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研究人员使用 HPC实验 开发更有效的工业规模生产石墨烯的方法

2021-04-17 04:51:26

石墨烯可能是上个世纪最激动人心的科学发现之一。虽然我们非常熟悉——石墨烯被认为是碳的同素异形体,这意味着它与石墨本质上是相同的物质,但具有不同的原子结构——石墨烯也为设计和构建新技术开辟了一个新的可能性世界。

这种材料是二维的,这意味着石墨烯的每个“薄片”只有 1 个原子厚,但它的键使其与世界上一些最硬的金属合金一样坚固,同时保持轻巧和柔韧。这种宝贵的、独特的特性组合引起了广泛领域科学家的兴趣,导致了将石墨烯用于下一代电子产品、工业仪器和工具的新涂层以及新的生物医学技术的研究。

液态铜上石墨烯的 MD 模拟快照

或许正是石墨烯的巨大潜力导致了其挑战之一——石墨烯难以大量生产,而且对该材料的需求不断增长。最近的研究表明,使用液态铜催化剂可能是一种快速、有效的生产石墨烯的方法,但研究人员对这些导致石墨烯形成的短暂、混乱时刻发生的分子相互作用的了解有限,这意味着他们还不能使用这种方法可靠地生产完美无瑕的石墨烯片。

为了应对这些挑战并帮助开发更快的石墨烯生产方法,慕尼黑工业大学 (TUM) 的一组研究人员一直在 Jülich 超级计算中心使用 JUWELS 和 SuperMUC-NG 高性能计算 (HPC) 系统(JSC) 和莱布尼茨超级计算中心 (LRZ) 在液态铜上运行石墨烯形成的高分辨率模拟。

石墨烯的吸引力主要源于该材料完美均匀的晶体结构,这意味着生产含有杂质的石墨烯是白费力气。对于实验室环境或只需要少量石墨烯的情况,研究人员可以将一块透明胶带放在石墨晶体上,并使用类似于使用胶带或其他粘合剂的技术“剥离”石墨的原子层帮助去除衣服上的宠物毛发。虽然这可靠地生产出完美无瑕的石墨烯层,但该过程缓慢且不切实际,无法为大规模应用创造石墨烯。

工业需要能够更便宜、更快地可靠地生产高质量石墨烯的方法。正在研究的更有前途的方法之一涉及使用液态金属催化剂来促进碳原子从分子前体的自组装到在液态金属顶部生长的单个石墨烯片中。虽然这种液体能够有效地扩大石墨烯的生产规模,但它也带来了许多复杂因素,例如熔化所使用的典型金属(如铜)所需的高温。在设计新材料时,研究人员通过实验来观察原子在各种条件下如何相互作用。尽管技术进步为深入了解原子尺度行为开辟了新途径,即使在极端条件下(例如非常高的温度),实验技术并不总是允许研究人员观察超快反应,这些反应有助于材料原子结构的正确变化(或反应的哪些方面可能引入了杂质)。这是计算机模拟可以提供帮助的地方,但是,模拟动态系统(例如液体)的行为并非没有其自身的复杂性。

描述这样的事情的问题是你需要应用分子动力学 (MD) 模拟来获得正确的采样,安德森说,然后,当然,还有系统大小,你需要有一个足够大的系统来准确模拟液体的行为。与实验不同,分子动力学模拟使研究人员能够从各种不同的角度观察原子尺度上发生的事件,或者暂停模拟以关注不同方面。

虽然 MD 模拟为研究人员提供了对实验中无法观察到的单个原子的运动和化学反应的洞察,但他们也面临着自己的挑战。其中最主要的是准确性和成本之间的折衷——当依靠准确的从头算方法来驱动 MD 模拟时,获得足够大且持续时间足够长的模拟以有意义的方式准确地模拟这些反应的计算成本非常高.

Andersen 和她的同事在最近一个多月的时间里使用了 JUWELS 上的大约 2,500 个内核来进行最近的模拟。尽管进行了大量的计算工作,该团队仍然只能在皮秒内模拟大约 1,500 个原子。虽然这些数字听起来可能不大,但这些模拟是在液态铜上对石墨烯进行的从头算MD模拟中的一次。该团队使用这些高度准确的模拟来帮助开发更便宜的方法来驱动 MD 模拟,以便在不影响准确性的情况下模拟更大的系统和更长的时间尺度成为可能。

该团队在《化学物理杂志》上发表了其破纪录的模拟工作,然后使用这些模拟与他们最近发表在ACS Nano 上的论文中获得的实验数据进行比较。

Andersen 表示,当前一代的超级计算机,如 JUWELS 和 SuperMUC-NG,使该团队能够运行其模拟。然而,下一代机器将开辟更多的可能性,因为研究人员可以在更长的时间内更快地模拟更大的数字或系统。

安徒生于 2014 年获得博士学位,并表示同期石墨烯研究呈爆炸式增长。令人着迷的是,这种材料是最近的研究重点,它几乎包含在我自己的科学生涯中,人们已经仔细研究过它。尽管需要对使用液体催化剂生产石墨烯进行更多研究,但 Andersen 表示,同时使用 HPC 和实验的双管齐下的方法对于进一步开发石墨烯并进而用于商业和工业应用至关重要。在这项研究中,理论和实验之间有很大的相互作用,她说。

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