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Modélisation multi-échelle de l'auto-assemblage de nanostructures sur surfaces / Multi-scale modelling of nanostructures self-assembly on surfaces

Le développement des méthodes de simulations numériques a permis de modéliser des systèmes physiques de plus en plus complexes et de les étudier à des échelles de taille et de temps importantes en appliquant une démarche multi-échelle.Ainsi, dans le cadre de cette thèse, un premier travail a regardé l’étude de l’auto-organisation de trois types de molécules organiques aromatiques sur une surface semi-conductrice à l’aide de différents outils numériques. Dynamique moléculaire empirique, métadynamique, et simulations de type Monte-Carlo ont été judicieusement combinées pour permettre l’étude multi-échelle de ces systèmes permettant ainsi d’explorer l’importance des interactions non-covalentes inter- moléculaires et molécule-surface, dans la structure et stabilité des réseaux 2 dimensions. A noter que, pour l‘une d’entre elles un comportement cinétique a également pu être mis en évidence, pouvant conduire à la coexistence de phases de symétries différentes sur la surface. Dans tous les cas, la comparaison avec les résultats expérimentaux est excellente.Dans une deuxième partie de ces travaux, l’étude du comportement de couches denses de molécules chimisorbées à l’interface entre des nanoparticules d’Au auto-assemblées sur surface a été abordée. Deux types de molécules ont été étudiés. Pour la première, un comportement différent de la jonction moléculaire, suivant la configuration des molécules (cis ou trans), a pu être mis en évidence, permettant de proposer des explications microscopiques pour la réponse électronique des jonctions entre nanoparticules auto-assemblées, utilisées dans des dispositifs d’électronique moléculaire. Pour la seconde molécule, nous avons pu étudier le comportement des couches moléculaires à l’interface entre couches de nano-particules, quand celles-ci sont soumises à une contrainte mécanique de type compression. Un module de Young efficace pour ces couches moléculaires a pu être estimé. / The development of computer simulation methods allows to model physical systems of ever growing complexity, and to study their behavior over unprecedentedly large scales of time and length, by applying a multi-scale strategy.In the framework of this thesis, we firstly studied the self-organization of three dif- ferent kinds of organic aromatic molecules (THBB, TBBB, TCNBB) on a boron-doped semi-conductor surface, (Si:B(111)), by means of different numerical simulation methods. Empirical molecular dynamics, metadynamics and Monte Carlo simulations were adequa- tely combined, in order to explore the multi-scale behavior of such systems, allowing to elucidate the role of weak intermolecular and molecule-surface interactions, in the struc- ture and stability of the resulting bi-dimensional supramolecular lattices. In particular, for the TCNBB molecule a kinetic pathway has been demonstrated, which may lead to the coexistence of phases with different symmetry on the surface. In all cases, an excellent agreement with experiments was demonstrated.In a second part of this thesis, we studied the behavior of dense layers of molecules chemisorbed at the surface of nanometer-sized Au particles, in driving their self-assembly. Two kind of molecules, AzBT and MUDA, were studied. For the first one, the response of the junctions formed between the adjoining Au nanoparticles has been shown to de- pend on the conformation of the molecules, in their cis or trans form. This allowed to propose microscopic explanations for the experimentally observed electronic behavior of the junctions. For the second molecule, we studied the mechanical response of the self- assembled Au nanoparticle layers subject to a compressive load, leading to an estimate of the effective Young’s modulus of the nanostructure.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2014LIL10142
Date11 December 2014
CreatorsCopie, Guillaume
ContributorsLille 1, Cleri, Fabrizio
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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