1 上海市环境科学研究院，上海 200233
2 同济大学环境科学与工程学院，上海 200092
3 华太极光光电技术有限公司，上海 200093
采用反射式太赫兹时域光谱技术测试涂料的时域光谱，通过第 1次反射和第 2次反射的反射峰比值，得到判定涂料为水性还是溶剂型的临界阈值。该方法无需复杂的样品前处理，仅需将涂料置于测量容器中即可完成测试。一次性纸杯或聚乙烯塑料容器、不同的测试人员和测试时间对临界阈值均无影响，为生态环境监管领域提供了一种快速、准确辨别水性涂料和溶剂型涂料的方法。
太赫兹时域光谱 反射式 涂料 快速辨别 terahertz time domain spectroscopy reflective coatings rapid identification 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(5): 594
随着大规模红外焦平面阵列探测器应用的日益广泛，用户对其有效像元率指标提出了越来越高的要求。分析了有效像元率提升的难点。通过优化基于垂直布里奇曼法的衬底生长以及表面加工等工艺，提高了液相外延材料质量，获得了低缺陷中波碲镉汞薄膜外延材料；通过开发碲镉汞探测器背面平坦化工艺和优化探测器与读出电路倒装互连工艺，提高了成品率。最终提升了有效像元率指标(大于998%)，获得了良好的效果。
有效像元率 红外焦平面阵列 液相外延 倒装互连 effective pixel rate infrared focal plane array liquid-phase epitaxy flip-chip interconnection
选取湖北蕲春、江西弋阳、陕西汉中三个产地蛇纹石骨料(以下简称湖北、江西、陕西蛇纹石骨料), 通过扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、热重分析仪(TG)对蛇纹石骨料防中子辐射性能和在高温下的结构稳定性进行了研究。结果表明: 湖北、江西、陕西蛇纹石骨料结晶水含量分别为6.89%、12.55%、12.50%(质量分数), 其中江西和陕西蛇纹石骨料结晶水含量高, 对防中子辐射更有利; 粒径为(10, 16］和(16, 20］ mm的湖北蛇纹石骨料在500 ℃时出现热爆裂行为, 其热重损失值分别为12.62%、24.72%。由于陕西蛇纹石骨料含有水镁石, 在温度为300~500 ℃时水镁石热分解脱水, 使骨料在500 ℃热重损失值达到2.75%~4.04%; 江西蛇纹石骨料在500 ℃时热重损失值最大为2.26%, 且无热爆裂行为和无水镁石的影响, 其高温结构稳定性较好, 是三个产地中性能最佳的蛇纹石骨料。本文提出的不同粒径蛇纹石骨料高温下结构稳定性的测试方法, 对推进国产蛇纹石骨料在核电反应堆、散裂中子源、核聚变材料辐照设施中的可维护测试单元等防中子辐射混凝土工程应用中具有一定指导意义。
骨料粒径 蛇纹石骨料 结晶水 热爆裂行为 热重损失 防中子辐射混凝土 aggregate size serpentine aggregate crystal water thermal cracking behavior thermogravimetric loss anti-neutron radiation concrete
1 中国科学院国家空间科学中心微波遥感重点实验室，北京 100190
2 南京电子器件研究所微波毫米波单片集成和模块电路重点实验室，江苏 南京 210016
3 南京中电芯谷高频器件产业技术研究院有限公司，江苏 南京 210016
基于南京电子器件研究所砷化镓工艺线，自主完成了750~1 100 GHz全频带三倍频器以及中心频率为1 030 GHz的低损耗二次谐波混频器的研制。为了提升模块的性能，将传统的场路结合的设计方法进行了扩展，引入器件的参数优化，并建立起两者互为反馈的关系，从而达到整个设计过程的闭环。研制出的单片电路厚度为3 μm，并通过梁氏引线支撑悬置于腔体结构中。测试结果表明宽带倍频器在790~1 100 GHz频率范围内输出功率为-23~-11 dBm。以上述倍频源作为射频信号对二次谐波混频器进行测试，在1 020~1 044 GHz频率范围内变频损耗优于17.5 dB，在1 030 GHz处测得的最小变频损耗为14.5 dB。
太赫兹 单片电路 谐波混频器 宽带倍频 terahertz monolithic circuit subharmonic mixer broadband frequency multiplier
1 同济大学环境科学与工程学院, 上海 200092
2 上海市环境科学研究院, 上海 200233
3 华太极光光电技术有限公司, 上海 200093
采用太赫兹时域光谱技术测量了 3,4-二氯苯胺和 2,5-二氯苯胺在 0.2~2 THz波段的吸收谱, 3,4-二氯苯胺在 1.00 THz,1.48 THz,1.88 THz处有 3个吸收峰, 2,5-二氯苯胺在 0.83 THz, 1.04 THz,1.17 THz处有 3个吸收峰, 吸收峰峰位强度也有明显不同。采用密度泛函理论进行理论光谱计算, 理论光谱与实测光谱一致性良好。结果表明通过太赫兹时域光谱技术可以实现 3,4-二氯苯胺和 2,5-二氯苯胺 2种同分异构体的指纹检测, 为太赫兹波段有明显特征吸收峰的毒性物质检测提供了一种快速、准确的方法。
太赫兹时域光谱 同分异构体 二氯苯胺 密度泛函理论(DFT) terahertz time-domain spectroscopy isomer dichloroaniline Density Functional Theory 太赫兹科学与电子信息学报
2022, 20(5): 438
1 江苏大学材料科学与工程学院, 镇江 212000
2 江苏大学土木工程与力学学院, 镇江 212000
0-3型钛酸锶钡(BST)与聚四氟乙烯(PTFE)复合材料是一种新型的陶瓷/高聚物功能复合材料, 可以兼具BST材料与PTFE材料的优点, 可表现出较高的介电常数和介电可调性。但是受聚合物相介电常数低的限制, 常规方法(流延法)制备的以聚合物为基体, 以陶瓷为填充相的复合材料的介电常数基本在100以下。为了进一步提高BST/PTFE复合材料的介电性能, 本研究采用一种新型烧结工艺--冷烧结工艺实现BST陶瓷与PTFE高聚物的共烧。在试验中以BST为基体, 引入体积比例为5%的PTFE, 并引入固相八水合氢氧化钡(Ba(OH)2·8H2O)作为过渡液相以辅助烧结过程进行, 制备0-3型BST/PTFE复合材料, 并探究了不同冷烧结条件下复合材料的介电性能。结果表明, 复合材料样品在冷烧结温度为275 ℃,压力为200 MPa,时间为2.5 h的条件下, 介电常数可达到500以上(25 ℃,1 kHz)。相对于常规制备工艺, 冷烧结工艺制备出的复合材料的介电常数有很大改进, 这对陶瓷/高聚物功能复合材料的低温制备与研究有一定参考意义。
