科普| 原子级电子断层扫描技术(AET)揭秘微观世界的终极拼图

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前言

1959年，物理学家理查德·费曼（Richard Feynman，图1）在加州理工学院发表了著名的演讲《底层还有很大空间》（There's Plenty of Room at the Bottom）。在这次被公认为纳米技术开端的演讲中，费曼提出了一个极具前瞻性的挑战：“如果我们可以直接看到原子，那么分析任何复杂的化学物质都将变得异常简单……，我向大家提出这个挑战：难道没有办法让电子显微镜变得更强大吗？”

图1. Richard Feynman

在随后的半个多世纪里，人类在微观成像领域取得了长足进步。从透射电子显微镜（TEM）到扫描透射电子显微镜（STEM），我们已经能够清晰地观察到晶体材料中的原子列。然而，传统的电子显微技术本质上是二维投影，它将三维空间中的原子重叠在一起，形成一张“皮影戏”般的图像（图2）。对于复杂的非晶态材料、缺陷结构以及纳米颗粒的内部排布，二维图像往往显得无能为力。

图2. TEM和STEM的原理

直到原子级电子断层扫描技术（Atomic Electron Tomography, AET）的出现，费曼的梦想才真正走向现实。AET不仅让我们“看到”原子，更让我们能够以皮米（10-12米）级的精度，精确测定三维空间中成千上万个原子的坐标。这项技术正在彻底改变我们对材料科学、凝聚态物理乃至化学反应本质的理解。

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AET的核心原理

（从二维投影到三维重构）

要理解AET，首先要明白它是如何从一系列二维图像中“拼凑”出三维结构的（图3）。这就像是医生使用的CT扫描，只不过AET使用的是能量极高的电子束，而观察的对象是单个原子。

图3. AET技术的原理示意图

2.1数据的采集：倾斜系列（Tilt Series）

在AET实验中，样品被放置在一个可以超高精度旋转的样品台上。电子束穿过样品，记录下不同角度下的投影图像。为了达到原子分辨率，科学家通常使用配备了像差校正器（Aberration Corrector）的扫描透射电子显微镜（STEM）。像差校正技术消除了电子透镜的“近视”和“散光”，使得电子束能够聚焦到亚埃级（小于0.1纳米）的尺寸。

2.2算法的魔力：三维重构的数学核心

采集到的二维图像并不能直接转化为三维模型，这中间需要极其复杂的数学算法。传统的断层扫描算法（如FBP或SIRT）在原子尺度上往往会产生严重的伪影。为了解决这一问题，加州大学洛杉矶分校（UCLA）的Jianwei Miao教授团队开发了一系列革命性的算法：

•等斜率断层扫描（Equal Slope Tomography, EST）：通过优化采样频率，极大地提高了重构的保真度。

•GENFIRE（Generalized Fourier Iterative Reconstruction）：这是一种基于傅里叶变换的迭代算法。它在实空间和倒空间（频率空间）之间不断迭代，利用已知的投影数据作为约束，逐步逼近真实的原子排布。

•RESIRE（Real Space Iterative Reconstruction）：相比于GENFIRE，RESIRE直接在实空间进行操作，能够更好地处理噪声和不完整的投影数据，且更易于并行化计算。

2.3原子定位：从密度图到坐标表

重构后的结果是一个三维的电子密度图。科学家们随后使用精密的定心算法（Centering Algorithms），在密度图中寻找每一个原子的中心，并将其转化为一组三维坐标（x, y, z）。目前的AET技术已经可以将原子定位精度提高到19皮米左右——这仅相当于氢原子半径的三分之一。

图4. AET技术原理的视频(来源：西湖大学杨尧实验室网站）

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AET的突破性应用

（打破晶格的枷锁）

在AET出现之前，我们对原子结构的理解很大程度上依赖于“晶体学”。晶体学假设原子在空间中呈周期性排列，通过衍射实验可以推导出平均结构。然而，现实世界中的材料往往是不完美的，而这些“不完美”恰恰是决定材料性能的关键。

3.1晶体缺陷的“显微手术”

缺陷是材料科学的灵魂。无论是半导体中的掺杂，还是金属中的位错，都深刻影响着材料的导电性、强度和韧性。

•位错的三维核心：2013年，科学家利用AET首次观测到了铂（Pt）纳米颗粒内部的位错核心结构。在二维图像中，位错往往重叠在一起难以分辨，而AET让我们能够像剥洋葱一样，一层层查看位错线周围原子的畸变情况。

