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特刊 - 微型结构的拉曼光谱
拉曼光谱法（RS）是一种众所周知的技术，它广泛用于物理化学，材料物理，生物学，工程甚至行星探索的广泛领域。rs已成为表征材料的化学成分和分子结构的主要工具之一。有关缺陷性质，材料的结晶或无定形特征以及该技术的大量信息。在本期中，原始论文和评论文章尤其有望表明RS在诸如以下主题中的兴趣： - 控制材料的制备，例如薄膜，纳米和微结构材料，以及提高其质量； - 掺入点缺陷的探测和缺陷结构的研究； - 与相变的联系（共存阶段，相变）； - 属性的增强（机械，电子，光学等）通过更好地了解结构。此问题可以概述该重要工具在物理和化学不同领域中的各种应用。
通过拉曼光谱鉴定的单细菌
摘要。我们使用低成本，紧凑的拉曼光谱仪报告快速鉴定单个细菌。我们证明了60 s的程序足以在600至3300 cm-1的范围内获取全面的拉曼光谱。这次包括将小细菌聚集体的定位，单个个体的比对以及自发的拉曼散射信号收集。小细菌聚集体的快速定位，通常由小于十二个个体组成，是通过在24 mm 2的大型视野上进行镜头成像来实现的。无镜头图像还允许单个细菌与探测束的精确比对，而无需标准显微镜。在532 nm处的34兆瓦连续激光器的拉曼散射光被喂入定制光谱仪（原型龙卷风光谱系统）。由于该光谱仪的高光吞吐量，可接受的积分时间低至10 s。我们在七个细菌物种上总共记录了1200个光谱。使用此数据库和优化的预处理，获得了约90％的分类速率。我们的拉曼光谱仪的速度和敏感性为高通量和无损的实时细菌鉴定测定法铺平了道路。这种紧凑和低成本的技术可以使生物医学，临床诊断和环境应用受益。©2014光学仪器工程师协会（SPIE）[doi：10.1117/1.jbo.19.11.111610]
利用拉曼光谱优化碳材料分析
然而，碳材料的复杂性和多变性对满足现代工业的需求提出了重大挑战，尤其是对锂离子电池 (LiB) 的需求。先进的分析方法，例如从 2 峰到 4-5 峰拟合的过渡，对于捕捉新兴碳材料的详细特性是必不可少的。粒度分布和形态对电极性能有至关重要的影响，但传统方法往往无法准确表征这些特性，导致质量不一致。现有的质量控制流程劳动密集且效率低下，降低了生产率和可靠性。由于碳材料的异质性，确保精确测量非常困难，需要准确的基线校正、信噪比管理和可靠的峰值拟合，所有这些都需要专业知识。
机器学习的最新进展辅助拉曼光谱
随着拉曼光谱的发展及其应用域的扩展，用于光谱数据分析的常规方法已经表现出许多局限性。探索新的方法以促进拉曼光谱和分析已成为研究重点的一个领域。已经证明，机器学习技术可以从光谱数据中更有效地提取有价值的信息，从而为分析科学创造前所未有的机会。本文概述了用于机器学习（ML）和ML-Algorithms的传统且最近开发的统计方法，用于基于拉曼光谱的分类和识别应用。这些方法包括主要成分分析，k-nearest邻居，随机森林和支持向量机，以及基于神经网络的深度学习算法，例如人工神经网络，卷积神经网络等。大部分审查致力于从多个领域的Raman光谱中的机器学习进展，包括材料科学，生物医学应用，食品科学等，这达到了令人印象深刻的分析准确性。在许多这些应用领域中，拉曼光谱和机器学习的结合是实现高通量和快速识别的前所未有的机会。还讨论了当前研究的局限性，并提供了对未来研究的观点。
1个拉曼光谱和晶格动力学计算...
