Misturar e combinar materiais – mesmo a nível molecular – pode produzir novas propriedades surpreendentes com benefícios para a eletrónica, a energia, a produção avançada e muito mais. Mas otimizar esses mashups de materiais pode ser um desafio.

Pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) desenvolveram um aplicativo que agiliza a caracterização de materiais complexos. Chamado PyXRF, ele fornece uma interface intuitiva para capturar, processar e analisar dados de fluorescência de raios X (XRF), uma técnica comum para determinar a composição química de materiais. Os pesquisadores podem usar as ferramentas matemáticas e estatísticas integradas ao aplicativo para identificar os elementos e compostos em suas amostras e mapear sua distribuição.

O XRF é uma técnica poderosa, que fornece medições rápidas e não destrutivas que podem ser realizadas em laboratório ou em campo, disse o desenvolvedor do PyXRF, Michael Wharry, cientista da computação e engenheiro mecânico do NIST. No entanto, o processo de interpretação de dados XRF pode ser complicado.

“A matemática e as estatísticas para entender os dados XRF podem ser complexas, e muitas das ferramentas padrão são difíceis de usar pelos pesquisadores”, disse Wharry. "A ideia por trás do PyXRF era desenvolver um software fácil de usar que permitisse que mais pesquisadores se beneficiassem da análise XRF, incluindo aqueles sem treinamento especializado em programação de computadores ou análise de dados."

Além de oferecer aos usuários uma interface de software simplificada, o PyXRF também incorpora modelos matemáticos e estatísticos que orientam os usuários na configuração adequada dos parâmetros de suas medições de XRF. Esses modelos melhoram as medições de quanto de um elemento ou composto está presente em um material, bem como a forma como esse material é colocado em camadas ou misturado em escala microscópica.

Os dados XRF processados ​​com PyXRF podem fornecer informações importantes sobre o comportamento e as propriedades dos materiais, especialmente em suas interfaces em escala atômica e molecular, onde frequentemente surgem novas funcionalidades.

Os pesquisadores que estudam materiais compósitos, por exemplo, podem querer compreender a distribuição de várias fibras dentro de uma matriz na escala de comprimento de mícron. O PyXRF também pode informar pesquisadores interessados ​​em como os filmes finos crescem ou como os revestimentos aderem às superfícies – conhecimento que pode ajudar os cientistas a projetar novos materiais com características de desempenho específicas.

"Compreender e controlar como os materiais interagem, como eles se unem e se comportam em escala microscópica é cada vez mais importante na compreensão de novas propriedades e funcionalidades dos materiais", disse Wharry. "O objetivo do software PyXRF é realmente desbloquear insights sobre essas pequenas regiões dentro de um material que determinam como ele se comporta."