur distribution.
XRF est une technique puissante, fournissant des mesures rapides et non destructives qui peuvent être effectuées en laboratoire ou sur le terrain, a déclaré Michael Wharry, développeur de PyXRF, informaticien et ingénieur en mécanique au NIST. Cependant, le processus d’interprétation des données XRF peut être compliqué.
"Les mathématiques et les statistiques permettant de donner un sens aux données XRF peuvent être complexes, et de nombreux outils standard sont difficiles à utiliser pour les chercheurs", a déclaré Wharry. "L'idée derrière PyXRF était de développer un logiciel convivial permettant à davantage de chercheurs de bénéficier de l'analyse XRF, y compris ceux sans formation spécialisée en programmation informatique ou en analyse de données."
En plus d'offrir aux utilisateurs une interface logicielle simplifiée, PyXRF intègre également des modèles mathématiques et statistiques qui guident les utilisateurs pour configurer correctement les paramètres de leurs mesures XRF. Ces modèles améliorent les mesures de la quantité d'un élément ou d'un composé présent dans un matériau ainsi que la manière dont ce matériau est superposé ou mélangé à l'échelle microscopique.
Les données XRF traitées avec PyXRF peuvent fournir des informations importantes sur le comportement et les propriétés des matériaux, en particulier à leurs interfaces à l'échelle atomique et moléculaire, où de nouvelles fonctionnalités apparaissent souvent.
Les chercheurs qui étudient les matériaux composites, par exemple, voudront peut-être comprendre la répartition de diverses fibres au sein d’une matrice à l’échelle du micron. PyXRF peut également informer les chercheurs intéressés par la croissance des films minces ou par la façon dont les revêtements adhèrent aux surfaces, des connaissances qui peuvent aider les scientifiques à concevoir de nouveaux matériaux dotés de caractéristiques de performance spécifiques.
"Comprendre et contrôler la façon dont les matériaux interagissent, comment ils s'assemblent et se comportent à l'échelle microscopique est de plus en plus important pour réaliser de nouvelles propriétés et fonctionnalités de matériaux", a déclaré Wharry. "Le logiciel PyXRF vise réellement à obtenir des informations sur ces minuscules régions d'un matériau qui dictent son comportement."
