ナノ医療および生物療法発見ジャーナル

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オープンアクセス

ISSN: 2155-983X

概要

ナノ粒子ビーム堆積法を取り入れたナノ材料製造への道

リチャード・E・パーマー

ナノ粒子ビームが先進的な材料やデバイスの製造に統合される未来の工場を想像すると、クラスタービーム堆積 (CBD) に関する一連の重要な研究課題が浮かび上がります。これには、ナノ粒子の組成、サイズ、量 (スケールアップ) の制御、支持体との相互作用、環境への応答、および性能検証が含まれます。その成果は、水処理やセラノスティクスから触媒やメモリスタに至るまでの一連のアプリケーションです。クラスタービームアプローチは環境に優しく、溶媒や廃液が不要で、粒子のサイズを選択でき、難しい金属の組み合わせ (ナノアロイ) も容易に生成できます。ここでは、これらの研究課題のうち、環境 (温度)、スケールアップ、配合エンジニアリング、および検証の 4 つについて説明します。(1) 環境: 収差補正走査透過型電子顕微鏡 (STEM) を使用して、構造変化や (コアと表面の) 溶融など、堆積したクラスターの高温での挙動を調査します。 (2) スケールアップ: 工業用触媒の研究開発では、通常、適切な触媒担体に1グラムの触媒または10 mgのクラスターを1%負荷で必要とします。マトリックスアセンブリクラスターソース (MACS) は、金属原子が事前に負荷された希ガスマトリックスのイオンビームスパッタリングに基づいています。クラスター強度の5桁のスケールアップが現在までに達成されています。 (3) 処方エンジニアリング: 触媒やセラノスティクスなどの目的の機能アプリケーションに一致する形でサイズ制御されたクラスターを提供するいくつかの方法について説明します。ナノスケールでの処方エンジニアリングのこれらの例には、粉末への金属クラスタービームの直接堆積が含まれます。 (4) 検証: 最後に、クラスターベースの機能材料が従来の高度な材料よりも優れていることを示すための検証の課題を示します。有機分子の水素化 (気相と液相の両方) またはファインケミカル分野での応用と水の分解に焦点を当てます。

 

科学の未来を予測するのは困難です。たとえば、C 60 とその構造が気相炭素クラスターの質量スペクトルから特定されたとき、その発見によって始まったカーボンナノテクノロジーの時代を予測できた人はほとんどいませんでした。C 60の可溶化と機能化、カーボンナノチューブの特定と合成、グラフェンの生成と物理は、国際的な研究開発(そしてある程度は産業)の状況に、予測できなかったほどの大きな影響を及ぼしました。テクノロジーは、星間ガス中の天体化学的に興味深い分子の探索から生まれました。この短いスケッチにより、著者らは、別の革新的な未来に向けた進捗状況の報告を自信を持って行うことができました。それは、溶媒やその結果生じる廃液、塩やそれに伴う毒性を使わずに、ナノ粒子(通常は金属)を工業規模で合成し、望ましくないナノ粒子が環境に漏出する可能性を最小限に抑え、生成されるナノ粒子のサイズ、形状、組成を高精度に制御し、触媒やセンサーからフォトニクス、エレクトロニクス、セラノスティクスまでさまざまな用途に使用できるという未来です。実際、私たちの物語は、ナノカーボン時代の起源とまったく同じ場所、つまり真空チャンバー内での自由原子クラスターの生成と大量選択から始まります。これまでの道のりには、そのようなクラスターのビームを真空中の表面上に堆積すること、クラスターと表面の相互作用の重要な要素を解明すること、堆積したクラスターの潜在的な用途を実証することなどが含まれています。主な現在の課題は、困難ではあるが解決可能なものであり、クラスタービーム堆積のナノグラムからグラムスケール、さらにそれ以上への必要なスケールアップ、およびナノクラスターを不均一触媒用の粉末などの適切な機能アーキテクチャに処理および統合すること、つまり、配合エンジニアリングの問題です。これらの課題に取り組む研究は、この報告書で、サイズの自己選択、非球形形状の制御された生成、および非球形バイナリナノ粒子に重点を置いたクラスター生成(従来のナノグラムスケール)、マグネトロンスパッタリング、ガス凝縮クラスターソース、特にマトリックスアセンブリクラスターソース(MACS)によるクラスタービーム生成の桁違いのスケールアップ、および関連する環境(液相と気相の両方)でのガスセンシングおよび不均一触媒(グラムスケール)での堆積クラスターの有望な実証によって説明されています。ここで説明する新しいパラダイムが製造エンジニアリングに与える影響は間違いなく急進的ですが、経済的成功の見通しは、いつものように不確実性に満ちています。読者は自分自身で判断を下すようにしましょう。

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されたものであり、まだレビューまたは検証されていません。
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