FIB-SEM 三维断层扫描技术在碳基材料表征中的应用解析

聚焦离子束 – 扫描电子显微镜（FIB-SEM）三维断层扫描技术，凭借 “逐层铣削 – 同步成像 – 三维重建” 的核心流程，突破了传统表征技术的局限，成为碳基材料微观结构分析的核心工具。碳基材料作为能源存储、吸附分离、催化等领域的关键材料，其内部孔隙结构、相分布、界面特征等微观参数直接决定宏观性能。FIB-SEM 技术能够实现 10-15 nm 分辨率的三维结构可视化与定量分析，完美弥补了传统 SEM 仅能表征表面、TEM 样品制备复杂、X 射线断层扫描适配性有限等缺陷。本文系统解析 FIB-SEM 技术在碳基材料中的现有应用、潜在场景及技术优化方向，为该领域的研究与产业化提供技术支撑。

一、FIB-SEM 三维断层扫描技术基础

（一）核心原理与技术流程

FIB-SEM 系统整合了聚焦离子束（FIB）的铣削功能与扫描电子显微镜（SEM）的成像功能，核心原理是通过 FIB 对样品进行串行切片（逐层铣削），同时利用 SEM 同步拍摄每次铣削后的暴露截面，最终通过软件对系列二维截面图像进行对齐、分割与三维重建，实现材料内部结构的可视化与定量分析。

技术流程主要分为三步：

1. 样品制备：将碳基材料固定于样品台，大尺寸块状材料需裁剪至适配尺寸，微纳米级材料（如碳纳米管、碳纳米纤维）需嵌入环氧树脂中固定，绝缘材料需进行导电处理（如碳涂层）。
2. 铣削 – 成像同步进行：FIB 通常采用镓离子束，通过调节加速电压（7-30 kV）与束流（1 nA-80 pA）控制铣削速率，适配不同硬度的碳基材料；SEM 与 FIB 束夹角为 52° 或 54°，通过二次电子或背散射电子成像，获取截面微观结构信息。
3. 三维重建与定量分析：利用 Avizo、Amira、ImageJ 等软件对系列二维图像进行处理，包括图像对齐、噪声去除、相位分割，最终重建三维模型，并提取孔隙率、孔径分布、连通性、 tortuosity（曲折度）等关键参数。

此外，系统可集成 EDS（能量色散 X 射线光谱）与 EBSD（电子背散射衍射）模块，同步获取化学成分、晶体结构与拓扑结构数据，实现多维度表征。

（二）技术特性与优势

FIB-SEM 技术的核心优势在于：

• 样品兼容性广：几乎适用于所有碳基材料，包括高密度、大体积样品，弥补了 X 射线断层扫描的穿透性局限；
• 分辨率适中：最佳分辨率 10-15 nm，可表征微米至亚微米尺度结构，介于 X 射线断层扫描与 TEM 之间，平衡了表征范围与精度；
• 定量能力强：可精准获取孔隙率、孔径分布、比表面积、相体积分数等关键参数，为结构 – 性能关联提供数据支撑；
• 样品制备简便：相较于 TEM，无需制备超薄切片，操作流程更简单、成本更低。

其局限性主要表现为：难以表征 < 5-10 nm 的纳米结构；铣削过程可能产生样品损伤；量化结果受图像对齐、分割精度影响。

二、FIB-SEM 在碳基材料中的现有应用

（一）二维截面观察：揭示亚表面结构

传统 SEM 仅能表征材料表面形貌，而 FIB-SEM 通过铣削暴露亚表面，可直接观察内部结构，成为碳基材料微观特征分析的基础手段。

典型应用包括：

• 多孔碳材料结构观测：Rodriguez 等人利用 FIB-SEM 观察改性多级纳米多孔碳的开放式三维结构，清晰呈现孔隙的连通路径；Yürüm 等人通过截面图像发现，微波水热合成可在氧化活性炭表面快速生长均匀的氧化铁颗粒覆盖层，为吸附材料改性提供直观证据。
• 复合结构识别：Zhang 等人通过 FIB-SEM 截面图像，成功表征碳球的核壳与蛋黄 – 蛋壳纳米结构；Shen 等人确认石墨 fluoride – 锂 fluoride – 锂（GF-LiF-Li）复合材料的三层结构，即顶层 GF-LiF 层、中间过渡层（GF、LiF 与 Li 金属混合）及底层纯 Li 金属层。
• 复合材料界面分析：Liu 等人在石墨烯 / Ni 泡沫复合材料研究中，通过截面图像观察到褶皱状石墨烯完全覆盖 Ni 泡沫骨架，且存在不规则断裂，为复合材料导电性优化提供依据；Singh 等人测定纳米多孔金 – 氮掺杂碳纳米洋葱层的厚度约为 750 nm，其下方原始纳米多孔金层厚度约 130 nm，明确了电极材料的层状结构特征。

