Un team internazionale di ricercatori, nel tentativo di produrre grafene economico e privo di difetti in quantità maggiori, ha utilizzato le risorse di GCS HPC per sviluppare metodi più efficienti per la produzione di grafene su scala industriale.
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 le sfide attuali e aiutare a sviluppare modi per produrre più velocemente il grafene, 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.
L’attrattiva del grafene deriva principalmente dalla struttura cristallina perfettamente regolare del materiale, il che significa che la produzione di grafene senza impurità è l’obiettivo principale. Per la produzione di massa di grafene, sono necessari metodi in grado di produrre in modo affidabile grafene di alta qualità in modo più economico e veloce. Un metodo promettente in esame 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.
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.
“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 affermato Mai Andersen di TUM. “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 abbastanza grandi e sufficientemente lunghe da modellare accuratamente queste interazioni in modo significativo.
Andersen e 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 ha potuto ancora 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.
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.
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 un’enorme interazione tra teoria ed esperimento, e io sono stata da entrambi i lati di questa ricerca”, ha detto.