Известия Саратовского университета.

Новая серия. Серия Физика

ISSN 1817-3020 (Print)
ISSN 2542-193X (Online)

Для цитирования:

Прихожденко Е. С. Разработка и оптимизация нетканых подложек полиамида-6 для гигантского комбинационного рассеяния // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2026. Т. 26, вып. 1. С. 102-111. DOI: 10.18500/1817-3020-2026-26-1-102-111, EDN: UWNOHY

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
31.03.2026
Полный текст в формате PDF(Ru):
скачать
(загрузок: 10)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Нанотехнологии, наноматериалы и метаматериалы
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
543.424.2:621.793.1:677.494.675
DOI: 
10.18500/1817-3020-2026-26-1-102-111
EDN: 
UWNOHY

Разработка и оптимизация нетканых подложек полиамида-6 для гигантского комбинационного рассеяния

Авторы: 
Прихожденко Екатерина Сергеевна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

В данном исследовании были разработаны и оптимизированы подложки для гигантского комбинационного рассеяния, изготовленные из нетканого материала полиамида-6, который был покрыт золотом методом вакуумного напыления. Особое внимание было уделено влиянию времени напыления (от 1 до 8 мин при постоянном токе 25 мА) на активность подложек. Сканирующая электронная микроскопия показала, что увеличение времени напыления до 6–8 мин приводит к более равномерному покрытию волокон золотом, тогда как при меньших временах (особенно для диапазона 2–4 мин) наблюдаются локальные дефекты покрытия. В качестве модельного аналита использовали 4-меркаптобензойную кислоту в концентрации 10−5 М. Для интегрального анализа спектров гигантского комбинационного рассеяния был использован метод главных компонент. Для всех типов подложек был рассчитан коэффициент усиления. Максимальное усиление сигнала (7.70 ± 1.02) · 104 для полосы 1073 см−1) было достигнуто при времени напыления 8 мин. Особое внимание уделялось также проверке воспроизводимости подложек: были протестированы три идентичных образца, напылив их через маску, и получили среднее значение коэффициента усиления (7.71 ± 1.84) · 104 с относительным стандартным отклонением, равным 23.9%. Результаты исследования показали, что созданные подложки могут быть использованы для аналитических применений гигантского комбинационного рассеяния. Тем не менее, для улучшения воспроизводимости результатов необходимо дополнительно оптимизировать параметры напыления.

