1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Журнал неорганической химии
  4. T. 68, № 11, 2023

Журнал неорганической химии, 2023, T. 68, № 11, стр. 1588-1598

Построение силового поля для компьютерного моделирования многостенных нанотрубок с использованием генетического алгоритма. I. Дисульфид вольфрама

А. В. Бандура a, *, С. И. Лукьянов a, А. В. Домнин a, Д. Д. Куруч a, Р. А. Эварестов a

a Санкт-Петербургский государственный университет, Институт химии
199034 Санкт-Петербург, Университетская наб., 7/9, Россия

* E-mail: a.bandura@spbu.ru

Поступила в редакцию 06.06.2023
После доработки 29.06.2023
Принята к публикации 07.07.2023

Аннотация

Предложена методика построения силовых полей, основанная на использовании генетических алгоритмов, которая направлена на параметризацию потенциалов, предназначенных для компьютерного моделирования многоатомных наносистем. Для иллюстрации предлагаемого подхода разработано силовое поле для моделирования слоистых модификаций WS2, включая многостенные нанотрубки, размеры которых выходят за рамки возможностей достаточно точных квантово-химических методов. При определении параметров потенциала в качестве калибровочных систем использованы слоистые политипы объемных кристаллов, монослои, бислои, а также нанотрубки небольших диаметров. Найденная параметризация успешно протестирована на двустенных нанотрубках, структура которых была определена с помощью квантово-химических расчетов. Полученное силовое поле впервые использовано для определения структуры и устойчивости ахиральных многостенных нанотрубок на основе WS2. Межстенные расстояния, полученные в процессе моделирования, хорошо согласуются с результатами недавних измерений этих параметров для реально существующих нанотрубок.

Ключевые слова: межатомные потенциалы, многокритериальная оптимизация, генетические алгоритмы, многостенные нанотрубки, DFT-расчеты

Список литературы

  1. Musfeldt J.L., Iwasa Y., Tenne R. // Physics Today. 2020. V. 73. № 8. P. 42. https://doi.org/10.1063/PT.3.4547

  2. Kawai H., Sugahara M., Okada R. et al. // Appl. Phys. Express. 2017. V. 10. № 5. P. 015001. https://doi.org/10.7567/APEX.10.015001

  3. Kim B., Park N., Kim J. // Nat. Commun. 2022. V. 13. P. 3237. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31018-8

  4. O’Neal K.R., Cherian J.G., Zak A. et al. // Nano Lett. 2016. V. 16. P. 993. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.5b03996

  5. Sinha S.S., Zak A., Rosentsvieg R. et al. // Small. 2020. V. 16. № 4. P. 1904390. https://doi.org/10.1002/smll.201904390

  6. Nagapriya K.S., Goldbart O., Kaplan-Ashiri I. et al. // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 101. P. 195501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.195501

  7. Levi R., Bitton O., Leitus G. et al. // Nano Lett. 2013. V. 13. P. 3736. https://doi.org/10.1021/nl401675k

  8. Sugahara M., Kawai H., Yomogida Y. et al. // Appl. Phys. Express. 2016. V. 9. P. 075001. https://doi.org/10.7567/APEX.9.075001

  9. Qin F., Shi W., Ideue T. et al. // Nat. Commun. 2017. V. 8. P. 14465. https://doi.org/10.1038/ncomms14465

  10. Zhang C.Y., Wang S., Yang L.J. et al. // Appl. Phys. Lett. 2012. V. 100. P. 243101. https://doi.org/10.1063/1.4729144

  11. Zhang Y.J., Onga M., Qin F. et al. // 2D Mater. 2018. V. 5. P. 035002. https://doi.org/10.1088/2053-1583/aab670

  12. Divon Y., Levi R., Garel J. et al. // Nano Lett. 2017. V. 17. № 1. P. 28. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.6b03012

  13. Maharaj D., Bhushan B. // Tribol Lett. 2013. V. 49. № 2. P. 323. https://doi.org/10.1007/s11249-012-0071-0

  14. Reddy C.S., Zak A., Zussman E. // J. Mater. Chem. 2011. V. 21. P. 16086. https://doi. org/https://doi.org/10.1039/C1JM12700D

  15. Zohar E., Baruch S., Shneider M.H. et al. // J. Adhes. Sci. Technol. 2011. V. 25. P. 1603. https://doi.org/10.1163/ 016942410X524138

  16. Otorgust G., Dodiuk H., Kenig S., Tenne R. // Eur. Polym. J. 2017. V. 89. P. 281. https://doi.org/10.1016/j.eurpolymj.2017.02.027

  17. Yadgarov L., Višić B., Abir T. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2018. V. 20. P. 20812. https://doi.org/10.1039/c8cp02245c

  18. Rahman Md.A., Yomogida Y., Nagano M. et al. // Jpn. J. Appl. Phys. 2021. V. 60. P. 100902. https://doi.org/10.35848/1347-4065/ac2013

  19. Shen G., Yan Y., Hong K. // Mater. Lett. 2022. V. 319. P. 132303. https://doi.org/10.1016/j.matlet.2022.132303

  20. Sinha S.S., Yadgarov L., Aliev S.B. et al. // J. Phys. Chem. C. 2021. V. 125. P. 6324. https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.0c10784

  21. Yomogida Y., Miyata Y., Yanagi K. // Appl. Phys. Express. 2019. V. 12. P. 085001. https://doi.org/10.7567/1882-0786/ab2acb

