Particle-assisted surface-enhanced Raman scattering (SERS) for probing organic molecules on surface. 微粒子とSERS法による分子層を可視化する。新環境計測法


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* Main researcher: Masao Gen. He was a bachelor-master-doctoral student at TUAT. At City Univ. of Hong Kong, he then developed the Electrospray-Surface Enhanced Raman Spectroscopy (ES-SERS) for probing particulate matter (PM) “air pollutant” Atmos. Chem. Phys. (2017)

M. Gen & I. W. Lenggoro, RSC Adv. (2015)
Gen & Lenggoro, RSC Adv. (2015)

Aerosol nanoparticle sensor system for probing a dip-coated layer of organic molecules, at sub-100 nm resolution .気中分散微粒子を用いたSERS法によって、表面上の分子「パターン」に対して直接「検査」可能な技術

関連技術 Related topics: 残留農薬の検出に向けて, Detect a pesticide in the field.

A surface coated with organic molecules has been probed by surface-enhanced Raman scattering (SERS) technique after the deposition of particles (~50 nm) from the gas-phase at sub 100 nm resolution. The spatial distribution of those molecules formed on the surface was altered by a dip-coating method as a function of a substrate-lifting rate. These analyses provide spatial information on the molecules over the surface, when SERS spectra of each measurement point are converted into the position of molecules. The occurrence frequency of SERS is found to be correlated with the 2/3 power law of the lifting rate (which is proportional to a mass concentration of molecules per unit area), whereas the average Raman intensity is independent.

* Conventional method: Placing the target molecule on the fixed metallic nanoparticles.
* Our method: Placing the metallic nanoparticles on the target molecule (layer)


有機分子で被覆された表面に対して、表面増強ラマン散乱(SERS)法によって100nm以下の解像度をもつ「粒子センサー」を用いた「検査技術」を開発した。ディップコーティング法において基板の昇降速度をパラメータとし、固体表面上に形成された分子「群のパターン」の空間的分布を検査した。 「センサー」粒子として、約50nmの間隔で気中から集積させた銀ナノ粒子を用いた。各計測点から得られたSERSスペクトルは、分子(パターン)の位置に変換され、表面上の分子(パターン)の空間の情報を得た。ラマン散乱光の強度の平均値には依存性がないのに対し、SERS上の任意ピークの発生頻度は、(単位面積当たりの分子の質量濃度に比例した)引き上げ速度の2/3べき乗則(power law)と相関する。

* 従来法: 固定化された金属粒子の上に目的の分子を付着させる。
* 本研究: 目的の分子(層)の上にナノ粒子を付着させる。

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Further applications:

Application as PM2.5 sensor (Gen & Chan, 2017)