Ученые исследовали оптические свойства дихалькогенидов олова и платины
Российские исследователи вместе с зарубежными коллегами изучили оптические свойства двумерных соединений серы с платиной и оловом. Эти материалы имеют высокий показатель преломления, который позволяет создавать на их основе ультратонкие линзы, биосенсоры, транзисторы, фотодетекторы и сверхчувствительные приемники, а гигантская анизотропия соединений платины — преодолеть дифракционный предел и тем самым повысить разрешающую способность измерительных приборов.
Двумерные материалы вызывают особый интерес, поскольку могут стать основой новейших устройств: сенсоров, гибких прозрачных экранов, транзисторов и многого другого. Наиболее известен графен, однако лишь им разнообразие таких систем не ограничивается.
Для применения в оптических устройствах перспективны дихалькогениды переходных металлов, химическая формула — MX2 (М — металл и Х — халькоген: сера, селен или теллур). Они обладают уникальными оптоэлектронными свойствами и используются в фотодетекторах, полевых транзисторах, линзах и прочих устройствах. Наиболее известными в этой группе являются соединения с молибденом и вольфрамом, однако они недостаточно стабильны в нормальных условиях, а их область применимости ограничена видимым диапазоном света.
В данной работе российские ученые вместе с египетскими коллегами исследовали атомарно тонкие образцы дихалькогенидов платины и олова. Они выяснили, что для соединений с платиной PtS2 и PtSe2 характерен высокий показатель преломления и ненулевой показатель поглощения на всем диапазоне исследуемых частот. Материалы с такими характеристиками требуются для фотодетекторов.
Дополнительные квантовомеханические расчеты подтвердили данные эксперимента. Кроме того, для платиновых дихалькогенидов теория предсказала гигантскую оптическую анизотропию (если светить на кристалл с разных сторон, то свет будет отражаться по-разному). Гигантская анизотропия позволяет «сжимать» в несколько раз длину волны света и даже преодолеть дифракционный предел, что существенно увеличивает разрешающую способность оптических измерительных приборов.
Сейчас авторы набирают базу двумерных материалов, чтобы затем на их основе с помощью машинного обучения спрогнозировать другие возможные соединения и найти наилучшие варианты для разных задач.