"Цветные" ИК-детекторы дешевеют

Новый квантовый инфракрасный фотодетектор... Группа специалистов под руководством сотрудников NASA разработала новую, усовершенствованную модель недорогого инфракрасного детектора, сообщает ScienceDaily.

Новый квантовый инфракрасный фотодетектор (Quantum Well Infrared Photodetector, QWIP), в отличие от предыдущего, который начали разрабатывать в 2003 году, способен различать инфракрасные лучи в более широком диапазоне спектра. Это подобно цветному зрению, но в инфракрасной области.

Прежние модели инфракрасных детекторов имели небольшое разрешение, максимальное число пикселей не превышало у них 300 тыс. QWIP-детектор создан на основе полупроводникового чипа из арсенида галлия. На его воспринимающей поверхности расположено более 100 ультратонких (толщиной от 10 до 700 атомов) слоев чувствительного материала. Слои работают как «квантовые колодцы» (quantum wells). Когда квант света с определенной энергией попадает в такой колодец, высвобождаются электроны, поток которых может быть измерен. На основе этих измерений и строится компьютерное изображения объекта, испускающего инфракрасное излучение.

Новый детектор способен различать свет с длиной волны в диапазоне 8–12 микрометров (8,4–9 микрометров — у прежних моделей). Это значительное достижение стало возможным благодаря особому строению квантовых колодцев, в которых чередуются слои воспринимающего материала с различным составом и толщиной.

Детектор может быть использован, прежде всего, в инфракрасной спектроскопии. С его помощью можно получить подробную информацию о химическом составе объекта, скорости и направлении его передвижений. Научные приложения детектора включают определение температуры и состава верхних слоев атмосферы, измерение баланса энергии в лесных массивах, исследование состава облаков, концентрации в воздухе «закисляющих газов» (в первую очередь — двуокиси серы), углекислого газа и проч. Область возможных коммерческих приложений QWIP-детектора также широка: диагностика онкологических заболеваний, обнаружение лесных пожаров, выявление инвазийных видов растений, дистанционное определение урожайности сельхозкультур, мониторинг загрязнений и т. д.