材料科学への応用を目的としたLaueおよび単色連続結晶データのパターンマッチングインデックス作成

Pattern-matching indexing of Laue and monochromatic serial crystallography data for applications in materials science.

• Catherine Dejoie
• Nobumichi Tamura

抄録

連続結晶データは、従来のX線単結晶のようにフレームごとに処理するのではなく、それぞれのフレームを個別に処理するため、インデックスを作成するのが難しい場合があります。そこで、小単位細胞サンプルから得られる静止画の回折パターンをインデックス化するアルゴリズムが開発されました。このアルゴリズムは、Laue マイクロ回折データのインデックス作成のために開発された逆格子ベクトルペアのマッチングと、最近傍アプローチを用いた 3 次元パターンマッチングに基づいています。その結果、ラージバンドパスデータ（5-24keV のエネルギー範囲）や単色データを処理することができ、主な要件はユニットセルの事前知識です。いくつかの理論的、実験的な逆格子ベクトルの近傍で計算された角度を比較し、共通の角度の数が最も多いベクトルのみを配向行列の候補として選択します。その後、パターン全体のグローバルマッチングがチェックされます。理論的な逆格子ベクトルの順位付けのための2つと、可能な候補の数を減らすための2つの4つのインデキシングオプションが利用可能です。このアルゴリズムは、一連のモデルサンプル上で異なる実験条件で収集されたいくつかのデータセットにインデックスを付けるために使用されています。サンプルの結晶構造を知り、構造因子に基づいて理論反射をランク付けするためにこの情報を使用すると、最大の単位細胞サンプルのための大バンドパスデータのインデキシングに役立ちます。小バンドパスデータの場合、配向行列を決定するための候補リストの短縮は、トリプレットマッチングではなく、逆格子ベクトルのペアマッチングに基づいて行うべきである。

Serial crystallography data can be challenging to index, as each frame is processed individually, rather than being processed as a whole like in conventional X-ray single-crystal crystallography. An algorithm has been developed to index still diffraction patterns arising from small-unit-cell samples. The algorithm is based on the matching of reciprocal-lattice vector pairs, as developed for Laue microdiffraction data indexing, combined with three-dimensional pattern matching using a nearest-neighbors approach. As a result, large-bandpass data ( 5-24 keV energy range) and monochromatic data can be processed, the main requirement being prior knowledge of the unit cell. Angles calculated in the vicinity of a few theoretical and experimental reciprocal-lattice vectors are compared, and only vectors with the highest number of common angles are selected as candidates to obtain the orientation matrix. Global matching on the entire pattern is then checked. Four indexing options are available, two for the ranking of the theoretical reciprocal-lattice vectors and two for reducing the number of possible candidates. The algorithm has been used to index several data sets collected under different experimental conditions on a series of model samples. Knowing the crystallographic structure of the sample and using this information to rank the theoretical reflections based on the structure factors helps the indexing of large-bandpass data for the largest-unit-cell samples. For small-bandpass data, shortening the candidate list to determine the orientation matrix should be based on matching pairs of reciprocal-lattice vectors instead of triplet matching.

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