三牛娱乐平台-登录形状记忆合金是通过热弹性与马氏体相变及其逆变而具有形状记忆效应的由两种以上金属元素所构成的材料。迄今为止，人们发现具有形状记忆效应的合金有50多种，在航空航天、机械电子、生物医疗等领域具有广泛的应用。下文将举例介绍电子探针（EPMA）在镍-钛形状记忆合金中的应用。图1.岛津场发射电子探针EPMA-8050G岛津EPMA-8050G型电子探针（图1）搭载高质量场发射电子光学系统，结合岛津特有的52.5°高X射线取出角和全聚焦晶体，可以实现：01优越的空间分辨率EPMA-8050G可达到的更高级别的二次电子图像分辨率3nm（加速电压30kV）。（加速电压10kV时@100nA/150nm@1μA）02大束流更高灵敏度分析可实现其他仪器所不能达到的大束流（加速电压30kV时可达3μA）。在超微量元素的检测灵敏度上实现了质的飞跃，将元素面分析时超微量元素成分分布的可视化成为现实。按原子比由Ti和Ni各占50%的合金称为镍-钛合金(Nitinol)，具有良好的形状记忆性能和超弹性性能。形状记忆合金具有一个显著的特点，即变形到任意形状后，加热到相变温度(相变点)或更高时，能恢复变形前的原始形状，而超弹性合金则是在载荷作用下变形，在载荷消除后恢复原始形状。相变温度大致可以在0℃-100℃之间变化，主要通过改变Ti和Ni的合金原子比值或者加入1%或更少的第三相元素（比如Cr、Co、Cu等）。正畸金属丝是一种典型的镍-钛合金，具备形状记忆和超弹性性能，主要的选材差异在于根据患者的牙周状况和对疼痛的敏感程度来选择具有不同相变温度的矫正材料。图2.展示了正畸金属丝中主要的合金元素面扫描图像及相分析结果，清晰可见材料基体的元素组成以及其中离散分布的微米级别的混合相结构。图2.正畸金属丝中各合金元素面扫描图像及相分析结果选择三种具有不同相变温度的正畸材料分别进行定量分析，结果如表1所示，总含量低于1%的Cr元素存在较为明显的含量差异。表1.Af27、Af35、Af40型号正畸金属丝元素定量测试结果结合图3.展示的三种不同型号的元素面扫描结果，可以更清楚地看到Cr元素含量的差异，同时离散分布的点状微结构中Ni元素被替代的情况也存在差别。图3.各型正畸金属丝中的元素面扫描图像（a）Af27，（b）Af35，（c）Af40图4.展示了放大条件下Af27材料中微结构的元素面扫描及相分析结果，表明多化合物混合相的存在。图4.Af27正畸金属丝中化合物相分析更多电子探针仪器信息和相关应用敬请关注岛津科技资讯通推文内容。本文内容非商业广告，仅供专业人士参考。

　　日前，中国生物材料学会发布关于征集《可降解镁合金半连续铸棒》等10项团体标准意见的通知。具体如下：各学会会员及有关单位：根据2019年中国生物材料学会批准立项的团体标准项目，由中国生物材料学会团体标准化技术委员会归口的《可降解镁合金半连续铸棒》等10项团体标准项目已形成征求意见稿，并完成编制说明的编写。现公开征集意见，请各相关单位或个人将意见或建议填写至征求意见稿反馈表（附件21），并于2020年5月20日前以电子邮件的形式发送至各标准工作组联系人邮箱。逾期无回复或反馈按无意见处理，请各位专家和相关单位积极参与。序号标准名称制修订工作组联系人电子邮箱1可降解镁合金半连续铸棒（Biomedicalbiodegradablemagnesiumalloyssemi-continuouscastedbars）制定朱世杰可降解医用镁合金毛细管材（Biomedicaldegradablemagnesiumalloymicrotubes）制定朱世杰.cn3可降解镁合金热挤压棒材（Biomedicalbiodegradablemagnesiumalloysextrudedbars）制定朱世杰.cn4镍钛形状记忆合金骨板形状恢复能力测试方法（StandardforEvaluatingShapeRecoverabilityofNickel-TitaniumShapeMemoryAlloyBonePlates）制定闫鹏伟镍钛形状记忆合金骨植入物体外镍离子释放模型（ThemodelofNickelionreleaseinvitroofnickel-titaniumshapememoryalloyboneimplant）制定郑亚亚镍钛形状记忆合金心脏封堵器形状恢复性能评价方法（EvaluationmethodforevaluatingshaperecoveryabilityofNickel-Titaniumshapememoryalloycardiacocclude）制定刘艳文镍钛形状记忆合金自膨式血管支架形状恢复能力测试方法（TestmethodforevaluatingshaperecoverabilityofNickel-Titaniumshapememoryalloyself-expandingvascularstent）制定李勇心脏封堵器体外脉动耐久性测试方法（StandardtestmethodsforinvitropulsatiledurabilitytestingofCardiacoccluder）制定姚斌直管型血管支架磁共振适用性射频致热试验方法（StandardTestMethodforMeasurementofRadioFrequencyInducedHeatingOnStraightTubularStentsDuringMagneticResonanceImaging）制定张争辉0外科植入物用Ti-24Nb-4Zr-8Sn合金（WroughtTi-24Nb-4Zr-8SnTitaniumAlloyforSurgicalApplications）制定郝玉琳.cn附件1：《可降解镁合金半连续铸棒》征求意见稿.doc附件2：《可降解镁合金半连续铸棒》编制说明.docx附件3：《可降解医用镁合金毛细管材》征求意见稿.doc附件4：《可降解医用镁合金毛细管材》编制说明.docx附件5：《可降解镁合金热挤压棒材》征求意见稿.doc附件6：《可降解镁合金热挤压棒材》编制说明.docx附件7：《镍钛形状记忆合金骨板形状恢复能力测试方法》征求意见稿.docx附件8：《镍钛形状记忆合金骨板形状恢复能力测试方法》编制说明.doc附件9：《镍钛形状记忆合金骨植入物体外镍离子释放模型》征求意见稿.docx附件10：《镍钛形状记忆合金骨植入物体外镍离子释放模型》编制说明.doc附件11：《镍钛形状记忆合金心脏封堵器形状恢复性能评价方法》征求意见稿.doc附件12：《镍钛形状记忆合金心脏封堵器形状恢复性能评价方法》编制说明.doc附件13：《镍钛形状记忆合金自膨式血管支架形状恢复能力测试方法》征求意见稿.docx附件14：《镍钛形状记忆合金自膨式血管支架形状恢复能力测试方法》编制说明.doc附件15：《心脏封堵器体外脉动耐久性测试方法》征求意见稿.docx附件16：《心脏封堵器体外脉动耐久性测试方法》编制说明.doc附件17：《直管型血管支架磁共振适用性射频致热试验方法》征求意见稿.docx附件18：《直管型血管支架磁共振适用性射频致热试验方法》编制说明.doc附件19：《外科植入物用Ti-24Nb-4Zr-8Sn合金》征求意见稿.docx附件20：《外科植入物用ti-24nb-4zr-8sn合金》编制说明.pdf附件21：中国生物材料学会团体标准征求意见稿反馈表.docx

　　3D打印结构在特定的环境和激励下，其特性及功能随着时间的改变而发生变化，被称之为4D打印技术。形状记忆聚合物作为实现4D打印的关键性材料之一，可在一定条件下变形固定后，通过热、光、电、磁等外部条件的刺激，主动恢复其初始形状。近年来，形状记忆聚合物的4D打印在软体机器人、生物医疗、航空航天、柔性电子等领域的广泛应用，受到了国内外学者的广泛研究和关注。近日，湖南大学王兆龙、段辉高教授与南方科技大学葛锜教授合作，基于摩方精密（BMF）超高精度光固化3D打印机nanoArchS140，开发了一种能够同时实现变形变色的形状记忆聚合物体系，设计制造了精度高达20μm的特征结构，该材料体系用于二维码和多级防伪图案的高精度制造，实现了多重加密和特定温度区间的信息显示，并有望用于数据加密、智能防伪等领域。这项工作为构建功能化的4D打印提供了新的材料体系，还激发了数据加密和防伪的新方法，有利于拓宽4D打印技术的应用范围。相关成果以“Color-ChangeableFour-DimensionalPrintingEnabledwithUltraviolet-CurableandThermochromicShapeMemoryPolymers”为题发表在ACSAppliedMaterials&Interfaces期刊上。原文链接：该工作得到了国家自然科学基金、湖南省优秀青年基金、广东省重点研发计划，长沙市科技局等资金支持。图1面投影微立体光刻技术（摩方精密，nanoArchS140）原理和材料设计图2基于面投影微立体光刻技术制造高精度(20μm)和复杂3D结构，3D打印结构具有快速颜色响应和变色循环稳定性图3基于面投影微立体光刻技术制造的3D结构的形状记忆行为，具有优异的变形变色能力图4基于面投影微立体光刻技术加工QR码和多级防伪图案，在室温下隐藏可见信息，并通过加、解密、再加密等步骤和形状颜色恢复过程实现信息的可视化，实现多重加密和特定温度区间的信息显示。

