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第一作者：Daniel Hedman,Ben McLean

通訊作者：Daniel Hedman，J. Andreas Larsson，丁峰

通訊單位：韓國基礎科學研究所多維碳材料中心（CMCM），中國科學院深圳先進技術研究院

論文速覽

碳納米管（CNTs）在力學、熱學、電學和光學方面具有卓越的性能，但CNTs的生長過程中形成的結構缺陷會改變其性質。

本研究通過開發名為DeepCNT-22的機器學習力場（machine learning force field, MLFFF）來驅動分子動力學（MD）模擬，揭示了從成核到生長，包括缺陷形成和愈合在內的CNT形成機制。

研究發現，CNT與催化劑界面高度動態在生長條件下，CNT邊緣展現出顯著的構型熵。研究表明，在低生長速率和高溫度下界面缺陷在納入管壁之前可以愈合，讓CNT無缺陷地生長到看似無限的長度。

圖文導讀

圖1：DeepCNT-22數據集的可視化示意圖。

圖2：在1300 K溫度和0.5 ns^-1生長速率下，無缺陷的(6,5)單壁碳納米管（SWCNT）在Fe₅₅催化劑上生長的過程。

圖3：生長速率和溫度對無缺陷CNT生長的影響。

圖4：在Fe₅₅催化劑上生長SWCNTs期間觀察到的邊緣構型。

總結展望

本研究的亮點在于利用機器學習力場（MLFF）驅動的模擬，實現了對CNT生長過程中界面缺陷形成和愈合機制的深入理解。通過精確控制生長溫度和速率，為控制生長長且無缺陷的CNT提供了可能。

本項工作不僅填補了CNT生長機制理解上的空白，還為未來的實驗設計和理論發展，尤其是在選擇性生長特定手性的CNT方面提供了新方向。

文獻信息

標題：Dynamics of growing carbon nanotube interfaces probed by machine learningenabled molecular simulations

期刊：Nature Communications

DOI：10.1038/s41467-024-47999-7

原創文章，作者：wang，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2024/05/16/e9faf78444/

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