Puun S2-soluseinänäytteen ominaisuuksien tulkitseminen SAXS-sirontavektoridatasta ja kuvaajan matemaattinen mallintaminen

Thumbnail Image

Files

bachelor_Vanhanen_Anu_2025.pdf (6.38 MB)

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

School of Electrical Engineering | Bachelor's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

Authors

Date

2025-12-13

Department

Major/Subject

Bioinformation Technology

Mcode

Degree programme

Bachelor's Programme in Electrical Engineering
Sähkötekniikan kandidaattiohjelma
Kandidatprogrammet i elektroteknik

Language

fi

Pages

26

Series

Abstract

Tämä kandidaatin opinnäytetyö tehtiin VTT:n ja Aalto-yliopiston yhteisen WoodCensus -tutkimusprojektin alaisuudessa. Opinnäytetyön tavoitteena oli konkretisoida, mitä röntgendiffraktiomittauksista saadut sirontavektorikuvaajat kertovat puun S2-soluseinänäytteistä, ja löytää joukko funktioita, jotka pystyvät mallintamaan SAXS-intensiteetin mahdollisimman tarkasti mahdollisimman pienellä määrällä parametreja. Työssä tutustuttiin kirjallisuuskatsauksen muodossa taustalla vaikuttaviin teorioihin ja raportoitiin omaa tutkimusta VTT:n keräämällä ja muokkaamalla kokeellisella sekä synteettisellä datalla. Data-analyysi tehtiin Matlab-ohjelmalla, ja havainnollistavia esimerkkejä luotiin "Københavns Universitet":n julkaisemalla simulaattorilla Shape2SAS. Tutkimuksen tuloksena SAXS-sirontaintensiteetin muoto osoittautui hyvin kuvattavaksi pienellä joukolla matemaattisia funktioita. Käyrä mallinnettiin onnistuneesti kahden potenssilain, kahden Gaussin funktion ja vakiokohinan yhdistelmällä, ja yhteissovituksen logaritminen $R^2$-arvo vaihteli välillä [0.995, 0.999], mikä osoittaa mallin korkean tarkkuuden. Gaussin funktiot kuvasivat erityisesti käyrän keskialueen diffraktiopiikkejä, kun taas potenssilait vastasivat käyrän alku- ja loppupään käyttäytymisestä. Tulokset vahvistavat hypoteesin, jonka mukaan sirontakäyrän pääpiirteet voidaan selittää muutamalla fysikaalisesti perustellulla parametrilla. Samalla työ kuitenkin osoittaa, että koska käyrä voidaan tiivistää näin harvoihin piirteisiin, näiden parametrien perusteella voidaan tehdä vain rajallisia johtopäätöksiä näytteen monimutkaisesta nanorakenteesta.

Description

Supervisor

Turunen, Markus

Thesis advisor

Linnosmaa, Joonas

Keywords

SAXS, sirontadata, röntgendiffraktio, mikrofibrillit

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202512169302

Collections

[kand] Sähkötekniikan korkeakoulu / ELEC