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Utilizzando HPC e sperimentando, i ricercatori continuano a migliorare la produzione di grafene

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Utilizzando HPC e sperimentando, i ricercatori continuano a migliorare la produzione di grafene

centro di supercalcolo Gauss

Il grafene potrebbe essere tra le scoperte scientifiche più entusiasmanti del secolo scorso. Sebbene ci sia sorprendentemente familiare – il grafene è un allotropo del carbonio, il che significa che è essenzialmente lo stesso materiale della grafite ma con una struttura atomica diversa – il grafene ha anche aperto un mondo completamente nuovo di possibilità per la progettazione e la costruzione di nuove tecnologie.

Il materiale è bidimensionale, il che significa che ogni “piastra” di grafene ha uno spessore di un solo atomo, ma i suoi legami lo rendono forte come alcune delle leghe metalliche più dure del mondo pur rimanendo leggero e flessibile. Questa preziosa e unica combinazione di proprietà ha incuriosito scienziati di un’ampia gamma di campi, portando alla ricerca sull’uso del grafene per l’elettronica di prossima generazione, nuovi rivestimenti per strumenti e strumenti industriali e nuove tecnologie biomediche.

Forse è l’enorme potenziale del grafene che ha conseguentemente causato una delle sue maggiori sfide: il grafene è difficile da produrre in serie e la domanda per il materiale è in costante crescita. Ricerche recenti suggeriscono che l’utilizzo di un catalizzatore di rame liquido può essere un modo rapido ed efficiente per produrre grafene, ma i ricercatori hanno solo una comprensione limitata delle interazioni molecolari che si verificano durante questi brevi momenti caotici che portano alla formazione di grafene, il che significa che non possono usare il metodo ancora. Per produrre in modo affidabile fogli di grafene impeccabili.

Per affrontare queste sfide e aiutare a sviluppare modi per produrre grafene più velocemente, un team di ricercatori dell’Università tecnica di Monaco (TUM) ha utilizzato i sistemi di calcolo ad alte prestazioni (HPC) JUWELS e SuperMUC-NG presso il Jülich Supercomputing Center (JSC). ) e il Leibniz Supercomputing Center (TUM).LRZ) per eseguire simulazioni ad alta risoluzione della formazione di grafene su rame liquido.

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Una finestra sull’esperienza

L’attrattiva del grafene deriva principalmente dalla struttura cristallina perfettamente regolare del materiale, il che significa che produrre grafene con impurità è uno sforzo sprecato. Per le impostazioni di laboratorio o le condizioni che richiedono solo una piccola quantità di grafene, i ricercatori possono posizionare un pezzo di nastro adesivo su un cristallo di grafite e “staccare” gli strati atomici di grafite usando una tecnica simile a come usano il nastro adesivo o altro adesivo per aiuta a rimuovere i peli degli animali dai vestiti. . Sebbene questo produca in modo affidabile strati di grafene impeccabili, il processo è lento e poco pratico per creare grafene per applicazioni su larga scala.

L’industria richiede metodi affidabili per produrre grafene di alta qualità in modo più economico e veloce. Un metodo promettente in fase di studio prevede l’uso di un catalizzatore di metallo liquido per facilitare l’autoassemblaggio di atomi di carbonio da precursori molecolari in un singolo foglio di grafene che cresce sopra il metallo liquido. Sebbene il liquido offra la capacità di aumentare in modo efficiente la produzione di grafene, presenta anche una serie di complicazioni, come le alte temperature necessarie per fondere i metalli tipici utilizzati, come il rame. Durante la progettazione di nuovi materiali, i ricercatori utilizzano gli esperimenti per vedere come gli atomi reagiscono in una varietà di condizioni. Mentre i progressi tecnologici hanno aperto nuove strade per ottenere informazioni sul comportamento della scala atomica anche in condizioni estreme come temperature molto elevate, le tecniche sperimentali non sempre consentono ai ricercatori di osservare le interazioni ultraveloci che facilitano i corretti cambiamenti nella struttura atomica della materia. (o quali aspetti dell’interazione possono aver introdotto impurità). È qui che le simulazioni al computer possono aiutare, tuttavia, simulare il comportamento di un sistema dinamico come un fluido non è privo di una serie di complessità.

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“Il problema con la descrizione di qualcosa di simile è che è necessario applicare simulazioni di dinamica molecolare (MD) per ottenere i campioni giusti”, ha detto Andersen. “Poi, ovviamente, c’è la dimensione del sistema: è necessario un sistema abbastanza grande da simulare con precisione il comportamento del fluido”. A differenza degli esperimenti, le simulazioni di dinamica molecolare offrono ai ricercatori la possibilità di osservare gli eventi che si verificano su scala atomica da una varietà di angolazioni diverse o di mettere in pausa la simulazione per concentrarsi su aspetti diversi.

Mentre le simulazioni MD offrono ai ricercatori approfondimenti sul movimento dei singoli atomi e sulle reazioni chimiche che non possono essere osservate durante gli esperimenti, hanno le loro sfide. Il principale tra questi è il compromesso tra accuratezza e costo: quando ci si affida a metodi ab initio accurati per guidare le simulazioni MD, è molto costoso ottenere simulazioni sufficientemente grandi e sufficientemente lunghe da modellare accuratamente queste interazioni in modo significativo.

Andersen e i suoi colleghi hanno utilizzato circa 2.500 core su JUWELS per periodi di oltre un mese nelle loro recenti simulazioni. Nonostante gli enormi sforzi di calcolo, il team è riuscito ancora a simulare solo circa 1.500 atomi in un periodo di secondi. Sebbene questi possano sembrare numeri modesti, questa simulazione è stata tra le più grandi mai eseguite in ab initio MD di grafene su rame liquido. Il team utilizza queste simulazioni ad alta risoluzione per aiutare a sviluppare modi più economici per eseguire simulazioni MD in modo che diventi possibile simulare sistemi più grandi e scale temporali più lunghe senza compromettere la precisione.

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Rafforzare gli anelli della catena

Il team ha pubblicato il lavoro di simulazione da record nel Journal of Chemical Physics, quindi ha utilizzato tali simulazioni per confrontare i dati sperimentali ottenuti nel loro ultimo documento, che appare in ACS Nano.

Andersen ha notato che i supercomputer di ultima generazione, come JUWELS e SuperMUC-NG, hanno permesso al team di eseguire le loro simulazioni. Tuttavia, le macchine di prossima generazione apriranno più possibilità, poiché i ricercatori possono simulare numeri o sistemi più grandi più rapidamente per periodi di tempo più lunghi.

Andersen ha conseguito il dottorato di ricerca nel 2014 e osserva che la ricerca sul grafene è esplosa nello stesso periodo. “È incredibile che il materiale sia un obiettivo di ricerca così recente – è quasi così incapsulato nella mia carriera scientifica che le persone lo hanno esaminato così da vicino”, ha detto. Sebbene siano necessarie ulteriori ricerche sull’uso di catalizzatori liquidi per la produzione di grafene, Andersen ha osservato che sarebbe necessario un duplice approccio all’utilizzo sia dell’HPC che dell’esperimento per l’ulteriore sviluppo del grafene, e quindi il suo utilizzo in applicazioni commerciali e industriali. “In questa ricerca, c’è una grande interazione tra teoria ed esperimento, e io sono stata da entrambi i lati di questa ricerca”, ha detto.

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