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導讀石墨烯的電子特性一直都很神秘，科學家們也一直未停止探索。然而，最近澳大利亞科學家利用鑽石量子感測器，通過量子成像的方法，對於石墨烯中的電子運動情況進行了研究，並且給出了非常直觀的圖像。技術關鍵字石墨烯、二維材料、量子成像、鑽石感測器創新背景首先，我們再次回顧一下石墨烯這個二維材料：石墨烯，是一種由碳原子組成的蜂窩狀結構的薄片，只有一層原子的厚度的二維材料。它在很多方面都顯示出了極其優秀的特性，例如：「薄」、「硬」、「可彎曲」、「導熱性好」、「導電性好」。由於具有諸多優秀特性，所以石墨烯應用很廣泛，John 之前也做過一些介紹例如：《石墨烯籠將硅粒子"關住"以提升鋰電池性能》、《石墨烯可以用於檢測癌症：這不是捕風捉影！》、《低成本的石墨烯生物感測器晶元：實時檢測DNA突變》、《新型石墨烯NFC天線：柔性、輕便、低成本、耐用》、《石墨烯腕帶，可以監測血糖並治療糖尿病》、《晶圓之母？石墨烯"複製機器"，降低晶圓製造成本！》。概括一下，應用領域包括：複合材料、導熱導電、鋰電池、感測器、觸摸屏、顯示屏、通信、醫療、電子元器件、半導體等等。然而，石墨烯的電子特性，是我們關注的重點。《邁向未來電子領域：雙層石墨烯設備控制電子運動》、《三層石墨烯：有助於電子的波動性和磁特性研究！》、《研究石墨烯等二維材料的電子特性：科學家有新招！》這三篇文章中，John 曾介紹過國際上對於單層、雙層、甚至三層石墨烯的電子特性進行的一些研究。對於電子特性的研究，是為了讓石墨烯材料更好地應用於半導體或者電子設備，從而發揮其最大的潛能。也許，大家會知道石墨烯內部有著大量的不同尋常的電子遷移現象，所以石墨烯特別適合於作凝聚物理學的基礎研究，以及未來用於開發新型電子設備。但是，石墨烯材料內部的電子運動情況到底是怎樣的呢？眼見為實，我們有沒有可能看到直觀的圖像呢？創新探索為了應對上述的問題，澳大利亞墨爾本大學的科研人員進行了創新探索，並且取得顯著成果。他們不僅突破了現有技術存在的種種限制，而且更好的理解了石墨烯材料中的電子運動。他們利用鑽石量子感測器平台進行「量子成像」。這是一種通用的、非侵入式的方法。它不但獲取到石墨烯結構中的電流圖像，而且解析度很高，達到亞微米級，另外進行操作的溫度範圍也很廣，包含室溫條件。（圖片來源於：David A. Broadway/cqc2t.org）墨爾本大學量子計算和通信技術中心（CQC2T）副主任 Lloyd Hollenberg 教授是這項研究的團隊領頭人，這項研究的論文《石墨烯中電流的量子成像》「Quantum imaging of current flow in graphene」 發表於《科學進展》雜誌。核心技術量子成像技術平台是這項研究的核心技術平台，它由一種近表面的、原子級的鑽石量子感測器陣列構成，能映射出矢量磁場，重建石墨烯中的矢量電流密度。該平台測量出的石墨烯內部電流產生的磁場圖像，會根據亞微米尺度的物理缺陷的不同，表現出強烈的空間分佈變化，進而揭示出電流的特性和石墨烯結構中亞微米級別的缺陷之間的聯繫。鑽石成像平台上的石墨烯帶示意圖：（圖片來源於：參考資料【2】）註解如下：(A) 實驗示意圖。鑽石平台中的鑽石晶元具有一層近表面的氮空位（NV）中心。石墨烯設備直接安裝在鑽石晶元上，而鑽石晶元安裝在具有微波諧振器的蓋玻片上。綠色激光器照射NV中心引起的光致發光PL和微波激發，通過攝像頭成像，從而形成磁場圖像。(B) 最終設備的光學顯微照片。鑽石外部和金屬接觸，焊線用於石墨烯帶的電流注入。(C) 攝像頭記錄的明視場圖片，聚焦於石墨烯帶（不可見）。 (D) 在激光激發PL的同一區域的光致發光圖像。石墨烯帶由於光致發光的萃滅而變得可見。(E) PL和位置的關係圖。磁場圖像和電流密度的重建：（圖片來源於：參考資料【2】）靠近石墨烯缺陷處的電流：（圖片來源於：參考資料【2】）靠近金屬接觸位置的電流：（圖片來源於：參考資料【2】）創新價值這種創新方法為研究石墨烯結構和設備內部基本的電子運動和自旋輸運，開闢了一條非常重要的新途徑。更普遍的說，研究的範圍還可以擴大到二維材料和薄膜系統，不僅可以映射出普通的電流，還可以映射出自旋電流和磁偶極矩。應用價值Lloyd Hollenberg 教授認為：「下一代基於超薄材料的電子設備，包括量子計算機特別容易受到損害，從而具有微小的裂縫和缺陷，對於電流產生影響。」所以，這項技術使得我們能夠對於包括石墨烯內的二維材料中的電流進行成像，便於我們直觀的判斷這些缺陷，對於電流產生什麼樣的影響。未來，量子計算機、存儲設備、柔性顯示設備、生物感測器都會使用到石墨烯等二維材料，而這項技術無疑會提升這些設備的性能，使它們變得更加可靠。參考資料【1】http://cqc2t.org/home【2】http://advances.sciencemag.org/content/3/4/e1602429.full需要進一步探討交流的朋友，請直接聯繫作者微信：JohnZh1984，或者微信關注公眾號：IntelligentThings。本文為作者原創，未經授權不得轉載