　　随着科学的发展和技术的进步，传统的材料和结构已经不能完全满足人类社会发展的要求，在医疗、制造等高科技产业中体现得尤为明显。以组织支架为例，其结构技术正在从“性能主导”向“功能主导”转变，兼具承载和多功能特点的组织支架越来越受到重视。这种支架表现出明显的多约束、多尺度、多材料特性，使得结构的创新性和复杂性急剧增加。与医学技术中使用的传统材料相比，形状记忆聚合物及其复合材料具有形状可展开、形状可回复和形状自适应等独特的功能特性，在满足新型外科和医疗器械对材料特殊性能的需求方面发挥着重要作用。随着对复杂结构、个性化植入设备、高精度医疗设备的需求不断增加，形状记忆聚合物和4D打印技术有望突破生物医学领域智能材料和结构的技术壁垒，成为未来各学科合作的新纽带。形状记忆聚合物和4D打印技术的发展彻底改变了组织支架的设计方法，制备的组织支架可以随着时间在环境的相应刺激下进行调整，为制造复杂的多层次结构在组织工程的应用方面提供了巨大的潜力。但目前基于形状记忆聚合物和4D打印技术的可植入医疗器件的材料开发、结构设计和评价策略一般都是经验且孤立的，缺乏指导该种器件设计及制备的整体框架。哈尔滨工业大学冷劲松院士课题组近日在《Advanced Healthcare Materials》上发表题为“Research Progress of Shape Memory Polymer and 4D Printing in Biomedical Application”的文章，全文约2.2万字，包括6大章节，14个小节，280余篇参考文献，论文的第一作者哈尔滨工业大学助理教授赵伟，哈尔滨工业大学冷劲松院士和刘彦菊教授为共同通讯作者，博士生岳成斌和刘立武教授为共同作者。该研究工作得到了国家自然科学基金大力支持。论文总结归纳了形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的最新研究进展，从驱动方法、骨组织支架、腔道支架以及其他领域四个维度全面且系统地总结了形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的最新成果，并从多角度、多维度、多层次探讨了现有的基于形状记忆聚合物及4D打印技术制备的组织支架在生物医学领域应用过程中的挑战与局限，提出可植入医疗器件向着可微创植入、高功能性、可个性化定制的方向发展的未来设想，并以具备优异性能的材料开发为基础，以力学设计为保障两个关键环节建立完整的科学框架，深入探讨了未来形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的发展趋势，极大地推动了其在生物医疗等重点战略领域的高速发展！如图1所示为形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的应用。图1 基于形状记忆聚合物及4D打印技术的生物医学领域应用形状记忆聚合物驱动方法方面，论文从分子结构的角度概述了形状记忆聚合物的形状记忆效应的机理，全面地归纳了适用于生物医学领域的驱动方法，高度总结了各驱动方法的实现机制，并对比了其优缺点，为针对不同的生物应用器件的研发及体内展开策略提供了重要的指导意义，同时推动了形状记忆聚合物的驱动方式向着安全性、可靠性、便捷性不断探索与前进。骨组织支架应用方面，论文总结和讨论了骨组织支架的发展历史，以及目前骨组织支架的类型和应用情况，随后概述了基于形状记忆聚合物及其4D打印骨组织支架的研究进展，并对比了各类制备技术的优缺点。不仅为下一代具有可微创植入、自适应、可个性化定制的骨组织支架提供了重要的设计策略，而且极大地推动了基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架向着高可靠性、高效率、高功能性的方向快速发展。图2基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架。图2 基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架腔道支架应用方面，论文总结并归纳了腔道支架的发展历史（图3和图4），全面归纳了目前各类支架的优缺点以及腔道支架目前面临的挑战。随后重点描述了目前基于形状记忆聚合物及4D打印腔道支架的应用情况，并概述了各类支架通过微创手术植入体内之后的展开方法。通过支架各种性能的对比，不仅为下一代腔道支架的设计与研制建立了重要的桥梁，而且为基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架向着高柔韧性、高空间适用性和易植入等方向的发展提供了重要参考。图5基于形状记忆聚合物及4D打印技术的管腔支架。图3 气管支架发展历史图4 血管支架发展历史图5 基于形状记忆聚合物及4D打印技术的管腔支架 其他生物医学领域应用方面，论文总结并归纳了形状记忆聚合物及4D打印技术在其他生物医学领域的应用，包括骨折固定装置、药物释放装置、血管栓塞系统、心脏补片以及封堵装置等。形状记忆聚合物及4D打印技术为可植入器件的开发提供了先进的设计理念以及灵活的制备方案，并极大地降低了生物医疗器件的开发成本。形状记忆聚合物及4D打印技术为可植入生物医学器件的发展带来颠覆性变革和机遇。冷劲松院士团队长期从事于智能结构力学及其应用研究。在航天领域，研制了基于形状记忆聚合物复合材料的可展开铰链、桁架、重力梯度杆、天线、太阳能电池、离轨帆、锁紧释放机构等智能结构 (Sci. China. Technol. Sc., 2020, 63, 1436–1451 Smart Mater. Struct., 2022, 31, 025021 Compos. Struct., 2022, 280, 114918 AIAA J., 2021, 59, 2200-2213 Compos. Struct., 2022, 290, 115513 Compos. Struct., 2020, 232, 111561 Compos. Struct., 2019, 223, 110936.)，可应用于各种卫星平台、空间站、探月工程、深空探测工程等。设计制备了构型、力学性能可调节、可重构的拉胀力学超材料和像素力学超材料 (Adv. Funct. Mater., 2020, 30, 2004226 Adv. Funct. Mater., 2022, 32, 2107795)。在生物领域，基于形状记忆聚合物等智能材料开发了多种智能生物支架和人工假体 (Biomaterials, 2022, 291, 121886 ACS Appl. Mater. Interfaces, 2022, 14, 42568-42577 Compos. Sci. Technol. 2019, 184,107866 Compos. Sci. Technol. 2021, 203, 108563 Compos. Sci. Technol. 2022, 209, 109671 Adv. Healthc. Mater. 2022, 22019975 Compos. Part A-Appl. S., 2019, 125, 105571 Adv. Funct. Mater., 2019, 29, 1906569 Adv. Healthc. Mater. 2022, 22019975)。冷劲松教授团队自主设计并研制的基于形状记忆聚合物的中国国旗锁紧展开机构，于2021年5月在天问一号上成功展开，使我国成为世界上首个将基于形状记忆聚合物复合材料的智能结构应用于深空探测工程的国家 (Smart Mater. Struct., 2022, 31, 115008)。论文链接：来源：高分子科学前沿摩方精密作为微纳3D打印的先行者和领导者，拥有全球领先的超高精度打印系统，其面投影微立体光刻（PμSL）技术可应用于精密电子器件、医疗器械、微流控、微机械等众多科研领域。在三维复杂结构微加工领域，摩方团队拥有超过二十年的科研及工程实践经验。针对客户在新产品开发中可能出现的工艺和材料难题，摩方将持续提供简易高效的技术支持方案。

　　借助流化沙浴实现镍钛合金热定型个#Cole-Parmer沙浴用于人体心脏支架工艺#镍钛合金是一种形状记忆合金，能将自身的塑性变形在某一特定温度下自动恢复为原始形状的特种合金，具有良好的可塑性，又称热定型能力，被广泛应用于多个领域包括医疗器械、航空航天、电子等领域。在医疗领域中，镍钛诺可以用于制造支架、人体植入设备，导丝、取石篮、过滤器、针头、牙科锉刀和其他手术器械。高纯度原料和熔融方法可以确保取得均匀的最终产品。行业常采用不同的热处理加工方法来实现最终产品成型。Cole-Parmer系列流化沙浴能够覆盖温度范围从-100°C到700°C的应用，因在超高温度下也能保持温度稳定性和均一性，并且保证温度精密，是镍钛诺热处理的理想选择。✦ ++Cole-Parmer流化沙浴床应用✦ +► 镍钛合金热处理热处理常用于设定镍钛合金的最终形状。如果镍钛合金有合理的冷加工量（大约30%或更多），400℃到500℃的温度和适当的停留时间将产生一个直的、扁平的或成型的零件。术语“形状设置”通常用于此过程，成型零件是使用定制夹具创建的。一些常见的热处理方法是钢绞线退火（用于直线和管材）、箱式炉、熔盐浴和流化沙浴床。热处理的另一个目的是确定镍钛合金的最终机械性能和转变温度。材料经过冷加工后，适当的热处理将在材料中建立可能的最佳形状记忆或超弹性性能，同时保留足够的残余冷加工效果以抵抗循环过程中的永久变形。► 镍钛合金热处理的难点解决面临的难点：高温情况下的温度均一性合金的热处理需要在一个特定的稳定高温环境下进行，若是温度过高会导致产品的弹性功能丧失，而温度过低则会导致产品没有成功的坚硬化，不利于后期的使用处理难点解决：Cole-Parmer流化沙浴床可以在700℃的温度条件下，提供一个最高±0.01℃的高温环境浴，可以帮助客户轻松地完成各种温度条件下的高温热处理。Cole-Parmer流化沙浴床工作中► Cole-Parmer流化沙浴床更多应用推荐基本通用款高温度稳定性高流量清洗款1、温度探头校准—不规则形状传感器2、聚合物清洁快速清洗，限度地减少昂贵的生产设备停机时间，只需要烘箱1/3时间无刀具损伤、钢丝擦刷、刮伤损坏无人值守清洗，降低了劳动成本不会腐蚀磨料模具轻松处理断路板、模具、喷嘴及其他模具材料的小孔沙浴流化床的能源效率无需耗材、溶剂或任何其他有害的化学物质去除几乎所有的塑料，如PVC、PET、Flouropolymers和PEEK聚合物3、恒温加热—替代水浴盐浴等4、材料热处理—镍钛合金等

