Luận văn thạc sĩ về hấp phụ khí độc trên graphene/SiO2 và graphene/h-BN

• Tác giả: Pham Ba Lich
• Người hướng dẫn: Dr. Dinh Van An
• Trường học: Vietnam Japan University
• Chuyên ngành: Nanotechnology
• Đề tài: Adsorption Of Toxic Gases On Graphene/Sio2 And Graphene/H-Bn
• Loại tài liệu: Master's Thesis
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENTS
• TABLE OF CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW
• 1.1. Graphene material
• 1.2. Heterostructure of Graphene/Hexagonal boron nitride (G/h-BN)
• 1.3. Structure of h-BN
• 1.4. Heterostructure of Graphene/Silicon dioxide (G/SiO2)
• 1.5. Gas molecules
• 2. CHAPTER 2: COMPUTATIONAL METHODS AND MODELS
• 2.1. Density Functional Theory (DFT)
• 2.2. The Kohn-Sham (KS) Method
• 2.3. The Local-Density Approximation (LDA)
• 2.4. VASP – Vienna Ab initio Simulation Package
• 2.5. Implemented computational scheme
• 2.6. Unit cell of the graphene/substrate heterostructure
• 2.7. Supercell of the graphene/substrate heterostructure
• 2.8. Positions for adsorption of toxic gases on G/h-BN and G/α-SiO2
• 3. CHAPTER 3: RESULTS AND DISCUSSION
• 3.1. Study and fabrication the Graphene/substrate heterostructures
• 3.2. The mismatch property between graphene and substrates
• 3.3. Adsorption of different gases on Graphene/h-BN
• 3.3.1. CO2 on graphene/h-BN
• 3.3.2. CO on graphene/h-BN
• 3.3.3. NO on graphene/h-BN
• 3.3.4. NO2 on graphene/h-BN
• 3.3.5. NH3 on graphene/h-BN
• 3.3.6. H2O on graphene/h-BN
• 3.3.7. Selectivity and sensitivity of gas adsorption on G/h-BN
• 3.4. Adsorption of CO and NO gases on Graphene/α-SiO2

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu hấp phụ khí độc trên graphene SiO2 và graphene h BN

Nghiên cứu hấp phụ khí độc trên các vật liệu nano như graphene, SiO2, và h-BN đang thu hút sự chú ý lớn trong lĩnh vực công nghệ nano. Graphene là một vật liệu hai chiều với tính chất điện tử vượt trội, trong khi SiO2 và h-BN cung cấp nền tảng vững chắc cho các ứng dụng cảm biến khí. Việc kết hợp các vật liệu này tạo ra các cấu trúc dị thể có khả năng hấp phụ khí độc hiệu quả hơn. Nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện độ nhạy của cảm biến mà còn mở ra hướng đi mới trong việc phát triển các thiết bị bảo vệ môi trường.

1.1. Tính chất của graphene và ứng dụng trong hấp phụ khí độc

Graphene, với cấu trúc mạng tinh thể hai chiều, có khả năng dẫn điện tốt và độ bền cơ học cao. Những tính chất này làm cho graphene trở thành một ứng cử viên lý tưởng cho các ứng dụng cảm biến khí. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng graphene có thể hấp phụ các khí độc như CO, NO, và NO2 với hiệu suất cao, nhờ vào diện tích bề mặt lớn và khả năng tương tác mạnh với các phân tử khí.

1.2. Vai trò của SiO2 và h BN trong cấu trúc dị thể

SiO2 và h-BN không chỉ là nền tảng cho graphene mà còn cải thiện tính chất điện tử của nó. SiO2 cung cấp một môi trường ổn định cho graphene, trong khi h-BN giúp mở rộng khoảng cách băng và tăng cường độ nhạy của cảm biến khí. Sự kết hợp này tạo ra các cấu trúc dị thể có khả năng hấp phụ khí độc tốt hơn so với graphene đơn thuần.

II. Thách thức trong nghiên cứu hấp phụ khí độc trên graphene SiO2 và graphene h BN

Mặc dù có nhiều tiềm năng, nhưng nghiên cứu hấp phụ khí độc trên graphene/SiO2 và graphene/h-BN vẫn gặp phải một số thách thức. Một trong những vấn đề chính là độ chọn lọc trong việc hấp phụ khí. Graphene có thể hấp phụ nhiều loại khí, nhưng khả năng phân biệt giữa chúng vẫn còn hạn chế. Điều này có thể dẫn đến việc phát hiện không chính xác các khí độc trong môi trường. Ngoài ra, sự tương tác giữa graphene và các nền tảng như SiO2 và h-BN cũng cần được nghiên cứu kỹ lưỡng để tối ưu hóa hiệu suất hấp phụ.

2.1. Vấn đề độ chọn lọc trong hấp phụ khí

Độ chọn lọc là một yếu tố quan trọng trong việc phát triển cảm biến khí. Nghiên cứu cho thấy rằng graphene có thể hấp phụ nhiều loại khí độc, nhưng khả năng phân biệt giữa chúng vẫn còn hạn chế. Điều này có thể dẫn đến việc phát hiện không chính xác các khí độc trong môi trường, gây khó khăn trong việc ứng dụng thực tiễn.

