Graphen-Mapping 50 Mal schneller

Graphen weckt immer wieder hohe Erwartungen, da es ein starkes, ultradünnes, zweidimensionales Material ist, das auch die Grundlage für neue Komponenten in der Informationstechnologie sein könnte. Es besteht ein enormer Bedarf an der Charakterisierung von Graphen. Dies kann mittels Raman-Spektroskopie erfolgen. Das Laserlicht wird auf die Materialprobe geschickt, und die gestreuten Photonen geben Aufschluss über die Drehungen und Schwingungen der Moleküle im Inneren und damit über die Kristallstruktur. Im Durchschnitt wird nur etwa 1 von 10 Millionen Photonen auf diese Weise gestreut. Das macht es nicht nur schwierig, die richtigen Informationen zu erkennen, sondern ist auch sehr langsam: Es kann eine halbe Sekunde dauern, um ein einzelnes Pixel abzubilden. Die Frage ist, ob Raman immer noch die beste Option ist oder ob es bessere Alternativen gibt. Die UT-Forscher Sachin Nair und Jun Gao behalten die Raman-Spektroskopie als Ausgangspunkt bei, aber es gelingt ihnen, die Geschwindigkeit drastisch zu verbessern: nicht durch eine Änderung der Technik selbst, sondern durch das Hinzufügen eines Algorithmus.

Rauschunterdrückung

Dieser Algorithmus ist in der Welt der Signalverarbeitung nicht unbekannt und wird Principal Component Analysis genannt. Sie wird zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses verwendet. Die HKA bestimmt die Charakteristik des Rauschens und die des "echten" Signals. Je größer der Datensatz ist, desto zuverlässiger ist diese Erkennung und desto deutlicher kann das eigentliche Signal unterschieden werden. Abgesehen davon verfügen moderne Raman-Instrumente über einen Detektor, der electron-multiplying charge-coupled device (EMCCD) genannt wird und das Signal-Rausch-Verhältnis verbessert. Das Nettoergebnis dieser Arbeit ist, dass die Verarbeitung eines Pixels nicht eine halbe Sekunde, sondern nur 10 Millisekunden oder weniger dauert. Die Kartierung einer einzelnen Probe dauert nicht mehr Stunden. Ein wichtiges Merkmal für empfindliche Materialien wie Graphenoxid ist, dass die Intensität des Lasers um zwei oder drei Größenordnungen gesenkt werden kann. Dies sind wichtige Schritte, um die Eigenschaften der Materialien schnell in den Griff zu bekommen.

Vielseitig verwendbar

Außer für Graphen kann die verbesserte Raman-Technik auch für andere zweidimensionale Materialien wie Germanen, Siliciumdioxid, Molybdändisulfid, Wolframdisulfid und Bornitrid verwendet werden. Die Verwendung des Algorithmus ist nicht auf die Raman-Spektroskopie beschränkt; Techniken wie die Rasterkraftmikroskopie und andere hyperspektrale Techniken könnten ebenfalls davon profitieren.