КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер 22-73-10047

НазваниеНовые двумерные материалы на основе неорганических кристаллов с ковалентным типом связи

РуководительКуклин Артем Валентинович, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский федеральный университет", Красноярский край

Период выполнения при поддержке РНФ 07.2022 - 06.2025 

Конкурс№71 - Конкурс 2022 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными.

Область знания, основной код классификатора 03 - Химия и науки о материалах, 03-604 - Многомасштабное компьютерное моделирование структуры и свойств материалов

Ключевые словадвумерные материалы, компьютерное моделирование, машинное обучение, DFT, базы данных, жидкофазная эксфолиация

Код ГРНТИ31.15.19

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Каждое открытие двумерных (2D) материалов, таких как графен, гексагональный нитрид бора, дихалькогениды переходных металлов вело к значительному всплеску исследовательской активности в области 2D материалов и, как следствие, открытию новых. Интерес к таким материалам возник не только из-за фундаментально новых физических свойств, но также за счтет эффекта квантового ограничения, который позволяет гибко настраивать свойства материала под заданные нужды. Прогресс в этой области был значительно ускорен созданием базы данных, полученной при помощи высокопроизводительных расчетов и содержащей информацию о потенциальных новых 2D материалов на основе ван-дер-Ваальсовых слоистых структур с низкой энергией связи между слоями. Работа привлекла большое внимание и получила около 1000 цитирований за последние четыре года. Однако существенным недостатком таких баз данных является то, что ни одна из них не включает новые 2D материалы синтезированные из кристаллов с ковалентным типом связи. Такие виды материалов могут быть получены методом жидкофазного расслоения при обработке ультразвуком, который является недорогим и позволяющим достигать большого объема выхода продукта. Отсутствие значительных теоретических работ в данной области и, в частности, базы данных новых 2D материалов на основе кристаллов с ковалентным типом связи, прежде всего обусловлено новизной самой области и требованием комплексного подхода. В данном проекте мы предлагаем подход, использующий высокопроизводительные вычисления на основе машинного обучения, нейронных сетей и теории функционала плотности для идентификации новых двумерных материалов на онове кристаллов с ковалентным типом связи, а также экспериментальный синтез некоторых таких кристаллов в качестве подтверждения теоретических результатов. Научная новизна исследований выражена в комплексном подходе и открытии новых 2D материалов.

Ожидаемые результаты
1) В ходе выполнения проекта, будет создан собственный алгоритм, сочетающий высокопроизводительные расчеты, машинное обучение и нейронные сети, который сможет быть использован в будущем для решения других задач многомасштабного моделирования. 2) Будет впервые создана база данных возможных двумерных (2D) материалов нового типа, основанных на кристаллах с ковалентным типом связи. Будет определена возможность эксфолиации материалов в двумерные кристаллы. 3) Для наиболее перспективных материалов будет проведен расчет их электронных, оптических, колебательных и магнитных свойств. Некоторые из таких материалов будут синтезированы, а на их основе будут созданы рабочие устройства. 4) В ходе выполнения проекта, будут предложены новые двумерные (2D) материалы с потенциалом применения в разных областях, от спиновой электроники до катализа. Полученные результаты и создание новой базы данных о свойствах 2D кристаллов позволят сделать значительный шаг в мировой науке о материалах поскольку полученные данные могут быть прямым руководством для экспериментаторов, а фундаментальное понимание свойств наиболее интересных низкоразмерных наноструктур позволят найти практическое применение в решении задач химического и фотоэлектрического преобразования энергии, создания высокоэффективных элементов микросхем. Опираясь на предыдущие результаты в данной области и их влияние на последующее развитие 2D материалов, мы считаем, что создание такой базы данных материалов послужит своего рода катализатором и приведет к значительному шагу в разработке и открытии новых материалов, которые помогут решить практические проблемы в различных областях экономики: от создания новых устройств по преобразованию энергии до новейших транзисторов и применений материалов в медицине. Проведение многомасштабного компьютерного моделирования, включающего высокопроизводительные расчеты, машинное обучение и использование нейронных сетей позволит наиболее быстро и точно достичь поставленной цели, а экспериментальное подтверждение предсказанных материалов определит перспективы исследований в этой области.

