Figure 1 : Spectres calculés de chaleur générée dans des structures métalliques déposées sur un substrat.Le milieu environnant est de l’eau. Adapté de la référence [1]. © CEMES-CNRS
(i) Metasurfaces et génération de chaleur
Très récemment, la plasmonique a engendré un nouveau domaine d’applications dans lequel les effets dissipatifs dans le métal sont utilisés de façon avantageuse. Hormis leurs propriétés bien connues d’exaltation et de confinement du champ électromagnétique dans le champ proche, les nanostructures et les particules métalliques ont révélé un grand potentiel comme sources locales de chaleur. Cette activité est développée au niveau expérimental (ce qui inclut les mesures locales de température par spectroscopie locale) et au niveau théorique avec une approche complètement auto-consistante basée sur le formalisme des Fonctions de Green Dyadiques (GDF) qui permet de calculer l’intensité du champ local et la distribution de température à l’intérieur et autour un réseau de particule (tout en incluant le couplage au substrat).
Figure 2 : (a) Exemple de métasurface thermoplasmonique capable de générer de forts contrastes de températures. (b-e)Evolution des cartes de température en fonction de la polarisation incidente (double flèche) [4]. © CEMES-CNRS
Cette approche a été appliquée pour définir et optimiser de nouveaux concepts de métasurfaces thermoplasmoniques composées de nano-rectangles en or ou avec un mélange de bâtonnets en or et en silicium [3,4]. A chaque étape de l’optimisation, la distribution de chaleur a été calculée, et les arrangements restituant un comportement le plus proche des objectifs fixés ont été sélectionnés. Cette approche itérative a par exemple convergé vers des géométries de méta–surfaces optimisées pour le transport d’énergie et capables d’engendrer des accroissements de température déportés, contrôlable à distance grâce à la polarisation et à la longueur d’onde du laser, répondant ainsi aux objectifs fixés au départ.
Figure 3 : (a) Schéma illustrant l’optimisation évolutionniste. (b) En haut : illustration du modèle d’optimisation. Une chaîne optimisée de 20 bâtonnets sur un substrat de verre est recherchée afin d’obtenir l’élévation de température maximale à l’une des extrémités. En bas : carte de température le long de la chaîne optimisée, avec des vues élargies au point de lancement et d’arrivée. Les températures sont calculées à une hauteur de 300 nm (barre d’échelle : 500 nm) [4]. © CEMES-CNRS
[1] G. Baffou et al., App. Phys. Lett. 94, 153109 (2009).
[2] S. Viarbitskaya et al., ACS Photon. 2, 744 (2015).
[3] P. R. Wiecha et al., Phys. Rev. B 96 (3), 035440 (2017).
[4] C. Girard et al., J. Opt. 20, 075004 (2018).