　　人们都知道，雾霾会威胁人的健康，那么，雾霾究竟长啥样?长期在雾霾天气中运行的仪器设备，其工作状态和使用寿命会受到影响吗?球状、链状雾霾颗粒形状多变西安交通大学微纳中心实验室里，丁明帅仔细地检查一块硅片，因为采集雾霾颗粒所需要的硅片非常小，丁明帅每一个动作都很慢。经过几天的室外采集，硅片重新回到实验室，在光学显微镜下，丁明帅对已经很小的硅片进行了分区，“这样做有助于定位需要研究的雾霾颗粒。”要继续观察雾霾颗粒的形状，分析雾霾颗粒的成分需要借助扫描电子显微镜才能完成。在硅片的一个分区里，一颗看起来较为“圆润”的雾霾颗粒被放大，从1千倍一直到10万倍，从一个小点渐渐变成一个球状物体，雾霾颗粒的表面也有了质感，有点像人的大脑。对其进行成分分析后，发现这颗雾霾颗粒主要成分是铁。不同成分的雾霾颗粒所呈现的形态不同，有的是链状，有的是立方体状，还有的像盛开的花朵，如果只是看到图片，你一定很难想象，这竟然就是雾霾。可损害精密仪器工作状态和寿命丁明帅从众多雾霾颗粒中确定了一颗球状颗粒进行力学实验。他拿出纳米力学测试仪，只有成年人手掌大小的仪器造价300余万元，将硅片放置在测试仪上，将测试仪放入扫描电子显微镜。借助扫描电子显微镜，可以看到金刚石压头逐渐接近雾霾颗粒，在电脑控制下，金刚石压头逐渐给雾霾颗粒施压，最终雾霾颗粒被压碎。丁明帅的实验结果表明，相当一部分雾霾颗粒的压缩强度足以使大多数工业用合金产生摩擦磨损。而雾霾颗粒物超小的身躯使它们能随空气游走，很容易进入到精密设备诸如轴承、活塞等滑动部件的间隙，进而通过产生滑动磨损，损害精密仪器的工作状态和寿命。“相关企业在生产中应立即采取相应的预防措施，比如在洁净间进行精密设备的组装、对滑动部件的间隙进行密封处理以及对那些需要吸入外界空气的引擎添加特殊过滤器等来防止或降低雾霾颗粒的危害。”微纳中心单智伟教授说。西安市胸科医院外科主任张毅说：“当pm2.5的浓度达到一定数值，会令人体的肺部、呼吸道等器官产生炎症，雾霾作为载体，里面包含的化学物质、微生物成分会对人体的免疫系统产生伤害，特别是儿童。”

