Análise de Nano Estruturas Através da Técnica MEIS Maurício de A. Sortica Pedro Luis Grande Leonardo Miotti Giovanna Machado Thiago Menegotto Daniel Baptista

Motivação Catalisadores para otimizar processos químicos Nanotecnologia Nanofotônica Aplicações biomédicas e farmacêuticas

Nanoestruturas

Caracterização Difração de raio-X (XRD) Microscopia de força atômica (AFM) eletrônica de transmissão (TEM) eletrônica de varredura por emissão de campo (FE-SEM) de varredura por tunelamento (STM) Difração de elétrons de alta energia (RHEED) Espectroscopia de photoelétron (PES) Espalhamento de íons com média energia (MEIS) FWHM do pico de XRD pode-se obter o tamanho médio das partículas através da eq. de Scherrer AFM determina tamanho médio assim como distribuição de tamanhos. Normalmente falha para < 10nm --- > TEM RHEED – cristalinidade e morfologia de part. depositadas sobre rede cristalina. PES – análise da banda de valência

MEIS – Espalhamento de Íons de Energia Média Técnica análoga ao RBS com alta resolução em energia e ângulo Análise estrutural de superfícies/interfaces com resolução subnanométrica Análise de composição e perfil de profundidade de filmes finos resolução de profundidade ~ 2 a 3Å

MEIS Vantagens Limitações facilidade na preparação da amostra permite determinar quantitativamente composição e estequiometria da nanopartícula perfil de concentrações dentro da nanopartícula Limitações MEIS deve ser combinado com outras técnicas para caracterizar completamente a amostra é necessário poder separar os espectros dos elementos presentes na amostra

Simulação de Espectro Probabilidade de um íon espalhado no i-ésimo elemento no volume unitário dv ser detectado com energia Eout .

Simulação de Espectro Simulação tradicional divide-se a amostra em fatias calcula-se o espectro para cada fatia soma-se os espectros de todas as fatias

Simulação de Espectro – Nano Simulação para nanopartículas divide-se a amostra em cubinhos calcula-se o espectro de cada cubinho soma-se os espectros de todos os cubinhos

Partículas não têm necessariamente o mesmo tamanho: distribuição de tamanhos Densidade de partículas por unidade de área não é necessariamente uniforme

Simulação para nanopartículas Método Montecarlo

A posição em uma partícula onde ocorre o espalhamento é dada por (x, y, z) em um hemisfério. 1. (x, y, z) é determinado aleatoriamente 2. r1 é calculado e a perda de energia do feixe antes do espalhamento é calculada pelo stopping power. 3. A energia após o espalhamento é calculada pelo fator cinemático. 4. A perda de energia no caminho de saída é calculada pelo stopping power e Eout é determinado. 5. A perda de energia é suposta como gaussiana f(E-Eout, G) com FWHM G. 6. É introduzido um fator de correção F+(E) para compensar a neutralização de cargas 7. O cálculo é realizado para um grande número de íons incidentes. Cada distribuição de energia é convoluida para gerar Hi(E) para o i-ésimo elemento Somando sobre todos os Hi(E) é gerado Hr(E), que corresponde ao espectro de uma partícula de raio r.

Software para simulação Distribuição de perda de energia não é simétrica Estudo dos efeitos dessa assimetria no estudo de nanopartículas muito pequenas Amostras podem conter várias geometrias e vários tamanhos Cada tamanho é representado por uma matriz tridimensional contendo a composição de cada posição (x,y,z)

PowerMeis

PowerMeis

PowerMeis

Comparação

Partícula x Filme

NANOPARTICLES Gold Massachusetts Institute of Technology

Ajuste

Perda de Energia

Perda de Enegia

Perda de Energia

Agradecimentos Cristiano Krug Samir Shubeita Elisa Claudião Leonardo Miotti Thiago Menegotto Giovanna Machado