Morphologie de surface à l'échelle nanométrique par contrôle temporel et de polarisation des impulsions laser ultracourtes

Surface morphology control at the nanoscale by temporal and polarization control of ultrafast laser pulses

• Auteur / Autrice : Anthony Nakhoul
• Direction : Jean-Philippe Colombier, Claire Maurice
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Science et Génie des matériaux
• Date : Soutenance le 29/11/2022
• Etablissement(s) : Saint-Etienne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Hubert Curien (Saint-Etienne ; 1995-....)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Utéza
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Utéza, Florence Garrelie
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Emmanuel Stratakis, Jörn Bonse

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitements de surfaces par laser

Matériaux nanostructurés

Nanostructures

Mots clés libres

Nanostructuration laser ultrarapide

Auto-organisation

Structures de surface périodiques induites par laser (LIPSS)

Nanopics

Rapport d'aspect élevé

Nano-ingénierie

Nanomodèles 2D

2D LIPSS

Ultrafast Laser Nanostructuring

Self-Organization

Laser Induced Periodic Surface Structures (LIPSS)

Nanopeaks

High Aspect-Ratio

Nano-Engineering

2D Nanopatterns

2D LIPSS

Résumé

La surface irradiée par laser ultra-rapide est un parangon typique d'un système auto-organisé, qui émerge et organise des micro-patterns complexes et même des nano-patterns. Une manifestation spectaculaire des structures dissipatives consiste en différents types de nanostructures distribuées de manière aléatoire et périodique qui proviennent d'une surface métallique homogène. La formation de nanopics, de nanobosses, de nanobumps et de nanocavités avec une unité de taille transversale de 20 à 80 nm et jusqu'à 100 nm de hauteur est rapportée sous irradiation laser femtoseconde avec une dose d'énergie régulée. Nous avons mis en lumière l'originalité des nanopics, ayant un rapport d'aspect exceptionnel à l'échelle nanométrique. Ils sont principalement générés sur les crêtes formées entre les cellules convectives formées par les toutes premières impulsions. La production de ces nanostructures distinctes peut permettre des fonctionnalisations de surface uniques vers le contrôle des propriétés de surface mécaniques, biomédicales, optiques ou chimiques à l'échelle nanométrique. Nous montrons que l'utilisation d'une double impulsion laser à polarisation croisée ajoute une dimension supplémentaire au processus de nanostructuration, car la dose d'énergie laser et la rétroaction multi-impulsions règlent la distribution du gradient d'énergie, croisant des valeurs critiques pour les régimes d'auto-organisation de surface. De plus, nous avons couplé l'apprentissage automatique et la physique pour prédire de nouveaux modèles en intégrant des connaissances physiques sous la forme de l'équation partielle de Swift-Hohenberg, dans des recherches récentes.

Ultrafast-laser irradiated surface is a typical paragon of a self-organizing system, which emerge and organize complex micropatterns and even nanopatterns. A spectacular manifestation of dissipative structures consists of different types of randomly and periodically distributed nanostructures that arise from a homogeneous metal surface. The formation of nanopeaks, nanobumps, nanohumps and nanocavities patterns with 20–80 nm transverse size unit and up to 100 nm height are reported under femtosecond laser irradiation with a regulated energy dose. We shed the light on the originality of the nanopeaks, having an exceptional aspect ratio on the nanoscale. They are primarily generated on the crests grown between the convective cells formed by the very first pulses. The production of these distinct nanostructures can enable unique surface functionalizations toward the control of mechanical, biomedical, optical, or chemical surface properties on a nanometric scale. We show that the use of crossed-polarized double laser pulse adds an extra dimension to the nanostructuring process as laser energy dose and multi-pulse feedback tune the energy gradient distribution, crossing critical values for surface self-organization regimes. Furthermore, the initial surface roughness and type of roughness is another essential feature to be controlled to switch from a regime of self-organization to another one. Moreover, we used physics-guided machine learning, an emerging field of research that combines physical knowledge and machine learning to predict novel patterns by integrating partial physical knowledge in the form of the Swift-Hohenberg partial equation, in recent research.