Posudky závěrečné kvalifikační práce

Posudek vedoucího

Kolíbal, Miroslav

Téma bakalářské práce Michala Dymáčka bylo navrženo jako čistě experimentální. Jeho úkolem bylo studovat růstové módy vícevrstvého grafénu v ultravakuovém mikroskopu a zároveň provést pilotní experimenty s přípravou hBN. Všechny tyto cíle splnil a iniciativně si k nim přidal i sofwarové zpracovávání obrazu. Pracoval samostatně, s potěšením jsem sledoval, že se pro úkol nadchnul a načetl množství relevantní literatury. Prokázal velkou trpělivost, potřebnou pro časově náročné in-situ experimenty, a získal tak množství experimentálních dat. Ta se rozhodl zpracovat pomocí vlastních postupů v Pythonu. Toto sám inicioval a velmi aktivně se přes mé počáteční pochybnosti snažil software vylepšovat. Výsledkem jsem byl nadšen. Do psaní jsem nemusel nijak výrazně zasahovat, Michal začal psát brzy a výsledný text myslím vhodně odráží jeho styl práce. Bylo mi potěšením s ním spolupracovat a práci hodnotím jako výbornou.

Dílčí hodnocení
Kritérium	Známka	Body	Slovní hodnocení
Splnění požadavků a cílů zadání	A
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod	A
Vlastní přínos a originalita	A
Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry	B
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii	A
Logické uspořádání práce a formální náležitosti	A
Grafická, stylistická úprava a pravopis	A
Práce s literaturou včetně citací	A
Samostatnost studenta při zpracování tématu	A

Navrhovaná známka: A

Posudek oponenta

Bartošík, Miroslav

Práce se zabývala růstem grafenu, vícevrstvého grafenu a hexagonálního nitridu bóru při současném pozorování elektronovým mikroskopem. Teoretická část je napsána jasně, srozumitelně a vhodně se doplňuje s experimentem. Pasáže týkající se úvodu do CVD růstu grafenu a elektronové mikroskopie mají vynikající pedagogickou kvalitu a lze je doporučovat studentům nižších ročníků ke stručnému seznámení se s touto problematikou. Experimentální část práce přehledně shrnuje dosažené výsledky a jejich množství je na bakalářskou práci opravdu značné: růst grafenu při různých teplotách, detailní studie vícevrstvého růstu za teploty 900 C a při snižování teploty, leptání grafenu kyslíkem a konečně příprava hBN s měřením XPS. Velmi vysoké úrovně dosahuje také obrazová analýza grafenových zrn, která byla automatizována prostřednictvím skriptovacího jazyka Python a využití moderních metod eliminace šumu, prahování a detekce hran. Právě tato automatizace umožnila stanovit rychlost růstu v závislosti na čase z velkého množství dat a nabízí i další možnosti týkající se budoucí optimalizace růstu. V této souvislosti se mi líbí v bakalářské práci použitý univerzálnější a obecný přístup k analýze získaných dat, který sice vyžaduje komplexnější přemyšlení a programování, ale zase na druhou stranu eliminuje rutinu a má tedy velkou naději být využíván i případnými následníky. Práci hodnotím jako vynikající.

Dílčí hodnocení
Kritérium	Známka	Body	Slovní hodnocení
Splnění požadavků a cílů zadání	A
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod	A
Vlastní přínos a originalita	A
Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry	A
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii	A
Logické uspořádání práce a formální náležitosti	A
Grafická, stylistická úprava a pravopis	A
Práce s literaturou včetně citací	A

Navrhovaná známka: A

Otázky

Proč se ve všech snímcích z elektronového mikroskopu zobrazuje grafen (i hBN) jako tmavší než platina?
Na straně 6 píšete: „Zajímavé také je, že nosiče náboje se v grafenu pohybují jako nehmotné částice, označované jako Diracovy fermiony [3,4].“ Můžete z fyzikálního hlediska podrobněji vysvětlit, na čem je analogie s „nehmotnými částicemi“ vystavěna?
V závěru práce píšete, že primárním cílem je spojit tři programy používané k analýze a vytvořit jeden sofistikovanější. Můžete upřesnit tento cíl, co tedy bude tento program umět?
Grafen byl rosten ve stejné komoře jako hBN. Jaké máte zkušenosti s borazanem a kontaminací komory, dařilo se komoru řádně vyčistit před dalšími depozicemi grafenu?
Na straně 26 je uvedena absolutní hodnota plochy pokryté grafenem na obrázku 4.3.a, číslo je řádově vyšší, jaká je správná hodnota?
Komentář k analýze: Rychlost bych raději vyjadřoval v procentu pokrytí povrchu za 1 s, pro lepší představu je vhodnější než absolutní hodnota. Obrovské množství dat získané automatizací detekce pokrytí lze využít i ke stanovení rozdělení počtu zrn podle plochy a v případě ještě většího množství experimentálních dat k optimalizaci růstu pomocí pokročilejších algoritmů.