ОСОБЛИВОСТІ ХІМІЧНОГО ТРАВЛЕННЯ ТРЕКОВИХ СТРУКТУР
DOI:
https://doi.org/10.32782/2450-8640.2023.2.12Ключові слова:
пористі матеріали, трекові структури, хімічне травлення, міжатомні потенціали, трекові біосенсори, комп’ютерне моделювання.Анотація
Показано, що комп’ютерне моделювання може бути використано для отримання важливої інформації про механізми травлення трекових структур. Ці дані необхідні для розробки та вдосконалення трекових біосенсорів. Процес травлення моделюється відповідною модифікацією міжатомних потенціалів. Розроблено новий підхід до вивчення механізмів хімічного травлення матеріалів. Використовується метод комп’ютерного моделювання, який дозволяє змінювати параметри міжатомних потенціалів у певному режимі під час моделювання процесу травлення. Головною особливістю методу є створення алгоритмів і нових комп’ютерних програм, які дозволяють описувати узгоджену зміну параметрів міжатомних потенціалів (їх «пом’якшення»), відтворюючи реальне хімічне травлення. Застосований метод дослідження механізмів хімічного травлення може бути використаний у різних технологіях електронного матеріалознавства. У разі створення сучасних трекових біосенсорів використання відповідних методів хімічного травлення є особливо важливим для вдосконалення цих пристроїв. Це пов’язано з тим, що параметри трекового біосенсора залежать від геометрії треку, його діаметра та дефектної структури стінок треку. Дослідження проводили з урахуванням тришарової структури трекової стінки. Іншим варіантом використання хімічного травлення є дослідження дефектної структури матеріалу, зокрема при виготовленні біосенсорів, виявлення особливостей тришарової структури стінки треку. Параметри біосенсора залежать від характеру взаємодії частинок «несучого» потоку зі стінками треку. Тому важливо забезпечити оптимальне співвідношення механічних характеристик різних дефектних шарів, що утворюють стінку треку. Це досягається шляхом контролю процесу хімічного травлення. У майбутньому запропонований метод комп’ютерного моделювання процесу хімічного травлення буде використано при дослідженні дислокацій та меж розділу багатошарових та інших матеріалів.
Посилання
Monosik R., Stredansky M., Sturdik E. Biosensors – classification, characterization and new trends. Acta Chimica Slovakia. 2012. Vol. 5(1). P. 109–120.
Hughes WS. The potential difference between glass and electrolytes in contact with the glass. Journal of American Chemical Society. 1922. Vol. 44. P. 2860–2867.
Li Y.-C.E., Lee I.C. The current trends of biosensors in tissue engineering. Biosensors. 2020. Vol. 10(88). P. 1–22.
Bondaruk Y., Fink D., Kiv A., Donchev I. Simulation of the passage of ion flows through nanotracks. International Journal of Advanced Computer Technology (IJACT). 2020. Vol. 9. P. 1–4.
Donchev I.I., Kavetskyy T.S., Mushynska O.R., Zubrytska O.V., Briukhovetska I.V., Pryima A.M., Kovalchuk H.Y., Hoivanovych N.K., Kropyvnytska L.M., Pavlyshak Y.Y., Skrobach T.B., Kossak G.M., Stakhiv V.I., Monastyrska S.S., Kiv A.E. Computer model of track
biosensor. Semicond. Phys. Quant. Electron. Optoelectron. 2022. Vol. 25(4). P. 441–445.
Donchev I., Bondaruk Y., Dyachok D., Pankiv L., Pan’kiv I., Kukhazh Y., Mushynska O., Zubrytska O., Kavetskyy T., Fink D., Kiv A. Computer modeling of biological contaminants in a track biosensor. Acta Carpathica. 2022. Vol. 1(37). P. 5–13.
Donchev I., Bondaruk Y., Fink D., Kavetskyy T., Kushniyazova M., Pan’kiv L., Kukhazh Y., Mushynska O., Zubrytska O., Vinkovskaya A., Dyachok D., Kiv A. Optimization of ion track characteristics in a track biosensor. Acta Carpathica. 2022. Vol. 2(38). P. 31–37.
Donchev I., Fink D., Vinkovskaya A., Kavetskyy T., Kushniyazova M., Dyachok D., Bondaruk Y., Pan’kiv L., Kukhazh Y., Mushynska O., Zubrytska O., Matskiv O., Soloviev V., Kiv A. Simulation of track structures as the basis of biosensors. Acta Carpathica. 2023. Vol. 1(39). P. 66–72.
Bondaruk Y.V., Kavetskyy T.S., Vinkovskaya A.O., Kushniyazova M., Dyachok D.O., Pankiv L.I., Klepach H.M., Mushynska O.R., Zubrytska O.V., Matskiv O.I., Pavlovskyy Y.V., Voloshanska S.Y., Monastyrska S.S., Bodnar L.V., Kiv A.E.. Improvement of new electronic
materials using computer modeling. Semicond. Phys. Quant. Electron. Optoelectron. 2023. Vol. 26(4). P. 470–474.
Pearson J.E., Gill A., Vadgama P. Analytical aspects of biosensors. Ann. Clin. Biochem. 2000. Vol. 37. P. 119–145.
Turner A.P.F. Biosensors: sense and sensibility. Chem. Soc. Rev. 2013. Vol. 42. P. 3184–3196.
Mehrotra P. Biosensors and their applications – A review. Journal of Oral Biology and Craniofacial Research. 2016. Vol. 6. P. 153–159.
Thevenot D.R., Toth K., Durst R.A., Wilson G.S. Electrochemical biosensors: recommended definitions and classification. Pure Appl. Chem. 1999. Vol. 71. P. 2333–2348.
Sabr A.K.H. Biosensors. American Journal of Biomedical Engineering. 2016. Vol. 6(6). P. 170–179.
Malik P., Katyal V., Malik V., Asatkar A., Inwati G,, Mukherjee T.K. Nanobiosensors: concepts and variations. ISRN Nanomaterials. 2013. Vol. 2013. Article ID 327435, 9 pages.
Allen M.P. Introduction to molecular dynamics simulation. Computational Soft Matter: From Synthetic Polymers to Proteins, Lecture Notes (Attig N., Binder K., Grubmuller H., Kremer K. (Eds.), John von Neumann Institute for Computing, Julich, NIC Series). 2004.
Vol. 23. P. 1–28.
