A machine learning approach for the automated classification of bulk sp2 and sp3 carbon materials

拉曼光谱 玻璃碳 碳纤维 无定形碳 材料科学 结晶度 高定向热解石墨 石墨 分析化学(期刊) 主成分分析 无定形固体 热解炭 热解 化学 人工智能 结晶学 计算机科学 复合材料 物理化学 有机化学 物理 光学 复合数 电化学 循环伏安法 电极
作者
Bruno G. daFonseca,Sapanbir S. Thind,Ian R. Booth,Alexandre G. Brolo
出处
期刊:Journal of Raman Spectroscopy [Wiley]
卷期号:55 (1): 15-25
标识
DOI:10.1002/jrs.6608
摘要

Abstract Principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) were used to classify different types of carbon material based on their Raman spectra. The selected reference materials were highly oriented pyrolytic graphite (HOPG), diamond‐like carbon (DLC), glassy carbon (GC), hydrogenated graphite‐like carbon (GLCH), and hydrogenated polymer‐like carbon (PLCH). These materials vary in crystallinity, predominant carbon hybridization, and hydrogen content. The training dataset was Raman spectra collected from commercial samples (HOPG, DLC, GC) and samples synthesized in our laboratory (GLCH, PLCH). The Raman spectra were collected using 532 nm laser excitation. The classification model revealed that the first principal component (PC1) was the determinant source of information to separate the crystalline from the amorphous carbon samples. PC2 allowed the separation of amorphous material with different levels of hybridization (sp 2 and sp 3 ). Finally, both PC2 and PC3 contributed to separate materials with different levels of hydrogenation. The classification model was tested using a library of Raman spectra of carbon materials reported in the literature, and the results showed a high accuracy prediction (97%). The model presented here provides an avenue for automated classification of carbon materials using Raman spectroscopy and machine learning.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
FashionBoy应助qqa采纳,获得10
1秒前
小马甲应助橙子皮采纳,获得10
1秒前
1秒前
Charlieite完成签到,获得积分20
5秒前
秋秋完成签到,获得积分10
5秒前
可靠的南露应助Leon采纳,获得30
5秒前
Rondab应助Leon采纳,获得10
5秒前
王淳完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
今后应助vvv采纳,获得10
6秒前
sdniuidifod发布了新的文献求助10
7秒前
卡卡西应助宾果消消气采纳,获得30
7秒前
朱晖发布了新的文献求助50
7秒前
8秒前
8秒前
YooM发布了新的文献求助10
10秒前
Charlieite发布了新的文献求助10
12秒前
ldx发布了新的文献求助10
12秒前
qqa发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
轩辕疾发布了新的文献求助10
14秒前
Leon完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
科研通AI2S应助mie采纳,获得10
16秒前
可乐完成签到,获得积分20
17秒前
17秒前
取法乎上发布了新的文献求助10
18秒前
沉默山灵完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
moon发布了新的文献求助10
19秒前
活力的雨雪完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
YooM发布了新的文献求助10
23秒前
天不会黑发布了新的文献求助10
23秒前
汉堡包应助童秋寒采纳,获得30
24秒前
TKTK完成签到,获得积分20
25秒前
无花果应助moon采纳,获得10
29秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969628
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514448
关于积分的说明 11174217
捐赠科研通 3249822
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795000
邀请新用户注册赠送积分活动 875537
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804856