Vadim Korolev et al. / Materials Horizons, 2020
Российские и американские материаловеды разработали алгоритм, позволяющий искать стехиометричные соединения с нужными свойствами без ограничений на количество компонентов. С помощью модели ученые попробовали найти сверхтвердых материалов и обнаружили ряд новых соединений: оксидов и интерметаллидов. К тому же с помощью алгоритма можно уточнить состав веществ для получения рекордных свойств. Статья опубликована в журнале Materials Horizons.
На сегодняшний день ученые всего мира накопили большие массивы данных, содержащих информацию как о кристаллических структурах веществ, так и о их физико-химических свойствах. Благодаря этому появились алгоритмы, позволяющие обобщать полученные данные и предсказывать еще не открытые вещества с необычными свойствами. Например, широко известный алгоритм прогнозирования кристаллической структуры USPEX, разработанный группой исследователей под руководством Артёма Оганова, смог предсказать «невозможные» соли из ионов натрия и хлора, сверхтвердый пентаборид вольфрама и сверхпроводящие супергидриды лантанидов. В основном алгоритмы ограничены одним-двумя компонентами из-за вычислительной сложности многокомпонентных систем.
Алгоритмы для поиска новых материалов решают задачу оптимизации многих параметров, однако перед этим необходимо привести кристаллическую структуру к специальному виду, который бы сохранил всю необходимую информацию о симметриях, составе и структурных особенностях. Простейшие алгоритмы используют только химический состав, игнорируя структурные свойства, более продвинутые же используют представление кристаллической структуры в виде графа внутри сверточной нейросети. Для решения обратной задачи «структура — свойство» к виду добавляется еще одно требование — его нужно перевести в химически понятную форму.
Вадим Королев (Vadim Korolev) с коллегами из Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и компании ScienceDataSoftware разработал вычислительный алгоритм, который преобразовал кристаллическую структуру в непрерывное представление химического пространства. Чтобы задать состав, ученые использовали нормализованные вектора, а для кристаллической структуры — порошковую рентгеновскую дифрактограмму.
Двумерная проекция стохастического вложения соседей с t-распределением для кристаллических сингоний
Vadim Korolev et al. / Materials Horizons, 2020
Используя базу данных Materials, материаловеды обучили автокодировщик, а затем проверили его предсказания на нескольких физико-химических характеристиках: энергии образования, коэффициенте теплопроводности, теплоемкости, модуле сдвига и модуле упругости — в каждом случае оценка достаточно хорошо совпадала с реальной величиной. А после составления карты исследователи успешно смогли раскодировать вектора обратно в химический состав и рентгеновскую дифрактограмму.
Двумерная проекция стохастического вложения соседей с t-распределением для состава
Vadim Korolev et al. / Materials Horizons, 2020
Для поиска лучших материалов авторы применили парзеновский метод оптимизации с древовидной структурой, который делил все гипотетические материалы на области низкого качества и высокого качества (соответственно по искомому параметру). Такой предсказатель верно определил 80 и 73 процента известных материалов с самыми высокими модулями упругости и сдвига соответственно.
С увеличением числа компонентов растет и количество гипотетических материалов, среди которых происходит поиск. Например, гипотетических веществ, состоящих из четырех атомов, по некоторым оценкам более 1010, а для веществ с пятью атомами — 1013 гипотетических вариантов. Для сокращения гипотетических веществ в новой работе ученые использовали специальные фильтры. С помощью фильтра стабильности, оценивающего термодинамическую возможность образования вещества из его компонентов, ученые отсекли невозможные варианты. С помощью спектрального фильтра они отсекли несуществующие рентгеновские дифрактограммы, а с помощью химического фильтра удалось избавиться от невозможных валентностей, нестехиометричных веществ и металлоорганических систем.
Для демонстрации предсказательной силы нового алгоритма материаловеды решили найти новые сверхтвердые вещества. Однако из-за невозможности расчета из первых принципов твердости по Виккерсу исследователи взяли за целевую функцию среднее гармоническое модулей упругости и сдвига в приближении Фойгта — Рейсса — Хилла. Среди лучших веществ с целевой функцией оказалось много карбидов и нитридов, при том встречались так же и трех-, и четырех-, и пятикомпонентные соединения, что и подтверждает превосходство нового алгоритма над предыдущими.
Предсказанные сверхтвердые материалы на диаграмме модулей упругости и сдвига: черными звездами показаны некоторые структурно разные вещества
Vadim Korolev et al. / Materials Horizons, 2020
Алгоритм признал самыми твердыми веществами уже известные: алмаз, нитриды углерода, бора и вольфрама и карбиды бора, кремния и вольфрама. В добавок к ним алгоритм выделил простые оксиды (Si2O, Ti2O, BO2, MnO2 и CrO3) и интерметаллиды (CrRe, ErMn, NdNi4, Tb3ScMo4 и Tb4ScNbV6), а также более сложные керамические материалы: (HoThGeW)C, (ReNiW)C(N), (ThVW)C(N) и (NdZnCo)C(N).
В качестве еще одного применения своей модели авторы предложили уточнять стехиометрический состав для желаемых свойства с помощью дополнительного фильтра на элементы. Ученые рассмотрели систему вольфрам — углерод и нашли неизученные карбиды вольфрама, которые могут оказаться более прочными, чем победит: CW2, C2W, C2W3 и C4W.
Карта структура — композиция для системы углерод-вольфрам, цветами отмечено среднее гармоническое модулей упругости и сдвига
Vadim Korolev et al. / Materials Horizons, 2020
Часть кода с генерацией химического пространства и автокодировщиками ученые выложили в свободный доступ.
После поиска нового материала с прорывными свойствами его еще нужно получить. В этом году химики смогли синтезировать предсказанный пентаборид вольфрама, который планируется использовать в буровых установках благодаря термостойкости и прочности.
Артем Моськин
Source: N+1: научные статьи
Комментариев нет:
Отправить комментарий