Reklam
Teknoloji Haberleri

Yüksek Performanslı Bilgi İşlem, Geliştirilmiş Verimlilik için Süreci İyileştirmeye Yardımcı Olur

reklam
Reklam


Grafen MD Simülasyonu

Sıvı Cu üzerindeki grafenin MD simülasyonundan anlık görüntü. Kredi: Santiago Cingolani.

reklam

Münih Teknik Üniversitesi’nden araştırmacılar, endüstriyel ölçekte grafen üretmek için daha verimli yöntemler geliştirmek için GCS HPC kaynaklarını kullanıyor.

Grafen, geçen yüzyılın en heyecan verici bilimsel keşiflerinden biri olabilir. Grafen, bize çarpıcı bir şekilde tanıdık gelse de – grafen bir karbon allotropu olarak kabul edilir, yani esasen grafitle aynı maddedir, ancak farklı bir atomik yapıdadır – grafen ayrıca yeni teknolojilerin tasarlanması ve inşa edilmesi için yeni bir olasılıklar dünyasının kapısını açmıştır.

reklam

Materyal iki boyutludur, yani her bir grafen “tabaka” sadece 1 atom kalınlığındadır, ancak bağları onu hafif ve esnek kalırken dünyanın en sert metal alaşımlarından bazıları kadar güçlü kılar. Bu değerli, benzersiz özellik karışımı, çok çeşitli alanlardan bilim adamlarının ilgisini çekmiş ve yeni nesil elektronikler için grafen kullanımı, endüstriyel aletler ve aletler üzerinde yeni kaplamalar ve yeni biyomedikal teknolojiler konusunda araştırmalara yol açmıştır.

Belki de grafenin en büyük zorluklarından birine neden olan muazzam potansiyelidir – grafenin büyük hacimlerde üretilmesi zordur ve malzemeye olan talep sürekli olarak artmaktadır. Son araştırmalar, sıvı bakır katalizörü kullanmanın grafen üretmek için hızlı ve verimli bir yol olabileceğini gösteriyor, ancak araştırmacılar, grafen oluşumuna yol açan bu kısa, kaotik anlar sırasında meydana gelen moleküler etkileşimler hakkında yalnızca sınırlı bir anlayışa sahipler, yani henüz yöntemi kullanamıyorlar. Kusursuz grafen tabakalarını güvenilir bir şekilde üretmek için.

Bu zorlukların üstesinden gelmek ve daha hızlı grafen üretimi için yöntemler geliştirmeye yardımcı olmak için, Münih Teknik Üniversitesi’nden (TUM) bir araştırma ekibi, Jülich Süper Bilgi İşlem Merkezi’nde JUWELS ve SuperMUC-NG yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) sistemlerini kullanıyor. (JSC) ve Leibniz Süper Hesaplama Merkezi (LRZ), sıvı bakır üzerinde grafen oluşumunun yüksek çözünürlüklü simülasyonlarını çalıştırmak için.

Deneye bir pencere

Grafenin çekiciliği, öncelikle malzemenin mükemmel şekilde tek biçimli kristal yapısından kaynaklanmaktadır, bu da safsızlıklarla grafen üretmenin boşa harcanan çaba olduğu anlamına gelir. Sadece az miktarda grafenin gerekli olduğu laboratuvar ortamları veya koşullar için, araştırmacılar bir grafit kristali üzerine bir parça viski bandı yerleştirebilir ve bant veya başka bir yapıştırıcının nasıl kullanılacağına benzeyen bir teknik kullanarak grafitin atomik katmanlarını “soyabilir”. evcil hayvan tüylerinin giysilerden çıkarılmasına yardımcı olmak için. Bu güvenilir bir şekilde kusursuz grafen katmanları üretirken, süreç yavaştır ve büyük ölçekli uygulamalar için grafen oluşturmak için pratik değildir.

Endüstri, yüksek kaliteli grafeni daha ucuz ve daha hızlı güvenilir bir şekilde üretebilecek yöntemler gerektirir. Araştırılmakta olan daha umut verici yöntemlerden biri, karbon atomlarının moleküler öncülerden sıvı metalin üzerinde büyüyen tek bir grafen tabakasına kendiliğinden birleşmesini kolaylaştırmak için bir sıvı metal katalizörü kullanmayı içerir. Sıvı, grafen üretimini verimli bir şekilde büyütme yeteneği sunarken, kullanılan bakır gibi tipik metalleri eritmek için gereken yüksek sıcaklıklar gibi bir dizi komplikasyonu da beraberinde getiriyor. Araştırmacılar, yeni malzemeler tasarlarken atomların çeşitli koşullar altında nasıl etkileştiğini görmek için deneyler kullanırlar. Teknolojik ilerlemeler, çok yüksek sıcaklıklar gibi aşırı koşullar altında bile atomik ölçekte davranış hakkında fikir edinmenin yeni yollarını açarken, deneysel teknikler, araştırmacıların, bir malzemenin atomik yapısında doğru değişiklikleri kolaylaştıran ultra hızlı reaksiyonları gözlemlemelerine her zaman izin vermez. (veya reaksiyonun hangi yönleri safsızlıklar getirmiş olabilir). Bu noktada bilgisayar simülasyonları yardımcı olabilir, ancak sıvı gibi dinamik bir sistemin davranışını simüle etmek kendi komplikasyonları olmadan değildir.

