Correlation relations for graphene and its thermal radiation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background and Objectives: The thermal radiation of a graphene sheet is considered, as well as the power absorbed by the specified sheet per unit surface in the thermodynamic equilibrium with vacuum radiation. From the comparison of these values, correlation relations are established for fluctuations in the surface current density in graphene and in a 2D conductive sheet similar to it, described by surface conductivity. These relations should be used in the theory of dispersion interaction of structures with graphene, using the Rytov–Levin and Lifshitz method of introducing fluctuation sources into Maxwell’s equations. Model and Methods: We consider the equilibrium of a graphene sheet with a Planck thermal field from the principle of detailed equilibrium. From this we get correlation relations. With their use, we obtain the density of thermal radiation. Results: The thermal radiation densities of a graphene sheet at different temperatures have been obtained, as well as the specific heat transfer between two graphene sheets at different temperatures. Conclusion: The obtained correlations may be used for calculations of dispersion forces.

About the authors

Mikhail Vladimirovich Davidovich

Saratov State University

410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Olga E. Glukhova

Saratov State University

410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

References

  1. Левин М. Л., Рытов С. М. Теория равновесных тепловых флуктуаций в электродинамике. М. : Наука, 1967. 308 с.
  2. Gusynin V. P., Sharapov S. G., Carbotte J. P. Sum rules for the optical and Hall conductivity in graphene // Phys. Rev. B. 2007. Vol. 75. Article number 165407. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.75.165407
  3. Фальковский Л. А. Оптические свойства графена и полупроводников типа A4B6 // УФН. 2008. Т. 178, № 9. С. 923–934. https://doi.org/10.3367/UFNr.0178.200809b.0923
  4. Hanson G. W. Dyadic Green’s functions and guided surface waves for a surface conductivity model of graphene // J. Appl. Phys. 2008. Vol. 103. Article number 064302. https://doi.org/10.1063/1.2891452
  5. Lovat G., Hanson G. W., Araneo R., Burghignoli P. Semiclassical spatially dispersive intraband conductivity tensor and quantum capacitance of graphene // Phys. Rev B. 2013. Vol. 87. Article number 115429. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.87.115429
  6. Волокитин А. И., Перссон Б. Н. Й. Влияние электрического тока на силы Казимира между графеновыми листами // Письма в ЖЭТФ. 2013. Т. 98, № 3. С. 165–171. https://doi.org/10.7868/S0370274X13150058
  7. Лифшиц Е. М. Теория молекулярных сил притяжения между твердыми телами // ЖЭТФ. 1955. Т. 29, № 1. С. 94–110.
  8. Марков Г. Т., Чаплин А. Ф. Возбуждение электромагнитных волн. М. : Радио и связь, 1983. 296 с.
  9. Гольдштейн Л. Д., Зернов Н. В. Электромагнитные поля и волны. М. : Сов. радио, 1971. 664 с.
  10. Wallace P. R. The Band Theory of Graphite // Phys. Rev. 1947. Vol. 71. P. 622–634. https://doi.org/10.1103/PhysRev.71.622
  11. Polder D., Van Hove M. Theory of Radiative Heat Transfer between Closely Spaced Bodies // Phys. Rev. B. 1971. Vol. 4. P. 3303–3314. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.4.3303
  12. Petrunin A. A., Slepchenkov M. M., Glukhova O. E. Effect of Functionalization with Potassium Atoms on the Electronic Properties of a 3D Glass-like Nanomaterial Reinforced with Carbon Nanotubes: In Silico Study // J. Compos. Sci. 2022. Vol. 6, № 7. Article number 186. https://doi.org/10.3390/jcs6070186
  13. Давидович М. В. Об обращении интегродифференциального оператора тонкой линейной наноантенны и дисперсионных силах // ЖТФ. 2022. Т. 92, вып. 10. С. 1537–1555. https://doi.org/10.1134/S106378422207012X
  14. Bimonte G., Klimchitskaya G. L., Mostepanenko V. M. How to observe the giant thermal effect in the Casimir force for graphene systems // Phys. Rev. A. 2017. Vol. 96. Article number 012517. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.96.012517

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».