電子能量損失譜

電子能量損失譜（英語：Electron energy loss spectroscopy，縮寫：EELS）是物理學佮材料科學等等研究領域重要表徵手段，技術佇咧一九四空年代。佇電子能量損失光譜（EELS）中，有已知動能的電子束入射待測材料了後，部份電子佮原子交互作用發生非彈性散射，損失部分能量並且路徑發生隨機的小偏轉，這个過程中能量損失的大細經電子能譜儀測量並且會當分析解說。通過研究非彈性散無線電子的能量損失分布，會當得著原子中電子的空間環境資訊，對研究畫樣品的濟款物理佮化學性質。

歷史

該技術由 James Hillier 和 R . F . Baker 佇一九四空年代中期開發，但是隨後的五空年無得著廣泛應用，一直到一九九空年代因為顯微儀器佮真空技術的進步才佇咧研究中閣較普遍。一九九空年代中期以來這个技術發展迅速，佇全世界的實驗室中廣泛使用。

原理

將愛研究的材料置佇咧電子顯微鏡當中，用已經知動能的電子束轟擊，損失無仝能量的電子數目的記錄為電子損失能譜。電子損失能譜包括著電子佮原子交互作用發生非彈性散射的豐富資訊，主要會當分做三部份：

一 .零損失峰（ZLP，zero-loss peak）： 未被散射的電子、干焦發生性散射的電子抑是能量損失足細的非彈性散射的電子（譬如講聲子散射）； 二 .低能損失區：能量損失細於五十 eV，比如講電漿共振、切倫科夫輻射、會當帶間躍遷； 三 .高能損失區：佮內層電子交互作用致使的吸收邊（Core-loss edges）、 近邊精細結構（Near edge fine structure）和擴展能量的損失精細結構（Extended energy loss fine structure）

內層電子的電離適用佇檢測材料的元素組分，比如講一定數量的電子穿過材料了後能量減少了兩百八十五 eV，這對碳原子非常的之一個內層電子所需要的能量，對而且會當推測樣品內底一定有佇咧碳元素。其他的應用包括用低能損失區分析樣品的能帶結構佮介電性能，利用空損失峰佮總體能譜強度測量樣品厚度等等。

電子能量損失譜佮 EDX

EDX（Energy-dispersive X-ray spectroscopy）嘛會當用佮元素來分析，尤其善於分辨重元素。佮 EDX 相比並，電子能量損失譜對輕元素分辨效果閣較好，能量解析度也好出一分二个量級。因為電子能量損失譜電子伏甚至亞電子伏的解析度，伊會當用佇元素價態分析，這是 EDX 無專長的。電子能量損失譜 ( EELS ) 凡勢上適合對碳到三 d 過渡金屬（對影到鋅）伊的元素分析。對著碳，有經驗的光譜學家會當一目了然的了解金剛石，石墨，無定形碳和「礦物」碳（譬如講碳酸鹽內底有出現的碳）之間的精差。會當分析三 d 過渡金屬的光譜以識別原子的氧化態。

厚度測量

EELS 會當用來測量薄膜厚度。歹證明，無經歷非彈性散射的電子數目隨項品厚度指數衰減。這部份電子的相對數目會當通過算零損失峰的面積 I 佮規个譜的面積之比 I 散來得著。利用公式：$ I / I _ { 零 }=\ exp { (-t / l ) } $，l 是非彈性散射長度，佮材料特性有關係；看仿的厚度 t 因此會當算出來。

EELS 允准佇透射電子顯微鏡當中快速和會當倚地測量局部的厚度。上有效的過程如下：

• 佇咧-五 . . 兩百 eV 的能量範圍內測量能量損蕩譜（閣較闊閣較好）。 這種測量緊（毫秒）， 按呢會當應用佇咧電子束下通常無穩定的材料。
• 分析光譜：（i）使用標準的程序提升損失峰（ZLP）;（ii）算在 ZLP（I 零）佮規个光譜（I）下跤的積分。
• 厚度 t 計算為 mfp \ * _ ln ( I / I 零 ) _。遮 mfp 是電子非彈性散射的平均自由徑，最近已經列出了大多數的元素固體佮氧化物。

這个過程的空間解析度受電漿定位限制，約是 nm，意味對空間厚度圖會當咧掃描透射電子顯微鏡當中測量，具有～一 nm 的解析度。

參閱

• 透射電子顯微鏡

外部連結

• （英文）佇康奈爾大學（Cornell）的 EELS 精細結構指紋資料庫
• （英文）A database of EELS and X-Ray excitation spectra
• （英文）Cornell Spectrum Imager , an EELS Analysis open-source plugin for ImageJ
• （英文）HyperSpy , a hyperspectral data analysis Python toolbox especially well suited for EELS data analysis
• （英文）EELSMODEL , software to quantify Electron Energy Loss ( EELS ) spectra by using model fitting