Andersen, “Böyle bir şeyi tanımlayan problem, doğru örneklemeyi elde etmek için moleküler dinamik (MD) simülasyonlarını uygulamanız gerektiğidir” dedi. “Sonra elbette sistem boyutu da var – sıvının davranışını doğru bir şekilde simüle etmek için yeterince büyük bir sisteme sahip olmanız gerekiyor.” Deneylerden farklı olarak, moleküler dinamik simülasyonları, araştırmacılara atom ölçeğinde meydana gelen olaylara çeşitli farklı açılardan bakma veya simülasyonu farklı yönlere odaklanmak için duraklatma yeteneği sunar.

MD simülasyonları, araştırmacılara deneyler sırasında gözlemlenemeyen tek tek atomların hareketi ve kimyasal reaksiyonlar hakkında bilgi sağlarken, kendi zorlukları da var. Bunların başında doğruluk ve maliyet arasındaki uzlaşma gelir – MD simülasyonlarını yürütmek için doğru ab initio yöntemlerine güvenirken, bu reaksiyonları anlamlı bir şekilde doğru bir şekilde modellemek için yeterince büyük ve yeterince uzun simülasyonlar elde etmek hesaplama açısından son derece pahalıdır.

Andersen ve meslektaşları, son simülasyonlar için bir aydan fazla süren dönemlerde JUWELS üzerinde yaklaşık 2.500 çekirdek kullandı. Muazzam hesaplama çabasına rağmen, ekip yine de pikosaniyeler boyunca yalnızca yaklaşık 1.500 atomu simüle edebildi. Bunlar mütevazı rakamlar gibi görünse de, bu simülasyonlar, sıvı bakır üzerinde grafen ab initio MD simülasyonlarının en büyükleri arasındaydı. Ekip, doğruluktan ödün vermeden daha büyük sistemleri ve daha uzun zaman çizelgelerini simüle etmeyi mümkün kılmak için MD simülasyonlarını yürütmek için daha ucuz yöntemler geliştirmeye yardımcı olmak için bu son derece hassas simülasyonları kullanır.

Zincirdeki bağlantıların güçlendirilmesi

Ekip, rekor kıran simülasyon çalışmasını Journal of Chemical Physics’te yayınladı ve daha sonra bu simülasyonları, dergide yer alan en son makalelerinde elde edilen deneysel verilerle karşılaştırmak için kullandı. ACS Nano.

Andersen, JUWELS ve SuperMUC-NG gibi mevcut nesil süper bilgisayarların, ekibin simülasyonunu çalıştırmasını sağladığını belirtti. Bununla birlikte, araştırmacılar daha büyük sayıları veya sistemleri daha uzun süreler boyunca daha hızlı bir şekilde simüle edebildiğinden, yeni nesil makineler daha da fazla olasılık açacaktır.

Andersen doktorasını 2014 yılında aldı ve aynı dönemde grafen araştırmalarının patladığını belirtti. “Malzemenin bu kadar yeni bir araştırma odağı olması büyüleyici – insanların ona yakından baktığı kendi bilimsel kariyerimde neredeyse kapsüllenmiş durumda” dedi. Grafen üretmek için sıvı katalizörlerin kullanılmasına yönelik daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulmasına rağmen, Andersen, hem HPC hem de deney kullanmanın iki yönlü yaklaşımının, grafenin daha fazla geliştirilmesi ve dolayısıyla ticari ve endüstriyel uygulamalarda kullanılması için gerekli olacağını belirtti. “Bu araştırmada teori ve deney arasında harika bir etkileşim var ve ben bu araştırmanın her iki tarafında da bulundum” dedi.

Referans: Maciej Jankowski, Mehdi Saedi, Francesco La Porta, Anastasios C. Manikas, Christos Tsakonas, Juan S. Cingolani, Mie Andersen, Marc de Voogd, Gertjan JC tarafından “Gerçek Zamanlı Çok Ölçekli İzleme ve Grafen Büyümesinin Sıvı Bakır Üzerinde Uyarlanması” van Baarle, Karsten Reuter, Costas Galiotis, Gilles Renaud, Oleg V. Konovalov ve Irene MN Groot, 1 Haziran 2021, ACS Nano.
DOI: 10.1021/acsnano.0c10377

JUWELS ve SuperMUC-NG için fon Bavyera Eyaleti Bilim ve Sanat Bakanlığı, Kuzey Ren-Vestfalya Eyaleti Kültür ve Araştırma Bakanlığı ve Gauss Süper Bilgisayar Merkezi aracılığıyla Alman Federal Eğitim ve Araştırma Bakanlığı tarafından sağlandı. (GCS).




scitechdaily.com

Source link

reklam
reklamm

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

reklam
Başa dön tuşu

Reklam Engelleyici Algılandı

Lütfen Reklam Engelleyiciyi Kapatınız