ナノマテリアルと分子ナノテクノロジーのジャーナル

加速された12Cイオンビームで照射された後にエッチングされたプラスチック検出器CR-39の顕微鏡写真をコンピュータ分析することによって得られたマイクロポアとナノポアのいくつかの幾何学的光学的特性

VA ディトロフと AI アリハノフ

この研究は、私たちの研究で発表されたエッチングされた細孔認識方法に基づいて実施されました。8枚のCR-39プラスチックプレートを、イオンビーム入射窓からさまざまな距離で、水で満たされたバイオチャンバーに固定しました。次に、ビデオカメラを内蔵したコンピューターMPE-1顕微鏡システムでエッチング、乾燥、スキャンしました。プレートの各面から約50枚の顕微鏡写真が作成され、imgファイルに記録されました。修正されたコードを使用して、見つかった細孔の画像輪郭に楕円を内接させ、長軸と短軸のサイズを計算しました。縮小細孔半径の定義が導入され、その計算式が得られました。r、材料のバルクエッチング速度、およびプラスチックのエッチング時間がわかれば、マイクロポアとナノポアの深さLを見つけることができます。このようにして、縮小された半径rと深さLにわたる細孔の分布（プレートの各表面で平均された値）は、イオンがチャンバーに入る窓からの距離Sの関数として見つかりました。次に、マクロデンシトメトリー、マイクロデンシトメトリー、ナノデンシトメトリーの式が導出されました。分布と平均光学密度の水チャンバー内の距離Sへの依存性が計算されました。平均値と (dE/dS) の相互依存性の線形関数によるペアワイズフィッティングが実行されました。平均光学密度 < D(S) > の平均細孔深さ < L(S) > への依存性について、最も正確なフィッティングが達成されました。最悪のフィッティングは、見つかった平均値を特定のエネルギー損失への線形依存性で近似したものです。これは、高感度検出器の応答の出現確率が特定のエネルギー損失の非線形関数であるという事実を裏付けています。 CR-39 プラスチックは特にこのような検出器を指し、その局所的な応答を計算するには、多数ヒット モデルを使用する必要があることが知られています。