Ключевые слова: 
гигантское комбинационное рассеяние
полиамид-6
вакуумное напыление
4-меркаптобензойная кислота
коэффициент усиления
воспроизводимость подложек
Благодарности: 
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 22-79-10270, https://rscf.ru/project/22-79-10270/). Автор благодарит Всеволода Аткина за проведённые измерения на сканирующем электронном микроскопе.
Список источников: 
  1. Nie S., Emory S. R. Probing single molecules and single nanoparticles by surface-enhanced Raman scattering. Science, 1997, vol. 275, no. 5303, pp. 1102–1106. https://doi.org/10.1126/science.275.5303.1102
  2. Kneipp K., Wang Y., Kneipp H., Perelman L. T., Itzkan I., Dasari R. R., Feld M. S. Single molecule detection using surface-enhanced Raman scattering (SERS). Phys. Rev. Lett., 1997, vol. 78, pp. 1667–1670. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.78.1667
  3. Chen Q., Wang J., Yao F., Zhang W., Qi X., Gao X., Liu Y., Wang J., Zou M., Liang P. A review of recent progress in the application of Raman spectroscopy and SERS detection of microplastics and derivatives. Microchimica Acta, 2023, vol. 190, art. 465. https://doi.org/10.1007/s00604-023-06044-y
  4. Kaushik A., Singh J., Soni R., Singh J. P. MoS2–Ag nanocomposite-based SERS substrates with an ultralow detection limit. ACS Appl. Nano Mater., 2023, vol. 6, iss. 11, pp. 9236–9246. https://doi.org/10.1021/acsanm.3c00813
  5. Itoh T., Procházka M., Dong Z. C., Ji W., Yamamoto Y. S., Zhang Y., Ozaki Y. Toward a new era of SERS and TERS at the nanometer scale: From fundamentals to innovative applications. Chem. Rev., 2023, vol. 123, iss. 4, pp. 1552–1634. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.2c00316
  6. Chaudhry I., Hu G., Ye H., Jensen L. Toward modeling the complexity of the chemical mechanism in SERS. ACS Nano, 2024, vol. 18, iss. 32, pp. 20835–20850. https://doi.org/10.1021/acsnano.4c07198
  7. Fleischmann M., Hendra P. J., McQuillan A. J. Raman spectra of pyridine adsorbed at a silver electrode. Chem. Phys. Lett., 1974, vol. 26, iss. 2, pp. 163–166. https://doi.org/10.1016/0009-2614(74)85388-1
  8. Jeanmaire D. L., Van Duyne R. P. Surface raman spectroelectrochemistry: Part I. Heterocyclic, aromatic, and aliphatic amines adsorbed on the anodized silver electrode. J. Electroanal. Chem., 1977, vol. 84, iss. 1, pp. 1–20. https://doi.org/10.1016/S0022-0728(77)80224-6
  9. Albrecht M. G., Creighton J. A. Anomalously intense Raman spectra of pyridine at a silver electrode. J. Am. Chem. Soc., 1977, vol. 99, iss. 15, pp. 5215–5217. https://doi.org/10.1021/ja00457a071
  10. Sultangaziyev A., Ilyas A., Dyussupova A., Bukasov R. Trends in application of SERS substrates beyond Ag and Au, and their role in bioanalysis. Biosensors, 2022, vol. 12, iss. 11, art. 967. https://doi.org/10.3390/bios12110967
  11. Tahir M. A., Dina N. E., Cheng H., Valev V. K., Zhang L. Surface-enhanced Raman spectroscopy for bioanalysis and diagnosis. Nanoscale, 2021, vol. 13, iss. 27, pp. 11593–11634. https://doi.org/10.1039/D1NR00708D
  12. Li J. Q., Dukes P. V., Lee W., Sarkis M., Vo-Dinh T. Machine learning using convolutional neural networks for SERS analysis of biomarkers in medical diagnostics. J. Raman Spectrosc., 2022, vol. 53, no. 12, pp. 2044–2057. https://doi.org/10.1002/jrs.6447
  13. Liu X., Guo J., Li Y., Wang B., Yang S., Chen W., Wu X., Guo J., Ma X. SERS substrate fabrication for biochemical sensing: Towards point-of-care diagnostics. J. Mater. Chem. B, 2021, vol. 9, iss. 40, pp. 8378–8388. https://doi.org/10.1039/D1TB01299A
