高性能计算有助于研究人员了解用于观察双层石墨烯中锂原子实时运动的实验
无论是高温超导体还是能够完全吸收液体的可弯曲金属和织物的能量储存,材料科学家研究并了解固体中相互作用原子的物理特性,最终找到改善我们在日常生活各个方面使用的材料的方法。
然而,材料科学研究的前沿不在于炼金术的试验和错误;为了更好地理解和改进材料,研究人员必须能够在原子尺度和极端条件下研究材料特性。因此,研究人员越来越依赖模拟来补充或告知实验材料的属性和行为。
由Helmholtz-ZentrumDresden-Rossendorf的物理学家ArkadyKrasheninnikov博士领导的一个研究小组与实验家合作,回答有关材料性质的基本问题,该团队最近取得了重大突破-实验主义者能够真实地观察到时间锂原子置于两个石墨烯片之间时的行为。石墨烯片是研究人员认为的2D材料,因为它只有一个原子厚度,这使得在透射电子显微镜(TEM)实验中观察锂原子运动成为可能。
通过高斯超级计算中心(GCS)访问超级计算资源,Krasheninnikov的团队能够使用高性能计算中心斯图加特(HLRS)的HazelHen超级计算机来模拟,确认和扩展团队的实验结果。协作工作最近发表在Nature上。
“2D材料具有有用和令人兴奋的特性,可用于许多不同的应用,不仅可作为TEM的支持,”Krasheninnikov说。“从本质上讲,2D材料处于材料研究的最前沿。可能有大约数千种这样的材料,实际上大约有50种。”
在显微镜下
为了更好地理解2D材料的实验,研究人员现在经常使用TEM。该方法允许研究人员悬浮小而薄的材料,然后在其上运行高能电子束,最终创建研究人员可以研究的材料的放大图像,就像电影放映机从卷轴上拍摄图像和项目它们放在更大的屏幕上。通过对材料的这种观点,实验者可以更好地绘制和估计原子的位置和排列。
高能光束不仅可以帮助研究人员观察材料,它还可以用来研究二维材料的电子特性。此外,研究人员可以使用来自TEM的高能电子以高精度从材料中剔除单个原子,以了解材料的行为如何根据结构变化而变化。
最近,马克斯普朗克固态研究所,斯图加特和乌尔姆大学的实验主义者希望更好地了解锂颗粒如何在两个原子薄的石墨烯片之间相互作用。更好地了解锂嵌入,或在另一种材料(在这种情况下,石墨烯)的层之间放置锂,有助于研究人员开发设计更好的电池技术的新方法。实验者从TEM获得数据,并要求Krasheninnikov及其合作者使用模拟合理化实验。
模拟使研究人员能够从各种不同角度观察材料的原子结构,并且它们还可以帮助加速试错法,纯粹通过实验来设计新材料。Krasheninnikov说:“模拟不能完全发挥作用,但它们确实可以限制可能变种的数量,并显示出去的方向。”“模拟为基础研究和工业领域的人们节省了资金,因此,计算机建模越来越受欢迎。”
在这种情况下,Krasheninnikov和他的合作者发现实验者的原子坐标或材料中粒子的位置不稳定,这意味着材料会违反量子力学的定律。使用模拟数据,Krasheninnikov和他的合作者提出了不同的原子结构,当团队重新进行实验时,它发现了与模拟的完美匹配。
“有时你并不需要高理论来理解基于实验结果的原子结构,但有时候,如果没有与实验相辅相成的精确计算方法,就不可能理解结构,”Krasheninnikov说。
实验主义者第一次能够实时观察锂原子放置在两个石墨烯片之间时的表现,并借助模拟,深入了解原子的排列方式。先前假设在这样的布置中,锂将被构造为单个原子层,但是模拟显示锂可以形成双层或三层,至少在双层石墨烯中,导致研究人员寻找新的方法提高电池效率。
向前充电
Krasheninnikov指出,尽管模拟在过去十年取得了重大进展,但仍有改进的空间。该团队可以在一段时间内有效地运行1,000原子系统的第一原理模拟,以观察短期(纳秒时间尺度)材料相互作用。下一代超级计算机的核心数量越来越多,研究人员可以在模拟中包含更多原子,这意味着他们可以对所讨论材料的更真实和有意义的切片进行建模。
根据Krasheninnikov的说法,更大的挑战涉及研究人员能够模拟物质相互作用的时间。例如,为了研究在较长时间内发生的现象,例如应力如何形成并在金属中传播裂缝,研究人员需要能够模拟几分钟甚至几小时才能看到材料如何变化。也就是说,研究人员还需要在他们的模拟中采取极小的时间步骤来准确地模拟超快原子相互作用。只需使用更多的计算核心,研究人员就可以更快地对更大的系统进行计算,但如果达到某个“并行化”阈值,则无法使每个时间步长更快。
打破这种僵局需要研究人员重新编写算法,以便更有效地计算大量核心的每个时间步长。Krasheninnikov还指出,基于量子计算设计代码可以实现能够观察在较长时间内发生的物质现象的模拟-量子计算机“可能非常适合模拟量子现象。无论研究人员走向何方,Krasheninnikov都指出可以获得超级计算通过GCS和PRACE的资源使他和他的团队能够不断取得进步。“如果没有良好的计算资源,我们的团队就无法进行良好的研究,”他说。
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