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    據悉石墨烯讓納米粒子3D成像更加精確

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    來源:絲印特印網
    發布時間:2017-02-20
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    【摘要】大多數電子產業使用的納米粒子都存在于流體溶液中,且也被允許可處于干燥狀態。常用的透射電子顯微鏡(TEM)可在納米粒子干燥后為其成像,但是干燥的流體往往會扭曲納米粒子的結構,而校正結構的過程通常相當復雜,一個設計完成在之前,須經過反覆多次的試驗
        勞倫斯柏克萊國家實驗室(LawrenceBerkeleyNationalLaboratory,LBNL)的研究人員使用單層石墨烯作為一個清晰類透鏡蓋(Lens-likeCap)—稱為石墨烯電池液(GrapheneLiquidCell,GLC)—為單個膠狀納米粒子的原子創造新的成像系統。這個過程將大大簡化反覆試驗原子級(Atomic-scale)工程學的設計和重新設計過程,LBNL的工作人員說。 
     
        大多數電子產業使用的納米粒子都存在于流體溶液中,且也被允許可處于干燥狀態。常用的透射電子顯微鏡(TEM)可在納米粒子干燥后為其成像,但是干燥的流體往往會扭曲納米粒子的結構,而校正結構的過程通常相當復雜,一個設計完成在之前,須經過反覆多次的試驗。LBNL的石墨烯可作為敏感納米粒子的保護層。 
     
        “作為保護層,石墨烯可能是最薄的(每張紙只有1個原子厚),可保護TEM真空室里的液體樣品。”LBNL暨MolecularFoundry國家電子顯微鏡中心(NationalCenterforElectronMicroscopy)的科學家PeterErcius說,“納米粒子在液體中可以自由移動和旋轉,向我們展示許多不同的視角,而這些視角被組合于一臺電腦中,以生成納米粒子架構的3D模型,我們所使用的容器只比納米顆粒的尺寸稍大一些。” 
     
        Ercius的團隊第一次使用的新技術,他們稱之為“SINGLE”—由石墨烯電池液電子顯微鏡鑒定的納米粒子結構(StructureIdentificationofNanoparticlesbyGrapheneLiquidCellElectronMicroscopy)—可在電腦中顯示3D模型,目的在于設計可以組合在一起的“積木”,以形成更大的特定電子和物理特性架構,滿足現今許多產業需求。 
     
        SINGLE使用TEM為在GLC中自由旋轉的鉑納米粒子成像,以確定個別的膠體納米顆粒3D結構。 
     
        “我們的作法可能會影響現有液體生成的結構,且我們確定如何透過組合較小的結構建立較大架構。這可能也會對使用納米粒子的制程有很大的影響,如催化(Catalysis),這是由于我們能夠探索在原生液體環境中的納米粒子3D結構。”Ercius告訴EETimes。 
     
        在電子領域,納米粒子被用在越來越多的各類新裝置上,并改善現有裝置的效能。例如,太陽能板(SolarPanel)和納米電子電路都可以使用納米粒子作為量子點,在光子到電子設備提高太陽能板的輸出,以及讓先進的半導體結點可接近原子等級。 
     
        Ercius并指出,量子點的原子結構,包括他們的形狀、表面和內部缺陷,都是調整其性能的關鍵參數,我們的方法可用于確定量子點的結構特性,從而提高其設計應用,包括光電子(Photonics)。 
     
        在LBNL,Ercius的下一步將使用更快的每秒400幀的攝影鏡頭,以更精確的構造出TR3D模型,精準度可超越他們現在擁有的2納米精準度設備。 
     
        “我們的下一步是推動這項技術在粒子中使用的單個元素內,找到所有的原子。新的攝影機現在已經安裝在我們的TEM上,并可以10倍的速度獲得更高品質的照片,這應該可以協助我們實現此一目標。”Ercius進一步說明,“我們還計畫去探索我們可以重建多大的粒子。” 
     
        最終,該技術可以用來組裝完整的電子和光子材料和甚至完整的裝置,使用從下而上的方法結合不同的元件,透過每個納米粒子表面的編碼,使他們自動扣在一起。 
     
        在LNBL的SINGLE是由美國國家能源部(U.S.DepartmentofEnergy)透過一個由多機構團隊資助的研究人員所發明,也是由在MolecularFoundry的柏克萊實驗室總監,暨科維(Kavli)柏克萊分校能源納米研究所(EnergyNanoScienceInstitute,ENSI)所長PaulAlvisatos所主導。其他參與者包括哈佛大學(HarvardUniversity)教授JungwonPark、澳大利亞莫納什大學(Australia’sMonashUniversity)教授HansElmlund,以及博士后和博士生JongMinYuk、DavidLimmer、QianChen、KwanpyoKim、SangHoonHan、DavidWeitz與AlexZettl。 
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