　　2021年6月1日，《增材制造金属粉末性能表征方法》（GB/T39251-2020）[6]正式实施，该标准中明确要求按照《粒度分析图像分析法第2部分:动态图像分析法》（GB/T21649.2-2017）[3]来检测并计算金属粉末颗粒投影的球形度值。早在2018年，德国最大的学术组织德国工程师协会（VereinDeutscherIngenieure，VDI）在《Additivemanufacturingprocesses,rapidmanufacturingBeammeltingofmetallicpartsCharacterisationofpowderfeedstock》（VDI3405Part2.3）[13]中已将动态图像分析法列为增材制造金属粉末粒度及粒形分析的首选方法；美国材料试验协会（AmericanSocietyofTestingMaterials，ASTM）在《Additivemanufacturing—Feedstockmaterials—Methodstocharacterizemetalpowders》（ASTM52907:2019）[12]中，也将动态图像分析法列为金属粉末粒度分析的方法之一。此次GB/T39251的实施，代表着我国在金属粉末表征领域与国际同步。自1999年动态图像法被发明至今已有22年的发展历程，技术层面已经十分成熟，得益于其“所见即所得”的直接测量方法，如今在亚微米-毫米尺度内正被越来越多的用户推崇，用于颗粒粒度与粒形表征。本文使用图像分析法，激光衍射法和筛分法分别测量了金属粉末的粒度与形状，从形状分析灵敏度、与传统方法对比以及对大颗粒的检测灵敏度等方面对测量结果进行了对比分析，论证了图像分析法在该领域的应用优势。1.动态图像法分析原理说明：1分散态的颗粒；2颗粒运动控制装置；3测量区域；4光源；5光学系统；6景深；7图像采集设备；8图像分析设备；9显示图1动态图像法流程图动态图像分析流程：粉末样品在（2）颗粒运动控制装置的控制下，均匀分散地进入（3）测量区域，（4）光源发射的可见光经（5）光学系统转变为平行光，平行光照射到粉末颗粒后形成的颗粒投影被（6）图像采集设备拍摄捕捉，颗粒图像传输至（8）图像分析设备，统计分析得到最终结果（9）。图2基于双摄像头成像技术的MicrotracMRB动态图像分析仪CamsizerX2，分析范围0.8μm-8mm2.动态图像法在增材制造领域的应用优势增材制造金属粉末粒度一般在20μm-80μm之间并且分布尽可能窄，同时卫星颗粒、非球形颗粒、超大颗粒或熔结颗粒的含量应尽可能低，以提高粉末烧结性能并且避免成型缺陷。另外，3D打印过程中仅有少部分粉末用于部件成型，另有大部分粉末需要回收利用，回收粉末是否仍然满足打印质量要求是金属粉末质量检测的重要课题。传统方法一般使用筛分法或气流分级法分级金属粉末得到所需粒度段，使用激光衍射法和筛分法测定金属粉末粒度分布，使用扫描电镜观察金属粉末球形度。2.1快速准确定量分析颗粒形状利用气雾法在不同生产条件下得到原始粉末，并使用筛分法筛选出＜60μm的1#与2#合金粉末，使用SEM扫描电镜观察1#与2#合金粉末，得到图3样品图片，使用动态图像分析仪CamsizerX2检测1#与2#合金粉末，得到图4的粒度分布与粒形分布曲线#合金粉末的扫描电镜图像图41#与2#合金粉末的粒度频率分布曲线（左）与球形度曲线（右）分析仪器：MicrotracMRB德国麦奇克莱驰CamsizerX2如图4所示，1#与2#样品粒度分布几乎完全重叠，但其球形度SHPT分布曲线#样品SHPT曲线#样品的颗粒形貌更加规则。表1具有相同粒度分布的两个金属粉末样品的动态图像分析结果从表1中可知，1#与2#样品的D10、D50、D90值偏差仅有1μm左右，使用激光粒度仪根本无法检测出两个样品的差异；使用SEM观察颗粒形状，如图3所示，虽然直观感觉1#样品的形貌比2#样品更加规则，但SEM无法量化表征粒形数值，只能作为参考展示和定性分析；使用动态图像法检测两个样品，球形度SPHT平均值分别为0.9166和0.8596，如果把球形度值0.9作为球形颗粒认定标准的线%。动态图像分析仪仅用时4-5分钟，就统计了超过1000万颗颗粒信息，得到极佳的具有统计代表性的结果。2.2粒度粒形同步分析MicrotracMRB动态图像分析仪CamsizerX2采用两个420万像素的高分辨率摄像头，每秒钟可拍摄超过300张图像，软件统计每一张图像中的每一颗颗粒粒度及形状数据。使用CamsizerX2检测金属粉末得到颗粒投影原始灰度图像，如图5所示，使用图像分析功能提取出两颗颗粒的粒度与粒形数据如表2所示。图5动态图像法单颗粒投影原始图像表2单个颗粒粒度与粒形数据动态图像法拍摄统计每一颗颗粒的粒度及粒形数据，基于真实的颗粒测量，所见即所得，不受样品折射率、遮光率的影响，不受筛网变形影响，检测结果比激光粒度仪和筛分仪更加可靠。但是在新颁布的国家标准中，粒度分布测定方法仅列出了激光衍射法与筛分法，笔者分析是在标准制定过程中，考虑到目前图像法分析仪的市场占有率远远低于激光粒度仪，出于方法普遍性而做出的选择。在德国VDI和美国ASTM标准中，均将图像法列为粒度和粒形分析方法之一，在后续的标准修订中我们应该改进。2.3与传统方法的对比根据样品不同、检测方法不同、应用方向不同，颗粒粒径有多种不同定义，如图6所示。图6常用的颗粒粒径定义Xcmin：颗粒弦长，从64个不同方向测量颗粒在该方向上的最大弦长Xc，取64个弦长值中最小的一个作为颗粒弦长Xcmin，Xcmin常用于和筛分法结果对比。Xarea：等效球径，与颗粒投影面积相等的圆形的直径，Xarea常用于和激光衍射法结果对比。XFemax：颗粒长度，从64个不同方向测量颗粒在该方向上的费雷特直径XFe，取64个费雷特直径中最大的一个作为颗粒长度XFemax，即颗粒的最大卡规径。动态图像法根据颗粒投影所占据的像素数量与位置，一次进样可以检测图6中3种不同的粒径定义。2.3.1动态图像法与激光衍射法的对比激光粒度仪一般基于米氏理论或弗朗霍夫理论，利用颗粒对光的散射现象，根据散射光能的分布计算被测颗粒的粒度分布：当样品颗粒的散射光分布与某一大小的球形颗粒的分布一致时，即认为样品颗粒大小等于该球形颗粒的直径。即激光粒度仪所测粒径为图6中的等效球径Xarea，对于大部分非规则的颗粒样品，激光粒度仪测量结果存在系统性偏差。分别使用动态图像分析仪与激光粒度仪测量4种不同形状的金属粉末，得到图7的粒度累积分布曲线激光粒度仪与动态图像分析仪粒度累积分布曲线对比动态图像分析仪器：CamsizerX2（MicrotracMRB）激光粒度分析仪器：Sync（MicrotracMRB）红色曲线：Xcmin颗粒弦长；绿色曲线：Xarea等效球径；蓝色曲线：XFemax颗粒长度；黑色曲线：激光粒度使用动态图像分析仪可以同时得到颗粒弦长Xcmin、等效球径Xarea与颗粒长度XFemax三条曲线，如果样品是球形颗粒，如图7中Sample1与Sample2所示，3条曲线差距很小；如果样品中含有非球形颗粒，如图7中Sample3与Sample4所示，3条曲线就会呈现明显差异，并且样品越不规则，3条曲线差异越明显。激光粒度仪无法区分颗粒宽度与长度，其检测结果一般位于动态图像分析仪的颗粒弦长与颗粒长度之间。Sample2为通过53μm孔径筛网的金属粉末，所有颗粒的弦长均应小于53μm，只有部分颗粒的长度可能大于53μm。如图7所示，Sample2的红色曲线μm，只有蓝色曲线XFemax检测到少量＞53μm的颗粒，而黑色曲线激光粒度数据显示有超过5%的颗粒＞53μm，与实际存在误差。这表明，激光粒度仪对颗粒粒度上限的检测精度不够准确，图像分析仪可以准确检测粒度上限D100，更接近线动态图像法与筛分法的对比筛分法作为一种经典的颗粒分级与粒度分布测量方法，被广泛应用于金属粉末的质量控制，此次实施的国家标准中，建议＞45μm的金属粉末可以采用筛分法来测定粒度及粒度分布。筛分法的优点是检测范围宽、重复性好、设备成本低，缺点是检测效率低，人为误差大，受筛网变形影响大。目前所用的筛网一般是金属丝编织筛网，网孔大小指方形网孔编织丝线间的垂直距离。理论上标准球形颗粒通过筛网的最小孔径等于其颗粒直径，非球形颗粒通过筛网的最小孔径约等于其颗粒弦长，如图4所示。分别使用筛分法和动态图像法测量某粒度区间位于100μm-5mm的宽分布塑料颗粒，得到图8所示曲线宽分布塑料颗粒动态图像法与筛分法一致性曲线，横坐标为筛网目数动态图像法分析仪器：CamsizerP4（MicrotracMRB）筛分法分析仪器：AS200C（RetschGmbH）如图8所示，即使是粒度分布非常宽的样品，动态图像分析仪Camsizer也能够准确检测，检测结果Xcmin与筛分法结果高度一致，可以直接替代筛分法用于金属粉末的粒度和粒度分布测定。实际筛分过程中，由于筛网的产地不同、标准不同、质量不同等多方面因素，再加上筛分过程中的人为误差，常常会产生非常大的筛分误差。为减小筛分误差，首先应选用经过计量认证的不易变形的标准筛网，其次，应使用振动筛分仪器在标准程序下进行筛分。2.4超大颗粒的检测灵敏度增材制造金属粉末中少量大颗粒的存在会很大程度上影响粉体流动性和铺粉效率，从而影响成型件的结构强度，容易形成空隙和划痕，所以需要对金属粉末的粒度分布，尤其是超大颗粒的含量进行严格的控制。传统的激光粒度仪由于分析原理限制，对于超大颗粒的检测灵敏度仅为2%左右。德国麦奇克莱驰MicrotracMRB的动态图像分析仪CamsizerX2采用双摄像头技术，拍摄区域宽，分析精度高，对超标颗粒检测灵敏度可达0.01%。在约5克＜80微米的金属粉末样品（图9上左）中加入约0.005克（0.1%）的超过200μm的大颗粒（图9上中），使用CamsizerX2检测该混合样品得到图9下粒度分布曲线动态图像分析仪CamsizerX2对超大颗粒的检测灵敏度如图9下所示，CamsizerX2准确检测到0.1%的超大颗粒。继续添加不同组分的超大颗粒，验证CamsizerX2对大颗粒含量的识别精度，得到如表3结果：表3CamsizerX2对不同组分大颗粒的检测精度即使低至0.005%含量的超大颗粒，CamsizerX2也能够准确识别，依靠其双摄像头成像技术，CamsizerX2超宽的检测范围不会漏拍任何颗粒。3.静态图像分析法在增材制造领域的应用此次实施的标准中，显微镜法也是测量粉末球形度的方法之一。显微镜配备测量软件，即为一台静态图像分析仪器，方法依据《粒度分析图像分析法第1部分：静态图像分析法》（GB/T21649.12008）[4]。图10德国麦奇克莱驰MicrotracMRB静态图像分析仪CamsizerM1静态图像分析仪CamsizerM1配备最多6个不同倍数的放大镜头，可以清晰拍摄细至0.5微米的颗粒，检测上限可达1.5毫米，完全覆盖金属粉末的粒度范围。与动态图像法一样，静态图像法同时检测颗粒的多项粒度与粒形参数，如图13所示。分别使用动态图像分析仪CamsizerX2与静态图像分析仪CamsizerM1检测粒度区间位于38-53μm和90-106μm的颗粒样品，对比两种方法的优劣，得到图11所示粒度频率分布曲线动态图像分析与静态图像分析结果动态图像分析仪：CamsizerX2（MicrotracMRB）静态图像分析仪：CamsizerM1（MicrotracMRB）表4动态图像分析与静态图像分析检测结果静态图像分析仪样品统计量少，容易产生取样误差，适合窄分布的样品。由于颗粒统计量少，所以大颗粒对静态图像分析仪检测结果影响较大，如图11所示，90-106μm样品的静态图像分析曲线连续性较差，为了增加颗粒统计数量提高统计代表性，静态图像分析仪检测时间一般在10分钟以上。由表4可知，窄分布细颗粒样品的动态图像与静态图像检测结果一致性较好，宽分布粗颗粒样品一致性较差；动态图像比静态图像分析时间短，颗粒统计量大。同时，静态图像分析要求颗粒应以合适浓度均匀分散在载玻片上。CamsizerM1配备专门的粉末分散装置M-jet，使用10-70kPa的负压均匀分散粉末，避免由于分散不均造成的颗粒堆叠、黏连现象，分散效果如图12所示。图12采用M-jet分散的金属粉末总览图CamsizerM1采用透射光与入射光两种光源，能够从多角度拍摄分析金属粉末，在软件中分别读取入射光颗粒图像与透射光颗粒图像，见图13。图13CamsizerM1入射光（左）与透射光（右）拍摄的金属粉末原始图像由于颗粒处于静止状态，并且光学系统性能更加优秀，静态图像分析仪的成像质量一般远远优于动态图像分析仪。CamsizerM1的入射光图像（图13左）能够拍摄颗粒表面细节，观察卫星颗粒、熔结颗粒以及异形颗粒的状态，有助于更深层次了解金属粉末。总结图像分析法在亚微米-毫米尺度内正被广泛应用于粉体粒度分布与颗粒形貌的分析，完美适用于增材制造金属粉末。图像分析法分为动态图像分析与静态图像分析两种，动态图像法的优势是统计代表性好、检测时间短，检测结果可以与激光衍射法和筛分法对比，适用于金属粉末的快速准确质检；静态图像法的优势是图像清晰度高，可以观察更多金属粉末的表面细节，适用于研发，但静态图像法检测时间长、统计代表性有待提高，取样量少容易产生取样误差，摄像头的聚焦范围窄，不适用于宽分布样品的检测分析。参考文献1.MicrotracMRB.066MetalPowderswithLazerDiffractionandImageAnalysisSyncX2EN2.郭瑶庆,严加松,舒春溪,等.催化裂化催化剂形貌分析方法的建立[J].工业催化,2020(3):73-77.3.GB/T21649.2-2017,粒度分析图像分析法第2部分:动态图像分析法[S].4.GB/T21649.1-2008,粒度分析图像分析法第1部分:静态图像分析法[S].5.GB/T15445.6-2014,粒度分析结果的表述第6部分:颗粒形状和形态的定性及定量表述[S].6.GB/T39251-2020,增材制造金属粉末性能表征方法7.罗章,蔡斌,陈沈良.动态图像法应用于海滩沉积物粒度粒形测试及其与筛析法的比较[J].沉积学报,2016,34(005):881-891.8.涂新斌,王思敬.图像分析的颗粒形状参数描述[J].岩土工程学报,2004,26(5):659-662.9.杨启云,吴玉道,沙菲,等.选区激光熔化用Inconel625合金粉末的特性[J].中国粉体技术,2016(3):27-32.10.[1]刘鹏宇.典型选区激光熔化粉末的特性及其成型件组织结构的研究[D].兰州理工大学.11.NanD,ZzA,JlB,etal.W–CucompositeswithhomogenousCu–networkstructurepreparedbysparkplasmasinteringusingcore–ernationalJournalofRefractoryMetalsandHardMaterials,2019,82:310-316.12.ENISO/ASTM52907-2019,Additivemanufacturing-Feedstockmaterials-Methodstocharacterizemetalpowders[S].13.VDI3405Blatt2.3:2018-07Additivemanufacturingprocesses,rapidmanufacturing-Beammeltingofmetallicparts-Characterisationofpowderfeedstock[S].作者：王瑞青德国麦奇克莱驰MicrotracMRB

