使用机器学习潜力在Cu(111) 表面上进行大规模石墨烯的理论研究
Jingli Han1,2, Rubén Cabello2, Jordi Bonet Ruiz2
1School of Material and Chemical Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou, 450001, China.
Physical chemistry chemical physics : PCCP
|August 8, 2025
概括
这项研究探讨了大规模的石墨烯与铜表面的相互作用,揭示了石墨烯尺寸如何影响石墨烯尺寸.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 表面科学是一门学科.
- 计算化学的计算化学
背景情况:
- 石墨烯在金属表面的性能取决于尺寸.
- 对较大的石墨烯结构的高精度研究是有限的.
研究的目的:
- 调查大规模的石墨烯与Cu的相互作用.
- 确定各种石墨烯配置的平均吸附和形成能量.
- 建立能量和碳原子数之间的关系.
主要方法:
- 使用高维神经网络潜力为石墨烯-111) 系统推导力场参数.
- 验证了衍生参数的适用性和准确性.
- 石墨烯纳米片和纳米带 (齐格扎克和扶手椅) 的估计能量.
主要成果:
- 对于不同的石墨烯大小和形状的量化平均吸附和形成能量.
- 建立了这些能量与碳原子数量之间的相关性.
- 证明了这个系统的高维神经网络潜力的准确性.
结论:
- 石墨烯在Cu(111) 上的结构演变和稳定性取决于尺寸.
- 吸附行为因石墨烯的配置和大小而异.
- 提供了纳米尺度到中等尺度石墨烯- (111) 相互作用的见解.
