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HPC と実験を使用して、研究者はグラフェンの生産を改良し続けています。ミュンヘン工科大学の研究者は、GCS HPC リソースを使用して、工業規模でグラフェンを生産するためのより効率的な方法を開発しています。

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液体 Cu CREDIT Santiago Cingolani 上のグラフェンの MD シミュレーションからのスナップショット。
液体 Cu CREDIT 上のグラフェンの MD シミュレーションからのスナップショット
サンティアゴ・シンゴラニ。

要約:
グラフェンは、前世紀の最もエキサイティングな科学的発見の XNUMX つかもしれません。 グラフェンは炭素のアロトロープと考えられており、本質的にグラファイトと同じ物質であるが原子構造が異なるため、グラフェンは私たちにとって非常になじみ深いものですが、新しい技術の設計と構築の可能性の新しい世界も開かれました。

HPC と実験を使用して、研究者はグラフェンの生産を改良し続けています。ミュンヘン工科大学の研究者は、GCS HPC リソースを使用して、工業規模でグラフェンを生産するためのより効率的な方法を開発しています。


ボン、ドイツ | 投稿日: 4 年 2021 月 XNUMX 日

材料は 1 次元であり、グラフェンの各「シート」の厚さはわずか XNUMX 原子ですが、その結合により、軽量で柔軟なまま、世界で最も硬い金属合金の一部と同等の強度が得られます。 この貴重でユニークな特性の組み合わせは、幅広い分野の科学者の興味をそそり、次世代エレクトロニクス、産業機器やツールの新しいコーティング、新しい生物医学技術へのグラフェンの使用に関する研究につながりました。

おそらくグラフェンの計り知れない可能性がその最大の課題の XNUMX つを引き起こしたのでしょう.グラフェンは大量生産が難しく、材料の需要は継続的に高まっています。 最近の研究では、液体銅触媒を使用することがグラフェンを生成するための高速で効率的な方法である可能性があることが示されていますが、研究者はグラフェンの形成につながるこれらの短い混沌とした瞬間に発生する分子相互作用について限られた理解しかないため、この方法をまだ使用できません。完璧なグラフェンシートを確実に製造します。

ミュンヘン工科大学 (TUM) の研究者チームは、これらの課題に対処し、グラフェンをより迅速に生産する方法の開発を支援するために、Jülich Supercomputing Center で JUWELS および SuperMUC-NG 高性能コンピューティング (HPC) システムを使用しています。 (JSC) と Leibniz Supercomputing Center (LRZ) は、液体銅上でのグラフェン形成の高解像度シミュレーションを実行します。

実験への窓

グラフェンの魅力は、主に材料の完全に均一な結晶構造に起因します。つまり、不純物を含むグラフェンを製造するのは無駄な労力です。 少量のグラフェンだけが必要な実験室の設定や状況では、研究者はスコッチテープをグラファイト結晶に置き、テープや他の接着剤を使用するのと同様の手法を使用してグラファイトの原子層を「剥がす」ことができます。衣類からペットの毛を取り除くのに役立ちます。 これにより、完璧なグラフェン層が確実に生成されますが、このプロセスは時間がかかり、大規模なアプリケーション向けのグラフェンを作成するには非現実的です。

業界は、高品質のグラフェンをより安価かつ迅速に確実に生産できる方法を必要としています。 研究されているより有望な方法の XNUMX つは、液体金属触媒を使用して、分子前駆体からの炭素原子の自己組織化を促進して、液体金属の上に成長する単一のグラフェン シートを形成することです。 液体はグラフェン生産を効率的にスケールアップする能力を提供しますが、銅などの一般的な金属を溶融するために必要な高温など、多くの複雑な問題ももたらします。 新しい材料を設計するとき、研究者は実験を使用して、さまざまな条件下で原子がどのように相互作用するかを調べます。 技術の進歩により、非常に高温などの極端な条件下でも原子スケールの挙動について洞察を得る新しい方法が開かれましたが、実験技術によって、材料の原子構造への正しい変化を促進する超高速反応を研究者が常に観察できるとは限りません。 (または反応のどの側面が不純物を導入した可能性があるか)。 ここでコンピューター シミュレーションが役立ちますが、液体などの動的システムの動作をシミュレートするには、独自の複雑なセットが不可欠です。

「このようなことを説明する問題は、適切なサンプリングを行うために分子動力学 (MD) シミュレーションを適用する必要があるということです」と Andersen 氏は述べています。 「もちろん、システムのサイズもあります。液体の挙動を正確にシミュレートするには、十分な大きさのシステムが必要です」 実験とは異なり、分子動力学シミュレーションでは、研究者が原子スケールで発生するイベントをさまざまな角度から観察したり、シミュレーションを一時停止してさまざまな側面に注目したりできます。

MD シミュレーションは、実験中には観察できなかった個々の原子の動きや化学反応に関する洞察を研究者に提供しますが、独自の課題もあります。 その中でも重要なのは、精度とコストの間の妥協です。正確な ab initio メソッドに依存して MD シミュレーションを実行する場合、これらの反応を意味のある方法で正確にモデル化するのに十分な大きさと十分な時間持続するシミュレーションを取得するには、非常に計算コストがかかります。

Andersen 氏と彼女の同僚は、最近のシミュレーションで 2,500 か月以上にわたって JUWELS で約 1,500 コアを使用しました。 大規模な計算作業にもかかわらず、チームはまだピコ秒の時間で約 XNUMX の原子しかシミュレートできませんでした。 これらは控えめな数値のように聞こえるかもしれませんが、これらのシミュレーションは、液体銅上のグラフェンの ab initio MD シミュレーションの中で最大のものでした。 チームは、これらの非常に正確なシミュレーションを使用して、MD シミュレーションを駆動する安価な方法の開発を支援し、精度を損なうことなく、より大きなシステムとより長い時間スケールをシミュレートできるようにします。

チェーンのリンク強化

チームは、Journal of Chemical Physics で記録的なシミュレーション作業を発表し、それらのシミュレーションを使用して、ACS Nano に掲載された最新の論文で得られた実験データと比較しました。

Andersen 氏は、JUWELS や SuperMUC-NG などの現世代のスーパーコンピューターによって、チームがシミュレーションを実行できるようになったことを示しました。 ただし、次世代のマシンはさらに多くの可能性を切り開きます。研究者は、より長い期間にわたってより多くの数またはシステムをより迅速にシミュレートできるためです。

Andersen は 2014 年に博士号を取得し、グラフェンの研究が同時期に爆発的に増加したことを示しました。 「この資料が最近の研究の焦点であることは魅力的です。人々がそれを注意深く見ている私自身の科学的キャリアにほとんどカプセル化されています」と彼女は言いました。 液体触媒を使用してグラフェンを生成するためのさらなる研究が必要であるにもかかわらず、アンダーセンは、HPC と実験の両方を使用するという XNUMX つのアプローチが、グラフェンのさらなる開発、ひいては商業および産業用途での使用に不可欠であることを示しました。 「この研究では、理論と実験の間に大きな相互作用があり、私はこの研究の両側にいます」と彼女は言いました。

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JUWELS と SuperMUC-NG の資金提供は、バイエルン州科学芸術省、ノルトライン ヴェストファーレン州文化研究省、ドイツ連邦教育研究省から、Gauss Center for Supercomputing を通じて提供されました。 (GCS).

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詳細については、クリックしてください。 こちらをご覧ください。

コンタクト:
エリック・ゲデンク
49-163-790

Copyright © ガウス スーパーコンピューティング センター

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