Вышедшие номера
Home » Журнал технической физики » Год 2025, выпуск 3 » Статья стр. 465
<<<>>>
Моделирование теплопроводности черного фосфорена с использованием глубокого обучения
Российский научный фонд, Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами», 23-22-00461
Завьялов Д.В. 1, Жариков Д.Н. 1, Конченков В.И. 1,2, Шеин Д.В. 1
1Волгоградский государственный технический университет, Волгоград, Россия
2Волгоградский государственный социально-педагогический университет, Волгоград, Россия
Email: sinegordon@gmail.com, dimitrol@mail.ru, kontchenkov@yandex.ru, danil.shein2013@yandex.ru
Поступила в редакцию: 23 октября 2024 г.
В окончательной редакции: 23 октября 2024 г.
Принята к печати: 23 октября 2024 г.
Выставление онлайн: 2 марта 2025 г.
PDF версия
При помощи сверточной нейронной сети с непрерывной фильтрацией SchNet, обученной на данных моделирования методом квантовой молекулярной динамики Кара-Парринелло, построен потенциал силового поля черного фосфорена, применимый для использования в рамках моделирования методом классической молекулярной динамики. Выявлены параметры нейронной сети и способов ее обучения, позволяющие построить наиболее реалистическое представление силового поля. С использованием силового поля, вычисляемого нейронной сетью, выполнено моделирование теплопроводности образца черного фосфорена в пакете LAMMPS. Вычисленные значения теплопроводности согласуются с данными, полученными другими группами экспериментально и в рамках расчетов. Ключевые слова: сверточные нейронные сети, потенциал межатомного взаимодействия, классическая молекулярная динамика.
  1. P. Li, I. Appelbaum. Phys. Rev. B, 90, 115439 (2014). DOI: 10.1103/PhysRevB.90.115439
  2. M. Galluzzi, Y. Zhang, X.-F. Yu. J. Appl. Phys., 128, 230903 (2020). DOI: 10.1063/5.0034893
  3. Zh. Fan, Y. Xiao, Y. Wang, P. Ying, Sh. Chen, H. Dong. J. Phys.: Condens. Matter, 36 (24), 245901 (2024). DOI: 10.1088/1361-648X/ad31c2
  4. К.А. Крылова, Л.Р. Сафина, Р.Т. Мурзаев, С.А. Щербинин, Ю.А. Баимова, Р.Р. Мулюков. ФТТ, 65 (9), 1579 (2023). DOI: 10.21883/FTT.2023.09.56256.101
  5. P. Anees. J. Phys.: Condens. Matter, 32 (33), 335402 (2020). DOI: 10.1088/1361-648X/ab8761
  6. Q.-X. Pei, X. Zhang, Zh. Ding, Y.-Y. Zhang, Y.-W. Zhang. Phys. Chem. Chem. Phys., 19, 17180 (2017). DOI: 10.1039/C7CP02553J
  7. J. Wu, S. Chen, Ch. Chen, Y. Ma, Y. Tian. arXiv:2010.11414 (2020). DOI: 10.48550/arXiv.2010.11414
  8. M.E. Tuckerman. J. Phys.: Condens. Matter, 14, R1297 (2002). DOI: 10.1088/0953-8984/14/50/202
  9. J. Han, L. Zhang, R. Car, W. E. Commun. Comput. Phys., 23 (3), 629 (2018). DOI: 10.4208/cicp.OA-2017-0213
  10. L. Zhang, J. Han, H. Wang, R. Car, W. E. Phys. Rev. Lett., 120, 143001 (2018). DOI: 10.1103/PhysRevLett.120.143001
