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二维过渡金属碳化物/氮化物/碳氮化物(MXenes)因具有高导电性和丰富的表面官能团而被广泛应用于能源、电子器件、生物医药等各个领域。 然而,MXenes在潮湿的环境或水溶液中容易降解成为过渡金属氧化物,这限制了它在各个领域的应用。因此,如何合成化学稳定性高的MXenes材料是当前亟待解决的关键科学问题。 近日,吉林大学的孟醒副教授和美国加州大学河滨分校的吴建中教授、美国宾夕法尼亚大学的Aleksandra Vojvodic副教授合作,对超大MXenes-水体系的氧化行为做了深入地理论研究。第一性原理计算和机器学习相结合发展了MXenes-水体系的神经网络势函数,实现了DFT精度下的纳秒尺度的分子动力学模拟,首次从原子尺度还原了MXenes氧化的动力学过程,揭示了实验上观测到的MXenes氧化速率呈指数型衰减的本质。
图1:主动学习势函数的发展流程示意图。 MXenes-水体系的神经网络势函数在测试集上表现优异,与DFT计算相比,它的能量和力的均方根误差分别为2.35 meV/atom和0.083 eV/Å。在径向分布函数和振动态密度的性质测试中,基于势函数的MD模拟和AIMD模拟高度一致。 图2:(a)不同水层的氧化物数目随时间的变化。(b)钒原子和水中氧原子的平均间距随时间的变化。(c)典型的水合质子构型。(d)质子在水中的迁移方式。 MXenes-水体系的模拟结果显示:水层越厚,单位水分子上的垂直氢键数目越多,水分子向MXenes基面移动受限,导致过渡金属原子和水中的氧原子之间的平均距离增加,使得MXenes的氧化速率随着水层厚度的增加而减少。MXenes的氧化会释放自由质子,质子会和水形成典型的水合质子,束缚水分子的运动,使得MXenes的氧化速率随时间增加而减小。 图3:(a)超大MXenes-水体系结构示意图。(b)水中氧化物的局域构型。(c)不同类型钒原子的V-O平均间距。(d)水分子的物理吸附概率。 不同类型的过渡金属原子和水中氧原子之间的平均距离,以及水分子在MXenes基面上的物理吸附概率,证明了MXenes表面存在氧化物保护层。这些重要发现为合成高稳定性的MXenes材料提供了理论指导。 论文信息 Unraveling the Oxidation Behaviors of MXenes in Aqueous Systems by Active-Learning-Potential Molecular-Dynamics Simulation Pengfei Hou, Yumiao Tian, Prof. Yu Xie, Prof. Fei Du, Prof. Gang Chen, Dr. Aleksandra Vojvodic, Prof. Jianzhong Wu, Dr. Xing Meng 文章的第一作者是吉林大学物理学院的硕士研究生侯鹏飞,通讯作者为吉林大学物理学院孟醒副教授、加州大学河滨分校吴建中教授、宾夕法尼亚大学Aleksandra Vojvodic副教授。 Angewandte Chemie International Edition DOI: 10.1002/anie.202304205
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