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Dimension XR原子力显微镜 AFM

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DimensionXR原子力显微镜纳米力学、纳米电学和纳米电化学研究的解决方案DimensionXR:布鲁克的DimensionXR扫描探针显微镜(SPM)系统攘括了原子力显微镜数十年来的研究和技术创新

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Dimension XR 原子力显微镜

纳米力学、纳米电学和纳米电化学研究的解决方案


Dimension XR:

布鲁克的Dimension XR扫描探针显微镜(SPM)系统攘括了原子力显微镜数十年来的研究和技术创新。通过常规的真原子相分辨率,以及一系列的技术,包括峰值力轻敲模式、数据立方体模式、SECM和AFM-nDMA,Dimesnion XR系统可提供的性能和功能。Dimension XR 系列将这些技术整合提供完整的解决方案,以满足纳米力学、纳米电气和纳米电化学应用的需求。在空气、流体、电气或化学反应环境中对材料和纳米尺度系统的定量研究从未如此简单。

 

高光谱成像

纳米电学表征

包括用于功能材料、半导体和能源研究表征的最完整的电学 AFM 技术。

纳米级分辨

电化学成像

提供纳米尺度下电池、燃料电池和腐蚀相关的局部电化学活性定量分析的分辨率的成套解决方案。

易用性

纳米力学分析

提供定量的整套解决方案,用于材料的结构和纳米力学性能表征。

 

以性能支持首和的 AFM 功能

针对高级研究的优化配置

XR纳米力学

XR纳米力学提供一系列高级应用模式,其亚分子分辨率单可实现聚合物链的最小结构基元的全面研究。研究人员将纳米力学数据与宏观尺度动态力学分析和纳米压痕研究与布鲁克专有的AFM-nDMA™模式关联。从软粘性水凝胶和复合材料到硬质金属和陶瓷,都实现可定量的纳米尺度表征。

XR纳米电学

Dimension XR的纳米电学套装涵盖了泛的AFM电学技术。研究人员利用专有的 DataCube 模式,能捕获每个像素点的电学信息,并于力学性能表征结果相关联,从而提供了过去单个测量条件下无法获得的信息。

XR纳米电化学

Dimension XR纳米电化学配置可实现基于 AFM的稳定的扫描电化学显微镜(AFM-SECM)和电化学 AFM(EC-AFM)功能。研究者在这套系统中可同时采集材料的纳米级电化学、电学和力学性能。

 

所有模式、所有环境的分辨率:

无论是在液体环境中获得样品真原子相,还是在空气中获得样品模量和导电性的原子级分辨率分布,Dimension XR系统在所有测量中都能提供的分辨率。它们使用布鲁克专有的峰值力轻敲技术在各种软硬样品上的性能表征已成为,包括聚合物中的分子缺陷或晶体中的缺陷。同样技术也被用来分辨粗糙玻璃上的精细起伏结构,且具有惊人的稳定性,在数百次扫描后还能保持最初的分辨率。Dimension XR系统将峰值力轻敲模式与稳定性、的探针技术和布鲁克数十年的针尖扫描创新经验相结合,在各种尺寸、重量或介质的样品上,在任何应用中都实现了稳定的分辨率成像。

 

 

革命性 AFM -nDMA

AFM 可以在纳米尺度上研究聚合物样品在流变性相关频率线性区域的性能,提供完整的定量粘弹性分析。专有的双通道检测、相位漂移校正和参考频率追踪技术在流变相关的0.1 Hz至20 kHz频率范围内进行小应变测量,获得与宏观DMA分析相符的存储模量、损耗模数和损耗角正切值等性质。


四组分聚合物(COC、PE、LLDPE、弹性体)的高分辨率存储模量图(左)和相应点(右)采集的存储模量频谱。

 

专有的数据立方体模式:

这些模式利用快速力阵列模式在每个像素点中执行力曲线测量,并具有用户定义的停留时间数据采集。使用高速数据捕获功能,在停留期间执行多种电学测量,从而在每个像素上产生电学和力学谱。数据立方体模式在单次测量中提供完整的表征,这在商用AFM中是的。

 

的峰值力扫描电化学显微镜:

具有纳米级空间分辨率的峰值力轻敲扫描探针显微镜重新定义了液体中纳米尺度下电化学过程表征。峰值力轻敲扫描探针电化学显微镜在数量级上显著改善了与传统方法的分辨率。这使得对能源存储系统、腐蚀科学和生物传感器的更全新研究,为单个纳米粒子、纳米相和纳米孔进行新测量打开了大门。只有峰值力轻敲扫描探针电化学显微镜能同时形貌、电化学、电学和力学分布图,并具有纳米尺度的横向分辨率。

A)布鲁克预装的峰值力轻敲扫描电化学显微镜探针提供了简单、安全的操控性,的稳定性,在数小时成像和多次使用-清洁循环中都能保持分辨率。(B)探针的扫描电镜图像;(C)使用COMSOL模拟的在10mM[Ru(NH3)6]3溶液中的针尖电化学电流分布;(D) 从 50 次连续扫描中挑选的第 1、25 和 50 次循环伏安扫描谱,扫描速率为20 mV/s;(E)长达2小时的恒流测试,以Ag/AgCl为参比电极。(F)模拟(虚线)和实验(实线)获得的接近曲线。C和E图像由 加州理工的C. Xiang和 Y. Chen提供。


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