Ученые из Института проблем машиноведения Российской академии наук (ИПМаш РАН) представили инновационную и более экономичную методику получения нанотрубок из карбида кремния. Эти нанотрубки могут быть использованы в производстве литий-ионных аккумуляторов, углепластиков, автомобильной промышленности и медицинских технологиях.
«Ученые лаборатории структурных и фазовых превращений в конденсированных средах ИПМаш РАН более 20 лет занимаются исследованием наноматериалов на основе кремния. Был создан принципиально новый вид выращивания монокристаллического карбида кремния на кремнии, который может привести к созданию нового типа электродов большой емкости. Метод напоминает «генетический синтез» белковых структур в биологии. Качество структуры слоев, полученных данным методом, значительно превосходит качество пленок SiC, выращенных на кремниевых подложках ведущими мировыми компаниями. Метод дешев и технологичен», – говорится в сообщении.
Сегодня наноматериалы находят широкое применение в различных областях науки, технологии и биомедицины. Из них создаются высокопрочные и устойчивые к износу материалы. Нанотрубки являются одним из видов таких материалов.
Этот проект был выполнен в сотрудничестве с учеными из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета, Университета при Межпарламентской Ассамблее ЕВРАЗЭС и Института цитологии Российской академии наук. Финансовая поддержка была предоставлена ООО «Научно-технический центр «Новые технологии». Этот новый метод получения нанотрубок отличается от предыдущих методов, поскольку в данном случае нанотрубки образуются путем роста «сверху вниз», а не наоборот, как это было ранее.
«Оказалось, что в процессе синтеза пленок карбида кремния данным методом образуются не только высокосовершенные слои карбида кремния, покрывающие сверху кремниевую подложку, но формируются массивы нанотрубок под ее поверхностью, глубоко, на несколько микрон, проникающие в глубь подложки», – сообщил руководитель лаборатории структурных и фазовых превращений в конденсированных средах ИПМаш РАН Сергей Кукушкин.
В результате, открывается возможность более доступного получения массивов нанотрубок SiC, которые могут использоваться в ряде приборных применений, например, в различных газовых сенсорах и датчиках. Кроме того, исследования показали, что образцы, на которых культивировались стволовые клетки человека, не обладают токсическими свойствами. Это подтверждает возможность потенциального использования новых разработанных материалов для создания различных типов имплантатов.
Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/20313949
Российские производители электроники сталкиваются с проблемой неравных условий конкуренции
Производители электроники обратились к новому министру промышленности и торговли с просьбой о дополнительной поддержке и смягчении некоторых обязательств, в чём ранее им было отказано. Ассоциация российских разработчиков и производителей электроники (АРПЭ) направила письмо с этой просьбой Антону Алиханову. 28.06.2024 121 0 0На объект Сибирского кольцевого источника фотонов (СКИФ) поставили первое высокотехнологичное оборудование
Первое высокотехнологичное оборудование поставили в Центр коллективного пользования Сибирский кольцевой источник фотонов (СКИФ), который сейчас строится под Новосибирском, начался его монтаж. Об этом сообщил журналистам полномочный представитель президента России в СФО Анатолий Серышев. 28.06.2024 107 0 0Научный комплекс СКИФ начнёт промышленную эксплуатацию в 2026 году недалеко от Новосибирска
Центр коллективного пользования «СКИФ» (Сибирский кольцевой источник фотонов) начнёт промышленную эксплуатацию в 2026 году после завершения пусконаладочных работ в 2025 году, сообщил директор Института катализа СО РАН Валерий Бухтияров. 28.06.2024 116 0 0Специалисты МИЭТ разрабатывают программу на основе искусственного интеллекта, которая будет способна предсказывать очередное серийное убийство
Специалисты Московского института электронной техники (МИЭТ) создают программу на базе искусственного интеллекта, способную предугадывать место и время следующего серийного убийства. Алгоритм будет прогнозировать на основе данных о предыдущих преступлениях со схожим почерком, а также анализируя ранее раскрытые дела подобного рода из архива. Разработчики уже определили около 250 кейсов, которые послужат основой для обучения нейронной сети. 28.06.2024 115 0 0