　　X射线光电子能谱仪（XPS）是利用X射线激发样品表面元素的内层能级电子成为光电子的技术。在XPS的分析过程中，XPS谱中我们能够观察到：这些谱图特征对于理解采集的谱图，丰富XPS实验信息内容非常重要，本期我们将介绍光电子谱本底（背景）的产生的来源和形状。光电子谱本底的来源每次光电子发射之后，存在与光电子相关的累积本底信号，这些光电子由于固体中的非弹性碰撞而损失能量，但仍然具备足够的能量逃逸出表面，而非弹性碰撞出来的电子就变成了连续的本底（也称为“背景”）。光电子在固体中的非弹性散射的能量损失是连续发生的，即光电子不一定是一次非弹性散射后就飞出了固体表面，有可能会发生多次的非弹性散射才飞出固体表面，并且每一次损失的能量也不尽相同，所以我们检测到的经过能量损失的光电子的能量是连续的，从高结合能端一直延伸到低结合能端。通常，本底的计数首先突然增加，然后在高于光电子峰之后随着结合能增加而缓慢下降。光电子谱本底的形状下图为典型的全谱谱图，在全谱中我们能明显看到本底是高结合能端高而低结合能端低的形状。本底源自于非弹性散射的光电子的贡献这是由于高动能（低结合能）的光电子的非弹性碰撞部分和高结合能（低动能）的光电子的非弹性碰撞的本底叠加起来，会导致在高结合能（低动能）端的本底要比低结合能（高动能）端的本底更高一些。如图中所示，O和C的1s的光电子都会产生非弹性散射的本底，但是C峰的本底会叠加到O峰的左边（高结合能端）。O和C的1s的光电子都会产生非弹性散射的本底，都在他们的谱峰的左边，但是O左边的本底是由O本身的光电子的本底和C峰的本底叠加形成的，而C的左边的本底比较低，是由于仅有C本身的本底，没有O的本底。除本底之外，XPS谱峰中还有其他的伴线结构，如光电子输送过程中因非弹性散射（损失能量）而产生的能量损失峰，俄歇电子峰等结构。如上图中所示，C1s峰左侧画红圈的区域为特征的能量损失峰，是由于光电子和固体材料中的其他电子交互作用形成的等离子激元所造成的。本期我们简单介绍了XPS中本底的产生和形状，后续我们也将会介绍其他的伴线结构。本文内容非商业广告，仅供专业人士参考。

　　细胞和组织保持其形状的方法！百欧博伟生物：长期以来，科学家一直在思考身体的组织如何在面对生长，受伤和其他力量时保持僵硬。在一项新研究中，耶鲁大学的研究人员描述了这一神秘过程，这是健康细胞和组织功能的关键。为了探讨这个话题，zishen作者StefaniaNicoli和她的同事MartinSchwarz首先关注人体细胞，特别是控制动物组织刚性的成纤维细胞。他们发现，除了能够正向调节组织硬度的基因外，还有一个微小的RNA网络可以抵消这种僵硬。这些microRNA控制蛋白负责维持组织收缩，粘附和结构。这些基因一起创造了“机械稳态”或平衡，在压力下保持组织稳定性。研究小组在小鼠和斑马鱼的细胞中观察到了同样的现象，表明这种机制在脊椎动物中是常见的，可追溯到数百万年前。这一发现可以提供对纤维化发展的了解-可导致疾病的组织增厚和瘢痕形成。Nicoli说：“它可能能够解释早期纤维化疾病，”这是癌症和高血压等疾病的一个因素。“如果你足够早地发现纤维化过程，你可以逆转它。”欢迎访问中国微生物菌种查询网，本站隶属于北京百欧博伟生物技术有限公司，单位现提供微生物菌种及其细胞等相关产品查询、咨询、订购、售后服务！与国内外多家研制单位，生物医药，第三方检测机构，科研院所有着良好稳定的长期合作关系！欢迎广大客户来询！

　　日本产业技术综合研究所8月2日宣布，该所的一个研究小组发明了一项精密测量运动物体形状的新技术，可用于运动姿态研究和材料分析等领域。研究小组将边长5毫米至1厘米的大量方格图案光标投影到被拍摄物体上，利用每秒可拍摄2000帧画面的摄像机对身体部位的位置关系进行三维立体测量。利用这种新方法，可以掌握数万个测量点的位置关系，对人体运动时衣服褶皱和肌肉外形的变化都能精确测量，对于球体撞击墙壁时发生的形状变化也可以立体测量。研究小组带头人佐川立昌说，这一技术有望在开发运动类数码游戏和分析运动员的肢体活动状态等领域得到应用。

　　磁性软体机器人已有多种应用，特别是在与人体密切相关的生物医学领域。如自折叠式“折纸”机器人可以在肠道中爬行、修补伤口、将吞下的物体取出来；胶囊状的机器人可以沿着胃的内表面滚动，进行活组织检查并运送药物。此外，科学家们还研制出了尺寸从几百微米到几厘米不等的更薄的线型机器人，它们有可能在大脑血管中穿行，以治疗中风或动脉瘤。磁性软体机器人的进一步小型化可能带来新的应用，如在小的血管中进行操作甚至操纵单个细胞，但制备这样的微型机器人并非易事[1]。2019年11月，瑞士联邦理工学院的CuiJizhai（现任职复旦大学）、HuangTian-Yun及其同事在Nature发表了名为“Nanomagneticencodingofshape-morphingmicromachines”的文章[2]，该工作使用电子束光刻技术，制造出了只有几微米大小的可磁重组机器人，通过对单个区域的纳米磁体进行设计，将形状变化指令通过编程的方式输入微型机器人，对纳米磁体施加特殊的磁场序列后，实现微型机器人的形状变化，如图一所示。图一四片式变形微机械的设计a.磁体磁态随尺寸增大的示意图：i.超顺磁性；ii.室温下稳定的单畴；iii.多畴态。b.部，四个面板微机械，面板I上有520nm×60nm（I型）纳米磁体阵列，面板II上有398nm×80nm（II型）纳米磁体阵列；底部，纳米磁体阵列的相应SEM图像。c.体积相同但长宽比不同的单畴纳米磁体的磁光克尔效应磁滞回线。d.根据矫顽力的不同选择两个磁场对微机械进行编码的示意图。e.应用控制磁场B=15mT时的磁性结构（I型和II型纳米磁体）和微机械折叠行为示意图，光学显微镜图像显示了所制造器件的四种不同结构。从左到右，上/下折叠的面板数为4/0、3/1、2/2（折叠方向不同的对面面板）和2/2（折叠方向相同的对面面板）。这项工作构建了一个模块化单元的集合，这些模块化单元可以编程为字母表中的字母，此外还构建了一个微型的“鸟”，能够进行复杂的行为，包括“拍打”、“悬停”、“转弯”和“侧滑”，如图二所示。这为创造未来的智能微系统建立了一条路线，这些智能微系统可以重新配置和原位重新编程，可以适应复杂的情况。图二折纸式的微型“鸟”与多种形状变形模式文章中，作者使用了英国DurhamMagnetoOpticsLtd.公司的磁光克尔效应系统-NanoMOKE3对不同型的纳米磁体进行了磁滞回线测试，同时使用该设备的电磁铁产生的磁场对纳米磁体阵列进行了编程。NanoMOKE3可以进行微区的超高灵敏度测试，在本工作中，作者通过激光聚焦在不同的纳米磁体上获得对应的磁滞回线，如图一c所示，为微型机器人的磁学编码工作提供了帮助。图三磁光克尔效应系统-NanoMOKE3NanoMOKE3主要技术特点：超高灵敏度~10-12emu微区磁滞回线秒内可获得磁滞回线mdeg纵向/横向/向克尔磁畴成像扩展无液氦低温MOKE图四与MontanaS50超精细多功能无液氦低温光学恒温器联用的低温MOKE温度范围4.2K~350K磁场纵向＞0.4T，向＞0.3T参考文献：[1]XH,zhao.etal.Nature575,58-59(2019)[2]Cui,J.etal.Nature575,164–168(2019).

　　Struers新型冷镶样模更多形状，满足您更多需求！FixiForm新型两件套用户友好型镶样模FixiForm有实用的手把，且呈现出一点圆锥形，因此用户能更轻松地从中取出镶好的试样。它的封闭系统确保它经过长时间使用后仍能获得最佳的密闭性，且镶样模可重复使用多次。当配合EpoFix、SpeciFix和ClaroCit使用时，可得到极其透明的镶样。FixiForm有6种尺寸可选。FlexiForm新型长方形柔韧硅胶材质镶样模FlexiForm镶样模材质为非常柔韧的硅胶，用户能够轻松地从中取出镶好的试样。它具有很强的耐磨损性，因此使用寿命更长。镶样模内壁已经过抛光，因此镶好的试样侧面光滑。因侧面为直壁，用户亦可轻松地将镶样固定在试样夹具座上。FlexiForm特别适用于配合丙烯酸冷镶嵌树脂（ClaroCit、DuroCit和VersoCit）使用，此时镶样模可重复使用多次。它也适用于配合环氧树脂使用。该镶样模有3种长方形尺寸可选，允许您镶嵌大型或异形试样。详询Struers上海，，struers.

