Моделирование диффузии атома меди на графене методом молекулярной динамики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Приведены результаты исследования влияния геометрических и термодинамических параметров термического испарения и осаждения меди на графен, лежащий на поверхности Cu(111), на адсорбцию атомов меди, а также их поверхностную диффузию. Моделирование проводилось методом классической молекулярной динамики с использованием цепочек термостатов Нозе–Гувера. Межатомные взаимодействия определяли с использованием потенциалов Терсоффа–Бреннера, Росато–Жиллопа–Легранда и модифицированного потенциала Морзе. Сформулирован и протестирован простой критерий термализации адатомов на графене, лежащем на поверхности Cu(111). Исследованы средняя длина и среднее время свободного пробега атома меди до и после термализации при низкой (7 К) и комнатной температурах графена для двух температур испарения. Найдена вероятность адсорбции атома меди. Построены распределения по направлениям движения адатомов при равновесной диффузии. Показано, что распределения длины и времени свободного пробега имеют экспоненциальный вид. Исследовано влияние подложки Cu(111) на диффузию атома Cu на графене. Полученные результаты могут быть использованы для моделирования роста нанокластеров меди на графене кинетическим методом Монте-Карло.

Об авторах

С. В. Худяков

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: serhmsu@gmail.com
Россия, Москва

С. В. Колесников

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: serhmsu@gmail.com
Россия, Москва

