CC BY
12024
Постерный доклад
ВЫСОКОПОРИСТЫЕ ОКСИГИДРОКСИДЫ АЛЮМИНИЯ НА ОСНОВЕ КВАНТОВО-МЕХАНИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ
Более 100 лет назад впервые были получены высокопористые оксигидроксидные структуры алюминия [1]. Материал характеризуется высокой механической прочностью при крайне низкой плотности, чем и по сей день привлекает исследователей [2, 3]. Большого прогресса достиг процесс синтеза соединения - нанофибрилы выращивают в лабораторных условиях во влажной атмосфере. На данный момент стоит задача в построении строгой физико-химической модели роста структур.
В основу построения легла теория функционала электронной плотности. Использование метода, однако, ограничено вычислительными сложностями как со стороны высоких аппаратных требований, так и необходимостью моделировать длинные траектории атомов рассматриваемых структур. Литературные данные же демонстрируют применение метода в основном для статических расчётов [4].
Для решения проблемы было принято решение создать межатомные потенциалы Al-O-H на основе машинного обучения по данным квантовых расчётов. Использование таких потенциалов позволяет значительно расширить горизонты применения классических методов молекулярной динамики. В докладе будут представлены первые данные по использованию моделей для описания процессов роста наноструктур оксигидроксидов алюминия.
Работа выполнена при финансовой поддержке по программе фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Литература:
[1] H. Wislicenus, Zeitschrift für Chemie und Industrie der Kolloide (Steinkopff & Springer), 2, XI-XX (1908).
[2] J-L. Vignes, L. Mazerolle, D. Michel, A Novel Method for Preparing Porous Alumina Objects, Key Engineering Materials, 132-136, 432-435 (1997).
[3] П. Мартынов, Р. Асхадуллин, П. Юдинцев, А. Ходан, Новый метод синтеза наноматериалов на основе контролируемого селективного окисления жидкометаллических фаз, Новые промышленные технологии, 4, 48-52 (2008).
[4] S. Iijima, T. Yumura, Z. Liu, One-dimensional nanowires of pseudoboehmite (aluminum oxyhydroxide y-AlOOH), Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 113(42), 11759-11764 (2016).
И МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Зиннуров Б.Д., Смирнов Г.С., Тарарушкин Е.В.
НИУ ВШЭ Россия, 101000, Москва, Мясницкая ул., 20 e-mail: [email protected]