　　精密回转体零件是构成现代精密机械的最基本、最主要零件之一，也是保证精密装备精度的关键部件。记者12月24日从中国计量科学研究院获悉，经过3年的科技攻关，该院成功研制出国内首台超精密直径和形状综合测量标准装置，已于12月21日通过国家质检总局组织的专家验收。该装置填补了我国在超精密直径和形状综合参数测量的空白，为我国精密仪器制造领域提供技术支撑。据介绍，近年来，随着超精密制造业的高速发展，我国现行的测量水平和装置，已不能满足超精密制造业对精密回转体零件的尺寸精度、几何形状精度、表面质量等的测量需求，限制了超精密仪器生产链的形成。为打破这一困境，中国计量科学研究院承担了“超精密直径和形状综合测量标准装置”课题，选择对生产制造影响最广泛的、最急需统一的关键量——直径和形状进行研究。据课题负责人薛梓研究员介绍，通过对仪器设计的多项共性关键技术的研究，目前课题组已成功研制出超精密直径和形状综合测量标准装置，完成了基于误差分离技术的超精密直径和相关形状评价方法的研究，可实现对回转体类零件的直径、截面圆度、母线直线度、圆柱度等的精密测量。该装置的成功研制及相关形状评价方法的研究，为降低直径和形状测量不确定度、提高我国直径和形状测量水平、有效监控与实现直径和形状量仪的进口及使用提供强有力的技术支撑。对于我国GPS标准的制订和实施、提高我国精密仪器制造业的核心竞争力具有重要意义。

　　铜合金具有出色的材料性能，可用于许多场景。在过去的数千年中，纯铜一直是最重要的金属之一，与其他金属相比，它的优点在于：导电性好、高导热率、强度和可塑性的杰出结合、在许多环境中的耐腐蚀性。关于如何分类铜合金呢?由于铜合金中的合金元素含量都不同，要测得准，光谱仪精度必须足够高，铜合金和铝合金、钢铁有所不同，它通常要对含量达到80%~90% 的材质进行检测。手持光谱仪在铜合金材料检测中具有以下优势：非破坏性检测：手持光谱仪可以通过物质的光谱特征来进行分析，而无需对样品进行破坏性测试或取样。这样可以保持材料的完整性和可用性，并节省时间和成本。实时性和迅速性：手持光谱仪通常具备快速采集和处理数据的能力，可以在几秒钟内给出结果。这使得在现场或实时监测环境下，能够迅速获得铜合金材料的检测结果。便携性和灵活性：手持光谱仪通常具有小巧轻便的设计，易于携带和操控。使用者可以随时随地进行检测，无需将材料送到实验室或专门设备的限制。宽泛的应用范围：手持光谱仪可用于检测不同类型、形状和大小的铜合金材料，例如铜合金管、板、线等。同时，它也可用于其他材料的检测，具有较高的适用性。数据准确性和可靠性：手持光谱仪通常采用先进的光谱分析技术，能够提供准确和可靠的检测结果。通过与预先建立的光谱数据库进行比对，可以准确确定铜合金材料的成分和特性。赢洲科技作为仪景通一级品牌代理商，拥有完整的售前售后服务体系，如有仪器购买或维修需求，可联系赢洲科技为您提供原装零部件替换、维修。

　　Alphabet(谷歌)旗下公司DeepMind的人工智能AlphaGo曾在国际象棋、围棋等项目中取得了超越人类的表现，其研究不仅震惊世界，也两次登上Nature。如今，该公司已将人工智能技术应用到最具挑战性的科学研究问题中，其刚刚推出的AlphaFold可以仅根据基因“代码”预测生成蛋白质的3D形状。DeepMind表示，AlphaFold是“该公司首个证明人工智能研究可以驱动和加速科学新发现的重要里程碑”。看来，人类医学研究要前进一步了。2017年5月，谷歌DeepMind人工智能项目AlphaGo(执棋者：黄士杰博士)对战当时世界第一的围棋选手柯洁。周日，在墨西哥坎昆举办的一场国际会议中，DeepMind的最新AI——AlphaFold在一项极其困难的任务中击败了所有对手，成功地根据基因序列预测出蛋白质的3D形状。“蛋白质折叠”是一种令人难以置信的分子折叠形式，科学界以外很少有人讨论，但却是一个非常重要的问题。生物由蛋白质构成，生物体功能由蛋白质形状决定。理解蛋白质的折叠方式可以帮助研究人员走进科学和医学研究的新纪元。“对于我们来说，这真的是一个关键时刻，”DeepMind联合创始人兼CEODemisHassabis表示，“这个项目就像灯塔，这是我们关于人和资源的首次重大投资，用于解决一个根本性的、现实世界的重要问题。”在2016年AlphaGo击败李世乭后，DeepMind就开始将目光转向蛋白质折叠。尽管实践证明，游戏是DeepMindAI项目的优秀试验场，但在游戏中取得高分并非他们的终极目标。“我们的目标从来就不是赢得围棋或雅达利比赛的胜利，而是开发能够解决蛋白质折叠这类问题的算法，”Hassabis表示。为什么要预测蛋白质结构人体能够产生数万甚至数百万的蛋白质。每个蛋白质都是一个氨基酸链，而后者的类型就有20种。蛋白质可以在氨基酸之间扭曲、折叠，因此一种含有数百个氨基酸的蛋白质有可能呈现出数量惊人(10的300次方)的结构类型。蛋白质的3D形状取决于其中包含的氨基酸数量和类型，而这一形状也决定了其在人体中的功能。例如，心脏细胞蛋白质的折叠方式可以使血流中的任何肾上腺素都粘在它们上面，以加速心率。免疫系统中的抗体是折叠成特定形状的蛋白质，以锁定入侵者。几乎身体的每一种功能——从收缩肌肉和感受光线到将食物转化为能量——都和蛋白质的形状及运动相关。通常情况下，蛋白质会呈现出能量效率最高的任何形状，但它们可能会纠缠在一起或者折叠错误，导致糖尿病、帕金森和阿茨海默症等疾病。如果科学家可以根据蛋白质的化学构成来预测其形状，他们就能知道它是做什么的，会如何出错并造成伤害，并设计新的蛋白质来对抗疾病或履行其它职责，比如分解环境中的塑料污染。AI如何改变研究方法?正因为蛋白质的结构如此重要，在过去的五十年中，科学家已经能使用低温电子显微镜和核磁共振等实验技术确定蛋白质的形状，但是每一种方法都依赖大量的试验与误差反馈，每种结构可能需要花费数万美元、历时数年进行研究。因此生物学家转攻AI方法，以完成这一困难且单调的过程。幸运的是，由于基因测序成本快速降低，基因组领域的数据非常丰富。因此在过去几年中，依赖于基因组数据的预测问题正越来越多地借助深度学习方法。DeepMind非常关注这一问题，并提出了AlphaFold，这一项工作目前已经提交到了CriticalAssessmentofStructurePrediction(CASP)。DeepMind用AlphaFold参加了CASP，这是一年两次的蛋白质折叠奥运会，吸引了来自世界各地的研究小组。比赛的目的是根据氨基酸列表来预测蛋白质的结构，这些氨基酸列表会在几个月内每隔几天发送给参赛团队。这些蛋白质的结构最近已经通过费力又费钱的传统方法破解，但还没有公开。提交最准确预测的团队将获胜。尽管是首次参加比赛，AlphaFold就在98名参赛者中名列榜首，准确地从43种蛋白质中预测出了25种蛋白质的结构。而同组比赛中获得第二名的参赛者仅准确预测出了3种。值得一提的是，AlphaFold关注从头开始建模目标形状，且并不使用先前已经解析的蛋白质作为模板。AlphaFold在预测蛋白质结构的物理性质上达到了高度的准确性，然后基于这些预测可以使用两种不同的方法预测构建完整的蛋白质结构。使用神经网络预测物理属性AlphaFold构建的模型都依赖深度神经网络，这些经过训练的神经网络可以从基因序列中预测蛋白质的属性。DeepMind的研究人员表示，神经网络预测的蛋白质属性主要有：(a)氨基酸对之间的距离 (b)连接这些氨基酸的化学键及它们之间的角度。这些方法的首要进步就是对常用技术的提升，它们可以估计氨基酸对是否彼此接近。为了构建AlphaFold，DeepMind在数千已知的蛋白质上训练了一个神经网络，直到它可以仅凭氨基酸预测蛋白质的3D结构。给定一种新的蛋白质，AlphaFold利用神经网络来预测氨基酸对之间的距离，以及连接它们的化学键之间的角度。接着，AlphaFold调整初步结构以找到能效最高的排列。该项目花了两周时间来预测其第一个蛋白质结构，但现在几小时内就可以完成了。根据神经网络预测的两种物理属性，DeepMind还训练了一个神经网络以预测蛋白质成对残基(residues)之间距离的独立分布，这些概率能组合成估计蛋白质结构准确率的评分。此外，DeepMind还训练了另一个独立的神经网络，该网络使用集群中的所有距离来估计预测的结构与实际结构之间的差距。预测蛋白质结构的新方法这些评分函数可以用来探索蛋白质内部，以找到与预测匹配的结构。DeepMind的第一种方法建立在结构生物学的常用技术上，用新的蛋白质片段反复替换蛋白质整体结构的某个部分。他们训练了一个生成神经网络来创造新的片段，这些片段被用来不断提高蛋白质结构的评分。先通过神经网络预测氨基酸之间的距离和化学键角度，然后再根据两种物理属性对结构进行评分，最后通过梯度下降优化评分。第二种方法是通过梯度下降来优化评分，得到的结构高度精确。梯度优化被用在整个蛋白质链，而不是组装前必须单独折叠的片段，这种做法降低了预测过程的复杂性。未来可期首次涉足蛋白质折叠领域的成功表明，机器学习系统可以整合各种信息来源，帮助科学家快速找到各种复杂问题的创造性解决方案。人工智能已经通过AlphaGo和AlphaZero等系统掌握了复杂的游戏，与此类似，利用人工智能攻克基本科学问题的未来同样可期。雷丁大学的研究人员LiamMcGuffin在比赛中带领得分最高的英国学术团体。他表示，“DeepMind今年似乎取得了更大的进展，我想进一步了解他们的方法。我们的资源并不充足，但我们仍然有很强的竞争力。”“预测蛋白质折叠形状非常重要，对解决很多世纪难题有重大影响。这种能力可以影响健康、生态、环境，基本上可以解决任何涉及生命系统的问题。”“包括我们在内的很多团队几年来一直都在使用基于机器学习的方法，而深度学习和人工智能的进步似乎也产生了越来越重要的影响。我对这个领域很乐观，我觉得我们会在21世纪20年代真正解决这个问题。”McGuffin表示。Hassabis也表示还有很多工作要做。“我们还没有解决蛋白质折叠问题，目前只是迈出了第一步。这是一个极具有挑战性的问题，但我们有一个良好的体系，还有很多想法尚未付诸实践。”蛋白质折叠的早期进展令人兴奋，它证明了人工智能对科学发现的效用。尽管在能够对疾病治疗、环境管理等方面产生量化影响之前，我们还有很多工作要做，但我们知道人工智能的潜力是巨大的。在一个专注于研究机器学习如何推进科学发展的专业团队的努力下，我们期待看到技术能够有所作为。