含量和低成本的半导体，例如磷化锌（Zn 3 p 2），是下一代光伏应用的有希望的候选者。但是，有利于缺陷形成和可控掺杂的市售基材的合成是限制设备性能的挑战性缺点。更好地评估相关特性，例如结构，晶体质量和缺陷，将允许更快地进步Zn 3 P 2，从这个意义上讲，拉曼光谱可以发挥不可估量的作用。为了提供Zn 3 p 2的完整拉曼光谱参考，这项工作从实验和理论的角度来看，对四侧结构的Zn 3 P 2（空间组P 4 2 / NMC）纳米线的振动特性进行了全面分析。低温高分辨率的拉曼极化测量已在单晶纳米线上进行。不同的极化构型允许选择性增强1G，B 1G和E G拉曼模式，而从互补的不偏度拉曼测量中鉴定出B 2G模式。与洛伦兹曲线的所有拉曼光谱同时进行反向卷积允许鉴定33个峰，这些峰已在39个理论上预测的特定元素中分配给了34个（8 a 1g + 9 b 1g + 3 b 2g + 14 e g）。实验结果与基于密度功能理论的第一原理计算所计算的振动频率非常吻合。在声子分散图中观察到了三个独立的区域：（i）低频区域（<210 cm-1），该区域由Zn相关振动，（ii）中间区域（210 - 225 cm-1）主导，该区域（210 - 225 cm-1）代表真正的声子隙，无观察到的振动，（III）高频区域（III）高频率（III）primitation frirications（> 225 cm-cm-1）。振动模式的分析表明，非脱位模式主要涉及沿长晶体轴（C轴）的原子运动，而退化模式主要对应于平面振动，垂直于长C轴。这些结果为识别四方Zn 3 p 2相提供了详细的参考，可用于构建基于拉曼的方法，用于有效筛选散装材料和膜，这可能包含结构性不均匀性。
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱 石墨烯和相关材料的拉曼光谱
和10 4 cm 2 V 1 S 1在室内和液形温度4处，以及通过静电门控，7和异常的光致发光对电子的一维量化，主要是从基础平面上极化。6可以将它们合并到PTMC/PTMC/PTMC/TMD分层材料异构结构（LMHS），具有II型带对齐方式，允许在互惠空间中直接进行光学过渡，8，并且可以在繁华的发射能量中选择更大的发射能量，从而在繁华的范围内进行了繁华的范围，从而在繁华的范围内进行了广泛的范围。gase和Inse晶体是各向异性LMS，包括由范德华力堆叠在一起的共价粘结层。每一层由四个原子平面（SE - GA - GA - SE或SE - IN - IN - in - in - SE）组成，在六边形原子晶格中排列，图。1a和b。在批量生产中，这些层可以堆叠在不同的订单中：属于D 4 6 H空间组的六角形B-结构，属于D 1 3 h空间组或rhombohedral G结构属于D S 3 V空间组的Hexagonal 3结构。9然而，最常见的多型型为3阶，一个含有8个原子和两个层厚的单元池，厚，5和g -inse，一个单位细胞延伸超过3层，包含12个原子。6
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱石墨烯和相关材料的拉曼光谱
单层石墨烯（SLG）（Novoselov等，2004）可以使用显微镜（如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上）（Casiraghi等，2007a）。SIO 2层充当光的腔，并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰（Casiraghi等，2007a）。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数，对比度最大值在100和300 nm厚度，对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解，但它不足以获取更多的定量信息，例如掺杂，混乱，应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术，通常是碳，范围从富勒烯，纳米管，石墨碳到无定形和类似钻石的碳（Ferrari and Robertson，2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig，1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中，拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数，以估计掺杂和应变的类型和数量，以及检查石墨烯的质量，因为这种光谱技术对缺陷也很敏感（Ferrari和Basko，2013年）。
硅的拉曼光谱，用铂掺杂并被质子辐照
摘要。在这项工作中，通过拉曼光谱法研究了质子照射和铂杂质对硅样品晶体结构的影响。已经确定，具有铂的Si的单晶掺杂会导致小变化和拉曼光谱中新振动的出现。在521 cm – 1处主硅峰的强度降低了1.6倍，而其FWHM实际上没有变化，约为4.0 cm – 1。这种峰强度的降低可能是由于PT扩散而导致硅晶格结构中键的键和破坏。表明，在Si 光谱中60–280 cm1范围内的新振动的出现与元素PT的存在和PTSI的形成有关。已经发现，具有600 keV质子的Si 样品的照射会导致拉曼光谱发生变化，而PT和/或PTSI的峰消失了。
表面增强的拉曼光谱在催化中的影响
摘要：催化是现代社会必不可少的基石，支持了超过80％的制成品并驱动了90％以上工业化学过程的生产。随着对更有效和可持续过程的需求增长，需要更好的催化剂。了解催化剂的工作原理是关键，在过去的50年中，表面增强的拉曼光谱（SER）已成为必不可少的。在1974年发现，SERS已演变为一个成熟而有力的分析工具，转变了我们在学科跨学科中检测到分子的方式。在催化中，SERS已使人们能够洞悉动态表面现象，从而在非常高的空间和时间分辨率下促进了催化剂结构的监测，吸附物相互作用和反应动力学。本评论探讨了SER在催化和能量转化领域的成就以及未来的潜力，从而强调了其在推进这些关键研究领域中的作用。关键字：表面增强的拉曼散射，SER，电催化，光催化，热催化，等离子体催化，能量转换，能量储存
TSV应力演变映射使用在线拉曼光谱
使用在线拉曼光谱法开发了通过 - 硅vias（TSV）阵列内的应力演化的全面图片。一组具有不同TSV几何形状和金属种子衬里厚度的晶圆暴露于各种退火条件。监测VIA之间的Si-Si声子模式移动，通过几何形状和加工条件对Si底物中应力的影响是无损的。紧密靠近TSV的压缩应力。然而，对于带有小TSV音高的阵列，底物在VIA之间的空间中并没有完全放松，而是在阵列内积聚拉伸应力。这种病间应力随着TSV螺距的降低而增加，积聚向阵列的中心，并在很大程度上取决于退火条件。阵列中的高分辨率拉曼图显示了TSV阵列中应力分布的全部图片。通过使用不同的激发波长，探测了Si晶片中应力的变化。这些发现证明了对过程依赖性压力信息的在线访问的价值。此知识有助于定义设计基本规则，以获得最高设备性能或最大化晶体上可用区域的逻辑设备。