  14. Yang J., Chen X., Luo C., Li Z., Chen C., Han S., Lv X., Wu L., Chen C. Application of serum SERS technology combined with deep learning algorithm in the rapid diagnosis of immune diseases and chronic kidney disease. Sci. Rep., 2023, vol. 13, no. 1, art. 15719. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42719-5
  15. Lyu N., Hassanzadeh-Barforoushi A., Rey Gomez L. M., Zhang W., Wang Y. SERS biosensors for liquid biopsy towards cancer diagnosis by detection of various circulating biomarkers: Current progress and perspectives. Nano Converg., 2024, vol. 11, art. 22. https://doi.org/10.1186/s40580-024-00428-3
  16. Cheng H., Chen R., Zhan Y., Dong W., Chen Q., Wang Y., Zhou P., Gao S., Huang W., Li L., Feng J. Novel ratiometric surface-enhanced Raman scattering (SERS) biosensor for ultrasensitive quantitative monitoring of human carboxylesterase-1 in hepatocellular carcinoma cells using Ag–Au nanoflowers as SERS substrate. Anal. Chem., 2024, vol. 96, iss. 46, pp. 18555–18563. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.4c04763
  17. Oliveira D., Carneiro M. C. C. G., Moreira F. T. C. SERS biosensor with plastic antibodies for detection of a cancer biomarker protein. Microchim. Acta, 2024, vol. 191, art. 238. https://doi.org/10.1007/s00604-024-06327-y
  18. Du Z., Qi Y., He J., Zhong D., Zhou M. Recent advances in applications of nanoparticles in SERS in vivo imaging. WIREs Nanomedicine and Nanobiotechnology, 2021, vol. 13, iss. 2, art. e1672. https://doi.org/10.1002/wnan.1672
  19. Bagheri P., Eremina O. E., Fernando A., Kamal M., Stegis I., Vazquez C., Shishido S. N., Kuhn P., Zavaleta C. A Systematic Approach toward Enabling Maximal Targeting Efficiency of Cell Surface Proteins with Actively Targeted SERS Nanoparticles. ACS Appl. Mater. Interfaces, 2024, vol. 16, iss. 13, pp. 15847–15860. https://doi.org/10.1021/acsami.3c18959
  20. Berge M., Dowek A., Prognon P., Legrand F. X., Tfayli A., Lê L. M. M., Caudron E. Optimization of experimental conditions by surface enhanced Raman Scattering (SERS) spectroscopy with gold nanoparticles suspensions. Spectrochim. Acta Part A Mol. Biomol. Spectrosc., 2022, vol. 268, art. 120628. https://doi.org/10.1016/j.saa.2021.120628
  21. Yang Q., Sun D.-W., Pu H. Porous materials nanohybridized with metal nanoparticles as substrates for enhancing SERS detection in food safety applications. Trends Food Sci. Technol., 2023, vol. 141, art. 104202. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2023.104202
  22. Feizpour M., Liu Q., Van der Donck T., Thienpont H., Meulebroeck W., Ottevaere H. Characterizing planar SERS substrates: Unraveling the link between physical characteristics and performance metrics. J. Phys. Photonics, 2024, vol. 6, iss. 2, art. 025002. https://doi.org/10.1088/2515-7647/ad2528
  23. Jin J., Guo Z., Fan D., Zhao B. Spotting the driving forces for SERS of two-dimensional nanomaterials. Mater. Horizons., 2023, vol. 10, iss. 4, pp. 1087–1104. https://doi.org/10.1039/D2MH01241C
  24. Liu Y., Qin Z., Deng J., Zhou J., Jia X., Wang G., Luo F. The Advanced Applications of 2D Materials in SERS. Chemosensors, 2022, vol. 10, iss. 11, art. 455. https://doi.org/10.3390/chemosensors10110455
  25. Prikhozhdenko E. S., Bratashov D. N., Gorin D. A., Yashchenok A. M. Flexible surface-enhanced Raman scattering-active substrates based on nanofibrous membranes. Nano Res., 2018, vol. 11, pp. 4468–4488. https://doi.org/10.1007/s12274-018-2064-2
  26. Wang L., Wang X., Cheng L., Ding S., Wang G., Choo J., Chen L. SERS-based test strips: Principles, designs and applications. Biosens. Bioelectron., 2021, vol. 189, art. 113360. https://doi.org/10.1016/j.bios.2021.113360
