Сенсоры на основе гибридных структур Графен/Нанокристаллы
На сегодняшний день в сфере сенсорики наиболее значимое место занимают наноструктурированные материалы и гибридные структуры, созданные на основе этих материалов, поскольку благодаря большому отношению площади поверхности к объему и возможности варьировать формы таких материалов, можно изменять физические свойства и повышать производительность сенсоров на основе данных материалов.
Люминесцентное изображение гибридных структур на основе нанопластин селенида кадмия
Использование гибридной системы на основе графена и полупроводниковых нанокристаллов является наиболее популярным решением для достижения высокой эффективности преобразования поглощенной энергии в полезный сигнал конечного фотоэлектрического устройства.
Выдающиеся фотофизические и фотоэлектрические свойства гибридной структуры графен/квантовые точки позволяют создавать на их основе многопараметрические датчики. А замена традиционных квантовых точек на нанопластины позволяет усилить отклик такой системы, так как в двумерных нанопластинах электронно-энергетическая структура представляется квантовыми ямами. Поэтому оптические характеристики НП, определяющие их ценность для фундаментальных исследований и практических применений, напрямую зависят от толщины пластинок.
Задачами данного направления являются:
- Создание и исследование зависимости фотофизических и фотоэлектрических свойств фотохимического сенсора на основе графеновых нановолокон и тройных квантовых точек или нанопластин для обнаружения азотсодержащих газов и летучих маркеров некоторых заболеваний.
- Исследование люминесцентного отклика нанопластин селенида кадмия в составе гибридных структур на основе графена в присутствии летучих органических соединений.
- Изготовление и идентификация зависимостей фотофизических и фотоэлектрических свойств биосенсора на основе наноструктурированного углерода, тройных квантовых точек и фталоцианинов/тетрапиразинпорфиразинов для профилактического выявления сердечно-сосудистых заболеваний.
- Создание счетчиков на базе Arduino и разработка программного обеспечения (Python/C++) для работы с датчиками.