  11. J. Zeng, D. Zhang, D. Lu, P. Mo, Z. Li, Y. Chen, M. Rynik, L. Huang, Z. Li, Sh. Shi, Y. Wang, H. Ye, P. Tuo, J. Yang, Y. Ding, Y. Li, D. Tisi, Q. Zeng, H. Bao, Y. Xia, J. Huang, K. Muraoka, Y. Wang, J. Chang, F. Yuan, S.L. Bore, Ch. Cai, Y. Lin, B. Wang, J. Xu, J.-X. Zhu, Ch. Luo, Y. Zhang, R.E.A. Goodall, W. Liang, A.K. Singh, S. Yao, J. Zhang, R. Wentzcovitch, J. Han, J. Liu, W. Jia, D.M. York, W.E.R. Car, L. Zhang, H. Wang. J. Chem. Phys., 159 (5), 054801 (2023). DOI: 10.1063/5.0155600
  12. D. Lu, H. Wang, M. Chen, L. Lin, R. Car, W. E, W. Jia, L. Zhang. Comput. Phys. Commun., 259, 107624 (2021). DOI: 10.1016/j.cpc.2020.107624
  13. I. Batatia, Ph. Benner, Y. Chiang, A.M. Elena, D.P. Kovacs, J. Riebesell, X.R. Advincula, M. Asta, M. Avaylon, W.J. Baldwin, F. Berger, N. Bernstein, A. Bhowmik, S.M. Blau, V. Carare, J.P. Darby, S. De, F.D. Pia, V.L. Deringer, R. Elijov sius, Z. El-Machachi, F. Falcioni, E. Fako, A.C. Ferrari, A. Genreith-Schriever, J. George, R.E.A. Goodall, C.P. Grey, P. Grigorev, Sh. Han, W. Handley, H.H. Heenen, K. Hermansson, C. Holm, J. Jaafar, S. Hofmann, K.S. Jakob, H. Jung, V. Kapil, A.D. Kaplan, N. Karimitari, J.R. Kermode, N. Kroupa, J. Kullgren, M.C. Kuner, D. Kuryla, G. Liepuoniute, J.T. Margraf, I.-B. Magdau, A. Michaelides, J. Harry Moore, A.A. Naik, S.P. Niblett, S.W. Norwood, N. O'Neill, C. Ortner, K.A. Persson, K. Reuter, A.S. Rosen, L.L. Schaaf, C. Schran, B.X. Shi, E. Sivonxay, T.K. Stenczel, V. Svahn, C. Sutton, T.D. Swinburne, J. Tilly, C. van der Oord, E. Varga-Umbrich, T. Vegge, M. Vondrak, Y. Wang, W.C. Witt, F. Zills, G. Csanyi. arXiv:2401.00096 (2024). DOI: 10.48550/arXiv.2401.00096
  14. B. Deng, P. Zhong, K. Jun, J. Riebesell, K. Han, C.J. Bartel, G. Ceder. Nat. Mach. Intell., 5, 1031 (2023). DOI: 10.1038/s42256-023-00716-3
  15. C. Chen, S.P. Ong. Nature Comput. Sci., 2, 748 (2022). DOI: 10.1038/s43588-022-00349-3
  16. T. Wollschlager, N. Gao, B. Charpentier, M.A. Ketata, S. Gunnemann. ICML'23: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (Honolulu, Hawaii, USA, 2023), Art. N 1547, р. 37133-37156 (2023). https://dl.acm.org/doi/10.5555/3618408.3619955 [arXiv:2306.14916 (2023). DOI: 10.48550/arXiv.2306.14916]
  17. K.T. Schutt, H.E. Sauceda, P.-J. Kindermans, A. Tkatchenko, K.-R. Muller. J. Chem. Phys., 148, 241722 (2018). DOI: 10.1063/1.5019779
  18. K.T. Schutt, P. Kessel, M. Gastegger, K.A. Nicoli, A. Tkatchenko, K.-R. Muller. J. Chem. Theory Comput., 15 (1), 448 (2019). DOI: 10.1021/acs.jctc.8b00908
  19. K.T. Schutt, S.S.P. Hessmann, N.W.A. Gebauer, J. Lederer, M. Gastegger. J. Chem. Phys., 158 (14), 144801 (2023). DOI: 10.1063/5.0138367
