Etude de l'élaboration et caractérisation de couches minces de chalcogénures de cuivre pour la fabrication de capteurs électrochimiques pour la détection de polluants dans l'eau

Abstract

L’objectif de ce travail, est de développer des capteurs électrochimiques à base de couches minces de sulfure de cuivre (CuS) pour la détection des ions de cuivre Cu+2 dans l’eau. Les deux procédés adaptés pour la réalisation de ces couches minces sont la déposition à partir d’un bain chimique connu sous l’abréviation CBD (Chemical Bath Deposition) ainsi que la déposition par la méthode électrochimique connue sous le nom de l’électrodéposition. Les films développés sont caractérisés par le spectromètre à diffraction des rayons X (XRD) et le microscope électronique à balayage couplé avec un spectromètre à dispersion énergétique des rayons X (MEB/EDX). La caractérisation électrochimique du capteur est effectuée en étudiant sa réponse aux ions de cuivre Cu+2 présent dans l’eau. Les résultats obtenus donnent toujours des réponses quasi Nernstiènnes avec des pentes qui varient entre 24 et 30 mV et ceci dans une gamme de concentrations des ions Cu+2 de 10-6 mol/l à 10-1 mol/l. La dissolution de l’électrode, dont la couche mince est déposée par le procédé électrochimique, a été étudiée en suivant la concentration des ions de cuivre dans la solution étudiée. Le faible taux de dissolution obtenu est du spécialement aux processus de dépôt utilisé qu’est l’électrodéposition. Il est d’environ 0.04% dans une solution ayant un pH=5.8. La modélisation du comportement électrochimique ainsi que la dissolution des ions du cuivre, est ainsi développée dans ce travail. La partie numérique développée dans ce travail est basée essentiellement sur la simulation Monté Carlo. Les deux modèles numériques développés sont basés sur l’échange ionique du Cu+2 entre la solution et la couche mince du capteur en CuS. Cet échange, est un phénomène qui est géré par une probabilité qui dépend du nombre d’ions Cu+2 dans la solution ainsi que dans la couche du CuS. La validation des deux modèles développés a été effectuée par la comparaison entre les résultats numériques obtenus et les résultats expérimentaux.