А. М. Салецкий

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: serhmsu@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Wallace P.R. // Phys. Rev. 1947. V. 71. № 9. P. 622. http://doi.org/10.1103/physrev.71.622
  2. Novoselov K.S., Geim А.К., Morozov S.V., Jiang D., Zhang Y., Dubonos S.V., Grigorieva I.V., Firsov A.A. // Science. 2004. V. 306. P. 666. http://doi.org/10.1126/science.1102896
  3. Novoselov K.S., Geim A.K., Morozov S.V., Jiang D., Katsnelson M,I., Grigorieva I.V., Dubonos S.V., Fir- sov A.A. // Nature. 2005. V. 438. P. 197. http://doi.org/10.1038/nature04233
  4. Castro Neto A.H., Guinea F., Peres N.M.R., Novoselov K.S., Geim A.K. // Rev. Mod. Phys. 2009. V. 81. P. 109. http://doi.org/10.1016/j.physrep.2010.07.003
  5. Vozmediano M.A.H., Katsnelson M.I., Guinea F. // Phys. Rep. 2010. V. 496. № 4–5. P. 109. http://doi.org/10.1016/j.physrep.2010.07.003
  6. Nakhmedov E, Nadimi E., Vedaei S., Alekperov O., Tatardar F., Najafov A.I., Abbasov I.I., Saletsky A.M. // Phys. Rev. B. 2019. V. 99. P. 125125. http://doi.org/10.1103/PhysRevB.99.125125
  7. Zheng Zh., Ma Qi., Bi Zh., Barrera S., Liu M.-H., Mao N., Zhang Ya., Kiper N., Watanabe K., Taniguchi T., Kong J., Tisdale W.A., Ashoori R., Gedik N., Fu L.,. Xu S.-Ya, Jarillo-Herrero P. // Nature. 2020. V. 588. P. 71. http://doi.org/10.1038/s41586-020-2970-9
  8. Zhou H., Yu W.J., Liu L., Cheng R., Chen Y., Huang X., Liu Y, Wang Y, Huang Y., Duan X. // Nature Commun. 2013. V 4. P. 2096. http://doi.org/10.1038/ncomms3096
  9. Giovannetti G., Khomyakov P.A., Brocks G., Karpan V.M., Brink J., Kelly P.J. // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 101. P. 026803. http://doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.026803
  10. Lu Z., Wang Ya. Chen J., Wang J., Zhou Ye, Han S.-T. // Chem. Rev. 2020. V. 120. P. 3941. http://doi.org/10.1021/acs.chemrev.9b00730
  11. Karpan V.M., Giovannetti G., Khomyakov P.A., Talana-na M., Starikov A.A., Zwierzycki M., Brink J., Brocks G., Kelly P.J. // Phys. Rev. Lett. 2007. V. 99. P. 176602. http://doi.org/10.1103/PhysRevLett.99.176602
  12. Sule P., Szendro M., Hwang C., Tapaszto L. // Carbon. 2010. V. 77. P. 1082. http://doi.org/10.1016/j.carbon.2014.06.024
  13. Shi X., Yin Q., Wei Y. // Carbon. 2012. V. 50. P. 3055. http://doi.org/10.1016/j.carbon.2012.02.092
  14. Liu X., Han Y., Evans J.W., Engstfeld A.K., Behm R.J., Tringides M.C., Hupalo M., Lin H.-Q., Huang L., Ho K.-M., Appy D., Thiel P.A., Wang C.-Z. // Progress Surf. Sci. 2015. V. 90. P. 397. http://doi.org/10.1016/j.progsurf.2015.07.001
  15. Soy E., Liang Z., Trenary M. // J. Phys. Chem. C. 2015. V. 119. № 44. P. 24796. http://doi.org/10.1021/acs.jpcc.5b06472
  16. Soy E., Guisinger N., Trenary M. // J. Phys. Chem. B. 2018. V. 122. № 2. Р. 572. http://doi.org/10.1021/acs.jpcb.7b05064
  17. Takahashi K. // 2D Materials. 2014. V. two. № 1. Р. 014001. http://doi.org/10.1088/2053-1583/2/1/014001
  18. Колесников С.В., Сидоренков А.В., Салецкий А.М. // Письма в ЖЭТФ. 2020. Т. 111. Вып. 2. С. 101. http://doi.org/10.31857/S0370274X20020095
  19. Schlick T. Molecular Modeling and Simulation. Springer, 2002.
  20. Hoover W.G. // Phys. Rev. A. 1985. V. 31. № 3. Р. 1695. http://doi.org/10.1103/PhysRevA.31.1695
  21. Martina G.J., Tuckerman M.E., Tobias D.J., Klein M.L. // Mol. Phys. 1996. V. 87. № 5. P. 1117. http://doi.org/10.1080/00268979600100761
  22. Tersoff J. // Phys. Rev. B. 1988. V. 37. № 12. P. 6991. http://doi.org/10.1103/PhysRevB.37.6991
  23. Brenner D.W. // Phys. Rev. B. 1990. V. 42. № 15. P. 9458. http://doi.org/10.1103/PhysRevB.42.9458
  24. Rosato V., Guillope M., Legrand B. // Philos. Mag. A. 1989. V. 59. № 2. P. 2321. http://doi.org/10.1080/01418618908205062
  25. Negulyaev N.N., Stepanyuk V.S., Bruno P., Diekhoner L., Wahl P., Kern K. // Phys. Rev. B. 2008. V. 77. P. 125437. http://doi.org/10.1103/PhysRevB.77.125437
  26. Колесников С.В., Салецкий А.М., Докукин С.А., Клавсюк А.Л. // Математическое моделирование. 2018. Т. 30. № 2. P. 48. http://doi.org/10.1134/S2070048218050071

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Траектория движения атома меди на графене на поверхности Cu(111) после термализации, время моделирования методом молекулярной динамики tsim = 1 нс, число шагов Nsim = 500000

Скачать (407KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимость средней длины свободного пробега атома меди до термализации L1 от полярного угла падения θ и ее аппроксимация L1(θ) = –22.19θ3 + 53.84θ2 – 9.17θ + 7.48 (а); зависимость вероятности адсорбции от θ (аппроксимация Pадсорб(θ) = 1.1θ2 – 3.2θ + 0.94) (б); распределение по углу φ средней длины свободного пробега атома меди после термализации L (1) и аппроксимация L = cos(6φ + π) + 4.7, θ = 80° (2) (в). Во всех случаях Тгр = 300 К, Тисп = 1400 К. В формулах для аппроксимации углы φ, θ выражены в радианах

Скачать (291KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимость средней длины свободного пробега атома меди до термализации L1 от угла φ при наличии или в отсутствие подложки при Тгр = 7 К, Тисп = 1400 К (а), при Тгр = 300 К, Тисп = 1400 К (б); зависимость вероятности адсорбции от угла φ при наличии или в отсутствие подложки при Тгр = 300 К, Тисп = 1400 К (в). Полярный угол падения θ = 80°

Скачать (366KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».