  20. N.W.A. Gebauer, M. Gastegger, K.T. Schutt. Adv. Neural Information Process. Systems, 32 (2019). https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2019/file/ a4d8e2a7e0d0c102339f97716d2fdfb6-Paper.pdf [arXiv.1906.00957 (2020). DOI: 10.48550/arXiv.1906.00957]
  21. N.W.A. Gebauer, M. Gastegger, S.S.P. Hessmann, K.-R. Muller, K.T. Schutt. Nat. Commun., 13, 973 (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-28526-y
  22. Д.В. Шеин, Д.В. Завьялов, В.И. Конченков. ЖТФ, 93 (12), 1732 (2023). DOI: 10.61011/JTF.2023.12.56806.f242-23
  23. D. Shein, D. Zav'yalov. Eur. Phys. J. Plus, 139, 863 (2024). DOI: 10.1140/epjp/s13360-024-05685-z
  24. Д.В. Шеин, Д.В. Завьялов, Д.Н. Жариков. Тез. докл. IX Междунар. молодеж. науч. конф. "Физика. Технологии. Инновации" (г. Екатеринбург, Россия, 2022), с. 330
  25. Zh. Luo, J. Maassen, Y. Deng, Y. Du, R.P. Garrelts, M.S. Lundstrom, P.D. Ye, X. Xu. Nat. Commun., 6, 8572 (2015). DOI: 10.1038/ncomms9572
  26. F.H. Stillinger, T.A. Weber. Phys. Rev. B, 31, 5262 (1985). DOI: 10.1103/physrevb.31.5262
  27. J.-W. Jiang. Nanotechnology, 26, 315706 (2015). DOI: 10.1088/0957-4484/26/31/315706
  28. J.-W. Jiang, T. Rabczuk, H.S. Park. Nanoscale, 7, 6059 (2015). DOI: 10.1039/c4nr07341j
  29. T. Liang, P. Zhang, P. Yuan, S. Zhai. Phys. Chem. Chem. Phys., 20, 21151 (2018). DOI: 10.1039/C8CP02831A
  30. S.-Q. LI, X. Liu, X. Wang, H. Liu, G. Zhang, J. Zhao, J. Gao. Small, 18, 2105130 (2022). DOI: 10.1002/smll.202105130
  31. F. Zhang, X. Zheng, H. Wang, L. Ding, G. Qin. Mater. Adv., 3, 5108 (2022). DOI: 10.1039/D2MA00407K
  32. V.L. Deringer, M.A. Caro, G. Csanyi. Nat. Commun., 11, 5461 (2020). DOI: 10.1038/s41467-020-19168-z
  33. A.P. Bartok, M.C. Payne, R. Kondor, G. Csanyi. Phys. Rev. Lett., 104, 136403 (2010). DOI: 10.1103/PhysRevLett.104.136403
  34. P. Ying, T. Liang, K. Xu, J. Xu, Zh. Fan, T. Ala-Nissila, Zh. Zhong. Int. J. Heat Mass Transf., 202, 123681 (2023). DOI: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123681
  35. Z. Fan, Z. Zeng, C. Zhang, Y. Wang, K. Song, H. Dong, Y. Chen, T. Ala-Nissila. Phys. Rev. B, 104, 104309 (2021). DOI: 10.1103/PhysRevB.104.104309
  36. G. Qin, X. Zhang, Sh.-Y. Yue, Zh. Qin, H. Wang, Y. Han, M. Hu. Phys. Rev. B., 94, 165445 (2016). DOI: 10.1103/PhysRevB.94.165445
  37. K. Khrabrov, I. Shenbin, A. Ryabov, A. Tsypin, A. Telepov, A. Alekseev, A. Grishin, P. Strashnov, P. Zhilyaev, S. Nikolenko, A. Kadurin. Phys. Chem. Chem. Phys., 24, 25853 (2022). DOI: 10.1039/d2cp03966d

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.

Учредители

Издатель

© 2025 Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе Российской академии наук
Powered by webapplicationthemes.com - High quality HTML Theme