КАЛИБРОВКА СКАНИРУЮЩЕГО ЗОНДОВОГО МИКРОСКОПА КЕЛЬВИНА И ОПРЕДЕЛЕНИЕ УРОВНЕЙ ФЕРМИ НАНОКРИСТАЛЛОВ СУЛЬФИДА СВИНЦА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Калибровку величины работы выхода зондов для сканирующей микроскопии Кельвина, традиционно основанную на использовании высокоориентированного пиролитического графита, предлагается дополнять калибровкой по распространенному материалу – оксиду олова, легированному индием и фтором (ITO и FTO). Исследование проводится с использованием зондов с платиновым и золотым покрытиями. По результатам калибровки определяются положения уровня Ферми нанокристаллов сульфида свинца с лигандными оболочками 1,2-этандитиола и тетрабутиламмония йодида. Показано, что выбранные оксиды характеризуются стабильной величиной работы выхода, дополнительная калибровка по оксидам помогает надежнее установить абсолютное положение работы выхода зондов, а золотые зонды обеспечивают более стабильный результат. Выбранные оксиды можно использовать и как дополнение к калибровке по пиролитическому графиту, и самостоятельно.

Об авторах

Д. А. Онищук

Международный научно-образовательный центр физики наноструктур,
Университет ИТМО

Email: qrspeter@gmail.com
Санкт-Петербург

А. П. Литвин

School of Material Science and Engineering, Jilin University

Email: qrspeter@gmail.com
People’s Republic of China

П. С. Парфенов

Международный научно-образовательный центр физики наноструктур,
Университет ИТМО

Автор, ответственный за переписку.
Email: qrspeter@gmail.com
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Santos-Cruz J., Marasamy L., Manisekaran R., Mayén-Hernández S.A., De Moure-Flores F., Aruna-Devi R. // Mater& Lett. 2022. V. 312. P. 131719. https://doi.org/10.1016/j.matlet.2022.131719
  2. Advanced Microand Nanomaterials for Photovoltaics. Elsevier, 2019. P. 35.
  3. Wang J., Liu J., Yin H., Li S., Kuvondikov V., Ye L. // Mater. Chem. Front. 2023. V. 7. P. 4693–4706. https://doi.org/10.1039/D3QM00334E
  4. Yang B., Cang J., Li Z., Chen J. // Nanoscale Adv. 2024. V. 6. P. 1331. https://doi.org/10.1039/D3NA01063E
  5. Brown P.R., Kim D., Lunt R.R., Zhao N., Bawendi M.G., Grossman J.C., Bulović V. // ACS Nano. 2014. V. 8. P. 5863. https://doi.org/10.1021/nn500897c
  6. Парфенов П.С., Бухряков Н.В., Онищук Д.А., Бабаев А.А., Соколова А.В., Литвин А.П. // Физика и техника полупроводников. 2022. Т. 56. C. 236. https://doi.org/10.21883/FTP.2022.02.51968.9734
  7. Albaladejo‐Siguan M., Baird E.C., Becker‐Koch D., Li Y., Rogach A.L., Vaynzof Y. // Adv. Energy Mater. 2021. V. 11. P. 2003457. https://doi.org/10.1002/aenm.202003457
  8. Becker-Koch D., Albaladejo-Siguan M., Lami V., Paulus F., Xiang H., Chen Z., Vaynzof Y. // Sustainable Energy Fuels. 2020. V. 4. P. 108. https://doi.org/10.1039/C9SE00602H
  9. Fernández Garrillo P.A., Grévin B., Chevalier N., Borowik Ł. // Rev. Sci. Instruments. 2018. V. 89. P. 043702. https://doi.org/10.1063/1.5007619