2.2. Tương tác giữa graphene và nền tảng

Sự tương tác giữa graphene và các nền tảng như SiO2 và h-BN có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hấp phụ. Nghiên cứu cần tập trung vào việc tối ưu hóa các điều kiện tương tác này để cải thiện khả năng hấp phụ khí độc. Các yếu tố như độ dày của lớp nền, cấu trúc bề mặt và điều kiện môi trường cũng cần được xem xét.

III. Phương pháp nghiên cứu hấp phụ khí độc trên graphene SiO2 và graphene h BN

Để nghiên cứu hấp phụ khí độc trên graphene/SiO2 và graphene/h-BN, các phương pháp tính toán như lý thuyết chức năng mật độ (DFT) đã được áp dụng. Phương pháp này cho phép mô phỏng và phân tích các tương tác giữa khí và bề mặt graphene. Các mô hình tính toán giúp xác định vị trí tối ưu cho sự hấp phụ và năng lượng hấp phụ của các khí độc. Ngoài ra, việc sử dụng các mô hình mô phỏng cũng giúp hiểu rõ hơn về cơ chế hấp phụ và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hấp phụ.

3.1. Lý thuyết chức năng mật độ DFT trong nghiên cứu

Lý thuyết chức năng mật độ (DFT) là một công cụ mạnh mẽ trong nghiên cứu vật liệu nano. Phương pháp này cho phép mô phỏng các tương tác giữa graphene và khí độc, từ đó xác định các vị trí hấp phụ tối ưu. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng DFT có thể cung cấp thông tin chi tiết về năng lượng hấp phụ và khoảng cách hấp phụ của các khí độc trên graphene/SiO2 và graphene/h-BN.

3.2. Mô hình mô phỏng và phân tích kết quả

Mô hình mô phỏng giúp phân tích các kết quả thu được từ DFT. Các thông số như năng lượng hấp phụ, khoảng cách hấp phụ và độ nhạy của cảm biến khí được đánh giá. Kết quả cho thấy rằng graphene/h-BN có hiệu suất hấp phụ tốt hơn so với graphene/SiO2, nhờ vào cấu trúc bề mặt và tính chất điện tử của h-BN.

IV. Ứng dụng thực tiễn của graphene SiO2 và graphene h BN trong cảm biến khí

Các cấu trúc dị thể graphene/SiO2 và graphene/h-BN đã cho thấy tiềm năng lớn trong việc phát triển cảm biến khí độc. Những cảm biến này có thể được sử dụng để phát hiện các khí độc như CO, NO, NO2, và NH3 với độ nhạy cao. Việc ứng dụng các vật liệu này trong cảm biến không chỉ giúp bảo vệ sức khỏe con người mà còn góp phần vào việc bảo vệ môi trường. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng cảm biến dựa trên graphene/h-BN có thể hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện môi trường khắc nghiệt.

4.1. Cảm biến khí độc dựa trên graphene h BN

Cảm biến khí độc dựa trên graphene/h-BN đã cho thấy độ nhạy cao và khả năng phát hiện nhanh chóng các khí độc. Nghiên cứu cho thấy rằng cấu trúc dị thể này có thể hấp phụ khí độc hiệu quả hơn so với các cấu trúc khác, nhờ vào tính chất điện tử vượt trội của h-BN.

4.2. Ứng dụng trong bảo vệ môi trường

Việc phát triển cảm biến khí độc từ graphene/SiO2 và graphene/h-BN không chỉ giúp bảo vệ sức khỏe con người mà còn góp phần vào việc bảo vệ môi trường. Các cảm biến này có thể được sử dụng để giám sát chất lượng không khí và phát hiện sớm các khí độc trong môi trường, từ đó đưa ra các biện pháp xử lý kịp thời.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu hấp phụ khí độc trên graphene SiO2 và graphene h BN

Nghiên cứu hấp phụ khí độc trên graphene/SiO2 và graphene/h-BN đã mở ra nhiều hướng đi mới trong việc phát triển các cảm biến khí hiệu quả. Mặc dù còn nhiều thách thức cần vượt qua, nhưng tiềm năng của các cấu trúc dị thể này trong việc phát hiện khí độc là rất lớn. Tương lai của nghiên cứu này có thể dẫn đến việc phát triển các thiết bị cảm biến thông minh, có khả năng hoạt động trong các điều kiện môi trường khắc nghiệt và cung cấp thông tin chính xác về chất lượng không khí.

5.1. Tiềm năng phát triển cảm biến khí thông minh

Cảm biến khí thông minh dựa trên graphene/SiO2 và graphene/h-BN có thể được phát triển để hoạt động hiệu quả trong các điều kiện môi trường khác nhau. Những cảm biến này không chỉ giúp phát hiện khí độc mà còn có thể tích hợp với các công nghệ IoT để giám sát chất lượng không khí theo thời gian thực.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa cấu trúc dị thể và cải thiện độ chọn lọc trong hấp phụ khí. Việc nghiên cứu thêm về các vật liệu mới và phương pháp chế tạo cũng sẽ giúp nâng cao hiệu suất của các cảm biến khí độc, từ đó đáp ứng tốt hơn nhu cầu bảo vệ sức khỏe và môi trường.