Elmas Kadar Sert? Bilim İnsanları Yeni Süper Sert Karbon Formlarını Tahmin Ediyor

 Fotoğraf: Doğal elmas

Süper sert malzemeler diğer nesneleri dilimleyebilir, delebilir ve parlatabilir. Bu malzemelerin ayrıca çizilmeye dayanıklı kaplamalar oluşturma potansiyeli de vardır.

Şimdi, bilim bu baştan çıkarıcı niteliklerle yeni malzemelerin geliştirilmesine kapı açıyor.

Araştırmacılar daha önce bilinmeyen 43 karbon formunu tanımlamak için hesaplama tekniklerini kullandılar. Her yeni karbon çeşidi bir karbon kafesinden oluşur.

3 Eylül’de Computational Materials dergisinde yayımlanan çalışma, kristal yapıların hesaplamalı tahminlerini yeni materyaller bulmak için makine öğrenmesiyle birleştiriyor. Çalışma teorik bir araştırmadır, yani bilim insanları yeni karbon yapılarını öngörmüşlerdir, ancak henüz yaratmamışlardır.

Buffalo Üniversitesi’nden Kimyager Eva Zurek, “Elmaslar şu anda piyasada bulunan en sert malzemelerdir, ancak çok pahalıdırlar. Laboratuvarda yüksek basınçlı deneyler yapan, elmaslar arasında malzemeleri sıkıştıran meslektaşlarım var ve elmasların kırılmasının ne kadar pahalı olduğu konusunda şikayet ediyorlar” açıklamasını yapıyor.

Eva Zurek, “Elmastan daha sert bir şey bulmak istiyoruz. Sert olan başka malzemeler bulabilirseniz, potansiyel olarak daha ucuz hale getirebilirsiniz. Bu malzemeler, elmasların sahip olmadığı faydalı özelliklere de sahip olabilirler. Örneğin, ısı veya elektrikle farklı etkileşime girebilirler.” diyor.

Buffalo Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi’nde kimya profesörü olan Zurek, çalışmayı tasarladı ve projeyi Duke Üniversitesi’nde makine mühendisliği ve malzeme bilimi profesörü olan Stefano Curtarolo ile birlikte yürüttü.

Sert Mmalzemeler için Arayış

Sertlik, bir malzemenin deformasyona direnme kabiliyeti ile ilgilidir. Zurek’in açıkladığı gibi, “Bir malzemeye keskin bir uç ile girinti açmaya çalışırsanız, bir delik açılmayacak veya delik çok küçük olacak anlamına gelir.”

Bilim insanları, Vickers sertlik testi denilen bir deneyle ölçülen 40 gigapaskallık bir sertlik değerine sahip bir maddenin süper sert olduğunu düşünüyorlar.

Çalışmanın 43 yeni karbon yapısının bu eşiği karşılaması bekleniyor. Üçünün Vickers elmasının sertliğini aştığı, ancak sadece bir miktar olduğu tahmin ediliyor. Zurek ayrıca hesaplamalarda bir miktar belirsizlik olduğu konusunda da uyarıyor.

Bilim insanlarının buldukları en sert yapılar kristal kafeslerinde elmas ve lonsdaleit (altıgen elmas da denir) parçaları bulundurma eğilimindeydi. 43 yeni karbon formunun yanı sıra, araştırma yakın zamanda, diğer ekiplerin geçmişte tanımladığı bazı karbon yapılarının süper sert olacağını tahmin ediyor.

Süper Sert Malzemelerin Keşfini Hızlandırma                           

Yeni makalede kullanılan teknikler, karbon dışındaki elementler de dahil olmak üzere diğer süper sert malzemeleri tanımlamak için uygulanabilir.

Zurek, “Çok az sayıda süper sert malzeme bilinmektedir, bu yüzden yenilerini bulmak ilgi çekicidir” diyor. “Süper sert malzemeler hakkında bildiğimiz bir şey, güçlü bağlara sahip olmaları gerektiğidir. Karbon-karbon bağları çok güçlüdür, karbona bakmamızın nedeni budur. Genellikle süper sert malzemelerde olan diğer elementler bor ve azot gibi periyodik olarak aynı taraftan gelir.”

Araştırmayı yürütmek için araştırmacılar, Zurek laboratuvarında geliştirilen kristal yapı tahmini için açık kaynaklı evrimsel bir algoritma olan XtalOpt’u karbon için rastgele kristal yapılar oluşturmak için kullandılar. Ardından, ekip bu karbon türlerinin sertliğini tahmin etmek için bir makine öğrenme modeli kullandı. En gelecek vaat eden sert ve istikrarlı yapılar, XtalOpt tarafından ek yeni yapıları ortaya koymak için “ebeveyn” olarak kullanıldı.

Sertliği tahmin etmek için kullanılan makine öğrenme modeliyle alıştırma, hesaplanan özelliklere sahip devasa bir malzeme kütüphanesi olan Automatic FLOW (AFLOW) veri tabanı kullanılarak yapıldı. Curtarolo’nun laboratuvarı AFLOW’u sürdürmekte ve daha önce Chapel Hill’deki North Carolina Üniversitesi’ndeki Olexandr Isayev’in grubu ile makine öğrenme modelini geliştirdi.

Curtarolo, “Bu, hızlandırılmış malzeme gelişimidir. Her zaman zaman alacaktır, ancak süreci hızlandırmak için AFLOW ve makine öğrenimini kullanıyoruz” diyor. “Eğer algoritmalar öğrenir ve de modeli iyi eğitmişseniz, algoritma bir malzemenin özelliklerini (bu durumda sertliği – makul bir doğrulukla) tahmin eder.”

Duke Üniversitesi’nde makine mühendisliği ve malzeme bilimi araştırma görevlisi yardımcı doçent Cormac Toher, “Hesaplamalı teknikler kullanılarak öngörülen en iyi malzemeleri alabilir ve deneysel hale getirebilirsiniz” diyor.

Yeni çalışmanın birinci ve ikinci yazarları, Zurek’in laboratuvarında Buffalo Üniversitesi doktora mezunu Patrick Avery ve Buffalo Üniversitesi doktora öğrencisi Xiaoyu Wang’dır. Bu araştırmacılara ek olarak, Zurek, Curtarolo ve Toher, makalenin ortak yazarları Duke Üniversitesi’nden Corey Oses ve Eric Gossett ile Universitá degi Studi di Milano’daki Davide Proserpio’yu içermektedir.

Araştırma, ABD Deniz Araştırmaları Ofisi tarafından, Universitá degi Studi di Milano’dan ek destek ve Buffalo Üniversitesi’nin Hesaplamalı Araştırma Merkezi’nden hesaplanan destekle finanse edildi.

Kaynak : sciencedaily.com