（二）三维重建与定量分析：实现微观参数精准量化

通过系列二维截面图像的堆叠重建，FIB-SEM 可获取碳基材料的三维结构，实现孔隙率、孔径分布等关键参数的定量计算，为材料性能优化提供数据支撑。

典型案例包括：

• 无序介孔碳的三维表征：Balach 等人采用 FIB-SEM 串行切片技术，在 30 kV 加速电压、27 pA 束流下获取 25 个切片（每片厚度～10 nm），通过 Amira 软件重建后，成功获取介孔的三维形状、分布及连通性，测定孔隙率、比表面积、欧拉数等参数。研究发现，该技术可有效表征直径≥2 nm 的介孔，但难以识别 < 2 nm 的微孔。
• 多孔碳基电极的结构量化：Eswara-Moorthy 等人在多孔碳基电极研究中，通过 Pt 填充孔隙增强图像对比度，重建后测得孔隙率为 72±2%，平均孔径 90 nm，轴向与径向 tortuosity 分别为 1.45±0.04 和 1.43±0.04，表面体积比 46.5 μm⁻¹，为电极反应动力学优化提供关键参数。
• 催化剂层结构分析：Tiele 等人对纳米多孔碳负载贵金属催化剂层进行三维重建，发现材料孔隙率达 58%，孔径分布 7-350 nm，99.9% 的孔隙相互连通，晶粒尺寸集中在 65 nm 左右，明确了催化剂层的高多孔特性。
• 碳纳米纤维内部结构观测：Liu 等人重建碳纳米纤维的三维结构，发现内部 MnO 颗粒存在团聚现象，为纤维复合材料的分散性优化提供直接依据；Zhou 等人通过 FIB-SEM tomography 定量评价煤的孔隙 – 裂隙网络三维特征，为煤层气开采参数优化提供支撑。

三、FIB-SEM 的潜在应用场景

（一）碳材料本体：从基础碳材料到功能碳材料

FIB-SEM 可广泛应用于石墨烯、碳纳米管、炭黑、活性炭、生物炭、煤、碳纤维等碳材料的表征，核心目标是定量分析孔隙结构与颗粒特征。

• 表征重点：孔隙的三维连通性、 tortuosity、孔径分布；颗粒尺寸与分布；表面粗糙度；相分布均匀性。
• 样品处理：大尺寸块状碳材料（如块状活性炭）需裁剪至 FIB-SEM 适配尺寸；微纳米级碳材料（如碳纳米管、碳纳米纤维）需嵌入环氧树脂固定，避免铣削过程中移位。
• 关键问题与解决方案：铣削过程易产生 “幕帘效应”（平行划痕），主要由表面粗糙度、元素特性差异、内部孔隙导致，可通过沉积保护层、预抛光样品、调整铣削参数（降低束流、优化加速电压）缓解；内部孔隙可通过树脂填充辅助识别。

（二）碳基电极：能源存储材料的结构优化

碳基电极因高比表面积、良好导电性，在超级电容器、锂离子电池等领域应用广泛，其多孔结构直接影响离子传输效率与电荷存储容量，FIB-SEM 可精准表征电极三维微观结构。

• 核心表征目标：孔隙率、孔径分布、孔隙连通性、 tortuosity；活性物质与碳基质的空间分布；电极与电解质的接触界面特征。
• 常用分析工具：图像处理软件包括 Avizo、ImageJ、IMOD、Fiji 等，量化算法可采用实验室自制 MATLAB 或 Java 代码。
• 应用价值：通过三维重建明确电极结构缺陷（如孔隙堵塞、活性物质团聚），指导电极制备工艺优化，提升能源存储器件的能量密度与循环稳定性。

（三）碳基催化剂 / 涂层 / 杂化层：催化与防护材料的性能关联

碳基催化剂、涂层及杂化层的结构（如活性组分分布、孔隙结构）直接决定催化活性与防护效果，FIB-SEM 可实现三维结构可视化与性能关联分析。

• 表征重点：催化剂层的孔隙率、渗透率；活性组分的空间分布；涂层与基底的结合界面；杂化层的层间结构。
• 关键问题与解决方案：铣削产生的热损伤可能破坏催化剂层结构，可采用液氮冷却或热电冷却（Peltier 元件）缓解，其中热电冷却因支持短时间样品制备，效果优于液氮冷却。
• 应用场景：燃料电池碳负载贵金属催化剂层的结构优化；碳基防护涂层的厚度与均匀性表征；碳基杂化层的界面结合状态分析。

（四）碳基聚合物复合材料：优化填料分散与界面结合

碳基聚合物复合材料（如生物炭 / PVA、碳纳米管 / 聚合物）的性能依赖碳填料的分散状态与填料 – 基体界面结合质量，FIB-SEM 可直观表征这些关键特征。

• 核心表征目标：碳填料在聚合物基体中的分散均匀性；碳填料的内部结构与团聚状态；填料 – 基体的界面结合情况；碳填料对聚合物基体微观结构的影响。
• 主要技术挑战：聚合物导热性低，铣削热易导致材料开裂、熔融再沉积；易产生幕帘效应。
• 优化方案：采用冷却技术（如热电冷却）降低样品温度；降低离子束流与加速电压，减少热源能量；通过预抛光提升样品表面平整度，缓解幕帘效应。