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adf:fbmc_self_healing_of_graphen [2017/03/14 12:18] – liu.jun | adf:fbmc_self_healing_of_graphen [2018/09/13 14:13] – [文献重现:使用fbMC模拟石墨烯的自愈] liu.jun | ||
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- | ====== 文献重现:使用fbMC模拟石墨烯的自愈====== | + | ====== 文献重现:使用fbMC模拟石墨烯缺陷的自愈过程====== |
- | 参考讲义中相应部分内容[[https:// | + | |
+ | 在Nano.Lett, | ||
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+ | 本文中,我们尝试使用AMS(原名ADF)中ReaxFF模块中的Force-bias Monte Carlo(简称fbMC)方法,模拟石墨烯的自愈过程。 | ||
+ | =====示范计算===== | ||
+ | 首先,我们人为地制造一个相当大的缺陷(将石墨烯的中的一“块”拖动到附近的表面区域),进行优化之后,得到一个较为稳定的缺陷结构: | ||
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+ | 设置参数如下: | ||
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+ | 其中 | ||
+ | * Frequency of fbMC steps,表示每计算多少步分子动力学,就开始进行fbMC计算; | ||
+ | * Number of fbMC steps,表示每次fbMC做多少步; | ||
+ | * Max atom displacement,表示fbMC过程中,原子每一步的位置变化虽然是随机的,但不得超过0.17埃半径的圆球的范围,这个值越大,fbMC的随机性越好,效果较好,但是如果过大,则可能导致整个体系完全崩毁,从而导致模拟无效,因此用户可以自行测试,最小值一般为0.1,可以适当增大。 | ||
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+ | 40000步后,得到大部分自愈修复的结构: | ||
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+ | {{ : | ||
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+ | 通过观察Movie我们发现,很快就修复成这样了,但是后面很长一段时间内,就无法进一步完成修复了。因此我们在最后一帧结构基础上,升高温度到1098K,并增大Max atom displacement到0.2,其它条件不变,发现非常迅速地,最后一个缺陷也自动修复了: | ||
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+ | 两次模拟计算的输入输出文件下载:https:// | ||
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+ | =====结论===== | ||
+ | fbMC能够在微观时间尺度的模拟范围内,得到宏观时间尺度的缓慢化学反应,这是分子动力学无法达到的效果。因此在各种反应速率较低的催化、结焦等反应的模拟中,可以考虑加入fbMC方法。例如< | ||
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