•点缺陷的精确定位：AET能够识别出晶格中缺失的原子（空位）或多出的原子（间隙原子）。通过测量这些点缺陷周围原子的微小位移，科学家可以计算出局部的应变张量，这对于理解量子材料的电子特性至关重要。

3.2攻克百年难题：非晶态结构的测定

如果说晶体是整齐排列的士兵，那么非晶态材料（如玻璃、金属玻璃）就像是拥挤的人群，毫无长程规律可言。一百多年来，如何精确描述非晶态固体的三维原子排布一直是凝聚态物理的“圣杯”。

2021年，Jianwei Miao团队在Nature杂志上发表了一项里程碑式的研究。他们利用改进的AET技术，成功测定了一种金属玻璃纳米颗粒中数千个原子的三维坐标（图5）。这项研究不仅证实了非晶态材料中存在“中程有序”结构，还揭示了这些局部结构如何影响材料的玻璃转化过程。这是人类第一次在不依赖任何晶体学假设的前提下，直接“看清”了玻璃的内部结构。

图5. 利用AET确定多组分玻璃形成纳米颗粒的三维原子结构

3.3纳米催化剂的表面与内部

在化学工业中，催化剂的活性往往取决于其表面的原子排布。AET可以精确分辨纳米颗粒表面的原子台阶、凹坑以及不同元素的分布（图6）。通过对比催化反应前后的原子坐标变化，科学家可以从原子层面揭示催化机理，从而设计出更高效、更稳定的新型催化剂。

图6. 一些缺陷种类和AET表征示意

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AET面临的技术瓶颈

尽管AET展现了惊人的潜力，但要实现大规模普及，仍需克服重重困难。

4.1电子辐射损伤：微观世界的“烈日”

电子束具有极高的能量。在采集倾斜系列图像的过程中，样品需要长时间暴露在电子束下。对于许多敏感材料（如生物大分子、某些聚合物），电子束会像烈日晒化冰块一样破坏其结构（图7）。因此，如何在极低剂量下获取高质量图像，是AET面临的首要挑战。

图7. MOF UiO-66(Hf) 的辐射损伤事件及其时间尺度的示意图

4.2样品漂移与不稳定性

在原子尺度成像时，哪怕是几皮米的机械振动或热漂移都会导致图像模糊。AET要求在长达数小时的实验过程中，样品的位置必须保持绝对稳定，或者能够通过算法进行完美的后期补偿。

图8. 样品的漂移

4.3计算能力的考验

AET 的数据处理量是惊人的。一个典型的倾斜系列包含数十张甚至上百张高分辨率图像，重构过程涉及大规模的迭代运算。随着探测器技术的进步，数据量呈指数级增长，这对计算机的算力和算法的效率提出了极高要求。

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结语

原子级电子断层扫描技术（AET）的出现，标志着人类对物质世界的认知进入了一个全新的阶段。它不再满足于“平均”和“统计”的规律，而是追求“个体”与“精确”的真相。正如费曼所预言的那样，当我们能够看清每一个原子的位置，我们就能理解为什么某种材料会断裂，为什么某种催化剂会失效，以及如何精准地操纵原子来构建前所未有的纳米机器。AET不仅是一项成像技术，它更是一把钥匙，正在开启通往未来材料设计和量子科技的大门。

参考文献

Miao, J., Ercius, P., & Billinge, S. J. L. (2016). Atomic electron tomography: 3D structures without crystals. Science, 353(6306), aaf2157.

Yang, Y., et al. (2021). Determining the three-dimensional atomic structure of an amorphous solid. Nature, 592(7852), 67-72.

Xu, R., et al. (2015). Three-dimensional coordinates of individual atoms in materials revealed by electron tomography. Nature Materials, 14(11), 1099-1103.

Chen, C. C., et al. (2013). Three-dimensional imaging of dislocations in a nanoparticle at atomic resolution. Nature, 496(7443), 74-77.

Scott, M. C., et al. (2012). Electron tomography at 2.4-ångström resolution. Nature, 483(7390), 444-447.

Pryor, A., et al. (2017). GENFIRE: A generalized Fourier iterative reconstruction algorithm for high-resolution 3D imaging. Scientific Reports, 7(1), 10399.

Zhou, J., et al. (2020). Atomic electron tomography in three and four dimensions. Nature Reviews Materials, 5(8), 573-589.

Yuan, Y., et al. (2023). Accurate real space iterative reconstruction (RESIRE) algorithm for tomography. Scientific Reports, 13(1), 5641.

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