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adf:fbmc_self_healing_of_graphen [2018/09/13 13:27] – liu.jun | adf:fbmc_self_healing_of_graphen [2019/12/18 22:16] – [示范计算] 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, | ||
- | =====示范计算===== | + | {{ : |
- | 认为制造一个相当大的缺陷,并进行优化之后,得到缺陷结构: | + | 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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- | 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ax 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: | + | 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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+ | =====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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