Investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) han desarrollado una aplicación que agiliza la caracterización de materiales complejos. Llamado PyXRF, proporciona una interfaz intuitiva para capturar y procesar datos de dispositivos portátiles de fluorescencia de rayos X (XRF), un tipo de espectrómetro de rayos X relativamente nuevo y asequible que puede revelar la composición química de los materiales. La aplicación está disponible como software de código abierto.
"Esta es una aplicación móvil diseñada para no expertos que necesitan una forma rápida y sencilla de evaluar si sus materiales tienen las propiedades que esperan", dijo el científico de materiales del NIST Michael McGuire.
XRF es un tipo de espectroscopia que utiliza rayos X para excitar electrones dentro de un átomo y medir la energía liberada cuando estos electrones regresan a estados de menor energía. La "huella digital" energética característica de cada electrón excitado revela información sobre el tipo y la cantidad de átomos dentro de un material.
Pero extraer información significativa de estas mediciones requiere cierta comprensión del equipo de medición y de las complejidades de la física de los rayos X y el procesamiento de señales.
"Los espectrómetros XRF son cada vez más pequeños, más baratos y más fáciles de usar", afirmó McGuire. "Sin embargo, los paquetes de software que acompañan a estos instrumentos suelen ser básicos y la mayoría asume que el usuario tiene el tiempo o la experiencia para configurar y posprocesar manualmente las mediciones. PyXRF simplifica estas tareas en una aplicación fácil de usar".
La aplicación también permite a los usuarios comparar fácilmente las mediciones tomadas en el campo con mediciones conocidas de bibliotecas de materiales, incluida una que el equipo del NIST creó para varios tipos de plásticos.
Los miembros del Laboratorio de Medición de Materiales (MML) del NIST ya están utilizando PYXRF para analizar muestras in situ en instalaciones de fabricación y otras instalaciones industriales, y también para identificar materiales en colecciones de museos. Por ejemplo, PyXRF pudo identificar el tipo de pigmento utilizado en un retrato de 200 años de antigüedad en el Museo Smithsonian de Arte Americano.
La aplicación también está atrayendo interés fuera del NIST. Lo están utilizando estudiantes e investigadores del MIT y la Universidad de Georgetown, y una empresa emergente interesada en incorporar PyXRF en un producto de software comercial se ha acercado a él.
"Esperamos que al aumentar la accesibilidad de las capacidades de medición avanzadas, animemos a más personas a explorar las propiedades de los materiales y descubrir el próximo gran avance", dijo McGuire.
