原位顯微觀察池與電子顯微鏡(SEM/TEM)的聯合技術,通過跨尺度表征實現材料動態行為的深度解析。
硬件集成方案
真空兼容接口:采用磁吸式法蘭連接,確保顯微觀察池與SEM腔體的快速切換(安裝時間<5 min),同時維持真空度(<1×10?³Pa)。
熱-電耦合模塊:集成加熱臺(50-600℃)與電流探針,支持電化學過程(如鋰沉積)的同步顯微成像。
光路適配:在TEM中嵌入光學透明窗口(藍寶石),允許拉曼光譜與電子束成像的并行采集。

數據融合分析
多模態成像:結合SEM的形貌信息(分辨率<1 nm)與拉曼的化學信息(分辨率1μm),定位缺陷(如裂紋)與成分異常區域。
動態過程追蹤:通過高速相機(幀率>1000 fps)記錄鋰枝晶生長,再利用SEM分析其斷裂機制(如裂紋擴展路徑)。
AI輔助識別:訓練深度學習模型(如U-Net)自動標注顯微圖像中的關鍵特征(如SEI膜厚度、顆粒尺寸分布)。
研究案例
硅負極體積膨脹:在SEM中觀察硅顆粒在循環中的開裂行為,結合拉曼光譜驗證裂紋處的Li-Si合金相(如200 cm?¹峰)。
催化劑衰減機制:通過TEM實時監測Pt/C催化劑在O?環境下的團聚過程,結合EDS能譜分析元素遷移路徑。
鈣鈦礦光伏缺陷:聯合SEM與XPS表征,識別鈣鈦礦薄膜中晶界缺陷(如Cl?空位)與性能衰減的關聯。
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