Premio della Società Italiana di Ottica e Fotonica per la miglior tesi di laurea 2024 dal titolo Caratterizzazione di materiali eutettici con tecniche fototermiche e fotoacustiche

La presente tesi teorico-sperimentale è stata svolta nel Laboratorio di Tecniche Fototermiche e Fotoacustiche del Dipartimento di Scienze di Base e Applicate per l’Ingegneria presso l’Università “La Sapienza” di Roma. Il lavoro trae origine dalla necessità di approfondire caratteristiche dello ZnWO4 , un materiale innovativo e di recente creazione che è prodotto dal laboratorio d’eccellenza a Varsavia Ensamble3. Per effettuare la caratterizzazione del materiale è stata usata la tecnica del Photoacoustic Spectroscopy (PAS) all'interno dello spettro ottico compreso tra 300 e 700 nanometri, grazie all’utilizzo di una sorgente luminosa a lampada alogena a scarica di gas xenon da 400 watt come fonte di eccitazione. Un monocromatore è utilizzato per la selezione precisa della lunghezza d'onda del fascio luminoso, la quale viene successivamente modulata mediante l'impiego del chopper, operante a una specifica frequenza. Questo fascio di luce modulato è focalizzato sul campione di ZnWO4 all'interno di una camera fotoacustica. Il campione di ZnWO4 viene opportunamente posizionato nella parte superiore di un vetrino all'interno di una camera fotoacustica ermeticamente sigillata. Il segnale fotoacustico (PAS) viene generato quando il campione assorbe la luce incidente a specifiche lunghezze d'onda. Tale assorbimento luminoso da parte del campione induce delle oscillazioni termiche all'interno dello stesso, le quali, a loro volta, generano un segnale acustico misurabile grazie all'impiego di un sensore acustico, noto come microfono. Questa metodologia di caratterizzazione consente quindi di ottenere informazioni dettagliate sulla risposta fotoacustica del materiale ZnWO4 in funzione della lunghezza d'onda della luce incidente, permettendo così una completa analisi delle sue proprietà ottiche. Le barre eutettiche ZnO-ZnWO4 sono state coltivate attraverso l'applicazione del metodo di micro pull down, questa procedura si basa sull'utilizzo di un crogiolo metallico con uno stampo nella sua parte inferiore e un ugello posizionato al centro . Inizialmente, il materiale di partenza viene posizionato all'interno del crogiolo, il quale viene successivamente inserito nel forno. Le sostanze primarie vengono fuse all'interno del crogiolo; il liquido fuso fuoriesce attraverso l'ugello e aderisce al fondo dello stampo. La tensione superficiale, la viscosità del liquido e le forze di coesione tra il liquido e il crogiolo collaborano per trattenere il materiale fuso. A questo punto, il materiale fuso entra in contatto con un cristallo seme, il quale, insieme ad una canna di crescita, è abbassato. Il crogiolo ha una geometria rettangolare di dimensioni 3x9x5 mm e una fenditura di 1x9x3 mm. L'eutettico ZnO-ZnWO4 al 65 mol% di ZnO e al 35 mol% del rapporto molare WO3 consente la solidificazione di ZnO come una delle fasi . Le immagini SEM hanno rivelato una micro/nanostruttura eutettica costituita da lamelle/strati di ZnO incorporati nella matrice ZnWO4 nell’intero volume delle barre . Sono stati osservati dei grani eutettici di dimensioni 100 x 100 μm2, all’interno di un grano, le lamelle di ZnO sono parallele tra di loro e lo spessore è di circa 250 nm. Per la costruzione della microstruttura di ZnO-ZnWO4 in tre dimensioni, il campione viene fresato in sequenza utilizzando un fascio ionico perpendicolare al campione. I risultati ottenuti mediante le misurazioni sono stati implementati in dei modelli matematici che spiegassero i risultati ottenuti dalle misurazioni. Per lunghezze d’onda superiori a 400 nm si nota come l’andamento non coincida con quello ottenuto dalla teoria. Per tale motivo è stato implementato un modello matematico che ci consentisse di ottenere una sovrapposizione degli andamenti. Il modello, che descrivesse al meglio l’andamento,è basato sul modello di Kubelka-Munk,sull’ipotesi di consentire al coefficiente di assorbimento di poter variare per ogni valore di lunghezza d’onda. Le variabili che influenzano maggiormente il segnale sono il coefficiente di assorbimento e dalla thermal wave vector. L’algoritmo consente di determinare il valore ottimale utilizzando come input il segnale e il coefficiente di assorbimento, andando a processare tutti gli indici delle diverse lunghezze d’onda per poi minimizzare l’errore. Sono state implementate due subroutine all’algoritmo che andassero a minimizzare l’errore e l’implementazione del fitting ha contribuito a migliorare notevolmente l’andamento della fase , portando ad una miglior approssimazione.