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В данной работе были предложены и рассчитаны новые 2D материалы на основе кристаллов с ковалентным типом связи, такие как Сr2S3, NiMnO3 и Y2(CO3)3·nH2O. Были изучены их энергии эксфолиации, а также проведено подробное исследование их электронных, оптических и магнитных свойств. Также был проанализирован ряд известных 2D материалов на основе кристаллов с ковалентным типом связи для сравнения с экспериментальными результатами. Было обнаружено, что все предложенные материалы обладают потенциалом для эксфолиации. Y2(CO3)3·2H2O демонстрирует диэлектрические свойства с шириной запрещенной зоны 5.51 эВ. В 2D-фазе стехиометрия отличается от объемного материала, что приводит к небольшим изменениям в электронных свойствах расслоенного материала. 2D Cr2S3 демонстрирует ферримагнитное основное состояние вне зависимости от толшины материала. В отличие от объемного кристалла, низкоразмерные структуры Cr2S3 обладают металлическими свойствами, вызванными допированием по дырочному типу. Для MnNiO3 было показано, что расслоение материала будет осуществляться с разрывом наиболее длинных связей Ni-O перпендикулярно [001] направлению кристалла. Полученный 2D слой обладает ферримагнитными полупроводниковыми свойствами. В отчетном периоде была выполнена отработка методики эксфолиации, а также предприняты попытки синтеза трех соединений: Сr2S3, NiMnO3 и Y2(CO3)3·nH2O. Для Сr2S3 была проведена эксфолиация, после которой образец был отцентрифугирован. Оптический спектр поглощения супернатанта показал появление максимума поглощения при 310 нм, что свидетельствует о возникновении частиц Сr2S3. Была оценена ширина запрещенной зоны для полученного сульфида хрома и получены результаты, соответствующие результатам предыдущих исследований. Помимо этого, были получены результаты ПЭМ, которые показали образование частиц Cr2S3 размером от 40 до 200 нм и толщиной 15 нм, а также результаты АСМ, которые указывают на формирование плоских «стопок» из частиц Cr2S3. Для NiMnO3 был проведен синтез наночастиц методом щелочного соосаждения при двух разных температурах. Результаты рентгенофазового анализа показали, что при низкой температуре формируется чистая фаза NiMnO3, а при высокой температуре образуются примеси NiMn2O4 и Mn3O4. В ходе эксфолиации также был замечен максимум поглощения при различных длинах волн, связанный с появлением частиц NiMnO3. Были проведены исследования методами просвечивающей электронной микроскопии и атомно-силовой микроскопии, которые показали получение монодисперсных сферических частиц размером около 5 нм. Также были изучены оптические свойства образцов, полученных в результате эксфолиации, и определена ширина запрещенной зоны, которая уменьшалась с увеличением длительности ультразвуковой обработки. Разработана модель скрининга и идентификации слоистых 2D-материалов на основе их объемных структур. Модель использует известные параметры, такие как ширина запрещенной зоны, механические свойства, электроотрицательность атомов для идентификации характерных особенностей материалов. Расслаиваемые и нерасслаивающиеся структуры были представлены в виде матрицы элементов на графике, показывая различия в распределении признаков. Модель машинного обучения (ML) обнаружила, что элементы, способствующие расслаиванию, включают O, S, Se, Te, а элементы, вносящие наименьший вклад, включают U, Sa, Hf и инертные газы. Модель random forest (RF) показала лучшие результаты по сравнению с другими моделями машинного обучения, такими как SVM и Regression tree.

 

Публикации

1. Светлана Сайкова, Александр Павликов, Денис Карпов, Александр Самойло, Сергей Кирик, Михаил Волочаев, Татьяна Трофимова, Дмитрий Великанов, Артем Куклин Copper Ferrite Nanoparticles Synthesized Using Anion-Exchange Resin: Influence of Synthesis Parameters on the Cubic Phase Stability Materials, 16, 6, 2318 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.3390/ma16062318