  27. Sheng E., Lu Y., Xiao Y., Li Z., Wang H., Dai Z. Simultaneous and ultrasensitive detection of three pesticides using a surface-enhanced Raman scattering-based lateral flow assay test strip. Biosens. Bioelectron., 2021, vol. 181, art. 113149. https://doi.org/10.1016/j.bios.2021.113149
  28. Soden D., Taqy S., Ghosh K., Haque A. A tunable approach to fabricate cost-effective SERS substrates using Au nanoparticles by sputtering deposition. Bull. Mater. Sci., 2025, vol. 48, art. 30. https://doi.org/10.1007/s12034-024-03395-x
  29. Nguyen T. H. T., Nguyen T. M. A., Sai C. D., Le T. H. Y., Tran T. N. A., Bach T. C., Le V. V., Pham N. H., Ngac A. B., Nguyen V. T., Tran T. H., Chi T. H. K. Efficient surface enhanced Raman scattering substrates based on complex gold nanostructures formed by annealing sputtered gold thin films. Opt. Mater., 2021, vol. 121, art. 111488. https://doi.org/10.1016/j.optmat.2021.111488
  30. Metwally B. S., Zayed A. M., Rashed S. A., El-Sheikh M. N., Hamouda A. S. Sustainable nano-nonwoven fabric production from recycled polyamide 6 waste via electrospinning: Controlling characteristics and comprehensive analytical study. Adv. Mater. Technol., 2023, vol. 8, iss. 18, art. 2300509. https://doi.org/10.1002/admt.202300509
  31. Mahmud M. B., Rahman S. S., Fashandi M., Lee P. C., Park C. B. Hydrophilic-to-hydrophobic conversion of polyamide 6-based mat via polyvinylidene fluoride nanofiber integration with enhanced oil-water separation. Mater. Today Sustain., 2023, vol. 24, art. 100559. https://doi.org/10.1016/j.mtsust.2023.100559
  32. Lasenko I., Sanchaniya J. V., Kanukuntla S. P., Ladani Y., Viluma-Gudmona A., Kononova O., Lusis V., Tipans I., Selga T. The mechanical properties of nanocomposites reinforced with PA6 electrospun nanofibers. Polymers, 2023, vol. 15, iss. 3, art. 673. https://doi.org/10.3390/polym15030673
  33. Yingying H., Jiangtao X., Sihang Z., Zhichao L., Dagang M., Shouxiang J. Au-coated quartz fabric by plasma treatment as a flexible SERS substrate for rapid detection of harmful substances. Microchem. J., 2024, vol. 196, art. 109700. https://doi.org/10.1016/j.microc.2023.109700
  34. Wang K., Li J. Reliable SERS detection of pesticides with a large-scale self-assembled Au@4-MBA@Ag nanoparticle array. Spectrochim. Acta Part A Mol. Biomol. Spectrosc., 2021, vol. 263, art. 120218. https://doi.org/10.1016/j.saa.2021.120218
  35. Klimova S. A., Atkin V. S., Usachev A. N., Pchelkin I. A., Presnyakov D. V., Mitin D. M., Savonin A. A., Kirillova I. V. Metallized nonwoven electrospun polyamide-6 nanofibers for energy production and storage. Fibre Chem., 2017, vol. 49, no. 3, pp. 200–204. https://doi.org/10.1007/s10692-017-9869-8
  36. Saveleva M., Prikhozhdenko E., Gorin D., Skirtach A. G., Yashchenok A., Parakhonskiy B. Polycaprolactone-based, porous CaCO3 and Ag nanoparticle modified scaffolds as a SERS platform with moleculespecific adsorption. Front. Chem., 2020, vol. 7, art. 888. https://doi.org/10.3389/fchem.2019.00888
  37. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel M., Prettenhofer P., Weiss R., Dubourg V., Vanderplas J., Passos A., Cournapeau D., Brucher M., Perrot M., Duchesnay É. Scikit-learn: Machine learning in Python. J. Mach. Learn. Res., 2011, vol. 12, pp. 2825–2830. https://doi.org/10.48550/arXiv.1201.0490
  38. Ho C. H., Lee S. SERS and DFT investigation of the adsorption behavior of 4-mercaptobenzoic acid on silver colloids. Colloids Suraces A: Physicochem. Eng. Aspects, 2015, vol. 474, pp. 29–35. https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2015.03.004
Поступила в редакцию: 
05.05.2025
Принята к публикации: 
11.07.2025
Опубликована: 
31.03.2026
  • 33 просмотра