《Photonics and Nanostructures - Fundamentals and Applications》：Large-area SERS chip based on periodic striped metal-insulator-metal structures fabricated by laser interference lithography
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•LIL技术能够实现大面积SERS芯片的简单、低成本制造。•周期性纳米条纹Ag/SiO?/Au结构可以增强局部电磁场。•具有周期性条纹MIM结构的SERS基底可以实现超过10^10的增强因子。•将MIM基底与微流控技术集成可以实现实时、原位的检测。引言为了增强局部电磁场，人们研究
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LIL技术能够实现大面积SERS芯片的简单、低成本制造。
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周期性纳米条纹Ag/SiO?/Au结构可以增强局部电磁场。
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具有周期性条纹MIM结构的SERS基底可以实现超过10^10的增强因子。
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将MIM基底与微流控技术集成可以实现实时、原位的检测。
引言
为了增强局部电磁场，人们研究了具有纳米尺度间隙的纳米结构，例如同源二聚体[12]、异源二聚体[13]、三聚体[14]和异质结构[15]。与传统平面纳米图案相比，金属-绝缘体-金属（MIM）三明治纳米结构可以产生宽频带和多共振的等离子体热点，并且具有很强的空间定位能力[16]。其中，MIM纳米结构在空间模式分布上具有独特优势，在多种应用中显示出巨大潜力[17]、[18]，尤其是在SERS传感领域。例如，垂直堆叠的Au/SiO?纳米层状结构支持多种杂交的局域表面等离子体模式，能够在不同背景折射率下实现多共振的光学聚焦和优化的光谱匹配[19]。类似地，Ag/SiO?/Ag层状等离子体腔在纳米柱阵列上可以实现高SERS增强效果，通过精确控制垂直等离子体间隙产生均匀且可重复的多带SERS信号[20]。由于金属-介质界面处的多维等离子体耦合，涂有Au/Ta?O?/Au的Si纳米柱比仅涂单层金属的纳米柱具有更强的拉曼增强效果[21]。尽管MIM结构在SERS应用中得到了广泛研究，但其制造过程往往复杂、成本高昂且耗时，这限制了其实际应用。因此，开发高通量、简单且高效的制造策略以生产大面积、低成本、稳定且用户友好的SERS设备仍然是重要的研究方向。
基于激光的加工方法为制造微纳米结构功能表面提供了灵活的手段。Geng等人利用机器学习优化了纳秒激光加工中的微槽几何形状[22]。Mikalkevi?ius等人结合飞秒激光诱导的周期性结构与Ag纳米颗粒沉积技术用于SERS传感[23]。对于大面积周期性图案化，激光干涉光刻（LIL）在光刻胶中记录光学干涉图案，从而通过干涉配置和曝光条件实现几何控制。Jiang等人使用深紫外LIL和平顶光束整形技术制备了厘米级周期性纳米结构[24]。这些研究表明，基于激光的加工技术在可控表面结构化、与功能性材料集成以及大面积制造方面具有巨大潜力。LIL结合了周期性图案化、几何可调性和与薄膜沉积的兼容性，为大面积多层SERS基底的生产提供了合适的途径。
在本研究中，我们提出了用于SERS传感的周期性条纹MIM结构，并采用双光束LIL与薄膜沉积技术实现了这些结构的大面积制造。通过FDTD模拟研究了不同结构配置的电场分布和吸收光谱，并分析了其SERS性能。此外，通过将SERS基底与微流控芯片集成，我们开发了一个SERS-微流控平台，用于概念验证的分子传感实验，证明了其增强的拉曼信号和良好的信号一致性。
章节摘录
FDTD模拟
SERS基底的结构模拟采用了FDTD方法。入射光源为532纳米的平面波，使用频域场和功率监测器获取X-Z平面上的电场分布。X方向施加周期性边界条件，Y和Z方向则采用完美匹配层（PML）。网格尺寸设置为3.6纳米×3.6纳米×3.6纳米。
SERS基底的设计与分析
为了研究具有异质多层的微纳米结构的SERS特性，我们模拟并测试了带有Ag/SiO?层、Ag/Au层和Ag/SiO?/Au层的周期性条纹结构，如图3所示。这些结构在X-Z视图中的三维示意图见图3a-c。几何参数在图3c中定义，其中P表示结构周期，L表示条纹的宽度，H表示条纹的高度，T表示...
结论
总的来说，本研究提出了周期性条纹MIM结构作为SERS基底，通过LIL技术实现了大面积和低成本的生产，同时保证了基底的生产效率。周期性条纹MIM配置的高灵敏度主要归因于两种效应：活性层上的表面等离子体共振和等离子体腔内的干涉现象带来的导模共振。
CRediT作者贡献声明
Wenmin Zhang： 资源准备与研究。Lu Wang： 研究与数据管理。Dayou Li： 监督与资源协调。Wilhelm Pfleging： 文稿撰写、审稿与编辑、监督与资源协调。Zuobin Wang： 文稿撰写、审稿与编辑、监督、项目管理、资金申请与概念构思。Yue Wang： 研究与数据分析。Mengnan Liu： 文稿撰写、审稿与编辑、数据可视化与方法论设计。Litong Dong： 初稿撰写、方法论设计、研究与数据管理。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本工作得到了中国国家重点研发计划（编号2023YFE0108900）、吉林省科技计划（编号YDZJ202501ZYTS601）、Horizon Europe计划（L4DNANO，编号101086227）、中山社会福利与基础研究计划（编号220427204368325）、中山创新研究团队计划（编号CXTD2023003）以及中国“111”计划（编号D17017）的支持。
Litong Dong|Xuanyi Dong|Yue Wang|Mengnan Liu|Wenmin Zhang|Lu Wang|Dayou Li|Wilhelm Pfleging|Zuobin Wang
