DeepMixing II – Anpassung der Eigenschaften von Halbleiter-Metalloxid-Nanopartikel-Heteroaggregat-Sensoren aus einer Aerosol-Mischungszone

Abbildung einer dreidimensionalen Rekonstruktion zweier Heteroaggregate mit zugehörigem Größenverhältnis von 25 Nanometern.
Die Abbildung zeigt die dreidimensionale Rekonstruktion zweier Heteroaggregate aus Wolframoxid- und Titanoxidpartikeln. Die geometrische Rekonstruktion erfolgte durch STEM-Tomographie, die Identifikation der einzelnen Partikel wurde mithilfe einer durch maschinelles Lernen trainierten künstlichen Intelligenz durchgeführt.

Projektleitung:

Prof. Dr.-Ing. habil. Lutz Mädler
Universität Bremen

Prof. Dr. Andreas Rosenauer
Universität Bremen

Dr. Nicolae Bârsan
Universität Tübingen

Die Eigenschaften von Nanomaterialien hängen stark von ihrer Struktur und chemischen Zusammensetzung ab. Ein Beispiel sind Aggregate aus Partikeln mit Durchmessern im Bereich von einigen bis einigen zehn Nanometern. Ihre Eigenschaften ändern sich, wenn Partikel aus zwei unterschiedlichen Materialien miteinander gemischt werden (Heteroaggregat). Aufgrund der verschiedenen Eigenschaften ist es wichtig, für jede Probe zu wissen, ob Partikel verschiedener Materialien vollständig gemischt sind oder ob Partikel des gleichen Materials zu Clustern miteinander verbunden sind.

In diesem Projekt werden wir Filme aus Nanopartikel-Heteroaggregaten für die Anwendung als Gassensoren untersuchen, die wichtige Hilfsmittel zur Analyse der Luftqualität oder zur Erkennung von Lecks in Rohrleitungen sind. Die Filme werden mittels der sogenannten Doppelflammensprühpyrolyse erzeugt. Ausgangsstoffe der beiden Materialien werden getrennt in zwei Flammen gesprüht, wo sie zunächst Nanopartikel, anschließend Cluster und nach Überschneidung der beiden Flammen Heteroaggregate bilden. Zu Projektbeginn werden wir Mischungen aus Zinnoxid und Kobaltoxid in Bezug auf ihre Eignung für die Detektion von Gasen wie Kohlenmonoxid, Wasserstoff, Stickstoffdioxid und Aceton untersuchen. Diese Materialkombination hat bereits vielversprechende Ergebnisse gezeigt, eine systematische Untersuchung steht jedoch noch aus. Um diese Lücke zu schließen, werden wir systematisch Sensoren untersuchen, bei denen wir die Mischung von Nanopartikeln durch Variation von Parametern der Probensynthese variieren.

Die erwarteten Unterschiede bei der Mischung müssen sehr genau überprüft werden. In der vorangegangenen Förderperiode (DeepMixing I) haben wir Methoden zur Charakterisierung der Mischung mittels Rastertransmissionselektronenmikroskopie (STEM) entwickelt, die auf maschinellem Lernen basieren. Bisher wurden diese Methoden nur auf Materialkombinationen mit hohem Materialkontrast in den STEM-Bildern angewendet. Zink-Kobaltoxid-Heteroaggregate erfordern neue hybride Methoden, da Zinkoxid und Kobaltoxid in STEM-Bildern kaum unterscheidbar sind. Wir werden diese Methoden entwickeln, um mit ihnen die Mischung in bisher nicht analysierbaren Heteroaggregaten messen können. Hierfür werden wir Röntgenspektroskopie und tomographische Rekonstruktion in die Messung und Auswertung integrieren.

Die Kombination aus Materialsynthese, Probencharakterisierung und funktioneller Anwendung innerhalb eines Projekts bietet die großartige Gelegenheit, ein theoretisches Modell des Sensorverhaltens von Nanopartikel-Heteroaggregatfilmen zu entwickeln. In der Halbleiterindustrie wird in vielen Bauteilen genutzt, dass zwei Materialschichten mit unterschiedlicher Dotierung eine Grenzfläche bilden, die als p-n-Übergang bezeichnet wird. Der p-n-Übergang ist sehr gut verstanden und theoretisch beschrieben. Es konnte jedoch noch nicht nachgewiesen werden, ob sich p-n-Punktkontakte zwischen Nanopartikeln auf dieselbe Weise verhalten. Unser Ziel ist es, diese offene Frage zu klären und so einen großen Beitrag auf diesem Forschungsgebiet zu leisten.