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, procesar y analizar datos de fluorescencia de rayos X (XRF), una técnica común para determinar la composición química de materiales. Los investigadores pueden utilizar las herramientas matemáticas y estadísticas integradas en la aplicación para identificar los elementos y compuestos en sus muestras y mapear su distribución.
XRF es una técnica poderosa que proporciona mediciones rápidas y no destructivas que se pueden realizar en el laboratorio o en el campo, dijo el desarrollador de PyXRF, Michael Wharry, científico informático e ingeniero mecánico del NIST. Sin embargo, el proceso de interpretación de los datos XRF puede resultar complicado.
"Las matemáticas y las estadísticas para dar sentido a los datos XRF pueden ser complejas, y muchas de las herramientas estándar son difíciles de usar para los investigadores", dijo Wharry. "La idea detrás de PyXRF era desarrollar software fácil de usar que permita a más investigadores beneficiarse del análisis XRF, incluidos aquellos sin formación especializada en programación informática o análisis de datos".
Más allá de ofrecer a los usuarios una interfaz de software simplificada, PyXRF también incorpora modelos matemáticos y estadísticos que guían a los usuarios a configurar correctamente los parámetros de sus mediciones XRF. Estos modelos mejoran las mediciones de la cantidad de un elemento o compuesto que está presente en un material, así como de cómo ese material se estratifica o mezcla a escala microscópica.
Los datos XRF procesados con PyXRF pueden proporcionar información importante sobre el comportamiento y las propiedades de los materiales, especialmente en sus interfaces a escala atómica y molecular, donde a menudo surgen nuevas funcionalidades.
Los investigadores que estudian materiales compuestos, por ejemplo, pueden querer comprender la distribución de varias fibras dentro de una matriz en la escala de longitud de micras. PyXRF también puede informar a los investigadores interesados en cómo crecen las películas delgadas o cómo se adhieren los recubrimientos a las superficies, conocimiento que puede ayudar a los científicos a diseñar nuevos materiales con características de rendimiento específicas.
"Comprender y controlar cómo interactúan los materiales, cómo se unen y se comportan a escala microscópica es cada vez más importante para lograr nuevas propiedades y funcionalidades de los materiales", dijo Wharry. "El software PyXRF realmente trata de desbloquear conocimientos sobre esas pequeñas regiones dentro de un material que dictan cómo se comporta".