钛酸锶钡 聚四氟乙烯 八水合氢氧化钡 冷烧结 微观形貌 介电性能 barium strontium titanate polytetrafluoroethylene Ba(OH)2·8H2O cold sintering micro morphology dielectric property
1 南京电子器件研究所 微波毫米波单片集成和模块电路重点实验室，江苏 南京 210016
2 南京中电芯谷高频器件产业技术研究院有限公司，江苏 南京 210016
3 南京安太芯电子有限公司，江苏 南京 210016
报道了用于冰云探测的基于0.5 μm T形阳极砷化镓肖特基二极管薄膜集成电路工艺664 GHz次谐波混频器。为降低器件寄生参数，提升太赫兹频段电路性能，设计并分析了了T形阳极GaAs SBD器件结构，开发了厚度仅5 μm的薄膜电路工艺。混频器芯片组装成664 GHz接收模块，经测试室温下664 GHz最小双边带变频损耗达到 9.9 dB。
砷化镓肖特基二极管 薄膜电路 次谐波混频器 GaAs SBD membrane circuit sub harmonic mixer
1 上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093
2 上海市现代光学系统重点实验室，上海 200093
3 上海理工大学中英国际学院，上海 200031
4 上海市环境科学研究院，上海 200233
5 同济大学人工智能研究院，上海 200092
超表面具有强烈的局域等离子体共振特性，其共振频率对周围介质环境十分敏感，可应用于无标记环境检测领域。本文设计了一种优化了品质因数和有效模体积之比(Q/Veff)的蝴蝶结型太赫兹超表面结构。该结构单元由中间镜像对称的金属蝴蝶结及两侧的连续金属边带组成。针对Q/Veff 这一重要指标，分别从连续金属边带的宽度和蝴蝶结间隙长度这两个参数对结构进行了仿真优化。当连续金属边带宽度为25 μm，间隙长度为2 μm 时，在0.7 THz 处有效模体积为3.6 μm3，相应的Q/Veff 为2.2 μm-3。在实验中，将不同浓度的铅离子溶液滴于超表面传感器表面，利用太赫兹时域光谱系统测量透射谱。实验结果表明，在0.1 ng/mL～20 ng/mL 范围内铅离子溶液浓度与超表面共振频率的漂移值具有线性关系，铅离子溶液的检测最低限为0.1 ng/mL。该太赫兹超表面传感器具有体积小、样品制备简单、检测速度快和实时现场测量等优点，将在环境保护和食品安全领域有广泛应用。
太赫兹 超表面 铅离子 有效模体积 高灵敏度 terahertz metasurface lead ion effective mode volume high sensitivity
Author Affiliations
Abstract
1 Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University, St Louis, Missouri 63130, USA
2 Department of Electrical and Computer Engineering, University of Wisconsin, Madison, Wisconsin 53706, USA
3 Key Laboratory for Organic Electronics & Information Displays (KLOEID), Institute of Advanced Materials (IAM), and School of Materials Science and Engineering, Nanjing University of Posts & Telecommunications, Nanjing 210046, China
The connection between Maxwell’s equations and artificial neural networks has revolutionized the capability and efficiency of nanophotonic design. Such a machine learning tool can help designers avoid iterative, time-consuming electromagnetic simulations and even allows long-desired inverse design. However, when we move from conventional design methods to machine-learning-based tools, there is a steep learning curve that is not as user-friendly as commercial simulation software. Here, we introduce a real-time, web-based design tool that uses a trained deep neural network (DNN) for accurate far-field radiation prediction, which shows great potential and convenience for antenna and metasurface designs. We believe our approach provides a user-friendly, readily accessible deep learning design tool, with significantly reduced difficulty and greatly enhanced efficiency. The web-based tool paves the way to present complicated machine learning results in an intuitive way. It also can be extended to other nanophotonic designs based on DNNs and replace conventional full-wave simulations with a much simpler interface.
Photonics Research
2021, 9(4): 0400B104