　　纳米颗粒因尺度效应而具有传统大颗粒所不具备的独特性能，被广泛应用于生物医药、化工、日用品、润滑产品、新能源等领域。而纳米颗粒的粒度形状分布，直接关系到相应产品的性能质量及安全性，需要进行准确的测量表征。扫描电子显微镜（SEM）作为最直观、准确的显微测量仪器之一，在纳米颗粒测量表征中不可或缺。本标准等同采用ISO 19749：2021《Nanotechnologies — Measurements of particle size and shape distributions by scanning electron microscopy》，从很大程度上完善和补充国内现有标准的不足，给出较为完整的颗粒粒径测量的分析评价方法，对于采用不同扫描电子显微镜（SEM）得到的颗粒测量结果一致性评判，具有重要的参考价值。视具体需求以及仪器性能而定，本标准中涉及到的方法，也适用于更大尺寸的颗粒测量。一、背景纳米颗粒形态多种多样，很多情况下也会存在聚集、团聚的现象，这为SEM的观测与分析带来了较大的挑战。由于不同设备、不同人员的操作习惯以及采用不同分析策略所引起的粒度粒形测量结果的一致性问题也十分值得探讨。现行的相关国家标准大多关注采用SEM手段对特定被测对象的特征进行测量、表征、区分、定义等，具有较强的针对性，但缺乏系统性，特别是对设备性能的计量评定、样品处理及制样过程、图像处理的依据、测量结果的准确性与统计性等技术内容并未给出更为充分的、本质的、系统的说明。二、规范性引用文件本标准在制定过程中，在符合等同采用国际标准的要求的基础上，充分参照了现行相关国家标准中的相关术语及技术内容的表述，包括计量学、粒度分析、数理统计、微束分析、颗粒表征、纳米科技等各个专业领域；同时，在一些习惯性表达上，也充分征求了行业专家、资深从业者、用户的意见和建议，力求做到专业、通俗、易懂。三、制定过程本标准涉及的专业领域较为广泛，因此集合了国内相关领域的一批权威代表性机构和企业合作完成。牵头单位为中国计量科学研究院，主要参加单位包括国家纳米科学中心、北京市科学技术研究院分析测试研究所（北京理化分析测试中心）、山东省计量科学研究院、卡尔蔡司（上海）管理有限公司、北京海岸鸿蒙标准物质技术有限责任公司、中国检验检疫科学研究院、北京粉体技术协会等。对于标准中的重要技术内容，如SEM性能验证方法、典型样品（宽窄分布颗粒样品）制样方法、比对报告中涉及的颗粒测试及统计方法（算法）等均进行了方法学验证，验证了标准中相关技术操作的可行性。修正了ISO 19749：2021中的一些编辑性错误。四、适用范围本标准适用于各类纳米颗粒及其团聚、聚集体，甚至更大尺寸颗粒的粒度及形状分布测量。前提应将SEM作为一个测量系统进行评定，以确定所用SEM的性能范围，这包括设备自身的扫描分辨力、漂移、洁净度等特性。同时，也取决于观测者所需要的测量准确性。高的测量准确性需要高性能的SEM设备+高精度校准+洁净的样品前处理+匹配的测试参数+足够多的被测颗粒数量+合适的阈值算法，其中每一步都会影响最终的测试结果。因此，根据实际工作中对测试结果准确性、重复性和一致性的需求，可对上述环节进行不同程度的限定。五、主要内容本标准涉及的主要内容覆盖SEM测量颗粒粒度及形状分布的全流程，从一般原理到设备校准，样品制备到测试参数选用，图像采集到数据处理，均给出了较为详细的阐述，并在附录中给出了实用的案例。术语及定义：包括纳米技术的通用术语，图像分析、统计学和计量学专业核心术语、SEM核心术语等。一般原理：概括性地介绍了SEM成像原理及粒度、粒形测量原理。样品制备：较为系统地介绍了典型的粉末及悬浮液从取样、制样到分散的过程，并重点阐述了颗粒在硅基底和TEM栅网上的沉积方法。可根据需求，采用几种不同层次的硅片清洗与处理方法，一方面确保硅片的洁净，另一方面可使其表面带有正电或负电的捕获分子层，以确保颗粒在硅片上的有效分散。必要时采用TEM栅网，可提高颗粒与背底的对比度。考虑样本颗粒数量时，一般而言假设颗粒是对数正态分布的，本标准给出了一个颗粒数与误差和置信区间的计算公式可供参考。SEM设备的评价方法：给出了SEM成像能力的影响因素，包括空间分辨率、漂移、污染、水平垂直范围及线性度、噪声等，具体的验证方法在附件中有较为详细的描述，此外也可依照其他相关的技术规范或标准定期进行校准。图像采集：重点给出了不同粒度测量时放大倍率和像素分辨率的选择策略，取决于实际的测量需求。测量者需要充分考虑要求的误差和放大倍率来计算所需的像素分辨率，当颗粒分布较宽时可能有必要在不同放大倍率下进行拍摄，以兼顾颗粒的测量效率及测量精度。颗粒分析方法：手动分析可能准确率很高，能较好地界定测量区域以及筛选合格的颗粒（例如单分散颗粒体系中去除黏连颗粒），但采用软件自动处理往往更为高效。采用软件处理时，阈值的设定会对颗粒的筛选、粒度的大小产生较为关键的影响，必要的时候可以采用自动处理与手动处理相结合的方式。数据分析：给出了筛选数据可采用的统计学方法（方差分析、成对方差分析、双变量分析等方法）、模型拟合方法的参考，重点讲解了不确定度的来源与计算。结合60 nm颗粒测量结果，阐述了典型的不确定度来源。在上述基础上，给出了测量报告的信息及内容。本文作者：黄鹭 副研究员；中国计量科学研究院前沿计量科学中心Email:.cn常怀秋 高级工程师；国家纳米科学中心技术发展部Email：

　　6月23&mdash 25日，天瑞仪器参加广州琶洲展览馆举行的&ldquo 2011广州铜工业国际展览会&rdquo 。现场展出三款合金领域专用分析仪：P530手持式X荧光合金分析仪、EDX3600H合金分析仪、EDX2000H合金分析仪。本次展会观众主要来自：钢铁冶炼、有色金属、贵金属检测等行业。别致的展台设计、精密的专业仪器吸引了众多用户咨询。P530凭借其便携、轻巧的外形以及精准、快速的检测效果得到了客户的青睐。它是天瑞EDX-Pocket手持式系列中专用于合金成分分析的仪器，主要用于钢铁冶炼、有色金属、废旧金属材料回收、锅炉容器制造等行业。它可以检测硫(S)到铀(U)之间的所有元素。EDX3600H可满足对合金中微量轻元素的检测要求，采用全球领先的合金分析技术及智能真空系统，并结合低能光管配合真空测试，有效降低干扰，大大提高对Al、Si、P等轻元素的检测效果。EDX2000H采用下照式检测，可满足各种形状样品的测试需求，多种准直器和滤光片的电动切换，使得各种测试方式能灵活应用。高分辨率探测器和新一代的高压电源、X光管等核心部件的引入，有效提高检测的准确性和效率。展会现场P530手持式X荧光合金分析仪EDX2000H合金分析仪EDX3600H合金分析仪了解天瑞仪器：

