Essent.press

Методы изменения свойств графена создали в Венском университете

Изображение: (gnu) AlexanderAlUS
Кристаллическая решётка графена
Кристаллическая решётка графена

Метод контролируемого создания дефектов в графене в масштабах длины, приближающихся к макроскопическому миру, разработали исследователи из Венского университета, 9 июня сообщает журнал Nano Letters.

Свойства материалов часто определяются несовершенствами их атомной структуры, особенно когда сам материал, например графен, имеет толщину всего в один атом. Ученые объединили экспериментальную установку, построенную на микроскопе Nion UltraSTEM 100 с атомным разрешением, и новые подходы к визуализации и анализу данных с помощью машинного обучения. Это позволило контролировать атомарную структуру графена по всей площади образца.

Эксперимент начинается с очистки графена с помощью лазерного облучения, после чего он контролируемо модифицируется с помощью низкоэнергетического облучения ионами аргона. После переноса образца в микроскоп в вакууме он отображается с атомарным разрешением с помощью автоматического алгоритма. Записанные изображения передаются в нейронную сеть, которая распознает атомную структуру, обеспечивая всесторонний обзор изменений в атомном масштабе образца.

«Ключом к успешному эксперименту стало сочетание нашей уникальной экспериментальной установки с новыми автоматизированными алгоритмами визуализации и машинного обучения», — говорит Альберто Трентино, ведущий автор исследования.

Напомним, графен состоит из атомов углерода, расположенных в виде проволочной сетки. Этот материал толщиной в один атом известен своими многими экстраординарными свойствами, такими как чрезвычайная прочность и замечательная способность проводить электричество. С момента его открытия исследователи искали способы дальнейшей адаптации графена с помощью контролируемых манипуляций с его атомной структурой. Однако до сих пор такие модификации подтверждались только локально из-за проблем с получением изображений с атомным разрешением больших образцов и анализом больших наборов данных.

Свежие статьи