Формирование фаз алмаза и/или лонсдейлита из мультиграфена под действием наноиндентора – моделирование методом машинного обучения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Работа посвящена теоретическому исследованию алмазообразования в многослойном графене под воздействием локального механического напряжения, вызванного индентированием пленки. Для описания данного эффекта был параметризован потенциал машинного обучения, основанный на представлении окружения атомов в виде тензоров моментов инерции. Полученные результаты демонстрируют, что атомная геометрия зарождающегося алмаза определяется как упаковкой графена, так и размером индентора, при этом в сформированной структуре наблюдается соединение кубического и гексагонального алмаза. Исследование также выявило существенно более низкое давление фазового перехода для графена с упаковкой AA′ по сравнению с упаковкой ABC в пленках с числом слоев менее 100.

Об авторах

С. В. Ерохин

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Национальный исследовательский технологический университет “МИСИС”

Москва, Россия

А. А. Ращупкин

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Национальный исследовательский технологический университет “МИСИС”

Москва, Россия

Л. А. Чернозатонский

Институт биохимической физики РАН

Москва, Россия

П. Б. Сорокин

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Национальный исследовательский технологический университет “МИСИС”; Государственный научный центр Российской Федерации “Технологический институт сверхтвердых и новых углеродных материалов”

Email: PBSorokin@misis.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

Список литературы

  1. Л. А. Чернозатонский, П. Б. Сорокин, А. Г. Квашнин, Д. Г. Квашнин, Письма в ЖЭТФ 90, 144 (2009).
  2. L. A. Chernozatonskii, V. A. Demin, and D. G. Kvashnin, Journal of Carbon Research C 7, 17 (2021).
  3. P. B. Sorokin and B. I. Yakobson, Nano Lett. 21, 5475 (2021).
  4. F. Lavini, M. Rejhon, and E. Riedo, Nat. Rev. Mater. 7, 10 (2022).
  5. A. G. Kvashnin, L. A. Chernozatonskii, B. I. Yakobson, and P. B. Sorokin, Nano Lett. 14, 676 (2014).
  6. F. Ke, L. Zhang, Y. Chen, K. Yin, C. Wang, Y.K. Tzeng, Y. Lin, H. Dong, Z. Liu, J. S. Tse, W. L. Mao, J. Wu, and B. Chen, Nano Lett. 20, 5916 (2020).
  7. S. V. Erohin, Q. Ruan, P. B. Sorokin, and B. I. Yakobson, Small 16, 2004782 (2020).
  8. P. V. Bakharev, M. Huang, M. Saxena, S. W. Lee, S. H. Joo, S.O. Park, J. Dong, D. C. Camacho-Mojica, S. Jin, Y. Kwon, M. Biswal, F. Ding, S. K. Kwak, Z. Lee, and R. S. Ruoff, Nat.Nanotechnol. 15, 59 (2019).
  9. J. Son, H. Ryu, J. Kwon, S. Huang, J. Yu, J. Xu, K. Watanabe, T. Taniguchi, E. Ji, S. Lee, Y. Shin, J. H. Kim, K. Kim, A. M. Zande, and G.-H. Lee, Nano Lett. 21, 891 (2021).
  10. X. Chen, M. Dubois, S. Radescu, A. Rawal, and Ch. Zhao, Carbon 175, 124 (2021).
  11. F. Piazza, K. Cruz, M. Monthioux, P. Puech, and I. Gerber, Carbon 169, 129 (2020).
  12. F. Piazza, M. Monthioux, P. Puech, and I. C. Gerber, Carbon 156, 234 (2020).
  13. F. Piazza, K. Gough, M. Monthioux, P. Puech, I. Gerber, R. Wiens, G. Paredes, and C. Ozoria, Carbon 145, 10 (2019).
  14. L. F. Tomilin, S. V. Erohin, N. A. Nebogatikova, I. V. Antonova, A. K. Gutakovskii, V. A. Volodin, E. A. Korneeva, and P. B. Sorokin, Carbon 220, 118832 (2024).
  15. N. A. Nebogatikova, I. V. Antonova, A.K. Gutakovskii, D. V. Smovzh, V. A. Volodin, and P. B. Sorokin, Materials 16, 4 (2023).
  16. Y. Gao, T. Cao, F. Cellini, C. Berger, W. A. de Heer, E. Tosatti, E. Riedo, and A. Bongiorno, Nat. Nanotechnol. 13, 133 (2018).
  17. F. Cellini, F. Lavini, T. Cao, W. de Heer, C. Berger, A. Bongiorno, and E. Riedo, FlatChem 10, 8 (2018).
  18. A. G. Kvashnin and P. B. Sorokin, J. Phys. Chem. Lett. 5, 541 (2014).
  19. Y. Mishin, Acta Materialia 214, 116980 (2021).
  20. E. V. Podryabinkin and A. V. Shapeev, Comput. Mater. Sci. 140, 171 (2017).
  21. A. V. Shapeev, Multiscale Model. Simul. 14, 1153 (2016).
  22. I. S. Novikov, K. Gubaev, E. V. Podryabinkin, and A. V. Shapeev, Mach. Learn.: Sci. Technol. 2, 025002 (2020).
  23. Y. Zuo, C. Chen, X. Li, Z. Deng, Y. Chen, J. Behler, G. Csanyi, A. V. Shapeev, A. P. Thompson, M. A. Wood, and S. P. Ong, J. Phys. Chem. A 124, 731 (2020).
  24. A. P. Thompson, H. M. Aktulga, R. Berger, D. S. Bolintineanu, W. M. Brown, P. S. Crozier, P. J. Veld, A. Kohlmeyer, S. G. Moore, T. D. Nguyen, R. Shan, M. J. Stevens, J. Tranchida, C. Trott, and S. J. Plimpton, Comput. Phys. Commun. 271, 108171 (2022).
  25. P. Hohenberg and W. Kohn, Phys. Rev 136, B864 (1964).
  26. W. Kohn and L. J. Sham, Phys. Rev. 140, A1133 (1965).
  27. J. P. Perdew, K. Burke, and M. Ernzerhof, Phys. Rev. Lett. 77, 3865 (1996).
  28. G. Kresse and J. Hafner, Phys. Rev. B 47, 558 (1993).
  29. G. Kresse and J. Hafner, Phys. Rev. B 49, 14251 (1994).
  30. G. Kresse and J. Furthmuller, Phys. Rev. B 54, 11169 (1996).
  31. S. Grimme, J. Comput. Chem. 27, 1787 (2006).
  32. H. J. Monkhorst and J. D. Pack, Phys. Rev. B 13, 5188 (1976).
  33. A. Stukowski, Modelling Simul. Mater. Sci. Eng. 18, 015012 (2009).
  34. K. Momma and F. Izumi, J. Appl. Cryst. 44, 1272 (2011).
  35. M. Ceriotti, G. A. Tribello, and M. Parrinello, Proceedings of the National Academy of Sciences 108, 13023 (2011).
  36. S. Zhu, X. Yan, J. Liu, A. R. Oganov, and Q. Zhu, Matter 3, 864 (2020).
  37. В. Н. Решетов, А. С. Усеинов, Г. Х. Султанова, И. А. Кудряшов, К. Будич, Химия и химическая технология 64, 34 (2021).
  38. Y. E. Mendili, B. Orberger, D. Chateigner, J.-F. Bardeau, S. Gascoin, and S. Petit, Chemical Physics 559, 111541 (2022).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024