　　植物功能性状对于探讨全球变化背景下植物的响应和适应、生态系统功能和过程，以及生物多样性监测等至关重要。近日，广东省科学院广州地理研究所粤港澳大湾区城市群生态系统观测研究站生态系统保护修复团队王智慧博士利用高光谱遥感技术，研究揭示了植物功能性状种内种间变异与环境响应机制。相关研究发表于《新植物学家》（NewPhytologist）。据介绍，以往的性状研究主要采用野外采样和室内分析，针对大区域尺度多种植物叶片性状的同步观测非常稀缺。同时，研究大多只针对性状的物种平均值进行研究，忽略了物种内部存在的较大变异，且主要局限于“叶片经济型谱”性状，而对结构、防御和压力承受等多维性状关注较少。植物性状之间的协同权衡关系以及性状-环境因子的相关关系，在物种内部和物种之间是否呈一致性变化，尚未得到明确的答案。在该项工作中，研究人员利用高光谱遥感技术，同步获取跨生态气候梯度32个野外站点1103个植物个体的14种关键叶片性状，探讨性状的协同权衡关系、性状-环境因子相关关系在种内和种间水平的表现和差异，揭示植物在环境变化条件下的最优生长和适应策略。研究发现，在物种水平，叶片经济型谱与防御和压力承受性状关系很弱，但在物种内部关系明显变强；环境因子对跨物种叶片性状变异的解释很低，但对某些物种个体表现出显著强相关。结果表明，叶片性状呈独特性变化，不同物种采取多样化性状组合以达到适合度。高光谱遥感能够提供刻画多种关键植物叶片功能性状的全新高效手段，可在大尺度量化种内种间性状变异以及与环境因子的关系，有助于推动生态学相关领域的发展。上述研究得到国家自然科学基金、广东省自然科学基金和广东省科学院建设国内一流研究机构行动专项等项目的支持。

　　3D打印技术是一种新型的快速成形(rapidprototyping)打印技术，其突出优点在于无需机械加工或任何模具，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层堆叠累积的方式来构造物体（即“增材制造技术”）,直接从计算机图形数据中生成任何形状的零件，从而极大地缩短产品的研制周期，提高生产率和降低生产成本，因此成为先进制造技术。金属3D打印技术近年来发展迅速。然而，对于工业级金属3D打印领域，粉末耗材仍是制约该技术规模化应用的重要因素之一。金属粉体材料是金属3D打印的原材料，与传统的减材制造方式相比，3D打印几乎不会造成金属材料浪费，而且这种“增材制造”直接成形的特点使得产品在生产过程中的设备问题大大减少。2021年6月1日，8项有关3D打印的国家标准正式实施，其中包括金属粉末性能的表征方法（GB/T39251-2020）。金属3D打印对于粉体的要求主要在化学成分、颗粒形状、粒度及粒度分布、流动性、循环使用性等几个方面。除了化学成分以外，粒度和粒形及其分布是产品质量控制的关键，它将影响粉末的流动性、密度等其它性能。一、对3D打印金属粉的粒度粒形要求【1】：1、金属粉体的粒度要求：由于粉体是通过直接吸收激光或电子束扫描时的能量而熔化烧结的，所以颗粒越小则比表面积越大，直接吸收能量多，更易升温，更有利于烧结；粉体粒度小，颗粒之间的间隙就小，松装密度高，成形后零件致密度高。因此，有利于提高产品的强度和表面质量；但粉体粒度过小时，粉体易发生粘附团聚，导致粉体流动性下降，影响粉料运输及铺粉均匀。所以，细粉、粗粉应该以一定配比混合，选择恰当的粒度与粒度分布以达到预期的成形效果。2、对金属粉体颗粒形状的要求：常见的颗粒的形状有球形、近球形、片状、针状及其他不规则形状等。不规则的颗粒具有更大的比表面积，有利于增加烧结驱动；球形度高的粉体颗粒流动性好，送粉、铺粉均匀，有利于提升产品的致密度及均匀度；图1理想的3D打印金属粉（左）和卫星化粉末（右）理想的3D打印金属粉应该是接近于球形，但由于表面能的缘故，大颗粒与小颗粒往往吸附在一起形成卫星粉（图1），从而对粉体的许多性质都产生重要影响。合金的粉末制备主要是雾化法，减少“雾化球型金属粉末”的卫星化【2】，提高颗粒的球形度，降低表面粗糙度是一个重要研究课题。因此，3D打印金属粉体颗粒一般要求是球形或者近球形。二、当前对3D打印金属粉的粒度和粒形参数的主要测定方法及存在的问题：1.粒度及其分布的测定：3D打印金属粉末平均粒度小于50μm，但一般工艺过程是将细粉与粗粉配比使用，通过细粉填充到粗粉的空隙中，提高熔融/烧结密度，改善打印质量，这就要求粒度测定仪器能够对宽分布的颗粒能够区分不同的粒群。最新实施的GB/T39251-2020，采用目前最流行的激光衍射法粒度分析仪对粒度分布进行检测【3】，通过等效体积直径的D50，D10和D90进行质量控制。然而，对于约为一个数量级的粒度分布宽度，由于基于瑞利散射的激光衍射法的光散射强度会相差一百万倍，小颗粒的散射光极容易被大颗粒掩盖，且对离散的大颗粒也不敏感【4】。即使对于具有窄分布的标准颗粒，将两种不同粒径的颗粒混合后，按照常规样品的测定方法也只能得到单分布曲线和两种颗粒的平均粒度值。除非采用特殊的多峰模型，否则无法区分粒群（图2）。图2用激光衍射法粒度分析仪测定0.5μm和1μmNIST标准颗粒混合物的粒度分布图上图：按常规测量方法，在通用模型下测定得到的粒度分布图，为一个单峰；下图：按厂家指定的只用于标准颗粒的多峰模型进行计算，可以分辨两种颗粒，但残差增大了一倍，与实验得到光散射曲线吻合程度比通用模型差。自2000年以来，随着计算机技术的进步和视觉技术的迅猛发展，图像法对颗粒的粒度和形貌分析正在成为趋势。它没有理论假设，不需要折射率和吸收率等参数，因此，能够准确地反映样品的真实粒度及其分布，并且能对颗粒形貌进行定量分析，给出各种形貌分布图【7】。最新一代图像法粒度分析仪能够识别0.2μm以下的小颗粒，在几分钟内完成数万颗粒的图像采集、统计处理，从而快速提供准确的粒径和粒形信息。它是在获得每一个被成像颗粒的粒度或形状参数后，累加得到的粒度或粒形分布，因此其结果更加可靠，更加接近线D打印金属粉的激光衍射法（上）和图像法（中、下）粒度分析结果的比较激光衍射法分析仪器：Mastersizer2000；图像法分析仪器：Occhio500nanoXY结果显示，大于50%数量的颗粒小于10μm（下图），但在上图中没有任何体现。2.颗粒形状的测定：对于金属粉末颗粒的形貌，目前一般通过扫描电子显微镜（SEM）定性分析（图1）。但是SEM视野小和检测的颗粒数有限的不足，而且制样繁琐，对粉体颗粒形貌的定量统计能力弱，对颗粒的球形度不能做出定量的评价。最新实施的GB/T39251-2020国家标准采用颗粒图像分析法分析颗粒形状【3】，这是一个极大的进步。但是该标准的题目采用的是“动态颗粒图像分析法”，内容却是基于显微镜的静态图像法，产生了谬误。显然，该标准的制定人员中缺少颗粒表征专业人士，并且标准的制定者也没有认真阅读他们所引述的“动态图像法”国家标准。动态图像法由于颗粒的运动，对10μm以下的颗粒分辨率极低，造成大量颗粒漏检，因此不适用于3D打印金属粉的粒度和形状分析，确实应该采用静态图像法进行分析。一般而言，球形度佳，粉末颗粒的流动性也比较好，在金属3D打印时铺粉及送粉时更容易进行控制，更易获得更高打印质量的零部件。GB/T39251-2020中有关颗粒球形度的定义，实际是ISO9276-6中的圆形度（circularity）【5】。早已证明【6，9,11】，这个与周长有关的介观粒形参数是一个极其不灵敏的参数，其“优点”是对3D金属打印粉的制造者来说可以获得很高的产品合格率，其缺点在于对于金属粉的使用者来说，很难发现影响3D打印工件质量的线，球形度的定量评价应分为宏观、介观和微观三个层级【5，6】。图4欧奇奥（Occhio）500nanoXY静态图像法粒度分析仪（左）及其内部结构（右）用于干法分析的真空分散器可以很好地分散金属粉末【8】三、图像法技术分析粒度和形貌及其可靠性验证基于图像的粒度测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术，它是把图像当作检测和传递信息的手段而加以利用的测量方法。通过提取图像的特征，最终从图像中获取被测对象的实际信息。图像法测量技术在精度、速度和智能化等方面具有很强的适应性，并且具有精度高、稳定性好、可计数、可重复测量、唯一可准确体现100%粒度（Dmax，D100）等特点。实验证明，由图像法得到的等效体积分布（图3）或等效面积分布（图6）都比激光衍射法具有更加准确的粒度分布及分辨。