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    Novo método fornece cálculo automatizado de propriedades de superfície em cristais
    Com base em uma pequena quantidade de informações básicas sobre a estrutura de um cristal, o programa dos pesquisadores de Oldenburg calcula as propriedades de novos materiais complexos. Crédito:grupo Universidade de Oldenburg/EST

    Os métodos baseados em computador estão se tornando uma ferramenta cada vez mais poderosa na busca de novos materiais para tecnologias-chave, como energia fotovoltaica, baterias e transmissão de dados. Caterina Cocchi e Holger-Dietrich Saßnick da Universidade de Oldenburg, na Alemanha, desenvolveram agora um método automatizado de alto rendimento para calcular as propriedades de superfície de materiais cristalinos começando diretamente no nível das leis estabelecidas da física (primeiros princípios).



    Em artigo publicado na revista npj Computational Materials , relatam que isto pode acelerar a procura de materiais relevantes para aplicações em áreas-chave como o setor energético. Eles também planejam combinar o método com inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina para acelerar ainda mais o processo.

    Até agora, métodos semelhantes concentraram-se em materiais a granel e não em superfícies, explicam os dois físicos. “Todos os processos relevantes para conversão, produção e armazenamento de energia ocorrem em superfícies”, diz Cocchi, que dirige o grupo de pesquisa Teórica de Física do Estado Sólido na Universidade de Oldenburg.

    No entanto, calcular as propriedades materiais das superfícies é muito mais desafiador do que para cristais completos porque as facetas da superfície geralmente têm uma estrutura complexa devido a fatores como defeitos na estrutura cristalina ou o crescimento desigual de um cristal, explica ela.

    Essa complexidade representa problemas para pesquisadores da área de ciência dos materiais:“Muitas vezes não é possível determinar com clareza as propriedades das amostras em experimentos”, diz Cocchi. Isto motivou Cocchi e seu colega Saßnick a desenvolver um procedimento automatizado para triagem de alta qualidade das características de novos compostos.

    Resultados confiáveis


    O resultado do trabalho foi incorporado ao programa de computador aim2dat, que requer apenas a composição química de um composto como entrada. As informações sobre a estrutura do cristal são extraídas de bancos de dados existentes. O software calcula então as condições sob as quais a superfície do material é quimicamente estável.

    Na segunda etapa, determina as propriedades principais, em particular, a energia necessária para excitar os elétrons em estados de condução ou se separarem de uma superfície. Este parâmetro desempenha um papel importante em materiais que convertem energia solar em eletricidade, por exemplo. “Não fazemos suposições em nossos cálculos; usamos apenas as equações fundamentais da mecânica quântica, por isso nossos resultados são muito confiáveis”, explica Cocchi.

    Os dois cientistas demonstraram a aplicabilidade do método utilizando o semicondutor telureto de césio. Os cristais desse material, que são utilizados como fonte de elétrons em aceleradores de partículas, podem ocorrer em quatro formas diferentes. “A composição e a qualidade das amostras de materiais são difíceis de controlar em experimentos”, observa Saßnick. No entanto, os pesquisadores de Oldenburg conseguiram realizar uma análise detalhada das propriedades físicas das diferentes configurações dos cristais de telureto de césio.

    Cocchi e Saßnick incorporaram o software em uma biblioteca de programas acessível ao público para que outros pesquisadores também possam usar e melhorar o procedimento. “Nosso método tem grande potencial como ferramenta para a descoberta de novos materiais – e em particular sólidos física e estruturalmente complexos – para todos os tipos de aplicações no setor de energia”, diz Cocchi.

    Mais informações: Holger-Dietrich Saßnick et al, Análise automatizada de facetas de superfície:o exemplo do telureto de césio, npj Computational Materials (2024). DOI:10.1038/s41524-024-01224-7
    Fornecido pela Universidade de Oldenburg



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