  10. Miller E.M., Kroupa D.M., Zhang J., Schulz P., Marshall A.R., Kahn A., Lany S., Luther J.M., Beard M.C., Perkins C.L., Van De Lagemaat J. // ACS Nano. 2016. V. 10. P. 3302. https://doi.org/10.1021/acsnano.5b06833
  11. Kulis P., Butikova J., Polyakov B., Marcins G., Pervenecka J., Pudzs K., Tale I. // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2012. V. 38. P. 012048. https://doi.org/10.1088/1757-899X/38/1/012048
  12. Lee M., Wang L., Zhang D., Li J., Kim J., Yun J.S., Seidel J. // Adv. Mater. 2024. V. 36. P. 2407291. https://doi.org/10.1002/adma.202407291
  13. Salerno M., Dante S.// Materials. 2018. V. 11. P. 951. https://doi.org/10.3390/ma11060951
  14. Di Franco C., Piscitelli M., Macchia E., Scandurra C., Catacchio M., Torsi L., Scamarcio G. // J. Mater. Chem. C. 2024. V. 12. P. 73. https://doi.org/10.1039/D3TC03110A
  15. Zisman W.A. // Rev. Sci. Instruments. 1932. V. 3. № 7. P. 367. https://doi.org/10.1063/1.1748947
  16. Surface Science Tools for Nanomaterials Characterization / Ed. by C.S.S.R. Kumar. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. P. 117.
  17. Nonnenmacher M., O’Boyle M.P., Wickrama­singhe H.K. // Appl. Phys. Lett. 1991. V. 58. P. 2921. https://doi.org/10.1063/1.105227
  18. Glatzel T., Gysin U., Meyer E. // Microscopy. 2022. V. 71. P. i165. https://doi.org/10.1093/jmicro/dfab040
  19. Chang J., Xiao J., Lin Z., Zhu H., Xu Q.-H., Zeng K., Hao Y., Ouyang J. // J. Mater. Chem. A. 2016. V. 4. P. 17464. https://doi.org/10.1039/C6TA05350E
  20. Glatzel T., Rusu M., Sadewasser S., Lux-Steiner M.C.// Nanotechnology. 2008. V. 19. P. 145705. https://doi.org/10.1088/0957-4484/19/14/145705
  21. Liscio A., Palermo V., Müllen K., Samorì P. // J. Phys. Chem. C. 2008. V. 112. P. 17368. https://doi.org/10.1021/jp806657k
  22. Kim C., Bae C., Ryu K., Lee B., Shin H. // Solid State Phenomena. 2007. V. 124-126. P. 607. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/SSP.124-126.607
  23. Tani T. // J. Soc. Photographic Science Technol. Jpn. 2015. V. 78. P. 16. https://doi.org/10.11454/photogrst.78.16
  24. Mechatronics / Ed. by R. Jabloński, T. Březina. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. P. 227.
  25. Castanon E.G., Fernández Scarioni A., Schu­macher H.W., Spencer S., Perry R., J.A., Clifford C.A., Corte-León H. // J. Phys. Commun. 2020. V. 4. P. 095025. https://doi.org/10.1088/2399-6528/abb984
  26. Hines M.A., Scholes G.D. // Adv. Mater. 2003. V. 15. P. 1844. https://doi.org/10.1002/adma.200305395
  27. Lu K., Wang Y., Liu Z., Han L., Shi G., Fang H., Chen J., Ye X., Chen S., Yang F., Shulga A.G., Wu T., Gu M., Zhou S., Fan J., Loi M.A., Ma W. // Adv. Mater. 2018. V. 30. P. 1. https://doi.org/10.1002/adma.201707572
  28. Kwon N., Song S.H., Jin J., Kim S., Kim K., Hwang G.W., Yi Y., Oh S.J., Koch N., Kim Y.-H., Hwang D.K., Park S. // Appl. Surface Science. 2024. V. 664. P. 160235. https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2024.160235
  29. Garrett J. // Zenodo. Garrettj403/SciencePlots. 2023. https://doi.org/10.5281/ZENODO.4106649

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).