Journal of Surface Analysis
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30 巻, 1 号
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巻頭言
連載（講義）
研究論文
  • 有機物・高分子・ペプチド試料TOF-SIMSスペクトルの機械学習による予測・分類
    家持 圭佑, 井上 元基, 小河 重三郎, 林 大介, 青柳 里果
    2023 年 30 巻 1 号 p. 15-27
    発行日: 2023/08/07
    公開日: 2023/10/12
    DOIhttps://doi.org/10.1384/jsa.30.15
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    飛行時間型二次イオン質量分析 (TOF-SIMS) は実測で得られる質量スペクトルが複雑で解釈が難しいため， TOF-SIMSデータの解析には主成分分析や多変量スペクトル分解などの多変量解析が用いられてきた．また，マトリックス効果などによってスペクトルパターンが変化するため，データベースの確立も難しい．本研究では，教師あり機械学習法による未知物質のスペクトル予測・ピーク同定を実現することを目的とし，未知物質の予測が可能となるデータ様式について検討した．教師あり学習に必要な試料情報を与えるラベルにSMILES記法によって文字列化した物質名の自動分割によって得られる化学構造を用いた．有機物・高分子・ペプチドから成るモデル試料のTOF-SIMSデータについて，ランダムフォレスト (Random Forest) による予測結果を評価した結果，自動分割した化学構造ラベルに基づいて正解率0.9以上で予測できることが示された．
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技術報告
エクステンディド・アブストラクト（レビュー）
エクステンディド・アブストラクト
  • ArガスクラスターイオンによるLIB負極上のSEI被膜のXPS深さ方向分析
    渡邉 俊祐
    2023 年 30 巻 1 号 p. 44-51
    発行日: 2023/08/07
    公開日: 2023/10/12
    DOIhttps://doi.org/10.1384/jsa.30.44
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    LIB(Lithium Ion Battery)はモバイル機器や電気自動車など様々なところで用いられている．LIBの電池性能は，負極上に生成されるSEI(Solid Electrolyte Interphase)被膜に大きく左右される．SEI被膜は初回充電時に，負極上にナノメートルオーダーの厚みで生成されることが知られている． SEI被膜はLIBの充放電に必要不可欠なものであるが，必要以上に厚みが増すと電池性能の低下につながる．このため，LIBのさらなる性能向上には，SEI被膜の構造を解析し，SEI被膜を制御することが重要である．本稿では，LIBグラファイト負極表面に生成されたSEI被膜をArガスクラスターイオンで深さ方向に分析した事例を紹介する．また，同一試料をAr単原子イオンで深さ方向に分析した場合に生じる，SEI被膜の構造破壊についても事例を紹介する．
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談話室
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