Теперь наука открывает двери для разработки новых материалов с этими соблазнительными качествами.
Исследователи использовали вычислительные методы, чтобы идентифицировать 43 ранее неизвестных формы углерода, которые считаются стабильными и сверхтвердыми, в том числе некоторые из них, по прогнозам, будут немного тверже или почти такими же твердыми, как алмазы. Каждая новая разновидность углерода состоит из атомов углерода, расположенных определенным образом в кристаллической решетке.
Исследование – опубликовано в сентябре. 3 в журнале npj Computational Materials – объединяет вычислительные предсказания кристаллических структур с машинным обучением для поиска новых материалов.
Работа является теоретическим исследованием, а это означает, что ученые предсказали новые углеродные структуры, но еще не создали их.
«На данный момент алмазы являются самым твердым материалом, доступным на рынке, но они очень дороги», – говорит химик из Университета Буффало Ева Зурек. «У меня есть коллеги, которые проводят эксперименты под высоким давлением в лаборатории, сжимая материалы между алмазами, и они жалуются, что это дорого, когда алмазы ломаются.
"Мы хотели бы найти что-то более твердое, чем бриллиант. Если бы вы могли найти другие твердые материалы, возможно, вы могли бы сделать их дешевле.
У них также могут быть полезные свойства, которых нет у бриллиантов. Возможно, они по-разному будут взаимодействовать с теплом или электричеством, например."
Зурек, доктор философии, профессор химии в Колледже искусств и наук UB, задумал исследование и совместно руководил проектом со Стефано Куртароло, доктором философии, профессором машиностроения и материаловедения в Университете Дьюка.
В поисках твердых материалов
Твердость относится к способности материала сопротивляться деформации.
Как объясняет Зурек, это означает, что «если вы попытаетесь вдавить материал острым концом, отверстие не будет сделано или отверстие будет очень маленьким."
Ученые считают вещество сверхтвердым, если оно имеет значение твердости более 40 гигапаскалей, измеренное в ходе эксперимента, называемого испытанием на твердость по Виккерсу.
Предполагается, что все 43 новые углеродные структуры исследования будут соответствовать этому порогу.
Три из них, по оценкам, превышают твердость алмазов по Виккерсу, но лишь немного. Журек также предупреждает, что в расчетах есть некоторая неопределенность.
Самые твердые структуры, обнаруженные учеными, как правило, содержат в своих кристаллических решетках фрагменты алмаза и лонсдейлита, также называемые гексагональным алмазом.
В дополнение к 43 новым формам углерода, исследование также недавно предсказывает, что ряд углеродных структур, которые другие группы описывали в прошлом, будут сверхтвердыми.
Ускорение открытия сверхтвердых материалов
Методы, использованные в новой статье, могут быть применены для идентификации других сверхтвердых материалов, в том числе тех, которые содержат элементы, отличные от углерода.
«Известно очень мало сверхтвердых материалов, поэтому интересно найти новые», – говорит Зурек. "Что мы знаем о сверхтвердых материалах, так это то, что они должны иметь прочные связи. Связи углерод-углерод очень прочные, поэтому мы рассмотрели углерод. Другие элементы, которые обычно присутствуют в сверхтвердых материалах, происходят из той же стороны периодической таблицы, например, бор и азот."
Для проведения исследования исследователи использовали XtalOpt, эволюционный алгоритм с открытым исходным кодом для предсказания кристаллической структуры, разработанный в лаборатории Зурека, для создания случайных кристаллических структур для углерода.
Затем команда использовала модель машинного обучения, чтобы предсказать твердость этих видов углерода. Наиболее многообещающие жесткие и стабильные структуры использовались XtalOpt в качестве «родителей» для создания дополнительных новых структур и т. Д.
Модель машинного обучения для оценки твердости была обучена с использованием базы данных Automatic FLOW (AFLOW), огромной библиотеки материалов с рассчитанными свойствами. Лаборатория Куртароло поддерживает AFLOW и ранее разработала модель машинного обучения с группой Александра Исаева в Университете Северной Каролины в Чапел-Хилл.
"Это ускоренное развитие материала. На это всегда нужно время, но мы используем AFLOW и машинное обучение, чтобы значительно ускорить процесс », – говорит Куртароло. "Алгоритмы обучаются, и если вы хорошо обучили модель, алгоритм будет предсказывать свойства материала – в данном случае твердость – с разумной точностью."
«Вы можете взять лучшие материалы, предсказанные с помощью вычислительных методов, и сделать их экспериментально», – говорит соавтор исследования Кормак Тохер, доктор философии, доцент кафедры машиностроения и материаловедения в Университете Дьюка.
Первым и вторым авторами нового исследования являются аспирант UB Патрик Эйвери и аспирант UB Сяоюй Ван, оба в лаборатории Зурека. В дополнение к этим исследователям, Зурек, Куртароло и Тохер, соавторами статьи являются Кори Осес и Эрик Госсетт из Университета Дьюка и Давид Просерпио из Университета Деги Студи ди Милано.
Исследование финансировалось U.S. Управление военно-морских исследований при дополнительной поддержке Миланского университета и вычислительной поддержке Центра вычислительных исследований UB.
npj Computational Materials – часть серии журналов Nature Partner Journals – это журнал исследований природы, публикуемый Springer Nature в партнерстве с Шанхайским институтом керамики Китайской академии наук.