  22. Bar Sadan M., Houben L., Enyashin A.N. et al. // PNAS. 2008. V. 105. № 41. P. 15643. https://doi.org/10.1073_pnas.0805407105

  23. Deniz H., Qin L.-C. // Chem. Phys. Lett. 2012. V. 552. P. 92. https://doi.org/10.1016/j.cplett.2012.09.041

  24. Chen Y., Deniz H., Qin L.-C. // Nanoscale. 2017. V. 9. P. 7124. https://doi.org/10.1039/c7nr01688c

  25. Krause M., Mücklich A., Zak A. et al. // Phys. Status Solidi B. 2011. V. 248. № 11. P. 2716. https://doi.org/10.1002/pssb.201100076

  26. Seifert G., Terrones H., Terrones M. et al. // Solid State Commun. 2000. V. 114. № 5. P. 245. https://doi.org/10.1016/S0038-1098(00)00047-8

  27. Ghorbani-Asl M., Zibouche N., Wahiduzzaman M. et al. // Sci. Rep. 2013. V. 3. P. 2961. https://doi.org/10.1038/srep02961

  28. Бандура А.В., Куруч Д.Д., Лукьянов С.И., Эварес-тов Р.А. // Журн. неорган. химии. 2022. Т. 67. № 12. С. 1795. https://doi.org/10.31857/S0044457X2260116X

  29. Evarestov R.A., Bandura A.V., Porsev V.V., Kovalenko A.V. // J. Comput. Chem. 2017. V. 38. P. 2581. https://doi.org/10.1002/jcc.24916

  30. Evarestov R.A., Kovalenko A.V., Bandura A.V. et al. // Mater. Res. Express. 2018. V. 5. P. 115028. https://doi.org/10.1088/2053-1591/aadf00

  31. Bandura A.V., Lukyanov S.I., Kuruch D.D., Evarestov R.A. // Physica E. 2020. V. 124. P. 114183. https://doi.org/10.1016/j.physe.2020.114183

  32. Piskunov S., Lisovski O., Zhukovskii Y.F. et al. // ACS Omega. 2019. V. 4. P. 1434. https://doi.org/10.1021/acsomega.8b03121

  33. Talla J.A., Al-Khaza’leh Kh., Omar N. // Russ. J. Inorg. Chem. 2022. V. 67. № 7. P. 1025. https://doi.org/10.1134/S0036023622070178

  34. Lukyanov S.I., Bandura A.V., Evarestov R.A. et al. // Physica E. 2021. V. 133. P. 114779. https://doi.org/10.1016/j.physe.2021.114779

  35. Dovesi R., Erba A., Orlando R. et al. // WIREs Comput. Mol. Sci. 2018. V. 8. № 4. P. e1360. https://doi.org/10.1002/wcms.1360

  36. Dovesi R., Saunders V.R., Roetti C. et al. // CRYSTAL17 User’s Manual. University of Turin. Torino, 2018.

  37. Pacios L.F., Christiansen P.A. // J. Chem. Phys. 1985. V. 82. P. 2664. https://doi.org/10.1063/1.448263

  38. Ross R.B., Powers J.M., Atashroo T. et al. // J. Chem. Phys. 1990. V. 93. P. 6654. https://doi.org/10.1063/1.458934

  39. Heyd J., Scuseria G.E., Ernzerhof M. // J. Chem. Phys. 2003. V. 118. P. 8207. https://doi.org/10.1063/1.1564060

  40. Monkhorst H.J., Pack J.D. // Phys. Rev. B. 1976. V. 13. № 12. P. 5188. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.13.5188

  41. Grimme S. // J. Comput. Chem. 2006. V. 27. P. 1787. https://doi.org/10.1002/jcc.20495

  42. Gale J.D., Rohl A.L. // Mol. Simulation. 2003. V. 29. № 5. P. 291. https://doi.org/10.1080/0892702031000104887

  43. Shi S., Yan L., Yang Y. et al. // J. Comput. Chem. 2003. V. 24. P. 1059. https://doi.org/10.1002/jcc.10171

  44. Krishnamoorthy A., Mishra A., Kamal D. et al. // SoftwareX. 2021. V. 13. P. 100663. https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100663

  45. Nomura K., Kalia R.K., Nakano A. et al. // SoftwareX. 2020. V. 11. P. 100389. https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.100389

  46. Platypus // https://github.com/Project-Platypus/Platypus (accessed May 23, 2023)

  47. Waskom M.L. // J. Open Source Soft. 2021. V. 6. № 60. P. 3021. https://doi.org/10.21105/joss.03021

  48. Hunter J.D. // Comput. Sci. Eng. 2007. V. 9. № 3. P. 90. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55

  49. The pandas development team. Zenodo 2023. pandas-dev/pandas: Pandas (v2.0.1). https://doi.org/10.5281/zenodo.7857418

  50. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A. et al. // J. Machine Learning Res. 2011. V. 12. P. 2825. https://doi.org/10.48550/arXiv.1201.0490

  51. Schutte W.J., De Boer J.L., Jellinek F. // J. Solid State Chem. 1987. V. 70. № 2. P. 207. https://doi.org/10.1016/0022-4596(87)90057-0

  52. Bandura A.V., Evarestov R.A. // Sur. Sci. 2015. V. 641. P. 6. https://doi.org/10.1016/j.susc.2015.04.027

  53. Seifert G., Köhler T., Tenne R. // J. Phys. Chem. B. 2002. V. 106. № 10. P. 2497. https://doi.org/10.1021/jp0131323

Дополнительные материалы

скачать ESM.zip
Приложение 1.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Журнал неорганической химии

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал