• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
04.05.2022, 13:39
ФизТех
1
4 718

Суперкомпьютерное моделирование помогло определить структуру жидкого углерода

❋ 4.3

Российские ученые исследовали поведение жидкого углерода с помощью суперкомпьютерного моделирования и впервые охарактеризовали его структуру на наноразмерных масштабах. Результаты свидетельствуют о том, что при относительно низких давлениях жидкий углерод представляет собой смесь линейных sp-гибридизованных цепочек и структурно напоминает карбин — загадочную твердую фазу углерода, споры о существовании которой ведутся уже более полувека.

Суперкомпьютерное моделирование помогло определить структуру жидкого углерода / ©Getty images / Автор: Иван Беляев

Работа опубликована в высокорейтинговом научном журнале Carbon. Углерод известен богатым набором аллотропных модификаций: от знакомых всем графита и алмаза до модных в наши дни нанотрубок, фуллеренов и многочисленных производных графена. Всем этим твердым модификациям углерода посвящены тысячи научных статей и целые монографии, а вот о свойствах его жидкой фазы известно удивительно мало. Несмотря на существенную практическую значимость, до сих пор нет достоверных экспериментальных данных о линии плавления графита или параметрах тройной точки «пар — жидкость — графит».

Такое положение — следствие ряда технических сложностей, связанных в первую очередь с трудностями стабилизации жидкого углерода при экстремально высоких температурах. Кроме того, температура образования жидкого углерода настолько высока, что тигель для его удержания попросту не из чего изготовить: любой другой жаропрочный материал расплавится раньше, чем сам образец.

Свойства жидкого углерода и аспекты плавления графита имеют долгую историю исследований, которые начались еще в 1920-х годах и были позднее продолжены уже во второй половине XX века экспериментами по лазерному нагреву и нагреву электрическим разрядом. Но после нескольких десятилетий интенсивных усилий результаты измерений температуры плавления графита по-прежнему крайне противоречивы: даже при близких значениях давления точки плавления разбросаны по широкому диапазону температур от 3700 до 6700 К.

При этом с развитием технологий знания о поведении углерода в области экстремальных температур становятся все более востребованы: фазовые переходы «твердое тело — жидкость» могут возникать в ходе синтеза углеродных наночастиц или встречаться при интенсивной лазерной абляции углеродных материалов. Перспективные методы восстановления графена из его оксида также требуют нагрева до температур порядка 3500–4000 K.

Атомистическая структура жидкого углерода: розовые атомы — sp-гибридизация, зеленые — sp2, серые — sp3 (слева). Примеры отдельных углеродных цепочек в объеме жидкости (справа) / ©Carbon

Здесь на помощь приходят методы суперкомпьютерного моделирования: они позволяют заглянуть в области, которые пока недоступны эксперименту. С помощью этих методов группа ученых из Объединенного института высоких температур РАН и Московского физико-технического института провела атомистическое моделирование жидкой фазы углерода.

Никита Орехов, заместитель заведующего лабораторией суперкомпьютерных методов в физике конденсированного состояния МФТИ, рассказывает: «Атомистическое моделирование является одним из основных направлений деятельности нашей лаборатории в МФТИ. Этот подход позволяет численно описывать и предсказывать поведение каждого отдельного атома в некотором, как правило, очень небольшом объеме вещества.

С вычислительной точки зрения такие методы крайне ресурсоемкие и требуют использования высокопроизводительных машин, способных для решения одной задачи задействовать одновременно сотни, а порой и тысячи отдельных процессоров, — так называемых суперкомпьютеров».

Моделирование жидкого и аморфного углерода — чрезвычайно сложная задача, и существовавшие до недавнего времени методы эмпирической молекулярной динамики справлялись с ней сравнительно плохо. Однако алгоритмы машинного обучения, уже плотно проникшие практически во все сферы научной деятельности, помогли совершить важный прорыв и в этой области. В последние годы начали появляться модели машинно-обучаемых межатомных потенциалов, точность которых вплотную приближается к возможностям квантово-химических методов.

Михаил Логунов, аспирант МФТИ, младший научный сотрудник лаборатории суперкомпьютерных методов в физике конденсированного состояния МФТИ, добавляет: «В нашей работе мы применили методы классической молекулярной динамики с машинно-обучаемым потенциалом и исследовали поведение жидкого углерода при Т=5000–7000К — в области экстремальных температур, практически недоступной для анализа экспериментальными методами.

Расчеты показали, что в определенном диапазоне давлений жидкий углерод существенно меняет свою структуру и становится похожим на смесь линейных sp-гибридизованных цепочек толщиной в один атом. Это крайне неожиданное поведение для ковалентной жидкости. Такие цепочки экспериментально наблюдались при комнатной температуре, но их удавалось стабилизировать только в очень специфических условиях, например внутри углеродных нанотрубок.

А полвека назад было предположено, что sp-гибридизованные цепочки могут образовать еще одну гипотетическую фазу твердого углерода — так называемый карбин. И, хотя синтез карбина так и не был осуществлен на практике, наши расчеты показывают, что при определенных условиях его структурные мотивы можно наблюдать в жидкой фазе углерода.

Полученные данные о жидкой фазе углерода могут быть важны как с практической точки зрения, например для поиска новых методов высокотемпературного синтеза углеродных наночастиц, так и с более фундаментальной: углерод при экстремальных температурах — нередкий гость в задачах астрофизики. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), известен также как Физтех — ведущий российский вуз по подготовке специалистов в области теоретической, экспериментальной и прикладной физики, математики, информатики, химии, биологии и смежных дисциплин. Расположен в городе Долгопрудном Московской области, отдельные корпуса и факультеты находятся в Жуковском и в Москве.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
12 августа, 11:29
Юлия Трепалина

Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.

14 августа, 08:27
Полина Меньшова

Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.

14 августа, 15:30
Денис Яковлев

Исследование американских ученых позволило понять роль эволюционных генетических изменений в формировании важнейших когнитивных способностей человека.

12 августа, 11:29
Юлия Трепалина

Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.

9 августа, 15:19
Любовь С.

Чтобы проверить законы физики в условиях, недоступных на Земле, астрофизик Козимо Бамби (Cosimo Bambi) из Фуданьского университета (Китай) предложил отправить к центру ближайшей черной дыры «нанокрафт» — крошечный зонд, способный добраться до цели примерно за 60-75 лет благодаря наземной лазерной установке.

13 августа, 10:56
Юлия Трепалина

Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.

25 июля, 07:47
Адель Романова

Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.

6 августа, 20:59
Татьяна Пичугина

Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.

22 июля, 14:44
ФизТех

Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет.  Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий
-
0
+
А вот это весьма интересно! Спасибо большое за эту новость и ссылку на статью, а то бы сам пропустил.Заценю этот "machine learning" потенциал из статьи, насколько он хорош. А он явно неплох, гонял несколько лет назад более раннюю версию этого потенциала.
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно