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Majorel, Clément. Optique sub-longueur d'onde de structures semi-conductrices hyperdopées

Majorel, Clément (2021). Optique sub-longueur d'onde de structures semi-conductrices hyperdopées.

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Résumé en francais

Les métaux et les diélectriques à fort indice optique constituent les deux principales familles de matériaux utilisées en nano-optique. Les nanostructures fabriquées à partir de ces matériaux donnent lieu à des résonances optiques, c'est-à-dire une exaltation de l'interaction rayonnement-matière. Pour les métaux, la résonance provient de propriétés plasmoniques, alors que pour les diélectriques, les résonances sont de type Mie, dû à leur indice élevé. En jouant sur les dimensions des nanostructures, ces résonances peuvent être ajustées jusque dans la gamme proche infrarouge pour des objets de grandes tailles. Depuis une quinzaine d'années, les matériaux semiconducteurs dopés ont été envisagés, du fait de leur plus faible densité de porteurs libres, pour obtenir des résonances plasmoniques dans l'infrarouge moyen, et cela, même pour de petits objets. Durant cette thèse, nous avons étudié des systèmes modèles constitués d'une assemblée de nanostructures de silicium hyperdopé, obtenues à partir de la couche supérieure d'un substrat de silicium sur isolant (SOI) par une technique top-down. Les nanostructures de la métasurface ont ainsi toutes la même taille et la même quantité de dopants. La réponse plasmonique de la structure unique a été simulée à l'aide de la méthode dyadique de Green (GDM), qui repose sur la discrétisation en volume de la nanostructure, que nous avons adaptée au cas des semiconducteurs dopés. Nous avons confronté nos simulations avec des mesures expérimentales réalisées à l'aide d'un dispositif de spectroscopie infrarouge à Transformée de Fourier (FTIR). En parallèle à ces travaux nous avons développé un modèle de polarisabilité effective pour approximer une structure de forme complexe par un dipôle unique. Cette approximation nous permet de coupler un grand nombre de nanostructures entre elles, afin de simuler l'assemblée d'objets dans son ensemble. Pour finir nous avons utilisé une approche de deep learning, couplée à un modèle de polarisabilités habillées, afin de prédire rapidement le couplage optique au sein d'une métasurface plasmonique apériodique et dépasser les limites actuelles de calcul pour simuler la réponse optique de métasurfaces de très grandes tailles.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Bonafos, Caroline
Girard, Christian
Ecole doctorale:Sciences de la matière (SdM)
laboratoire/Unité de recherche :Centre d'Elaboration de Matériaux et d'Etudes Structurales (CEMES), UPR 8011
Mots-clés libres :Semiconducteur - Nanostructures - Plasmonique - Modélisation - Deep learning
Sujets :Sciences des matériaux
Déposé le :12 Nov 2021 18:47